AI 보안 오케스트레이션으로 취약점 우선순위 자동화: 한 대기업의 실무 사례 AI 생성 이미지 1: AI 보안 오케스트레이션으로 취약점 우선순위 자동화 실무 리더 요약 정리 이 글은 AI 보안 오케스트레이션으로 취약점 우선순위 자동화 실전 가이드를 둘러싼 현업 의사결정 포인트를 정리해 둔 섹션입니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 운영에서 마주친 문제와 해결책 우선순위 모델 설계 — 특징과 라벨링 방식 아키텍처 개요 — 구성 요소와 데이터 흐름 팀 내 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 적고, 우리 조직 상황에 맞게만 수정해도 큰 도움이 됩니다. 실제 엔터프라이즈 환경에서 이런 일이 자주 벌어집니다. 몇 년 전 우리 팀은 AI 보안 오케스트레이션으로 취약점 우선순위 자동화를 제대로 설계하지 못해 장애와 불필요한 야근이 반복되었습니다. 이 글은 그런 상황을 되풀이하지 않기 위해, 리더 입장에서 어떤 구조와 운영 방식을 먼저 정리해야 하는지에 초점을 맞추고 있습니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 운영에서 마주친 문제와 해결책 우선순위 모델 설계 — 특징과 라벨링 방식 아키텍처 개요 — 구성 요소와 데이터 흐름 사건 배경 — 왜 우리가 자동화를 시작했나 실제 엔터프라이즈 환경에서 AI 보안 오케스트레이션으로 취약점 우선순위 자동화를 적용할 때 꼭 체크해야 할 구조와 운영 포인트만 정리했습니다. 운영에서 마주친 문제와 해결책 AI 보안 오케스트레이션으로 취약점 우선순위 자동화 프로젝트에서 처음 부딪힌 건 데이터 정합성이었습니다. 같은 물리 서버가 CMDB와 스캐너에서 서로 다른 식별자로 들어오면서 특성이 깨졌고, 모델 성능이 들쑥날쑥했죠. 해결은 실무적인 방법으로 접근했습니다. 식별자(ID) 매핑 파이프라인을 만들고, 정기적인 데이터 품질 리포트를 돌려 어디서 꼬이는지 모니터링했습니다. 휴리스틱 체크도 추가했습니다. 예를 들어 호스트가 30일 이상 업데이트되지 않으면 플래그를 다는 식입니다. 이런...