Agentra: A Supervisable Multi-Agent Framework for Enterprise Intrusion Response

작성자

Haebom

카테고리

Empty

저자

Raj Patel, Shaswata Mitra, Michele Guida, Stefano Iannucci, Sudip Mittal, Shahram Rahimi

💡 개요

본 논문은 기업의 침입 탐지 시스템(IDS, EDR, XDR)에서 발생하는 경보를 MITRE ATT&CK, D3FEND, NIST CSF 2.0을 기반으로 하는 구조화된 대응 계획으로 변환하는 Agentra라는 다중 에이전트 기반의 지도 학습형 침입 대응 시스템(IRS) 프레임워크를 제안합니다. Agentra는 역할별 에이전트가 대응 추론을 분해하고, Planner-Validator 검토 루프를 통해 계획을 검증하며, Moderator 보안 게이트웨이를 통해 위협 정보를 선별하고, Action Catalog 및 위험 점수를 통해 행동을 통제합니다. 120개의 침입 이벤트 코퍼스에 대한 평가 결과, Agentra는 기존 플레이북 대비 IRS F1 점수를 0.61에서 0.84로 향상시키고, 안전하지 않은 과잉 대응으로 인한 유해 행동율을 0.0%로 유지하는 성능을 보였습니다.

🔑 시사점 및 한계

•

다중 에이전트 기반의 대응 계획 수립은 침입 대응 시스템의 범위를 확장하고, 분석가의 승인 및 감사 가능성을 유지하면서 효과를 향상시킬 수 있습니다.

•

MITRE ATT&CK, D3FEND, NIST CSF와 같은 표준 온톨로지를 활용하여 대응 계획을 구조화하는 것이 효과적입니다.

•

Planner-only 구성에서 발생하는 안전하지 않은 과잉 대응 문제를 해결하기 위해 검증 및 위험 평가 메커니즘이 필수적입니다.

•

현재 연구는 제한된 이벤트 코퍼스를 사용했으며, 실제 복잡하고 동적인 실제 환경에서의 성능 검증 및 개선이 필요합니다.

PDF 보기

Made with Slashpage