스텔라 사이버 오픈 XDR - 로고
검색
이 검색 상자를 닫습니다.

AI SIEM: AI 기반 SIEM의 6가지 구성요소

AI는 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 시스템을 근본적으로 변화시켜 사이버 보안에 큰 변화를 가져오고 있습니다. AI를 통합함으로써 SIEM 솔루션은 기존의 규칙 기반 프레임워크를 뛰어넘어 향상된 위협 탐지, 예측 분석 및 자동화된 대응 메커니즘을 제공하며 발전하고 있습니다. 이러한 통합은 증가하는 사이버 위협의 복잡성과 규모를 해결하여 사이버 보안을 더욱 사전 예방적이고 인텔리전스 중심으로 만듭니다. 이 기사에서는 기존 SIEM 시스템의 과제와 AI 및 기계 학습이 제시하는 기회에 초점을 맞춰 AI 기반 SIEM이 사이버 보안을 어떻게 재편하고 있는지 살펴보겠습니다. 천만에요 여기에서 사이버 보안의 AI/ML에 대해 자세히 알아보세요..

차세대 SIEM

Stellar Cyber ​​Open XDR 플랫폼의 핵심 구성 요소인 Stellar Cyber ​​Next-Generation SIEM은...

AI 기반 보안을 실제로 경험해 보세요!

즉각적인 위협 탐지 및 대응을 위한 Stellar Cyber의 최첨단 AI를 만나보세요. 오늘 데모를 예약하세요!

AI 기반 SIEM이란?

SIEM 시스템은 처음부터 사이버 보안 환경을 변화시켜 단편적인 보안 정보를 응집력 있는 전체로 통합하는 새로운 방법을 제공했습니다. 이제 이러한 솔루션은 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)을 통합하여 방대한 양의 데이터를 수집하고 정규화할 수 있을 뿐만 아니라 보안 사고를 나타낼 수 있는 패턴과 이상 현상도 분석할 수 있습니다.

AI 기반 SIEM의 기본 프로세스 중 하나는 데이터 집계입니다. 이는 네트워크 장치, 서버, 데이터베이스, 애플리케이션 등을 포함한 다양한 소스에서 보안 데이터를 수집하는 것을 의미합니다. 수집되는 데이터의 범위는 광범위하며 로그, 이벤트 데이터, 위협 인텔리전스 및 기타 유형의 보안 관련 정보가 포함됩니다. 다양한 디지털 환경에서 이러한 데이터 집계는 조직의 보안 상태에 대한 포괄적인 보기를 제공하므로 매우 중요합니다. 그러나 문제는 데이터 형식과 구조의 다양성에 있습니다. 여기서 정규화가 시작됩니다. 정규화는 다양한 소스의 원시 보안 데이터를 일관되고 표준화된 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 이 단계는 AI SIEM 시스템이 출처에 관계없이 데이터를 정확하게 분석하고 상관시킬 수 있는지 확인하는 데 중요합니다. 여기에는 서로 다른 데이터 유형과 형식을 통합 모델로 정렬하여 AI 알고리즘이 데이터를 더 쉽게 처리하고 분석할 수 있도록 하는 작업이 포함됩니다.

AI SIEM 시스템의 뛰어난 특징은 데이터 집계 및 정규화의 중요한 프로세스를 자동화하는 능력입니다. AI와 ML을 활용하는 이러한 시스템은 데이터를 훨씬 더 빠르게 선별하고 보안 데이터를 지능적으로 정렬, 집계 및 정규화할 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 전통적으로 이러한 작업에 필요한 시간과 노력이 크게 줄어들어 보안 팀이 사이버 보안의 보다 전략적인 측면에 집중할 수 있습니다.

데이터가 집계되고 정규화되면 AI 기반 SIEM은 AI 알고리즘을 활용하여 위협 탐지를 강화합니다. 이러한 알고리즘은 알려진 위협의 시그니처를 인식하고 행동 패턴 분석을 통해 새롭게 진화하는 위협을 탐지하도록 훈련되었습니다. 이 기능은 끊임없이 변화하는 위협 환경에서 매우 중요합니다. 이러한 시스템은 AI와 ML의 강력한 기능을 활용하여 잠재적인 보안 침해가 발생하기 전에 이를 예측할 수 있습니다. 이러한 예측 분석은 데이터 내의 추세와 패턴을 조사하는 데 기반을 두고 있으므로 조직은 예상되는 위협에 대한 방어를 사전에 강화할 수 있습니다.

AI 기반 SIEM의 고유한 구성요소를 살펴보기 전에, 여기에서 SIEM에 대해 자세히 알아보세요..

AI 기반 SIEM의 6가지 구성요소

AI 기반 SIEM의 용량 증가로 인해 위협적으로 보이거나 과장된 것처럼 보일 수 있습니다. 새롭고 향상된 구성 요소에 대해 자세히 알아보면 SIEM 진화의 다음 단계의 진정한 기능을 어느 정도 밝힐 수 있습니다.

#1. 데이터 처리

AI SIEM 시스템은 네트워크 장치, 서버, 데이터베이스 및 애플리케이션과 같은 다양한 소스의 데이터를 집계하는 것부터 시작됩니다. 이 이벤트 데이터는 광범위한 네트워크 인프라에 걸쳐 있지만 서버, 클라우드 장치 및 Wi-Fi 액세스 포인트에서 생성된 이벤트는 거의 항상 다른 형태입니다. 애플리케이션이 지속적인 로그 스트림을 생성하는 동안 방화벽에는 자체 이벤트 데이터가 있을 수 있으며 보안 관련 정보를 처리합니다. 이 데이터의 다양성으로 인해 과거에는 수동 분석 작업이 크게 느려져 심각한 다운스트림 지연이 발생했습니다. SIEM은 정규화를 통해 이 문제를 해결합니다. 수집 후 원시 데이터는 표준화된 형식으로 변환되어 소스에 관계없이 데이터 분석의 일관성과 정확성을 보장합니다. AI와 ML은 이러한 프로세스를 크게 자동화하여 보안 데이터를 집계하고 정규화하는 속도와 인텔리전스를 향상시켜 수동 작업과 관련된 시간을 다시 한 번 줄입니다.
이는 다음 구성 요소 덕분입니다.

#2. 빅데이터 소스

기존 SIEM은 AI의 빅 데이터 접근 방식과 매우 유사합니다. 첫 번째는 훨씬 작은 규모로 데이터 수집을 처리합니다. AI의 데이터 집약적인 접근 방식을 둘러싼 새로운 아키텍처는 대량의 정보를 처리하는 방식에서 놀라운 개선을 보였습니다. 한 가지 예는 빅 데이터 ETL입니다. 이는 중앙 집중식 데이터 레이크에 데이터를 로드하는 프로세스를 잘 정의되고 일관적인 실시간 프로세스로 간소화합니다. 이 대규모 업그레이드를 통해 SIEM은 기술 스택 주위에 소용돌이치는 엄청난 양의 정보에 액세스하고 중요한 기능을 추출할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 SIEM 도구에서 수집되는 엄청난 양의 데이터에 대해 훨씬 더 많은 범위를 확보할 수 있습니다.
그러나 동일한 데이터 포인트만 포함되는 것이 아닙니다. AI는 완전히 새로운 분석 방법을 열어줍니다. 예를 들어 NLP를 사용하면 시스템 로그, 네트워크 트래픽, 사용자 통신과 같은 텍스트 기반 데이터를 분석하여 잠재적인 위협을 파악할 수 있습니다. 이러한 방식으로 AI는 이제 로그 분석에만 의존하는 대신 AI 기반 SIEM 기능의 일부가 될 내부 및 공개 통신 내에서 사회 공학 공격 식별을 허용합니다. NLP가 언어 분석에만 초점을 맞추는 반면, AI SIEM은 ML 알고리즘을 사용하여 사용자와 엔터티의 정상적인 행동을 이해하고 위협을 나타낼 수 있는 편차를 감지하는 UEBA(사용자 및 엔터티 행동 분석) 기능을 갖추고 있습니다.

#삼. 데이터 강화

모든 개별 데이터 조각은 조직의 방어벽에서 벽돌 역할을 합니다. 그러나 이러한 데이터 포인트의 품질을 최대한 높게 유지하는 것이 중요합니다. 이것이 바로 데이터 강화가 자신만의 리그로 등장하는 곳입니다. 관련 추가 정보는 지리적 위치 데이터만큼 간단할 수 있습니다. IP 주소를 식별하면 분석가에게 위치 기반 동작에 대한 스냅샷이 제공됩니다. ID 컨텍스트는 자동화된 데이터 강화에서 더욱 중요한 역할을 할 수 있습니다. IAM 시스템이 최종 사용자의 행동을 지시하고 정의하는 데 도움이 된다는 점을 고려하면 로그를 실시간으로 상호 참조하면 문제의 원인을 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다.

#4. 패턴 인식

사용자 행동, 로그 정규화 및 강화는 모두 기술 스택에 대한 가장 포괄적인 그림을 제공하는 데 도움이 되지만, SIEM은 기술 스택 전체를 실시간으로 분석하는 능력이 뛰어납니다. 이러한 방식으로 소음을 차단하고 보안 침해를 나타낼 수 있는 미묘한 이상 현상에 집중할 수 있습니다.

이러한 알고리즘은 문서, 바이너리 파일, 이미지 등의 비정형 데이터를 추가로 처리하여 잠재적인 위협에 대한 광범위한 데이터 소스를 분석할 수 있습니다. 강화된 데이터는 사용자, 호스트 또는 IP 주소와 같은 특정 엔터티와 상호 연관되어 이벤트 집계를 촉진하고 다양한 데이터 소스에서 강화된 이벤트를 검색할 수 있습니다. 이 상관관계는 위험 점수를 집계하고 이를 엔터티에 귀속시키는 데 도움이 됩니다. '정상' 행동의 기준과 상호 참조할 때 AI SIEM의 패턴 인식은 인간이 연결할 수 없는 상관관계를 식별할 수 있습니다.

#5. 자동화된 사고 대응

위협이 감지된 경우 AI는 SIEM 시스템에 사고 대응 프로세스의 일부를 자동화하는 기능을 부여합니다. 여기에는 자동으로 경고 트리거, 사전 정의된 대응 조치 구현 또는 복잡한 대응 워크플로 조정이 포함됩니다. 그러한 예 중 하나가 자동화된 동적 워크플로입니다. 여기서 잠재적인 위협에 따라 배치되는 워크플로는 문제의 위협에 맞게 조정됩니다.

#6. 예측 분석

AI SIEM 시스템은 예측 분석을 활용하여 과거 보안 데이터를 분석하고 패턴을 식별함으로써 잠재적인 미래 위협을 예측합니다. 이 기능을 통해 조직은 위협이 발생할 때 이에 대응하는 대신 사전에 시스템을 보호할 수 있습니다. 이 지식 기반을 통해 솔루션의 핵심인 AI 모델은 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터가 축적됨에 따라 점점 더 정확한 보안 대응 및 사고 예방 접근 방식을 구축할 수 있습니다.

과거의 문제로부터 지속적인 학습을 통해 점점 더 악의적인 사이버 위협에 맞서 AI 기반 SIEM 시스템의 정확성과 견고성이 향상됩니다. 궁극적으로 AI 기반 SIEM은 AI, ML, 딥 러닝, NLP 및 UEBA와 같은 다양한 구성 요소를 통합하여 기존 SIEM 기능을 향상시킵니다. 이러한 통합은 끊임없이 진화하는 사이버 위협 환경에서 매우 중요한 보다 지능적이고 효율적이며 사전 예방적인 사이버 보안 조치로 이어집니다.

AI 기반 SIEM이 SOC를 개선하는 방법

레거시 SIEM 접근 방식으로 인해 팀은 공격과 압도적인 양의 허위 경보에 노출되었습니다. 이는 기존 SIEM이 위협 처리를 위해 사전 정의된 위협 서명 및 정책에 크게 의존하기 때문입니다. 이 접근 방식은 아직 사이버 보안 프레임워크에 프로파일링되지 않은 제로데이 공격과 정교한 기술로 인해 어려움을 겪고 있습니다. AI SIEM은 다양한 소스에서 보안 데이터를 수집하고 이 원시 데이터를 일관되고 표준화된 형식으로 변환하는 프로세스를 간소화합니다. 또한 위협 인텔리전스와 같은 추가 정보로 데이터를 향상시켜 팀의 수동 규칙 구현에 대한 의존도를 크게 줄입니다.

기존 SIEM 시스템은 확장성을 제공하지만 AI의 영향을 받는 최신 네트워크와 관련된 엄청난 데이터 볼륨 및 복잡성을 처리하는 데 종종 부족합니다. 로그와 이벤트 정보의 양이 너무 많아 효과적으로 모니터링하고 대응하기가 어려울 수 있습니다. 이러한 제한은 악의적인 행위자가 기존 SIEM 시스템의 기능을 능가하는 분산 공격을 실행하기 위해 악용할 수 있습니다. AI 기반 SIEM은 다른 방법으로는 도달할 수 없는 규모로 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다.

마지막으로, 기존 SIEM 시스템은 구현 과정에서 몇 가지 걸림돌을 발견했습니다. 규칙 기반 SIEM에서는 경고를 확인하고 문제를 해결하기 위해 숙련된 많은 직원이 필요합니다. 그러나 사이버 보안 분야는 고도로 훈련된 인력이 부족하여 위험할 정도로 취약합니다. 이미 훈련을 받고 현장에 있는 사람들의 경우 지속적인 경고로 인해 위험할 정도로 탈진 상태에 가까워질 수 있습니다. AI 기반 SIEM이 데이터 수집 및 분석에 있어 혁명적인 만큼 인간의 영향도 그만큼 중요합니다. 예를 들어 팀 구성원은 시간이 많이 소요되는 수동 에이전트 구현 및 데이터 분석 작업을 수행하지 않아도 됩니다. 자동화됨
사고 대응 메커니즘은 위협 해결 프로세스를 간소화하여 각 사고에 필요한 시간과 인력을 줄입니다. 마지막으로 가장 중요한 것은 정상 활동과 의심스러운 활동의 차이를 학습하고 구분하는 AI의 능력으로, 오탐의 수를 줄이고 팀이 실제 위협에 집중할 수 있도록 해줍니다.

현재 AI가 겪고 있는 발전 속도는 훨씬 더 낙관적인 이유입니다. 복잡한 규칙 세트와 위협 관리를 일반 영어로 번역할 수 있는 능력은 현재 전체 산업을 위협하는 지식 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있는 AI 기반 SIEM의 무기입니다. 더 자세히 알아보려면 추가 정보를 찾아보세요. 자동화된 SOC 기능 여기를 클릭해 문의해주세요.

지능형 위협 탐지를 위한 AI 기반 SIEM 솔루션

Stellar Cyber의 차세대 SIEM 솔루션은 AI의 힘을 활용하여 전례 없는 위협 탐지 및 대응 기능을 제공하는 사이버 보안 관리의 도약을 나타냅니다. 이 AI 기반 차세대 SIEM 플랫폼은 진화하는 사이버 위협 환경에 맞춰 고급 분석과 포괄적인 보안 전략을 제공하도록 설계되었습니다.

SIEM 솔루션의 중심에는 기존 시스템을 훨씬 뛰어넘는 기능을 향상시키는 내장 AI가 있습니다. 이 AI 기능을 통해 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 잠재적인 위협을 신속하게 식별하고 위협 탐지부터 대응까지의 시간을 단축할 수 있습니다. 이러한 효율성은 보안 사고의 영향을 완화하는 데 매우 중요합니다. AI 시스템의 분석 구성 요소는 새로운 위협을 지속적으로 학습하고 적응할 수 있습니다. 시간 경과에 따른 패턴과 행동을 분석함으로써 시스템은 잠재적인 보안 침해를 예측하고 선제적으로 해결할 수 있으므로 선제적인 사이버 보안 관리를 위한 필수적인 도구가 됩니다.

또한 Stellar의 AI 기반 SIEM 솔루션은 사용자 친화적인 인터페이스로 설계되어 기술 전문 지식이 부족한 팀이라도 사이버 보안을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이 시스템은 명확하고 실행 가능한 통찰력을 제공하므로 보안 팀은 정보에 입각한 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다. 스텔라 차세대 SIEM의 확장성도 주목할 만하다. 소규모 기업이든 대기업이든 관계없이 플랫폼은 성능 저하 없이 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 이러한 확장성은 다음을 보장합니다.
모든 규모의 조직은 Stellar의 고급 사이버 보안 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.

요약하자면, AI와 고급 분석 기능이 내장된 Stellar Cyber의 차세대 SIEM 솔루션은 사이버 보안에 대한 강력하고 정교한 접근 방식을 제공합니다. 이는 점점 더 정교해지는 사이버 위협에 맞서 보안 태세를 강화하려는 조직에 필수적인 도구입니다. Stellar의 차세대 SIEM 플랫폼과 AI 기능의 전체 잠재력을 살펴보려면 Stellar에 대해 자세히 알아보세요. 차세대 SIEM 플랫폼 기능.

위쪽으로 스크롤