새로운 FireMon Agentic AI가 네트워크 보안 정책 관리를 재정의합니다

미국 캔자스주 리넥사, 10월 27일 – FireMon은 네트워크 보안 정책 관리 분야의 리더이자 모던 엔터프라이즈를 위한 보안 정책 Control Plane 제공업체로서, 오늘 FireMon Agentic AI를 발표했습니다. 이 솔루션은 기업이 네트워크 액세스를 조사하고, 정책을 결정하며, 보안 변경을 준비하는 방식을 바꿉니다. 수상 경력의 FireMon 네트워크 보안 관리 솔루션에 내장된 새로운 에이전틱 AI 기능은 에이전트를 실무자와 동등한 일급 구성원으로 격상시켜, 실무자가 이미 신뢰하는 정책 데이터와 컨텍스트, 도구를 활용해 복잡한 다단계 작업을 수행하도록 합니다. 고객은 FireMon이 제공하는 에이전트를 사용하거나, 직접 에이전트를 구축하거나, FireMon MCP Server를 통해 외부 에이전틱 workflow를 연결할 수 있습니다.

네트워크 보안팀은 여러 firewall 벤더와 클라우드 환경, 세그멘테이션 기술 전반에 걸쳐 점점 더 많은 정책 의사결정을 처리해야 합니다. 하나의 비즈니스 액세스 요청이 여러 장비와 정책에 걸쳐 있을 수 있으며, 이를 구현하는 기술적으로 타당한 방법도 여러 가지입니다. 엔지니어는 누군가 승인하기 전에 사실관계를 수집하고 대안을 평가하며 제안된 변경을 조율해야 합니다. 비즈니스가 더 빠른 의사결정을 요구할수록, 수작업 조율은 전문 인력의 역량을 소모하고 처리 속도를 떨어뜨립니다.

FireMon Agentic AI는 이 프로세스를 바꿉니다. 에이전트가 조사와 계획 단계를 수행하고 관련 근거를 수집하며, 할당된 범위 안에서 권고안을 준비합니다. 실무자는 작업을 지휘하고 조직의 판단이 필요한 선택을 내립니다. 이러한 변화는 팀이 정책 복잡성에 대응하고 비즈니스 요구에 응답할 여력을 넓히는 한편, 액세스와 변경에 대한 권한은 조직이 계속 보유하도록 합니다.

“네트워크 보안은 그 어느 때보다 복잡해졌지만, 그 해답은 인프라를 더 늘리는 것이 아닙니다. FireMon이 25년간 축적해 온 정책 컨텍스트를 실제 업무에 투입하는 것입니다.”라고 FireMon 창립자 겸 CEO Jody Brazil은 말했습니다. “고객은 당사의 에이전트를 배포하거나 직접 구축할 수 있고, FireMon을 더 넓은 에이전틱 workflow에 연결할 수 있습니다. 동시에 사람의 판단이 필요한 결정은 실무자가 그대로 맡습니다.”

정책 인텔리전스를 실무에 투입하는 새로운 방법

에이전트는 FireMon 에이전틱 AI 접근 방식의 중심에 있습니다. 에이전트는 부여된 지시와 스킬, 도구, 권한에 따라 동작하며, 모던 엔터프라이즈를 위한 FireMon 네트워크 보안 정책 통제의 핵심을 이루는 정책 정보와 운영 전문성을 활용합니다. 이 기반은 요청을 이해하는 데 필요한 컨텍스트와 실제 작업을 수행하는 도구를 결합합니다. 정책 기록 검색과 트래픽 경로 탐색부터 권고안 산출과 Policy Plan 변경 준비까지 아우릅니다.

고객은 세 가지 방식으로 FireMon Agentic AI를 자사 운영에 적용할 수 있습니다. FireMon이 제공하는 에이전트로 시작하거나, 해당 에이전트를 커스터마이징하거나 FireMon 내에서 새 에이전트를 구축하거나, Model Context Protocol(MCP)을 통해 외부 에이전틱 workflow를 연결하는 것입니다. 이를 통해 고객은 자동화할 업무와 그 업무를 자사 프로세스에 맞추는 방식을 직접 통제하며, 초기 에이전트 예시를 넘어서는 가치를 확보합니다.

더 빠른 의사결정, 더 적은 수작업 조율

플랫폼과 함께 제공되는 에이전트는 이 기반이 일상적인 네트워크 보안 업무를 어떻게 바꾸는지 보여줍니다. 수천 시간의 작업을 절감하는 동시에 네트워크 보안 정책 의사결정의 정확성을 높입니다.

• 쿼리를 작성하지 않고 정책을 조사합니다. FireMon Intelligent Agent는 정책 데이터를 검색·분석하고, Security Intelligence Query Language(SiQL) 쿼리를 생성·실행하며, 그 결과를 설명합니다. 실무자는 어떤 rule이 특정 서비스에 대한 액세스를 허용하는지 질문하고, 검색을 직접 구성하지 않고도 관련 정책 컨텍스트를 확인할 수 있습니다.
• 비즈니스 액세스 요구를 실행 가능한 권고안으로 전환합니다. Network Designer Agent는 액세스 요건을 분석해 firewall 정책 권고안을 생성합니다. 리포팅 서비스에 HTTPS 액세스가 필요한 애플리케이션의 경우, 실무자가 검토할 권장 변경 사항을 식별해 액세스 제공 방식을 결정하기 전에 필요한 조사 부담을 줄여 줍니다.
• 장비와 정책 전반에 걸친 변경을 일관되게 준비합니다. Policy Change Designer Agent는 액세스 요청을 탐색, 권고안 제시, Policy Plan 변경 준비 단계까지 진행합니다. rule 이름과 같은 필수 항목을 채우고, 타당한 대안 중에서 실무자가 선택해야 하는 지점에서는 작업을 멈춥니다. 검토와 승인 전까지는 아무것도 저장되지 않으며, 사용자는 제안을 폐기하거나 수정을 요청할 수 있습니다. 승인하면 제안된 작업이 firewall에 자동으로 배포되는 것이 아니라 workflow에 저장됩니다.

이러한 사례는 정책 자동화의 현실적인 장벽을 해소합니다. 하나의 액세스 요청을 충족하는 정책은 둘 이상일 수 있고, 기술적으로는 타당한 object 이름이라도 조직의 명명 규칙에 맞지 않을 수 있습니다. FireMon은 정책 컨텍스트와 에이전트 지시, 전용 도구를 결합해 이러한 요건을 반영한 작업을 준비하고, 중대한 선택은 실무자에게 전달합니다.

FireMon을 외부 에이전틱 workflow에 연결

FireMon MCP Server는 선별된 정책 데이터와 지원 작업을 외부 에이전트에 제공합니다. 인시던트 조사 workflow는 알림 정보와 FireMon의 정책 근거를 결합할 수 있습니다. 액세스 workflow는 관련 장비와 정책을 탐색하고 권고안을 산출하며, 실무자가 정보를 직접 수집해 전달하지 않아도 변경을 준비할 수 있습니다.

MCP는 데이터 조회와 변경 준비를 모두 지원합니다. 권한이 부여된 workflow는 선택한 권고안을 준비 단계의 Policy Plan 변경으로 전환해 FireMon workflow에 저장할 수 있습니다. 외부 애플리케이션이 상호작용을 주도하고 결과를 해석하며, 액세스는 역할과 자격 증명으로 통제됩니다. 이를 통해 FireMon의 네트워크 보안 인텔리전스가 고객이 구축 중인 더 넓은 workflow와 연결됩니다.

고객의 선택권과 운영 통제력

고객은 에이전트 지시를 정의하고, 스킬과 도구를 할당하며, 권한 범위를 적절한 장비 그룹으로 한정합니다. 지원되는 대규모 언어 모델을 선택할 수 있으며, 자사가 승인한 모델 환경도 사용할 수 있습니다. AI 활성화는 선택 사항으로 기본값은 비활성화 상태이며, 액세스 제어와 감사 추적이 책임성을 뒷받침합니다. 지원되는 workflow의 의사결정 및 승인 지점에서는 실무자가 권한을 계속 보유합니다.

제공 시점

FireMon 에이전틱 AI 플랫폼과 FireMon MCP Server는 11월에 제공됩니다. 초기 제공분에는 FireMon의 추가 비용이 부과되지 않습니다. FireMon 에이전틱 AI 기능에 대한 자세한 내용을 확인하거나 플랫폼을 직접 살펴보려면 FireMon 에이전틱 AI 출시 블로그를 참조하십시오. 고객은 당사의 에이전틱 AI 플랫폼 출시 웨비나 에 등록해 새로운 기능을 확인하실 수도 있습니다.

FireMon 소개

FireMon은 20여 년 전 네트워크 보안 정책 관리 카테고리를 창시했습니다. 출발점은 단순한 전제였습니다. 네트워크 보안은 firewall이나 콘솔의 조합이 아니라 정책이 관장해야 한다는 것입니다. 이 전제는 오늘날에도 유효합니다. Firewall, 클라우드 보안 그룹, 세그멘테이션 플랫폼은 정책을 실행할 뿐, 정책을 관장하지는 않습니다. FireMon은 모든 벤더와 모든 환경, 즉 온프레미스와 클라우드, 하이브리드 위에 자리하는 Control Plane입니다. 덕분에 기업은 콘솔마다 일일이 대조하는 대신 한 곳에서 정책을 확인하고 증명하며 안전하게 변경할 수 있습니다. 당사는 이를 운영하는 사람들을 중요하게 생각합니다. 감사는 몇 주가 아니라 몇 분 만에 끝나고, 변경은 한밤중의 호출이 아니라 확신 속에서 이뤄집니다. 과장도, 텅 빈 dashboard도 없습니다. 검증되는 결과만 있습니다.