사이버보안용 RAG는 검색 보강 생성(Retrieval-Augmented Generation)을 활용하는 오픈소스 프레임워크로, 사이버보안 쿼리에 AI 기반 답변을 제공합니다. 벡터 데이터베이스와 대형 언어 모델을 통합하여 위협 인텔리전스 출처, 취약점 데이터베이스, MITRE ATT&CK 콘텐츠를 색인화합니다. 보안 전문가들은 관련 데이터를 신속하게 조회하고, 간결한 설명을 생성하며, 맥락화되고 정확한 추천을 통해 복잡한 보안 조사에 맞춘 사고 대응 워크플로우를 강화할 수 있습니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
RAG for Cybersecurity
사이버보안용 RAG는 검색 보강 생성(Retrieval-Augmented Generation)을 활용하는 오픈소스 프레임워크로, 사이버보안 쿼리에 AI 기반 답변을 제공합니다. 벡터 데이터베이스와 대형 언어 모델을 통합하여 위협 인텔리전스 출처, 취약점 데이터베이스, MITRE ATT&CK 콘텐츠를 색인화합니다. 보안 전문가들은 관련 데이터를 신속하게 조회하고, 간결한 설명을 생성하며, 맥락화되고 정확한 추천을 통해 복잡한 보안 조사에 맞춘 사고 대응 워크플로우를 강화할 수 있습니다.
추천
RAG for Cybersecurity란?
사이버보안용 RAG는 대형 언어 모델과 벡터 기반 검색의 강점을 결합하여, 보안팀이 사이버보안 정보를 접근하고 분석하는 방식을 혁신합니다. 사용자는 MITRE ATT&CK 매트릭스, CVE 항목, 보안 경고 등의 문서를 먼저 입력하고, 각 문서에 대한 임베딩을 생성하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 사용자가 질의를 보내면, RAG는 가장 관련성 높은 문서 조각들을 검색하여 LLM에 전달하고, 정밀하고 맥락이 풍부한 응답을 돌려줍니다. 이 방법은 권위 있는 출처를 기반으로 답변을 제공하여 환각 현상을 줄이고 정확도를 향상시킵니다. 커스터마이징 가능한 데이터 파이프라인과 여러 임베딩 및 LLM 제공자를 지원하여, 팀들은 자신들의 위협 인텔리전스 요구에 맞게 시스템을 조정할 수 있습니다.
RAG for Cybersecurity을 사용할 사람은?
- 보안 분석가
- 위협 사냥꾼
- 사고 대응자
- 사이버보안 연구원
- IT 보안 팀
RAG for Cybersecurity 사용 방법은?
- 1단계: GitHub 저장소 클론.
- 2단계: requirements.txt의 Python 종속성 설치.
- 3단계: API 키를 위한 환경 변수 구성.
- 4단계: 인제스팅 스크립트를 사용하여 사이버보안 문서 인게스트.
- 5단계: 선택한 데이터베이스에 벡터 인덱스를 생성 또는 갱신.
- 6단계: 쿼리 인터페이스를 실행하고 보안 관련 질문 제출.
- 7단계: 사고 대응 워크플로우를 위해 응답을 검토하고 수정.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
RAG for Cybersecurity의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 문서 인제스트 및 임베딩
- 벡터 인덱스 생성
- LLM 기반 질문 응답
- 구성 가능한 데이터 파이프라인
- MITRE ATT&CK 및 CVE 지원
장점
- 사고 대응 가속화
- 위협 인텔리전스 분석 강화
- 맥락적이고 정확한 답변 제공
- LLM 환각 현상 감소
- 유연하고 확장 가능한 프레임워크
RAG for Cybersecurity의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 사고 대응 지원
- 위협 인텔리전스 쿼리
- 취약점 평가 지원
- 보안 교육 및 시뮬레이션
RAG for Cybersecurity의 자주 묻는 질문
RAG for Cybersecurity 회사 정보
RAG for Cybersecurity 리뷰
5/5
RAG for Cybersecurity의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain
- LlamaIndex
- OpenAI Retrieval Plugin
- Microsoft Security Copilot
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
위협 헌팅, 취약점 스캔, 로그 분석, 사고 대응과 같은 사이버보안 업무를 자동화하는 오픈소스 AI 에이전트입니다.
Offensive Graphs는 네트워크 데이터를 기반으로 공격 경로 그래프를 자동으로 생성하는 AI를 사용하여 보안 팀에게 명확한 시각화를 제공합니다.
암호화, 인증 및 안전한 검색 계층을 통해 LLM 에이전트의 개인 데이터 액세스를 보호하는 오픈 소스 프레임워크입니다.
Deep Research Agent는 AI 기반 검색과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 문헌 조사, 요약, 분석을 자동화합니다.
LlamaIndex를 활용한 지식 검색과 LangChain 통합을 통해 AI 기반으로 CUHKSZ 문서에 대한 인터랙티브 Q&A를 지원합니다.
SmartRAG는 사용자 정의 문서 컬렉션에 대해 LLM 기반 Q&A를 가능하게 하는 RAG 파이프라인 구축을 위한 오픈소스 Python 프레임워크입니다.
대화형 AI 에이전트를 위한 OpenAI GPT와 MongoDB Atlas 벡터 검색을 결합한 Node.js 프레임워크입니다.