Anthropic의 Detection Platform Engineering 팀이 Claude Code를 활용해 경보 분류를 자동화하고 조사 속도를 높이며 보안 분석가의 업무 방식을 바꾼 위협 탐지 플랫폼을 구축한 과정을 소개합니다.
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여기에서 살펴보기
Anthropic의 Detection Platform Engineering 팀 기술 책임자인 Jackie Bow가 팀이 Claude Code를 사용해 경보 분류를 자동화하고, 조사 속도를 높이며, 보안 분석가의 업무 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 공유합니다.
Category [Claude Code](https://claude.com/blog/category/claude-code)
Product Claude Code
Date 2026년 5월 12일
Reading time 5분
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Jackie Bow는 커리어 내내 정말 중요한 맥락에 접근할 수 있는 도구를 상상해 왔습니다. 단순한 로그와 경보가 아니라, 어떤 일이 실제 위협인지 아니면 단순한 잡음인지 알려주는 Slack 대화, 내부 문서, 조직의 축적된 지식까지 활용하면서도, 사람이 데이터를 직접 샅샅이 뒤지는 부담을 떠안지 않아도 되는 도구 말입니다.
그녀가 Anthropic에 합류했을 때, 마침내 그런 도구를 만들 기회를 얻었습니다. 그리고 Claude는 그녀의 협업자였습니다. Jackie는 Anthropic의 Detection Platform Engineering 팀을 이끌고 있으며, 이 팀은 방어적 사이버보안에 집중합니다. 즉, 취약점을 탐색하는 대신 위협을 탐지하고 잠재적 침해에 대응하는 일입니다. 이 업무에는 의심스러운 활동을 감시하고, 보안 경보를 분류하며, 이상 징후가 사고로 번지기 전에 조사하는 일이 포함됩니다.
점점 더 강력한 AI 모델을 구축하는 회사에 있어 이 일은 기반이 되는 핵심 업무입니다. Anthropic's Responsible Scaling Policy는 제품 출시를 보안 약속과 직접 연결하고 있으며, 이는 Bow의 팀이 회사가 무엇을 안전하게 출시할 수 있는지 판단하는 데 도움을 준다는 뜻입니다.
Bow는 Anthropic Detection Platform Engineering 팀의 기술 책임자로서 이렇게 말합니다. "지금은 보안 엔지니어의 황금기라고 느껴져요. 저는 늘 갖고 싶었던 도구를 이제야 마침내 만들 수 있게 됐습니다."
보안 리더라면 이 패턴을 너무도 잘 알고 있습니다.
경보가 울립니다. 분석가는 터미널을 열고 익숙한 의식을 시작합니다. 다섯 개에서 여섯 개의 서로 다른 도구를 오가야 하고, 각 도구마다 고유한 쿼리 언어와 사고 모델이 필요합니다. 서로 다른 인터페이스와 쿼리 문법 사이를 끊임없이 오가면서도, 여러 플랫폼에 대한 전문성을 동시에 유지해야 합니다.
각 조사 과정은 흩어진 시스템 곳곳에 퍼져 있는 조각들을 맞춰 나가는 데이터 고고학 작업이 됩니다. 대부분의 팀에서 단순한 조사도 몇 시간이 걸리고, 복잡한 경우는 며칠씩 이어질 수 있습니다.
Jackie는 이렇게 설명합니다. "사람이 하루에 들여다볼 수 있는 경보 수에는 한계가 있어요. 그 한계를 넘기기 시작하면, 각각을 얼마나 세밀하게 들여다볼 수 있는지가 떨어집니다."
그녀의 팀은 이 문제에 대응하기로 했습니다. 그들은 스스로에게 물었습니다. 무엇이 우리의 에너지를 소진시키는가? 무엇이 반복적으로 느껴지는가? 무엇이 우리가 더 큰 영향을 주는 일을 하지 못하게 막는가?
답은 분명했습니다. 위협이 실제인지 판단하기 전에 경보 분류에 몇 시간이 들어갈 수 있었습니다. 서로 분리된 시스템을 넘나드는 수작업 상관분석은 모든 과정을 느리게 만들었습니다. 그리고 쿼리 언어와 인터페이스 사이의 끊임없는 문맥 전환은 하루 종일 누적되는 인지적 부담을 만들었습니다.
회사가 성장할수록 공격 표면도 커지고, 보안 팀에 대한 요구도 함께 늘어납니다.
Jackie는 말합니다. "Claude 같은 것으로 보강하지 않고서는 Anthropic의 필요를 충족할 만큼 확장할 수 없습니다."
몇 달에 걸쳐 Bow의 팀은 CLUE라는 탐지 및 대응 플랫폼을 구축했습니다. 이 플랫폼은 보안 팀이 위협을 조사하는 방식을 새롭게 상상합니다. 기존 스택에 또 하나의 대시보드를 추가하는 대신, CLUE는 Claude가 구동하는 자연어 인터페이스를 제공하며, 도구 사용을 통해 Anthropic의 내부 시스템에 직접 연결됩니다.
Claude Code로 CLUE를 구축하면서 전통적인 소프트웨어 개발 일정은 기하급수적으로 압축되었고, 그 덕분에 팀은 일상 업무를 처리하는 동시에 이 시스템까지 구축할 수 있었습니다. Bow의 팀은 하루 만에 개념 증명을 실행했고, 설계 문서, 개발 단계, 구현은 일주일 안에 마무리했습니다.
Jackie는 회상합니다. "우리가 만든 것의 상당수는 Claude Code와 대화하면서 나온 결과였어요. Claude Code는 설계 파트너이자 협업자였습니다."
그녀의 인식을 바꾼 순간은 CLUE 인터페이스에 버튼 하나를 추가해 달라고 Claude Code에 요청했을 때였습니다. 그녀는 JavaScript 프레임워크와 CSS 디버깅의 익숙한 고생을 예상했습니다. 하지만 Claude Code는 즉시 그 기능을 구현했고, 그녀가 직접 했을 때보다 더 잘 해냈습니다.
그녀는 말합니다. "그때 저는 더 이상 제 자신의 기술적 한계에 묶여 있지 않다는 걸 깨달았어요. 제가 생각할 수 있는 것이라면 무엇이든 만들 수 있습니다."
경보가 들어오면 CLUE Triage는 사람이 보기 전에 1차 분류를 수행합니다. Claude는 도구를 사용해 각 경보에 Anthropic 시스템 전반의 추가 맥락을 덧붙입니다. 여기에는 Slack 메시지, 내부 문서, 코드 저장소, 데이터 웨어하우스가 포함됩니다. 그리고 false positive, true positive, malicious, expected behavior와 같은 판정을 부여합니다. 각 경보에는 신뢰도 점수도 함께 제공되어 분석가가 어디에 집중해야 하는지 알 수 있습니다.
이 보강 단계는 모든 보안 분석가가 잘 아는 문제를 해결합니다. 경보는 고립된 신호로 도착합니다. 로그인 실패 시도. 비정상적인 API 호출. 설정 변경. 맥락이 없으면 이런 이벤트는 그저 잡음일 뿐입니다. 하지만 사용자 신원, 그들이 어떤 일을 하고 있었는지, 팀의 기존 패턴과 일치하는지 같은 맥락이 더해지면 분명한 신호가 드러납니다.
Jackie는 설명합니다. "그 내부 맥락이야말로 경보를 여러분의 환경에 맞게 정말로 맥락화해 주는 빠진 조각입니다."
CLUE를 사용하면 이제 보안 분석가는 자연어로 모든 보안 핵심 로그를 질의할 수 있습니다. "지난 하루 동안 이 시스템에서 발생한 모든 로그인 실패는 무엇인가요?"라고 알고 싶다면, 그냥 CLUE에 물어보면 됩니다. 그러면 Claude가 필요한 SQL 쿼리를 실행합니다.
Jackie는 말합니다. "Claude는 사람이 하는 것보다 훨씬 더 정확한 쿼리를 작성합니다." 이 도구는 에이전트형 루프를 실행합니다. 오케스트레이터가 하위 에이전트들에게 명령을 내리고, 하위 에이전트들은 병렬로 쿼리를 실행하고, 결과를 수집한 뒤, 그 내용을 일관된 조사 요약으로 종합합니다. 수작업 상관분석으로 몇 시간이 걸리던 일이 이제는 3~4분 만에 끝납니다.
수치가 이를 뒷받침합니다. 조사 전반에서 CLUE는 세션당 평균 25회의 도구 호출과 거의 11회의 쿼리를 수행합니다. 이는 분석가가 수동으로 합리적으로 실행할 수 있는 수준을 훨씬 넘으며, 정확도도 더 높습니다. 이 각각의 도구 호출은 원래라면 별도의 콘솔을 열거나 다른 인터페이스로 전환해야 했을 작업입니다.
하지만 진정한 차별점은 내부 맥락입니다. CLUE는 도구를 통해 Anthropic의 시스템에 직접 연결되므로, Claude는 외부 보안 플랫폼이 결코 접근할 수 없는 조직의 축적된 지식에 접근할 수 있습니다. 경보가 울리면 Claude는 팀이 계획된 유지보수에 대해 논의했는지 Slack을 확인할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스를 질의해 기준 행동 패턴을 이해할 수도 있습니다. 코드 저장소를 살펴보며 해당 서비스가 실제로 무엇을 하는지도 파악할 수 있습니다.
팀은 일반적인 데이터 거버넌스 시나리오를 통해 CLUE의 역량을 시연했습니다. 지난 두 달 동안 세 명의 계약자가 접근해서는 안 되는 문서에 접근했는지 확인하는 작업이었습니다.
Bow에 따르면, 이런 유형의 조사는 보통 접근 로그 질의, 권한 교차 확인, 문서 분류 검토를 포함해 최소 반나절의 수작업이 필요합니다. 하지만 CLUE를 사용하면 Claude가 요청을 읽고, 계획을 세우고, 기술적 복잡성을 추상화한 상세한 쿼리를 생성합니다. 조사는 몇 분 만에 끝나며, 실행된 모든 쿼리를 완전히 투명하게 보여 주면서 요약과 권고사항까지 제공합니다.
팀이 CLUE 구축에 착수했을 때, 그들은 단지 더 빠르게 느껴지는지만이 아니라 결과를 정량화할 수 있는지도 알고 싶었습니다.
false positive 감소: CLUE Triage 이전에는 경보 세 건 중 약 한 건이 false positive로 판명됐습니다. 이제 그 비율은 7%까지 떨어졌고, 이는 분석가가 정말 중요한 신호에 시간을 쓸 수 있게 되었다는 뜻입니다.*
더 넓어진 범위: 속도보다 더 중요할 수도 있는 점은 이제 팀이 무엇을 살펴볼 수 있게 되었느냐입니다. CLUE 이전에는 신뢰도가 낮은 신호는 시간이 없어서 검토조차 되지 않았습니다. 이제 CLUE Triage는 들어오는 모든 경보를 보강 처리하며, 배치 처리는 과거라면 대시보드 속 잡음으로 사라졌을 수천 개의 신호를 처리합니다.
규모 있는 시간 절감: 30일 사용 데이터를 기준으로, CLUE는 약 12,000개의 쿼리와 27,000회의 도구 호출을 자동화했습니다. 이는 수작업으로 수행했다면 약 1,870시간(234 인일)이 걸렸을 것으로 추정되는 작업입니다. 이는 수동 분류 대비 5~10배의 시간 절감에 해당합니다.*
여전히 측정 방법을 배우는 부분: 정확도는 속도보다 정량화하기가 더 어렵습니다. 팀은 CLUE의 판정을 검토하고 이견을 추적하고 있지만, Claude가 분석가가 놓쳤을 것을 얼마나 자주 포착하는지, 또는 그 반대인지를 이해하기 위한 피드백 루프는 아직 구축 중입니다. 트랜스크립트는 도움이 됩니다. 모든 조사는 Claude가 정확히 무엇을 검토했고 어떻게 결론에 도달했는지 감사할 수 있습니다.
AI 연구에는 "the bitter lesson"이라는 개념이 있습니다. 인간 특유의 추론 방식을 모델에 인코딩하는 것보다, 모델에 일반적 능력을 부여하고 스스로 접근법을 찾게 하는 편이 지속적으로 더 낫다는 관찰입니다. Bow와 그녀의 팀은 이것이 탐지와 대응에 무엇을 의미하는지 고민해 왔습니다.
Bow는 말합니다. "CLUE 초기 개발 단계에서 팀은 Claude의 조사 경로를 얼마나 제약할지 두고 논쟁했어요. SOAR 시대의 본능은 플레이북을 만들고, 모든 단계를 정의하고, 프로세스를 결정론적으로 만드는 것이었죠. 그런데 우리는 계속 같은 점을 발견했습니다. Claude에게 탐색의 여지를 줬을 때, 즉 경직된 순서 대신 도구와 목표를 줬을 때, 우리가 미리 규정하지 않았을 조사 경로를 자주 택하더군요. 때로는 그런 경로가 우리가 놓쳤을 맥락을 드러내기도 했습니다."
핵심은 Claude에게 경계는 주되, 전략은 열어 두는 것입니다. 어떤 도구를 사용할 수 있는지, 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 같은 경계는 정하되, 접근 방식 자체는 열어 두는 것입니다. 이 통찰은 그들이 CLUE를 다음으로 어디까지 확장할지에도 영향을 주고 있습니다.
반응형에서 선제형으로: 오늘날 CLUE는 경보에 반응합니다. 이벤트가 발생하면 Claude가 조사합니다. 하지만 이 아키텍처는 더 야심찬 무언가를 지원합니다. 바로 지속적인 탐색입니다. 탐지 규칙이 트리거되기를 기다리는 대신, Claude 에이전트들이 의심스러운 패턴을 능동적으로 사냥할 수 있습니다. 팀이 어떤 규칙에도 적어 넣지 않은 이상 징후, 개별적으로는 정상처럼 보여도 전체적으로는 수상한 행동을 찾아낼 수 있습니다.
스스로에게서 배우기: 팀은 모든 조사 트랜스크립트를 저장합니다. 그 코퍼스는 Claude가 과거 조사가 어떻게 전개되었는지의 패턴을 질의할 수 있는 지식 베이스가 되고 있습니다. 시간이 지날수록 CLUE는 어떤 인간 분석가도 유지할 수 없는 조직적 기억을 갖추게 됩니다.
비결정성을 받아들이기: 전통적인 보안 도구는 일관성의 부족을 버그로 취급합니다. CLUE는 그것을 기능으로 봅니다. 같은 경보라도 다른 날에는 다른 방식으로 조사될 수 있고, 그것은 괜찮습니다. 때로는 두 번째 경로가 첫 번째가 놓친 것을 찾아내기 때문입니다. 팀은 여러 조사 전략을 병렬로 실행하고 결과를 비교하는 실험도 하고 있습니다.
Bow는 덧붙입니다. "보안 운영에 대한 bitter lesson은 이것입니다. 우리는 수년 동안 인간이 조사하는 방식을 인코딩한 시스템을 만들어 왔습니다. 다음 세대의 도구는 모델에게 조사할 수 있는 능력을 주고, 우리가 미리 규정했을 방식보다 더 나은 접근법을 스스로 찾게 해야 합니다."
AI로 가속되는 공격에 대비해 보안 프로그램을 준비하는 모범 사례도 확인해 보세요.
지금 바로Claude Code를 시작해 보세요. "How Anthropic uses Claude" 시리즈의 더 많은 이야기도 곧 공개됩니다.
*이 결과는 Claude Sonnet 및 Opus 모델을 사용해 생성되었습니다.
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