경고 피로란 무엇인가요?

경고 피로는 과도한 수의 경고로 인해 발생하는 정신적/운영적 피로 상태입니다. 이러한 경고 중 상당수는 우선순위가 낮거나 오탐이거나 실행 가능한 경고가 아닙니다.

경고 피로는 의료, 사이버 보안 , 금융 등의 분야에서 점점 더 우려되고 있으며, 이는 지속적인 실시간 감독이 필요한 모든 조직으로 확대되고 있습니다. 일반적으로 근무 시간이 길고 스트레스 지수가 높은 상황에서 발생하며, 경고는 모니터링 시스템, 보안 툴, 임상 의사 결정 지원 플랫폼 등에서 생성됩니다. 

경고 피로는 단순히 조직적 문제만이 아닙니다. 심리적 문제이기도 합니다. 연구에 따르면 만성적인 과잉 자극(예: 지속적인 경고)은 뇌를 반응 상태로 몰아넣어 정보를 신중하게 처리하기가 더 어려워질 수 있습니다. 

사이버 보안 전문가나 의료진과 같은 전문가가 긴급하지 않은 반복적인 신호에 노출되면 이러한 신호를 무시하기 시작합니다.¹ 그러한 인지적 둔감화는 중환자실(ICU)에서는 치명적일 수 있고, 보안 운영 센터 (SOC)에서는 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다. 

우선순위가 높거나 중요한 문제가 간과되면, 응답이 늦어지고 경보 관리 및 보안 시스템에 대한 신뢰가 저하될 수 있습니다. 환자 모니터의 원격 측정 데이터든 방화벽의 위협 인텔리전스든, 너무 많은 노이즈는 결국 심각한 경고에 대한 무반응 혹은 대응 부족으로 이어져 잠재적으로 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.

경고 피로의 위험은 이론적인 것이 아닙니다. 이는 환자 안전 사고, 보안 침해, 운영 중단 및 규정 준수 실패로 나타납니다. 전문가는 직면한 경고의 양이 너무 많기 때문에 경고 시스템을 불신하기 시작하여 알림을 무시, 지연 또는 간과하게 됩니다. 

한 충격적인 의료 사례에서, 한 어린이에게 일반 항생제를 39배 과다 투여 했습니다. 시스템에서 여러 차례 경고를 발령했지만, 당직 중 지속적인 경고로 과부하 상태에 빠진 의료진이 이를 무시했습니다. 문제는 데이터가 아니라 경보 피로(임상 설정에 특화된 경고 피로의 하위 집합)였습니다. 

사이버 보안 분야에서도 같은 패턴이 반복됩니다. SOC(보안 운영 센터)는 매일 수천 건, 때로는 수만 건의 경고를 받습니다. 이러한 과부하는 대응 지연과 데이터 유출 위험 증가로 이어질 수 있습니다. 

악의적인 행위자는 경고 피로를 무기로 삼는 방법을 터득했습니다. 분석가의 주의를 분산시키고 악의적인 활동을 눈에 띄지 않게 숨기기 위해 우선순위가 낮은 이벤트를 대량으로 실행합니다. 이 전술을 '경고 폭풍'이라고도 합니다.

다른 산업도 예외는 아닙니다. 에너지 분야에서는 무시한 보안 경고가 전력망 가동 중단으로 이어질 수 있습니다. 금융 분야에서는 과도한 경고가 인시던트 대응에 방해가 될 수 있습니다. 위험은 한 가지 분야에만 국한되지 않습니다. 실시간 인간의 개입이 필수적인 곳이라면 어디에서나 존재합니다. 

그리고 이제 인공 지능 (AI)이 운영에서 중심 역할을 맡으면서 이러한 위험이 훨씬 더 커졌습니다. 경고 피로는 관련 없는 데이터를 공급하고, 우선순위 워크플로를 과도하게 실행하며, 대용량 환경에서 실제 위협을 탐지하는 능력을 약화해 이러한 시스템의 무결성을 위협합니다.

경고 피로를 확인하지 않으면 다음과 같은 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.

• 번아웃 및 인력 문제: 지속적인 경고는 팀 구성원에게 인지적 피로, 감정적 스트레스, 이직률 증가 및 주의력 저하를 초래합니다. 과도한 경고에 지속적으로 노출되면 팀의 사기 저하와 전반적인 업무 만족도 감소로 이어질 수 있습니다.
  
  
• 인시던트 누락 및 대응 실패: 실행 가능한 경고가 노이즈에 묻혀버려 대응 시간이 지연되고 보안 침해 위험이 증가합니다. 그 결과, 경고 피로는 간과된 중요 위협에 직접적으로 영향을 줄 수 있습니다.
  
  
• AI 성능 저하: 데이터 품질이 좋지 않으면 위협 탐지에서 있어 머신 러닝 (ML)의 효율성이 저하합니다. AI 모델이 노이즈가 많고 관련성이 없는 데이터로 학습하면 예측 정확도가 떨어집니다.

• 규정 준수 및 책임 위험: 경고 피로는 운영 효율성에 영향을 미칠 뿐만 아니라 상당한 재정적, 법적 결과를 초래할 수도 있습니다. 중요한 문제에 적시에 대응하지 않으면 규제 당국의 제재를 받을 수 있습니다.

경고 피로의 원인은 인프라 설계, 툴 단편화, 인지적 한계 및 비효율적인 워크플로 프로세스에 걸쳐 있습니다. 경고 피로의 일반적인 원인은 다음과 같습니다. 

• 필터링되지 않은 원격 측정 및 중복성
• 너무 많은 툴, 너무 적은 통합
• 오탐 및 경고 체이닝
• 수동 분류 및 대응
• 정제되지 않은 임계값
• 가치가 낮은 경고

종종 중복되거나 중요하지 않은 방대한 양의 원격 측정 데이터는 의사 결정권자에게 큰 부담을 줍니다. 적절한 필터링과 컨텍스트가 없다면 팀은 실행 가능한 인사이트를 추출하기보다는 데이터에 압도당하게 됩니다.

SOC, 병원 및 기업은 종종 중복된 보안 툴을 사용해 중복 경고를 생성합니다. 통합된 경고 관리 시스템이 부재하면, 이 통합 부족은 중요 경고를 처리하는 과정에서 중복 작업, 혼란 및 비효율을 초래할 수 있습니다.

보안 툴이 경고의 근본 원인을 식별하지 못하면 동일한 기본 이벤트에 대해 여러 개의 경보가 생성될 수 있습니다. 팀은 각 경보를 개별적으로 조사하며, 이들이 서로 연결되어 있다는 사실을 모르고 있습니다. 이로 인해 오탐 수가 늘어나 경고 피로 현상이 발생할 수 있습니다.

팀에 자동화 나 우선순위 지정 툴이 없으면 경고를 수동으로 검토해야 하므로 업무에 지장이 생길 수 있습니다. 이 번거로운 프로세스는 응답 시간을 늦추고 인적 오류 가능성을 높입니다.

팀은 중요한 문제와 우선순위가 낮은 노이즈가 동일하게 보일 때 어려움을 겪습니다. 이는 실제 위협을 가릴 수 있습니다. 경고의 심각도를 잘못 분류하면 대응자가 주의를 효과적으로 분배하기 어려워집니다.

기본 경고 임계값은 실제 위험을 거의 반영하지 않는 경우가 많아 대시보드가 가치가 낮은 경고로 불필요하게 넘쳐납니다. 잘못 조정된 임계값은 정상적인 변동과 실제 위협을 구별하지 못하여 경고 피로를 유발할 수도 있습니다.

다양한 유형의 경고와 관련 위험이 어떻게 확대되는지 이해하면 대응을 간소화하고 우선순위를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

경고가 생성되고 처리되는 방식도 조직이 피로를 경험하는 방식에 중요한 역할을 합니다.

조직이 경고 피로를 줄이기 위해 노력하는 가운데, 수동 경고와 자동 경고가 팀에 부여하는 다양한 요구 사항을 이해하는 것이 중요합니다.

수동 경고는 인간의 판단에 의존하며 모호하거나 위험성이 높은 상황에서 유용하지만, 압박을 받으면 속도가 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 규칙 기반 로직 또는 머신 러닝을 기반으로 하는 자동 경고를 사용하면 더 빠르고 확장 가능한 탐지가 가능하지만 중요한 컨텍스트를 놓치거나 오탐을 생성할 수 있습니다.

가장 효과적인 경고 전략은 인간과 기계를 결합하는 것입니다. 일상적인 위협 탐지는 자동화하고 더 깊은 인사이트가 필요한 사례에는 수동 검토를 유지합니다. 

경고 피로를 효과적으로 해결하려면 전략적, 기술적 및 인적 접근 방식이 필요합니다. 잠재적인 전략은 다음과 같습니다.

• 사전 예방적 시스템 설계
• 임계값 및 우선순위 지정 최적화
• 분류에 AI 활용
• 워크플로우 통합
• 지속적인 개선 및 교육

실시간 모니터링 환경에서 경고 툴과 자동화 워크플로를 테스트하여 설계 단계에서 경고 피로를 예상합니다. 사전 예방적 설계는 경보 임계값을 미세 조정하고, 오탐을 줄이며, 대응에 영향을 미치기 전에 경고 피로를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

경고 임계값을 환경 기준에 맞게 조정하여 관련 없는 경고를 줄입니다. 잠재적 영향과 가능성에 따라 경고의 순위를 매기는 접근 방식인 위험 기반 점수는 실행 가능한 경고를 표시하고 관련 없는 경고를 억제하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 대응자는 더 효과적으로 업무에 집중할 수 있습니다.

AI 기반 경보 분류 시스템은 자연어 처리 (NLP)와 이벤트 상관 관계를 사용하여 방대한 양의 경고를 처리하므로 효율성을 향상하고 집중력을 최적화할 수 있습니다. ML 기반 분류는 패턴을 식별하고 중복을 줄이며 관련 경고의 상관 관계를 지정하여 인간 작업량을 줄임으로써 수동 작업과 오류율을 크게 줄입니다. 

지능형 자동화는 분석가와 의료진이 진정으로 중요한 문제에 집중할 수 있도록 합니다. 예를 들어 사용자가 정보를 수집하기 위해 여러 시스템이나 인터페이스 사이를 전환해야 하는 경우, 경고룰 보안 정보 및 이벤트 관리 (SIEM) 플랫폼으로 직접 전달하여 컨텍스트 전환을 최소화할 수 있습니다.

경고 볼륨, 평균 복구 시간(MTTR) , 오탐률 등의 주요 지표를 정기적으로 모니터링하면 경고 관리 전략을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 지속적인 교육과 모범 사례 공유를 통해 이러한 노력을 강화하면 보안 및 임상 팀 전체의 기대에 부합할 수 있습니다.