연구진은 보안운영센터(SOC)의 반복적인 티켓 처리 업무를 지원하기 위해 LLM 기반 에이전트형 AI 동반자를 개발해 1년 이상 실제 SOC 현장에 배치했다. 연구진이 SOC의 일상 업무에 직접 참여하며 설계했고, 마지막 4개월간 SOC 분석가들이 실사용했다. 분석 결과 90% 이상의 사례에서 분석가들이 AI 동반자의 출력을 티켓 종료 보고서에 그대로 재사용한 것으로 나타났다. 실제 사용자와 함께 현장에서 설계된 SOC AI 동반자는 단순한 도구를 넘어 다양한 업무 유형을 거치며 인간 사용자와 공진화하는 시스템이 될 수 있음을 보여줬으며, 분석가들의 조정이 많을수록 AI 출력에 대한 신뢰와 생산성 향상으로 이어졌다.

• •SOC 반복 티켓 처리를 돕는 LLM 기반 에이전트형 AI 동반자를 1년 이상 현장 배치
• •마지막 4개월간 분석가 실사용, 90% 이상 사례에서 AI 출력이 종료 보고서에 재사용됨
• •현장 사용자와 함께 설계한 도구가 단순 도구를 넘어 사용자와 공진화하는 시스템으로 발전
• •분석가들이 AI 행동을 자신들의 필요에 맞게 자연스럽게 조정
• •사용자의 조정이 많을수록 신뢰와 생산성이 함께 향상