파고네트웍스, AI기반 보안 운영전략 공개… 3대 핵심 브랜드 선보여
파고네트웍스(대표 권영목, 이하 파고)가 1일 기자간단회를 열고 AI 시대의 보안 환경 변화에 대응하기 위한 새로운 보안운영(Security Operations) 전략을 공개했다. 이를 구현하는 3대 핵심 브랜드도 이날 공식 선보였다. 3대 브랜드는 ▲딥액트 디펜스(DeepACT DEFENSE) ▲딥액트 어택(DeepACT ATTACK) ▲ 딥액트 디텍션 엔지니어링(DeepACT Detection-Engineering) 등이다. 기자간담회에 앞서 파고는 이날 서울 파르나스에서 '파고 시큐리티 서밋 2026(PAGO Security Summit 2026_'을 개최했다. AI가 보안 운영(Security Operations)에 가져오는 변화와 이에 대응하기 위한 자사 전략 및 기술 방향을 소개했다. AI 확산은 사이버 보안 공격과 방어 모두를 빠르게 변화시키고 있다. 공격자는 AI로 공격의 속도와 규모를 키우고 있고, 방어 측에서도 위협 분석과 탐지·대응 전반에 AI 활용이 확대되고 있다. 파고는 "이러한 변화 속에서 보안 운영의 경쟁력이 단순히 '얼마나 많은 위협을 탐지하는가'에서 '얼마나 빠르고 정확하게 위험을 판단하고 대응하는가'로 이동하고 있다"고 설명했다. 대규모 데이터 분석과 반복적인 업무는 AI로 자동화하고, 보안 전문가는 위협의 맥락과 실제 영향도를 판단해 대응 우선순위를 결정하는 데 집중해야 한다는 것이다. 실제 파고는 이 같은 변화에 대응해 그동안 축적해 온 탐지·대응, 위협 식별(Threat Hunting), 탐지 엔지니어링(Detection Engineering), 공격적 보안(Offensive Security) 역량을 AI 중심으로 재정립했다. 이를 ▲PAGO DeepACT DEFENSE ▲PAGO DeepACT ATTACK ▲PAGO DeepACT Detection-Engineering이라는 3개의 핵심 브랜드로 공식화, 각각의 영역을 하나의 AI 기반 보안운영(Security Operations) 체계로 연결한다. PAGO DeepACT DEFENSE: AI 기반 24×7 탐지·분석·대응을 하나로 PAGO DeepACT DEFENSE는 파고가 제공해 온 EDR·NDR·XDR·ITDR·AIDR 기반 MDR 서비스를 통합한 브랜드다. 24×7 모니터링을 통해 고객 환경에서 발생하는 위협을 지속적으로 탐지·분석하면서 고도화된 블루팀 서비스를 제공한다. 단순 경고(alert) 전달에 그치지 않고 실제 위협 여부와 중요도를 판단해 필요한 대응까지 연결하는 것이 특징이다. 기업의 보안 환경이 복잡해지면서 다양한 보안 솔루션에서 발생하는 데이터와 alert의 규모도 빠르게 증가하고 있다. 이러한 환경에서 PAGO DeepACT DEFENSE는 AI와 자동화를 활용해 반복적인 분석 업무를 효율화하는 한편, 보안 전문가는 위협의 맥락과 실제 영향도를 판단하는 데 집중하도록 한다. 이를 통해 모든 alert를 동일하게 처리하는 대신 실제 대응이 필요한 위협을 식별하고 중요한 위험에 우선적으로 대응할 수 있도록 지원한다. PAGO DeepACT ATTACK: 공격자의 시각으로 위험을 선제적으로 검증 PAGO DeepACT ATTACK은 파고의 Offensive Security 서비스를 공식화한 브랜드이며, 고도화된 레드팀 서비스를 제공한다. ASM, AEV, AI Red-Teaming, Dark-Web Intelligence를 AI 기반의 단일 서비스로 통합해 제공하며, 공격자의 관점에서 고객 환경을 자동으로 분석하고 실제 공격 가능성을 테스트해 공격이 발생하기 전에 위험을 식별하고 검증한다. 단순히 발견된 취약점의 수를 확인하는 것이 아니라 확인된 위험 요소가 실제 공격으로 이어질 수 있는지, 어떤 공격 경로가 존재하는지, 어떤 위험을 먼저 해결해야 하는지를 검증하는 데 초점을 맞춘다. DeepACT ATTACK을 통해 확인된 공격 경로와 위협 정보는 다시 Threat Hunting과 Detection Engineering에 활용된다. 공격자의 관점에서 검증한 결과를 실제 탐지 및 대응 체계에 반영함으로써 Offensive Security와 Defensive Security를 하나의 운영 사이클로 연결하는 구조다. PAGO DeepACT Detection-Engineering:AI로 진화하는 Detection Engineering PAGO DeepACT Detection-Engineering은 파고 Security Operations의 핵심 모듈로, Google Threat Intelligence(GTI), SentinelLabs, CrowdStrike Falcon Intelligence 등 글로벌 위협 인텔리전스 소스와 Frontier AI를 결합해 Threat Hunting과 Detection Engineering의 핵심 프로세스를 자동화한 플랫폼이다. 기존 보안 운영이 주로 보안 솔루션에서 발생한 alert를 분석하고 대응하는 데 집중했다면, Threat Hunting은 기존 탐지 체계가 놓칠 수 있는 위협을 능동적으로 찾아내는 것에서 출발한다. 발견된 위협과 공격 기법은 Detection Engineering을 통해 분석되고 실제 환경에서 활용할 수 있는 탐지 로직으로 전환된다. 이를 통해 새롭게 식별된 위협을 보다 빠르게 실제 탐지 체계에 반영할 수 있다. AI의 역할도 단순한 alert 분석을 넘어 위협을 능동적으로 발굴하고 탐지 역량을 지속적으로 발전시키는 영역으로 확장된다. 이에 따라 Threat Hunter와 Detection Engineer는 반복적인 작업을 줄이고, 고도화된 위협 분석과 새로운 탐지 전략 설계에 보다 집중할 수 있다. 개별 보안 서비스를 넘어 하나의 보안운영 체계로 이번 3대 브랜드의 공식 런칭은 개별 서비스를 추가하는 것을 넘어 각 영역을 하나의 Security Operations 체계로 연결한다는 데 의미가 있다. PAGO DeepACT DEFENSE가 방어자의 관점에서 고객사를 위한 24×7 위협 탐지·분석·대응을 수행하는 한편, PAGO DeepACT ATTACK은 공격자의 관점에서 실제 공격 가능성을 선제적으로 검증하고, PAGO DeepACT Detection-Engineering은 기존 탐지 체계가 놓칠 수 있는 위협을 능동적으로 발굴해 새로운 탐지 역량으로 전환한다. 이를 통해 파고는 공격 이전의 위험 검증부터 새로운 위협의 발굴, 탐지 체계의 고도화, 실제 환경에서의 탐지·분석·대응까지 연결되는 Security Operations의 전체 사이클을 구축했다. 이 과정에서 AI와 보안 전문가는 각자의 강점을 기반으로 역할을 나눈다. AI는 대규모 데이터 분석과 반복적인 프로세스를 자동화하고, 보안 전문가는 그 결과와 위협의 맥락을 바탕으로 실제 위험을 판단하고 대응 우선순위를 결정한다. 이러한 AI와 보안 전문가의 역할 결합은 파고가 지향하는 AI 시대 Security Operations의 핵심인 '더 많은 탐지'를 넘어 '더 나은 의사결정(Better Decisions)'으로 이어진다. 권영목 파고 대표는 “AI 발전으로 Security Operations 속도와 범위가 빠르게 확장되면서 기존 SOC 운영 방식에도 근본적인 변화가 요구되고 있다”며 “AI가 사람을 대체하는 것이 아니라, 반복적인 분석과 탐지 업무를 AI가 담당함으로써 보안 전문가가 실제 위험을 판단하고 더 중요한 의사결정에 집중할 수 있도록 하는 것이 우리가 지향하는 방향”이라고 말했다. 이어 “PAGO DeepACT DEFENSE, PAGO DeepACT ATTACK, PAGO DeepACT Detection-Engineering은 그동안 축적해 온 보안 운영 역량을 AI 시대에 맞춰 하나의 Security Operations 전략으로 연결한 결과”라며 “PAGO DeepACT 플랫폼을 중심으로 선제적 위험 검증과 위협 발굴, 탐지 고도화, 실제 대응을 유기적으로 연결해 고객이 중요한 순간에 더 빠르고 정확한 보안 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. Human + AI로 진화하는 보안운영 파고는 향후 DeepACT를 중심으로 3대 핵심 브랜드 간 연계를 더욱 강화하는 동시에 AI의 적용 범위를 Security Operations 전반으로 확대할 계획이다. 파고가 지향하는 AI 기반 보안운영(Security Operations)은 모든 판단과 운영을 AI에 맡기는 방식과는 다르다. AI가 대규모 데이터 분석과 반복 업무를 수행하며 보안 전문가의 탐지·분석 역량을 확장하고, 사람은 위험의 의미와 비즈니스 영향을 판단해 중요한 의사결정에 집중하는 Human + AI 기반 Security Operations다. 궁극적으로 자동화 자체가 아닌 '더 빠르고 정확한 보안 의사결정(Better Decisions)'을 경쟁력으로 삼아 AI와 보안 전문가의 전문성을 결합한 차세대 Security Operations 모델을 발전시켜 나갈 계획이다.
