이 연구는 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 보고서에서 자동 탐지 규칙을 생성할 때, 벡터 유사도 기반의 나이브 RAG 대신 마이크로소프트의 지식 그래프 검색 시스템 GraphRAG를 쓰면 더 오래 유효한 탐지 계획이 나오는지 검증했다. APT28 보고서 사례 연구에서 IP·도메인·파일 해시를 모두 교체한 뒤에도 GraphRAG 기반 계획은 탐지의 100%가 계속 작동한 반면, 나이브 RAG 기반 계획은 29%만 작동했다. 4개 벤더의 실제 CTI 보고서 9건으로 반복 검증한 결과도 같은 패턴을 보여, 두 시스템의 총점이 비슷하더라도 GraphRAG 쪽이 '고통의 피라미드' 상위의 더 오래가는 단서에 의존함을 확인했다. 저자들은 지식 그래프 인식 검색이 SOC에 배포 가능한 헌팅 계획을 자동 생성하는 데 구조적으로 올바른 기반이라고 결론짓는다.

• •CTI 보고서 기반 탐지 규칙 생성에서 GraphRAG와 나이브 RAG의 지속성을 비교
• •APT28 사례에서 IP·도메인·해시 전면 교체 후 GraphRAG 탐지율 100% vs 나이브 RAG 29%
• •4개 벤더 CTI 보고서 9건 반복 검증에서도 동일 패턴 확인
• •지식 그래프 기반 검색이 SOC 배포용 자동 탐지 계획 생성의 구조적으로 올바른 기반이라고 결론