보안 분석이란 무엇인가요?

보안 분석은 위협을 탐지하고 보안 조치를 개선하기 위해 보안 이벤트에서 데이터를 수집, 분석 및 활용하는 관행입니다. 대량의 조직 데이터를 지능형 위협 인텔리전스와 결합하여 표적 공격, 내부자 위협 및 지속적인 사이버 위협을 완화합니다. 보안 분석의 주요 측면은 데이터 분석, 선제적 위협 탐지, AI 및 머신 러닝, 규정 준수 지원, 포렌식 기능 및 대응 지원입니다.

보안 분석은 여러 데이터 소스를 사용하여 잠재적인 위협을 탐지하고 사전에 예방하는 다단계 프로세스입니다.

1. 데이터 수집

   첫째, 전체 공격 표면에 대한 가시성을 구축합니다. 이를 위해서는 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 효율적으로 저장해야 합니다. 여기에는 앱과 서비스, 데이터베이스, 인프라 등이 포함됩니다.

2. 데이터 정규화

   서로 다른 형식으로 저장된 데이터를 비교하는 것은 어려울 뿐만 아니라 비효율적입니다. 해결책은 보안 데이터를 균일하게 분석할 수 있는 공통 스키마로 데이터를 정규화하는 것입니다.

3. 데이터 보강

   컨텍스트는 보안 분석에서 중요한 역할을 하므로 데이터를 보강하는 것이 중요합니다. 즉, 위협 인텔리전스, 사용자 컨텍스트, 자산 컨텍스트와 같은 추가 정보 계층으로 이를 보완해야 합니다. 이를 통해 데이터와 알림이 더욱 의미 있고 활용 가능해집니다.

4. 위협 탐지

   위협에 대처하려면 위협이 어디에 있는지 알아야 합니다. AI, 머신 러닝 및 기타 위협 헌팅 기술을 사용하여 탐지를 자동화하여 잠재적인 위협을 빠르게 찾아냅니다. 이를 통해 위협이나 취약점이 피해를 일으키기 전에 선제적으로 탐지할 수 있습니다.

5. 의심스러운 활동 조사

   잠재적인 위협이 감지되면 의심스러운 활동을 신속하고 효율적으로 조사하는 것이 중요합니다. 수동 조사 대신 고급 검색, AI, 경고 분류와 같은 도구를 사용하면 환경을 조사하여 잠재적인 위협을 찾아내는 데 도움이 됩니다. 모든 조사는 협업 사례 관리 도구를 통해 추적되어야 합니다.

6. 신속한 대응

   의심스러운 활동이 확인 가능한 위협으로 바뀌었나요? 보안 분석의 마지막 단계는 사고 대응입니다. 위협이 확인되면 공격이 시작되기 전에 단호한 조치를 취하여 공격을 차단할 수 있습니다.

보안 분석은 실시간으로 위협을 선제적으로 탐지하고 식별할 수 있기 때문에 중요합니다. AI와 머신 러닝은 위협이 진행되기 전에 패턴과 이상 징후를 분석하여 위협을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 다양한 소스에 걸쳐 보안 이벤트에 대한 통합된 시야를 제공함으로써 조사 및 대응을 강화할 수 있습니다. 이를 통해 사고가 발생했을 때 더 빠르고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

더 넓은 의미에서 사이버 보안 복원력을 향상시킵니다. 이를 통해 IT 환경 전반의 보안 태세를 강화하여 진화하는 위협과 공격 기술에 적응할 수 있도록 합니다. 또한 다양한 규제 기관을 통해 규정 준수 요구 사항을 충족하여 회사를 보호합니다.

신속한 위협 탐지 및 대응

보안 분석을 통해 여러 소스에서 실시간으로 데이터를 분석할 수 있으며, 이를 통해 의미 있는 피해를 입히기 전에 잠재적 위협을 신속하게 식별할 수 있습니다. 고급 패턴 인식 및 이상 감지 기능을 보완한 효과적인 보안 분석 관행은 평균 감지 시간(MTTD)과 평균 대응 시간(MTTR)을 크게 줄여서 비즈니스와 고객의 위험을 획기적으로 줄여줍니다.

운영 비용 절감

위협을 탐지, 조사 및 대응하는 데 걸리는 시간이 짧을수록 비즈니스에 드는 시간과 리소스 비용이 줄어듭니다. 이는 헤드라인을 장식하는 침해 사고(익숙한 비즈니스 손실, 벌금, 평판 손상)뿐만 아니라 해결을 위해 귀중한 보안 운영 센터(SOC) 리소스를 투입할 수 있는 더 작은 사고에도 적용됩니다.

운영 복원력 강화

공격이 성공하면 회사 전체의 운영에 영향을 미칩니다. 보안 분석은 전반적인 보안 태세를 강화함으로써 공격 성공의 위험을 줄여줍니다. 이를 통해 시스템 가용성을 유지하여 비즈니스 운영을 더욱 원활하게 운영할 수 있습니다. 또한 규정 준수 노력을 지원하여 규제 기관과의 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.

정보에 입각한 의사 결정

보안 분석은 데이터 기반 인사이트를 제공하며, 이를 통해 보안 투자에 대한 정보를 얻고 전략을 정의하는 데 사용할 수 있습니다. 조직의 보안 상태를 종합적으로 파악할 수 있는 효과적인 보안 분석을 통해 위험 관리에 대한 보다 정확한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 기반 보안 분석

AI 기반 보안 분석을 통해 보안 운영팀은 환경 전반의 데이터를 조사할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 네트워크 트래픽, 엔드포인트 로그, 사용자 컨텍스트, 클라우드 원격 분석 등 여러 소스에서 데이터를 모니터링할 수 있습니다. 이러한 도구는 시각화, 알림, 머신 러닝, 인공 지능을 적용하여 방대한 양의 데이터를 분석하여 다른 기술로는 놓칠 수 있는 복잡한 패턴과 이상 징후를 탐지합니다.

SIEM과 마찬가지로 AI 기반 보안 분석도 데이터를 상호 연관시켜 알려진 위협을 탐지하고 고급 분석을 적용하여 비정상적이고 잠재적으로 악의적인 활동을 찾아냅니다. 이러한 기능을 함께 사용하면 놓칠 위협이 줄어들고 체류 시간이 단축됩니다.

보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)

SIEM은 회사의 IT 인프라 전반에서 데이터를 수집 및 정규화하고, 이를 분석하여 위협을 탐지하고, 데이터의 자동화된 상관 관계와 사용자 중심의 상관 관계를 모두 지원하는 중앙 집중식 플랫폼입니다. 실시간 모니터링, 자동화된 위협 탐지, 사고 대응 등 여러 핵심 보안 운영 기능을 지원합니다. SIEM은 SOC에서 중요한 도구이지만 매우 다양하므로 조직은 위협을 효율적이고 효과적으로 탐지, 조사 및 대응하는 데 도움이 되는 도구를 신중하게 선택해야 합니다.

사용자 및 개체 행동 분석(UEBA)

UEBA(사용자 및 개체 행동 분석) 솔루션은 머신 러닝 및 통계 분석을 사용하여 IT 네트워크 내에서 사용자 또는 엔터티가 수행하는 비정상적인 동작 또는 활동을 식별하는 사이버 보안 프로세스 또는 도구입니다. UEBA의 주요 초점은 데이터 패턴을 분석하고 일반적인 사용자 행동을 이해하여 내부자 위협, 손상된 계정 및 권한 오용을 탐지하는 것입니다.

UEBA는 파일 액세스 패턴, 로그인 시간, 애플리케이션 사용량과 같은 사용자 및 엔터티의 행동을 평가합니다. 이 데이터를 통해 특정 사용자 및 동료 그룹에 대해 시간 경과에 따른 '정상' 행동의 기준선을 설정한 다음, 새로운 활동을 비교하여 비정상적이고 잠재적으로 의심스러운 행동을 발견합니다.

위협 인텔리전스

위협 인텔리전스는 잠재적인 위협을 처리하는 데 중요한 컨텍스트를 제공합니다. SOC는 사이버 공격과 관련된 악성 IP나 파일 해시 같은 침해 지표(IOC)를 식별하여 위협을 탐지하고 우선순위를 지정하여 대응할 수 있습니다. 또한 위협 인텔리전스 피드는 특정 위협 행위자가 사용하는 전술, 기술 및 절차(TTP)에 대한 통찰력을 제공하여 조직이 표적 공격을 예측하고 대응할 수 있도록 지원합니다. 전반적으로 위협 인텔리전스는 보안 사고의 발생 가능성과 영향을 크게 줄일 수 있습니다.

인프라, 디지털 자산, 운영을 보호하려면 강력한 보안 분석 프로세스를 갖추는 것이 필수적입니다. 업계 전반에서 팀들은 보안 분석을 사용하여 위협 탐지를 개선하고, 사고 조사를 강화하고, 규정 준수를 지원합니다.

지속적인 모니터링

데이터와 시스템을 안전하게 유지하려면 모든 보안 데이터를 실시간으로 확인하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 전체 IT 인프라에 대한 가시성을 유지하여 잠재적 위협을 탐지하고 이를 신속하게 조사하고 사고가 확산되기 전에 대응할 수 있습니다. 또한 이를 통해 팀은 활동 및 대응 조치에 대한 감사 가능한 추적 기록을 제공하여 규정 요구 사항을 준수할 수 있습니다. 보안 분석을 통해 보안 관련 데이터에 대한 지속적인 모니터링이 가능해지고, 이를 통해 전체 공격 영역을 명확하게 파악할 수 있습니다.

자동 위협 탐지 

자동화 위협 탐지는 기술, 특히 소프트웨어와 알고리즘을 사용하여 사람의 개입 없이 잠재적인 보안 위협을 식별하는 것을 말합니다. 이 기술은 오늘날 조직이 직면한 방대한 양의 데이터와 복잡한 위협 환경을 처리하는 데 매우 중요합니다. 자동화 위협 보호는 랜섬웨어, 맬웨어 및 기타 일반적인 공격에 대한 보호 기능도 제공합니다.

내부자 위협 탐지

내부자 위협 탐지는 조직의 보안을 의도적으로 또는 의도하지 않게 손상시킬 수 있는 조직 내 개인에 의해 제기되는 위험을 식별하고 완화하는 프로세스를 말합니다. 이러한 개인은 직원, 계약자, 비즈니스 파트너 또는 조직의 시스템과 데이터에 대한 내부 액세스 권한을 가진 기타 모든 주체가 될 수 있습니다.

위협 헌팅 

보안 분석의 일부로 머신 러닝을 사용하면 인프라 내의 위협과 약점을 사전에 헌팅할 수 있습니다. 수년에 걸쳐 페타바이트 규모의 데이터를 활용하여 주요 통찰력을 식별하고 위협 인텔리전스를 사용하여 잠재적 위험을 찾고 평가할 수 있습니다.

사고 대응

사고 조사 및 대응에는 팀이 진화하는 위협에 공동으로 대응하는 데 필요한 데이터와 도구에 액세스할 수 있는 보안 분석 솔루션이 필요합니다. 실시간 분석, 사례 관리, 자동화된 대응과 같은 주요 기능을 통해 보안팀은 사고의 원인을 신속하게 파악하고 범위를 파악하여 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 기술, 자동화, 팀워크의 통합은 보안 사고를 적시에 효과적으로 관리하고 무력화하기 위해 매우 중요합니다.

보안 분석을 구현하는 것이 두려울 필요는 없습니다. 보안 분석 프로세스에서 수행하는 모든 단계에도 불구하고 이 프로세스는 올바른 도구를 선택하고 요구 사항에 적합한 사용 사례를 결정하는 데 달려 있습니다.

1. 현재 보안 상태 평가: 먼저 보안 분석 솔루션에 대한 명확한 목표와 사용 사례를 설정한 다음 기존 보안 격차와 문제점을 식별합니다. 이것은 나머지 구현에 대한 프레임워크가 될 것입니다.
2. 적절한 도구 선택: 부족한 부분을 파악했다면 작업에 적합한 도구를 찾아야 합니다. 다양한 보안 분석 솔루션을 살펴보고 지원되는 데이터 소스, 분석 기능, 확장성 등을 비교하세요. 또한 기존 보안 인프라와의 호환성도 고려해야 합니다.
3. 데이터 수집 및 통합 계획: 다음으로 데이터 소스를 결정합니다. 네트워크 로그, 엔드포인트 데이터 및 클라우드 서비스와 같은 모든 관련 데이터 소스를 나열한 다음 이 데이터를 수집하는 방법과 빈도를 식별합니다.
4. 솔루션 구성 및 사용자 지정: 데이터 통합을 구성하고 대시보드와 보고서를 통해 즉각적인 가시성을 확보합니다. 사전 구축된 알림 규칙과 머신 러닝 작업을 사용하여 감지를 자동화합니다. AI 기반 기능을 채택하고, 워크플로우를 타사 도구와 연결하고, 사전 구축된 플레이북과 자동화를 활용합니다.
5. 직원 교육: 보안 분석 솔루션을 사용하거나 솔루션이 출력하는 데이터를 검토하는 팀원들을 위한 교육을 조직합니다. 좋은 도구는 팀이 효율적으로 알림을 분류하고 조사 및 대응을 수행하는 데 도움이 됩니다.
6. 지속적인 모니터링 및 반복: 보안 분석을 최대한 활용하려면 분석 규칙 및 임계값을 정기적으로 검토하고 업데이트해야 합니다. 사용자 및 이해 관계자로부터 피드백을 수집하여 개선할 수 있는 부분을 식별하고 새로운 위협 연구에 대한 정보를 유지하여 그에 따라 조정할 수 있습니다.

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