sLLM과 RAG 기반 보안관제 시스템 도입의도에 관한 실증연구
A Study on the Intention to Adopt sLLM and RAG-based Security Control Systems
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초록
사이버 위협의 고도화에 따라 보안관제 시스템도 ESM, SIEM, 머신러닝 기반 자동화 대응 등으로 발전했지만, 여전히 미탐, 오탐, 위협 해석 및 신속 대응의 어려움이 존재한다. 이를 개선하기 위해 보안업계는 sLLM과 RAG 기반 보안관제 시스템 도입을 시도 중이다. 본 연구는 이러한 시스템의 도입의도에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 TOE 프레임워크와 UTAUT 모델을 결합한 연구모형을 설계하고, IT 업종 종사자 197명을 대상으로 설문을 실시하였다. 기술적, 조직적, 환경적 특성과 성과기대, 노력기대가 주요 요인으로 도출되었으며, 상대적 이점과 기술 역량은 성과 및 노력기대에, 보안성과 경영진 지원은 노력기대에 영향을 미쳤다. 이들 요인은 도입의도에도 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 정책적 지원과 외부 압력은 실제 도입을 유도하는 중요한 외부 환경 요인으로 확인되었다. 본 연구를 통해 sLLM과 RAG 기반 보안관제 시스템 도입 시 고려해야 할 기준 마련에 기여할 것을 기대하는 바이다.
Abstract
As cyber threats become more advanced, security monitoring systems have evolved through ESM, SIEM, and machine learning-based automated responses. However, challenges such as false negatives, false positives, difficulty in threat interpretation, and limited real-time response capabilities still persist. To address these issues, the security industry is exploring the adoption of monitoring systems based on small Large Language Models (sLLM) and Retrieval-Augmented Generation (RAG). This study aimed to identify factors influencing the intention to adopt such systems by designing a research model that integrates the TOE framework with the UTAUT model. A survey of 197 IT professionals was conducted, and key factors were classified into technological, organizational, and environmental characteristics, along with mediating factors of performance expectancy and effort expectancy. The results show that relative advantage and technical capability significantly influence both expectancies, while security and top management support affect effort expectancy. These factors, in turn, have a significant impact on adoption intention. Notably, policy support and external pressure were identified as critical environmental drivers that can actively influence actual adoption. This study is expected to contribute to establishing guidelines for the adoption of sLLM and RAG-based security monitoring systems.