AI와 2025년 SIEM 환경: SOC 리더를 위한 안내서

사이버 보안은 AI 역설을 겪고 있습니다. 적의 손에 있는 AI는 공격의 규모와 정교함을 높이지만, 방어자의 손에 있는 AI는 생산성을 향상시키고 평균 탐지 시간(MTTD) 및 응답 시간(MTTR)을 줄이며, 전반적인 보안 태세를 강화합니다.

SIEM은 광범위한 데이터 요소를 분석하고, 조직의 시스템과 전반적인 보안 태세에 대한 중앙 집중형 관점을 보안팀에 제공합니다. 이 프로세스에 AI 도구를 통합하면 데이터 수집·워크플로우·분석을 정교화하고 가속화하며 간소화할 수 있습니다.

SIEM 워크플로우에 적용될 경우, AI는 다음과 같은 기능을 통해 보안팀이 기존에 지니고 있던 부담을 덜어내는 데 도움을 줍니다.

• 더 빠른 분석: SIEM의 AI는 방대한 보안 데이터의 상관 관계를 자동으로 분석하고, 이상 징후 패턴을 표면화하며, 사이버 보안 분석가가 인시던트를 더 빠르게 우선순위 지정하고 조사할 수 있도록 하여 위협 탐지 및 대응을 가속화합니다.

• 경보 요약: AI는 오탐을 필터링하고, 위험 수준과 과거 맥락을 기반으로 가장 중요한 위협에 우선순위를 두어 경보로 인한 피로를 덜어줍니다.

• 워크플로우 권장 사항: AI는 조사 중 분석가가 취해야 할 다음 단계에 대한 제안을 생성하여 의사 결정 프로세스를 간소화하고 컨텍스트가 풍부한 요약을 생성합니다.

• SIEM 콘텐츠 마이그레이션: AI는 기존 탐지 규칙 및 기타 콘텐츠의 변환을 자동화하여 레거시 SIEM에서 최신 플랫폼으로의 전환을 용이하게 합니다.

• 사용자 지정 데이터 통합: AI 기반 도구는 몇 분 만에 맞춤형 데이터 통합을 구축할 수 있을 뿐만 아니라 어떤 REST API에서든 데이터를 수집하는 데 필요한 설정까지 지원합니다. 이제 최소한의 노력으로 원활한 데이터 수집이 가능합니다.

이러한 기능은 보안팀이 실무 생산성을 높이고, 탐지 및 대응을 가속화하며, 전반적인 위험을 줄이는 데 기여합니다.

SIEM 솔루션은 애플리케이션, 사용자, 클라우드 워크로드, 네트워크, 엔드포인트, 보안 소프트웨어와 하드웨어에서 로그를 수집합니다.

정규화는 다양한 데이터 소스를 표준화된 분석을 위한 공통 스키마로 통합하는 과정입니다.

SIEM은 여러 소스의 이벤트를 간소화하여 위협을 나타내는 패턴을 탐지할 수 있습니다.

실시간 모니터링 및 경보를 통해 보안팀은 의심스러운 활동에 대한 즉각적인 가시성을 확보하여 신속한 인시던트 대응 및 격리가 가능합니다. 경보 및 알림은 탐지된 이상 징후 패턴을 관련 심각도 점수와 함께 표시하여, 후속 분류와 문제 해결을 가능하게 합니다.

SIEM은 HIPAA, PCI-DSS, GDPR과 같은 프레임워크의 규정 준수를 지원하는 강력한 보고 기능도 제공합니다. 대시보드는 보안 데이터와 사고에 대한 실시간 가시성을 제공하며, 맞춤형 시각화를 지원합니다. 이러한 보고 도구는 표준 준수를 입증하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 보안 태세를 지속적으로 평가할 수 있도록 합니다. 또한 보안팀이 GDPR, HIPAA, PCI-DSS, ISO 27001과 같은 규제 요건을 충족하는 데 도움이 됩니다.

SIEM 솔루션은 보안 오케스트레이션, 자동화, 대응(SOAR), 클라우드 탐지 및 대응(CDR), 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR), ID 및 접근 관리(IAM), 그리고 위협 인텔리전스 플랫폼(TIP)과 같은 도구들과 연동될 수 있습니다.

기본 제공 워크플로우 또는 외부 SOAR 플랫폼을 통해 알림 분류, 조사, 대응 조치를 간소화할 수 있습니다.

조직의 정상 활동 기준선을 설정하는 로그를 수집하고 정규화한 후, SIEM 상관 분석은 이벤트 전반에서 이상 패턴을 식별합니다. 이는 복잡한 위협을 탐지하는 핵심입니다.

SIEM은 광범위한 데이터 요소를 분석하고, 조직의 시스템과 전반적인 보안 태세에 대한 중앙 집중형 관점을 보안팀에 제공합니다. 이 프로세스에 AI 도구를 통합하면 데이터 수집·워크플로우·분석을 정교화하고 가속화하며 간소화할 수 있습니다.

최신 SIEM 솔루션에는 다음과 같은 고급 기능이 탑재되어 있습니다. 

• AI 기반 위협 탐지로 머신 러닝 모델을 사용하여 정교한 공격 식별 

• 사용자 행동 분석(UBA)으로 사용자 및 시스템의 행동 기준선을 설정하여 내부자 위협 또는 계정 침해를 나타내는 이상 징후 식별

• SOAR 플랫폼과의 통합으로 자동화된 플레이북과 대응 조치를 실행함으로써 인시던트 해결을 가속화하고 분석가의 업무 부담 경감

• XDR, 엔드포인트, 클라우드 보안과의 통합으로 빠른 대응과 위협 완화 지원

구형 SIEM에는 한계가 있어 많은 팀이 SIEM 교체를 추진하게 됩니다. 이러한 문제에는 다음이 포함됩니다.

• 운영 비용 증가: 레거시 SIEM 공급업체의 경우 라이선스, 저장 공간, 컴퓨팅 비용이 빠르게 불어날 수 있습니다.

• 확장성 문제: 구형 플랫폼은 현대의 데이터 볼륨과 다양한 IT 환경을 따라잡을 수 없습니다.

• 통합의 어려움: 레거시 시스템은 최신 클라우드 기반 보안 도구와의 즉각적인 통합 기능을 갖추지 못했을 수 있습니다.

• 오탐: 컨텍스트 인식 분석의 부족으로 인해 무의미한 경보가 과도하게 발생하는 경우가 많습니다.

• 복잡성: 구성 및 조정은 전통적으로 전문 기술과 많은 노력을 필요로 합니다.

• 학습 곡선: 많은 조직이 SIEM 운영을 관리할 자격을 갖춘 분석가를 찾고 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

AI 기반 SIEM 솔루션은 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 위협 탐지를 가속화합니다. 이러한 솔루션은 최신 위협 인텔리전스와 데이터를 연계해 새로운 유형의 위협을 식별하고, 평소라면 놓칠 수 있는 고위험 이상 징후를 드러냅니다.

AI는 조사를 가속화하여 체류 시간을 줄입니다. 오늘날의 에코시스템에서 생성되는 방대한 데이터 속에서 관련 인사이트를 찾아내어 분석가들이 신속하게 답을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 

경보에 대한 수동 대응은 조직을 노출된 상태로 방치할 수 있으며, 보안팀은 상충하는 우선순위를 균형 있게 처리하느라 어려움을 겪습니다. AI 기반 SIEM은 다양한 위협에 대한 안내형 대응과 자동화된 워크플로우를 가능하게 합니다.

데이터 통합, 탐지 규칙, 대시보드, 보고서의 자동화된 생성은 중요한 애플리케이션, 시스템, 인프라에서 데이터를 쉽게 수집할 수 있게 하여, 맞춤화 정도나 복잡성과 상관없이 규정을 준수하는 과정을 간소화할 수 있습니다.

SIEM에서 AI의 지원을 받는 SOC 팀은 가장 중요한 경보를 식별하고, 맞춤형 데이터 유형을 손쉽게 가져오며, 워크플로우 제안을 안내받을 수 있습니다. 이렇게 하면 팀은 전략적 이니셔티브에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다.

AI 기반 SIEM은 분석가가 더 효율적으로 위협을 식별하도록 지원하여 위협 헌터의 조력자 역할을 합니다. 이벤트, 데이터, 맥락에 대해 자연어로 질의하면 즉시 응답하여 결과를 빠르고 직관적으로 제공합니다.

지속적인 모니터링은 보안에서 공격 표면 전체에 걸쳐 데이터의 실시간 상태를 선제적으로 제공합니다. 이 관행은 사각지대를 제거하고 실무자의 역량을 강화하며 위험을 줄입니다.

SIEM에 내장된 AI는 조사 및 대응 과정에서 보안 팀이 위협을 더 빠르게 완화하도록 도와 사이버 복원력을 강화합니다.

맞춤형 데이터 소스의 온보딩을 간소화하고 탐지 규칙, 대시보드, 보고서를 생성함으로써 AI 기반 SIEM은 조직이 규정 준수를 유지할 수 있도록 지원합니다.

SIEM은 높은 권한을 가진 사용자의 비정상적인 행동을 감지해 보안팀이 내부 위협을 찾아낼 수 있게 합니다.

여행 산업과 운송 물류 시스템은 복잡한 디지털 인프라에 의존합니다.

Bolt는 이제 Elastic Cloud의 Elastic Security를 기반으로 자사의 슈퍼앱과 사용자를 보호하며, 통합된 데이터 보호 및 운영 효율성을 제공합니다. 

Elastic을 통해 Bolt는 데이터 보호를 강화하고, 유지 관리 오버헤드를 75% 절감했으며, 사용자 신뢰를 높여 수백만 건의 여정을 보호하는 동시에 클라우드에서 확장 가능한 AI 기반 보안으로의 전환을 가속화하고 있습니다.

사이버 보안 산업은 진화하는 사이버 위협에 한발 앞서기 위해 첨단 모니터링 시스템에 의존합니다.

예를 들어, 관리형 보안 서비스 제공업체 Proficio는 위협 탐지와 대응을 최적화하고자 Elastic의 AI 기반 SIEM 솔루션을 선택했습니다. Elastic Security 및 Elastic AI Assistant와의 통합으로 Proficio는 실시간 가시성과 자동화된 위협 탐지를 확보했습니다. 이를 통해 조사 시간은 34% 단축되고, 응답 시간은 75% 개선되었으며, 오탐이 감소하여 상당한 운영 효율성을 달성하였습니다. 그 결과로 Proficio는 비즈니스 성장률 60%를 기록했으며, 조사 비용은 경보당 반 센트 이하로 줄었고, 3년에 걸쳐 약 100만 달러를 절감할 수 있었습니다.

대학들은 방대하고 복잡한 네트워크를 보호하기 위해 유연하고 비용 효율적인 보안 시스템에 의존합니다.

요크 대학교는 더 민첩하고 비용 효율적인 SIEM이 필요했을 때 Elastic Security를 선택했습니다. Elastic의 AI 기반 탐지 및 대응 기능으로 해당 대학교는 쿼리 시간을 몇 시간에서 몇 초로 단축하고, 라이선스 비용을 간소화했으며, 소규모 팀이 자동화와 생성형 AI(GenAI) 기반 인사이트가 내장된 환경에서 더 많은 업무를 수행할 수 있도록 지원했습니다.

항공우주 및 방산 계약업체는 속도나 확장성을 희생하지 않으면서도 엄격한 보안 및 규정 준수 기준을 충족해야 합니다.

Sierra Nevada Corporation(SNC)은 자사의 보안 운영을 내부에서 처리하고 10배 더 많은 데이터를 수집하기 위해 규모를 확장해야 했을 때, Elastic의 AI 기반 SIEM을 선택했습니다. Elastic Security를 통해 SNC는 쿼리 시간을 분 단위에서 초 단위로 단축하고, 수익을 창출하는 관리형 서비스를 시작했으며, 강력한 자동화 및 이상 징후 탐색으로 위협 탐지를 가속화했습니다. 이 모든 것은 성장을 위해 구축된 통합 플랫폼에서 이루어졌습니다.

보안은 안전하고 원활한 고객 경험을 만드는 데 필수적입니다. The Hut Group(THG)은 SIEM용 Elastic Security를 통해 보안을 중앙 집중화하여 수백만 명의 전자 상거래 고객을 보호하고, 응답 시간을 60% 단축하며 초기 분류 시간을 절반으로 줄였습니다.

THG는 Elastic Security의 자동화, 머신 러닝, 검색 가능한 스냅샷을 통해 저장 공간 비용을 60% 절감하고 사기 탐지를 강화했으며 고객 경험을 개선했습니다.

금융 기관은 AI 기반 SIEM을 사용하여 계정 탈취 시도를 탐지하고, 이를 실시간으로 UBA로 완화할 수 있습니다.

병원, 진료소, 보험사는 HIPAA 규정 준수를 위해 SIEM을 사용하여 환자 기록에 대한 무단 액세스를 탐지할 수 있습니다.