센서가 사고하기 시작할 때 — SnortML 과 Agentic AI 로 진화하는 침입 탐지 아키텍처

문제시그니처 기반 Snort 는 새 exploit 이 등장하고 룰이 배포될 때까지 공백이 생기고, 변형 공격이나 다중 요청의 시간적 맥락도 잡지 못한다.

접근embedding 레이어 + LSTM 모델을 XNNPACK 하드웨어 가속으로 약 350µs 안에 추론한다. 시그니처 평가와 SnortML 을 병렬로 실행하고, 입력 길이에 따라 256/512/1024 바이트 모델을 자동 선택. 상위 layer 에서 triage/enrichment/correlation 을 맡는 에이전트가 조사를 조율한다.

결과현재는 HTTP 한정이며 DNS tunneling 이나 TLS 공격은 미지원. 자동 재학습 도입 시 poisoned sample 위험이 따르고, 최종 차단 결정은 사람이 쥐어야 한다는 결론을 제시한다.

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