본 논문은 Security Operations Center (SOC)에서의 인간-AI 협업을 위한 구조화된 프레임워크를 제시한다. 기존 SOC 프레임워크는 자동화에만 초점을 맞추고 인간 감독, 신뢰 보정, 확장 가능한 AI 자율성 관리 구조가 부족한 한계를 지닌다. 본 논문은 수동에서 완전 자율까지 5단계의 AI 자율성 수준을 기반으로 하는 새로운 자율성 계층화 프레임워크를 제안한다. 이는 인간-시스템-루프(HITL) 역할 및 작업별 신뢰 임계값에 매핑되어, 모니터링, 보호, 위협 탐지, 알림 분류, 사고 대응 등 핵심 SOC 기능 전반에 걸쳐 적응적이고 설명 가능한 AI 통합을 가능하게 한다. 제안된 프레임워크는 자율성, 신뢰 및 HITL 간의 공식적인 연결을 통해 작업 분배를 운영 복잡성 및 관련 위험에 따라 적응적으로 조정한다. LLM 기반 SOC 어시스턴트인 AI-Avatar를 활용한 사이버 범위 시뮬레이션을 통해 프레임워크를 예시하고, 알람 피로 감소, 대응 조정 향상, 신뢰 전략적 보정 등의 효과를 보여준다. 본 연구는 AI를 인간 의사결정을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 차세대 인지 SOC 설계의 이론적, 실질적 측면 및 실현 가능성을 체계적으로 제시한다.
