운영중인 멀티클러스터 K8s 감사로그에 LLM 이상탐지 아키텍처와 운영 상용구 정리 배경과 문제 정의 아키텍처/구성 개요 운영/모니터링 포인트 보안·거버넌스 관점 구현 예시 (코드 또는 설정) FAQ 결론 배경과 문제 정의 멀티클러스터 Kubernetes 환경에서는 감사로그(audit log)가 여러 관리 도메인에 분산되기 때문에, 통합된 보안·운영 관점에서 이상 행위를 조기에 탐지하기가 쉽지 않습니다. 특히 RBAC 우회, 의도하지 않은 리소스 변경, 사용 패턴의 비정형적 변동과 같은 이벤트는 룰 기반 탐지로는 한계가 있습니다. 최근에는 감사로그를 LLM 기반 분석 엔진에 연계해 맥락 기반 이상 탐지를 수행하는 방식이 주목받고 있습니다. 이 접근 방식은 단일 이벤트뿐 아니라 일련의 행동 흐름을 이해하고, 비표준적 시퀀스나 잠재적 위협 행위를 식별하는 데 유리합니다. 아키텍처/구성 개요 멀티클러스터 환경에서는 각 클러스터에서 생성된 감사로그를 중앙 로그 저장소(예: Elasticsearch, OpenSearch, Loki 등)로 집계하고, 별도의 비동기 파이프라인을 통해 LLM 분석기로 전달하는 구조가 일반적입니다. 이를 통해 운영 중단 없이 로그 분석 용량을 수평 확장할 수 있습니다. LLM 분석기는 벡터 저장소 기반의 유사도 분석, 프롬프트 기반 설명·스코어 산출, 보안 룰 시스템과의 하이브리드 결합으로 구성되는 경우가 많습니다. 이러한 조합은 오탐을 줄이고 운영자가 이해 가능한 형태로 결과를 전달하는 데 도움이 됩니다. 구성 요소 흐름 아키텍처를 간단히 정리하면 다음과 같습니다. Cluster → Audit Policy → Audit Sink → 중앙 로그 수집기 로그 스트리밍 → 파서/정규화 → 벡터화 → LLM 분석 알림/대시보드 → SRE/보안 팀 → 대응/자동화 운영/모니터링 포인트 운영 측면에서는 로그 수집 지...