관제용 AI 에이전트: 리포트·액션 로그 수집·분석 자동화 설계 가이드

목표와 배경

가시성: 프롬프트→의사결정→툴 호출→결과→사용자 알림까지 전 단계 추적.
감사·재현성: 동일 입력으로 동일 결과 재현, 무결성(해시체인) 보장.
안전성: 위험 액션은 사전 정책 검증 + 승인(SoD) 후 실행.
운영효율: 일/주간 리포트 자동 생성, 이상 징후 탐지 → 케이스화.

아키텍처 요약

수집(Ingest): HTTP/Webhook, gRPC, Kafka(권장), Filebeat/Elastic Agent
브로커: Kafka(토픽: ai.audit, ai.action, ai.report)
저장
- 빠른 탐색: Elasticsearch/OpenSearch (ECS 매핑)
- 원본 보존: Object Storage(버전·서명·WORM 옵션)
분석
- 규칙(EQL/Sigma/ElastAlert) + 통계/ML(비정상 스코어)
- 요약/리포트: LLM(사내 프록시) + 서술형 리포팅
오케스트레이션: LangGraph/MCP/서드파티 프레임워크 + 정책 PDP(OPA/Cedar)
대응: TheHive/Slack/Jira 티켓화, Wazuh와 연계된 자동조치(저위험)

표준 로그 스키마(AI 관제용)

ECS를 최대한 따르되, 의사결정/프롬프트/툴호출을 확장 필드로 정의합니다.

{
  "@timestamp": "2025-09-03T12:34:56.789Z",
  "event": { "category": "ai", "type": "info", "action": "tool_call" },
  "agent": { "id": "agent-hr-01", "name": "hr-assistant", "type": "langgraph" },
  "user": { "id": "u-123", "email": "user@example.com" },
  "trace": { "id": "2f6c...e1", "parent_id": "..." },
  "labels": { "tenant": "pageskr", "env": "prod", "pii": "maybe" },
  "ai": {
    "session_id": "sess-abc",
    "prompt_redacted": true,
    "input_hash": "sha256:...",
    "output_hash": "sha256:...",
    "decision": {
      "reason_redacted": true,
      "risk_score": 72,
      "policy_checks": [
        {"id": "P-DLP-01", "result": "deny", "evidence": "email detected"}
      ],
      "approval": { "required": true, "status": "pending" }
    },
    "tool": { "name": "gsuite.directory.deleteUser", "args_schema": "v1", "args": {"userId":"..."} },
    "result": { "status": "blocked_by_policy", "error": null }
  },
  "integrity": {
    "hmac": "base64:...",
    "prev_hash": "sha256:prevrec...",
    "chain_index": 102391
  }
}

필수 필드 체크(요점)

무결성: integrity.prev_hash(체인) + integrity.hmac(서명)
정책/승인: ai.decision.policy_checks, ai.decision.approval
민감정보: prompt_redacted, labels.pii
재현성: ai.input_hash, ai.output_hash, trace.id

에이전트 측 로깅 라이브러리(파이썬 예시)

HMAC 서명 + 해시체인까지 포함한 경량 로거 예시입니다.

import os, hmac, hashlib, json, time, requests

SECRET = os.getenv("AI_AUDIT_HMAC_KEY","change-me")
PREV = {"hash": None, "idx": -1}
INGEST_URL = "https://siem.example.com/ingest"

def sha256_hex(data: bytes) -> str:
    return hashlib.sha256(data).hexdigest()

def emit(event: dict):
    global PREV
    body = json.dumps(event, ensure_ascii=False, separators=(",",":")).encode()
    prev_hash = PREV["hash"] or "0"*64
    chain_index = PREV["idx"] + 1
    chain_seed = (prev_hash + "|" + sha256_hex(body)).encode()
    h = hmac.new(SECRET.encode(), chain_seed, hashlib.sha256).digest()
    record = event | {
        "integrity": {
            "prev_hash": prev_hash,
            "chain_index": chain_index,
            "hmac": "base64:"+h.hex()
        }
    }
    r = requests.post(INGEST_URL, json=record, timeout=3)
    r.raise_for_status()
    PREV = {"hash": sha256_hex(json.dumps(record, ensure_ascii=False).encode()), "idx": chain_index}

# 사용 예: 툴 호출 전
emit({
  "@timestamp": time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z", time.gmtime()),
  "event": {"category":"ai","type":"info","action":"tool_call"},
  "agent": {"id":"agent-hr-01","name":"hr-assistant","type":"langgraph"},
  "ai": {
    "session_id":"sess-abc",
    "prompt_redacted": True,
    "input_hash":"sha256:...",
    "decision":{"reason_redacted":True,"risk_score":72,"policy_checks":[],"approval":{"required":True,"status":"pending"}},
    "tool":{"name":"gsuite.directory.deleteUser","args":{"userId":"test@example.com"}}
  }
})

수집·적재 파이프라인(Elastic 기준)

1) Filebeat / Elastic Agent 입력

# filebeat.yml
filebeat.inputs:
  - type: http_endpoint
    enabled: true
    listen_address: 0.0.0.0
    listen_port: 9080
    response_code: 204
    response_body: ""
    processors:
      - decode_json_fields:
          fields: ["message"]
          target: ""
          overwrite_keys: true
output.elasticsearch:
  hosts: ["https://es.example.com:9200"]
  index: "ai-audit-%{+yyyy.MM.dd}"

2) 인덱스 템플릿 & 수명주기(ILM)

PUT _ilm/policy/ai-audit-90d
{"policy":{"phases":{"hot":{"actions":{}},"warm":{"min_age":"30d","actions":{"forcemerge":{"max_num_segments":1}}},"delete":{"min_age":"90d","actions":{"delete":{}}}}}}

PUT _index_template/ai-audit
{"index_patterns":["ai-audit-*"],"template":{"settings":{"index.lifecycle.name":"ai-audit-90d"},"mappings":{"dynamic":"strict","properties":{
  "@timestamp":{"type":"date"},
  "event":{"properties":{"category":{"type":"keyword"},"action":{"type":"keyword"},"type":{"type":"keyword"}}},
  "agent":{"properties":{"id":{"type":"keyword"},"name":{"type":"keyword"},"type":{"type":"keyword"}}},
  "user":{"properties":{"id":{"type":"keyword"},"email":{"type":"keyword"}}},
  "trace":{"properties":{"id":{"type":"keyword"},"parent_id":{"type":"keyword"}}},
  "labels":{"type":"object","dynamic":true},
  "ai":{"properties":{
    "session_id":{"type":"keyword"},
    "prompt_redacted":{"type":"boolean"},
    "input_hash":{"type":"keyword"},
    "output_hash":{"type":"keyword"},
    "decision":{"properties":{
      "reason_redacted":{"type":"boolean"},
      "risk_score":{"type":"short"},
      "policy_checks":{"type":"nested","properties":{"id":{"type":"keyword"},"result":{"type":"keyword"},"evidence":{"type":"keyword"}}},
      "approval":{"properties":{"required":{"type":"boolean"},"status":{"type":"keyword"},"approver":{"type":"keyword"}}}
    }},
    "tool":{"properties":{"name":{"type":"keyword"}}},
    "result":{"properties":{"status":{"type":"keyword"},"error":{"type":"keyword"}}}
  }},
  "integrity":{"properties":{"prev_hash":{"type":"keyword"},"chain_index":{"type":"long"},"hmac":{"type":"keyword"}}}
}}}}

이상행위 탐지(규칙 예시)

1) EQL(Elasticsearch Query Language)

sequence by ai.session_id
  [ ai where event.action == "tool_call" and ai.tool.name == "gsuite.directory.deleteUser" ]
  [ ai where event.action == "tool_result" and ai.result.status == "success" ]
until [ ai where ai.decision.approval.status == "approved" ]

→ 승인 전 삭제 성공 시 경보.

2) KQL(간단)

event.category:"ai" and ai.decision.risk_score >= 70 and ai.result.status:"success"

3) ElastAlert(요약)

name: ai-high-risk-success
type: any
index: ai-audit-*
filter:
  - query:
      query_string:
        query: 'event.category:"ai" AND ai.decision.risk_score:[70 TO *] AND ai.result.status:"success"'
alert:
  - slack
alert_text: "고위험 성공 액션: {0}"
alert_text_args: ["ai.tool.name"]

요약 리포트 자동화(일/주간)

지표: 고위험 액션 수, 미승인 성공 수, 실패율, 평균 응답시간, 최다 호출 툴 Top10, 정책차단 Top5
워크플로우: ES 집계 → LLM로 설명문 생성 → Slack/메일/Google Docs 게시

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파이썬 집계 스니펫(개념)

# ES date_histogram + terms 집계 → Markdown 템플릿 렌더 → Slack Webhook 전송

보안 정책·승인(OPA 예시)

package ai.policy

default allow = false

high_risk_tools = {"gsuite.directory.deleteUser","cloud.vm.delete","secrets.readAll"}

allow {
  input.ai.tool.name not in high_risk_tools
}

require_approval {
  input.ai.tool.name in high_risk_tools
}

엔진 앞단에서 require_approval이면 실행 중단 + 승인 요청 이벤트 생성.

무결성·프라이버시

해시체인 + HMAC: 로그 조작 탐지.
프롬프트 비식별화: prompt_redacted=true, 전문은 암호화 저장(별도 KMS).
권한분리(SoD): 에이전트 운영자 ≠ 승인자 ≠ SIEM 관리자.
키관리: KMS/HashiCorp Vault, 키 순환 주기화.
보관정책: 운영지표(90일), 감사원본(WORM, 1~3년).

단계별 도입 플랜

Shadow Mode: 읽기 전용, 전 이벤트 로깅 검증
Read-Only Action: 저위험 조회형 툴만 허용
Low-Risk Write: 승인 후 실행, 롤백 자동화
확장: 크리티컬 툴(삭제/권한변경) 별도 라인 승인

유관 시스템 연계 팁

Wazuh: 에이전트 프로세스/포트 상시 점검(SCA), 로그 수집 데코더 추가
TheHive: 고위험 탐지 시 자동 케이스 생성(cURL/Webhook)
n8n: Slack 승인 플로우 + Google Sheets 주간 요약 적재
Osquery/FleetDM: 에이전트 런타임, Credential 파일, 네트워크 호출 모니터링

TheHive 케이스 생성 예시

curl -XPOST https://thehive.example.com/api/case \
  -H 'Authorization: Bearer $TOKEN' -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"title":"AI High-Risk Action","severity":2,"tlp":2,"tags":["ai","high-risk"],"description":"..."}'

내부 사용자 보안 가이드(체크리스트)

항상 로깅: 툴 호출 전후, 정책판정, 승인흐름, 오류 포함
민감정보: 프롬프트/결과 전문은 비식별화·암호화·부분 마스킹
정책 우선: 툴 화이트리스트, 고위험은 기본 차단 + 승인필수
테스트: 재현성(시드 고정), 프롬프트 인젝션/데이터 유출 테스트 케이스
키·비밀: 코드 포함 금지, Vault 참조, 단기 토큰
대시보드: 위험지표 위젯 상시 모니터, 주간 리포트 확인 및 리턴 액션
장애대응: 브로커 지연·SIEM 장애 시 로컬 버퍼링 및 재전송

Wazuh 디코더/룰(개념 예시)

<decoder name="ai-audit">
  <prematch>\"event\"\:\{\"category\"\:\"ai\"</prematch>
</decoder>
<rule id="120001" level="10">
  <if_decoder_name>ai-audit</if_decoder_name>
  <match>\"risk_score\"\:\s*(7[0-9]|[89][0-9]|100)</match>
  <description>AI high risk action</description>
  <group>ai_audit,policy,</group>
</rule>

유사/활용사례(아이디어)

고객지원/권한관리 자동화 에이전트의 권한 변경/삭제/대량 작업 관제
DevOps 에이전트의 클라우드 리소스 삭제/보안그룹 수정 사전 승인
DLP 보조 에이전트의 대량 데이터 조회/내보내기 차단·승인 트랙

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그리드형(광고전용)

저작자표시 비영리 동일조건 (새창열림)

pages.kr 날으는물고기 <º)))><

관제용 AI 에이전트: 리포트·액션 로그 수집·분석 자동화 설계 가이드

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목표와 배경

아키텍처 요약

표준 로그 스키마(AI 관제용)

필수 필드 체크(요점)

에이전트 측 로깅 라이브러리(파이썬 예시)

수집·적재 파이프라인(Elastic 기준)

1) Filebeat / Elastic Agent 입력

2) 인덱스 템플릿 & 수명주기(ILM)

이상행위 탐지(규칙 예시)

1) EQL(Elasticsearch Query Language)

2) KQL(간단)

3) ElastAlert(요약)

요약 리포트 자동화(일/주간)

파이썬 집계 스니펫(개념)

보안 정책·승인(OPA 예시)

무결성·프라이버시

단계별 도입 플랜

유관 시스템 연계 팁

TheHive 케이스 생성 예시

내부 사용자 보안 가이드(체크리스트)

Wazuh 디코더/룰(개념 예시)

유사/활용사례(아이디어)

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1) Filebeat / Elastic Agent 입력

2) 인덱스 템플릿 & 수명주기(ILM)

이상행위 탐지(규칙 예시)

1) EQL(Elasticsearch Query Language)

2) KQL(간단)

3) ElastAlert(요약)

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