SIEM 경고: 일반적인 유형 및 모범 사례
사이버 범죄자가 네트워크, 장치 또는 계정에 액세스할 수 있게 되면 피해 통제는 시간과의 싸움이 됩니다. 그러나 평균 기술 스택을 구성하는 앱과 계정의 수는 공격자의 행동을 매우 날카로운 바늘로 만들 수 있습니다.
SIEM 기술은 보안 이벤트를 지속적으로 모니터링하고 분석함으로써 비정상적인 패턴이나 동작이 발생하는 즉시 이를 감지하고 보안 담당자에게 공격자의 정확한 위치를 알릴 수 있습니다. 이러한 이벤트에는 무단 액세스 시도, 비정상적인 네트워크 트래픽 또는 시스템 취약성과 같은 활동이 포함됩니다. 잠재적인 위협이 식별되면 SIEM 시스템은 경고 또는 알림을 생성하여 보안 담당자가 시기적절하게 조사하고 대응하도록 할 수 있습니다.
그러나 보안 팀에 끝없이 SIEM 경고를 보내지 않고 솔루션이 위협 탐지에 적합한지 확인하는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 SIEM 경고에 대해 자세히 설명합니다. 즉, 어떤 공격을 예측하고 예방할 수 있는지, 성공을 위해 SIEM을 가장 잘 설정하는 방법을 알아보세요.
SIEM 기술은 보안 이벤트를 지속적으로 모니터링하고 분석함으로써 비정상적인 패턴이나 동작이 발생하는 즉시 이를 감지하고 보안 담당자에게 공격자의 정확한 위치를 알릴 수 있습니다. 이러한 이벤트에는 무단 액세스 시도, 비정상적인 네트워크 트래픽 또는 시스템 취약성과 같은 활동이 포함됩니다. 잠재적인 위협이 식별되면 SIEM 시스템은 경고 또는 알림을 생성하여 보안 담당자가 시기적절하게 조사하고 대응하도록 할 수 있습니다.
그러나 보안 팀에 끝없이 SIEM 경고를 보내지 않고 솔루션이 위협 탐지에 적합한지 확인하는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 SIEM 경고에 대해 자세히 설명합니다. 즉, 어떤 공격을 예측하고 예방할 수 있는지, 성공을 위해 SIEM을 가장 잘 설정하는 방법을 알아보세요.
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SIEM 경고란 무엇입니까?
SIEM 경고는 잠재적인 보안 사고에 대해 보안 전문가에게 알리는 알림입니다. 이러한 경고는 파일 메타데이터와 사용자 행동의 탐지, 상관 관계 및 집계를 통해 구축됩니다. 더 자세히 알아보려면 SIEM이 무엇인가요?, 우리의 학습 리소스는 환상적인 시작입니다. 그러나 경고 프로세스에 중점을 두고 다음은 단계별로 설명합니다.
이벤트 생성
온프레미스 또는 클라우드 테넌시 내의 거의 모든 파일은 지속적인 로그 흐름을 생성합니다. SIEM 기술은 이러한 로그 소스와 통합함으로써 방화벽, 침입 탐지 시스템, 바이러스 백신 솔루션, 서버 및 기타 보안 장치를 지원하는 실시간 프로세스에 대한 인식을 구축하기 시작합니다.
이벤트 컬렉션
모든 로그가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 그러나 자세히 살펴볼 가치가 있는 로그를 설정하려면 SIEM은 먼저 이러한 다양한 소스에서 광범위한 이벤트를 수집하고 분석 시스템 내에서 중앙 집중화해야 합니다.
표준화
다양한 소스에서 수집된 이벤트는 다양한 형식과 표준을 사용할 수 있습니다. 오류 이벤트는 데이터 손실이나 기능 손실과 같은 심각한 문제를 나타내는 반면, 경고 이벤트는 향후 발생할 수 있는 문제를 나타낼 수도 있습니다. 이와 함께 Active Directory에서 운영 체제에 이르기까지 파일 형식과 유형의 범위가 매우 넓기 때문에 이러한 이벤트를 공통 형식으로 표준화하려면 SIEM의 정규화 기능이 필요합니다.
이벤트 저장
정규화된 이벤트는 안전한 중앙 집중식 데이터베이스에 저장됩니다. 이를 통해 기록 분석, 규정 준수 보고 및 포렌식 조사가 가능합니다.
Detection System
탐지에는 이벤트를 분석하여 잠재적인 보안 사고를 식별하는 작업이 포함됩니다. SIEM 시스템은 사전 정의된 규칙, 서명 및 행동 분석을 사용하여 보안 위협을 나타내는 이상 또는 패턴을 탐지합니다. 규칙에는 여러 번의 로그인 시도 실패, 비정상적인 위치에서의 액세스 또는 알려진 맬웨어 서명과 같은 조건이 포함될 수 있습니다.
상관 관계
상관관계는 SIEM 프로세스에서 중요한 단계입니다. 여기에는 여러 관련 이벤트를 분석하여 보안 사고를 집합적으로 나타내는지 확인하는 작업이 포함됩니다. 상관관계는 개별 이벤트를 개별적으로 살펴볼 때 간과될 수 있는 복잡한 공격 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.
집합
집계에는 관련 이벤트를 결합하여 보안 사고에 대한 통합 보기를 제공하는 작업이 포함됩니다. 이 단계는 보안 전문가에게 보다 간결하고 관리하기 쉬운 경고 세트를 제공하여 경고 피로를 줄이는 데 도움이 됩니다.
이 프로세스는 경고 생성으로 마무리됩니다. 탐지, 상관관계, 집계를 통해 잠재적인 보안 사고가 식별되면 SIEM 시스템은 경고를 생성합니다. 경고에는 위협 유형, 영향을 받는 시스템, 사건의 심각도 등 사건에 대한 세부 정보가 포함됩니다.
이 프로세스는 경고 생성으로 마무리됩니다. 탐지, 상관관계, 집계를 통해 잠재적인 보안 사고가 식별되면 SIEM 시스템은 경고를 생성합니다. 경고에는 위협 유형, 영향을 받는 시스템, 사건의 심각도 등 사건에 대한 세부 정보가 포함됩니다.
SIEM의 다양한 유형의 경고
SIEM 경고는 방대한 양의 데이터를 스크롤하는 대신 잠재적인 위협에 대해 집중적이고 우선순위가 지정된 보기를 제공하는 것을 목표로 합니다. 일반적인 SIEM 경고 예는 다음과 같습니다.
- 비정상적인 사용자 행동: 사용자가 여러 번의 로그인 시도 실패, 리소스에 대한 무단 액세스 또는 불규칙한 데이터 전송과 같은 비정상적인 활동을 보일 때 보안 경고가 트리거될 수 있습니다.
- 시스템 또는 애플리케이션 오류 모니터링: SIEM 시스템은 로그를 꼼꼼하게 검사하여 시스템이나 애플리케이션의 심각한 오류나 장애에 대해 즉시 경고하고 잠재적인 취약점이나 구성 오류를 찾아냅니다.
- 데이터 유출: 무단 액세스 또는 민감한 데이터 유출에 대응하여 경고가 생성되어 조직이 즉각적으로 대응하고 그에 따른 영향을 최소화할 수 있습니다.
- 규정 준수 위반: SIEM 시스템 내에서 구성 가능한 모니터링 메커니즘은 규정 위반이나 내부 정책 위반이 발생할 경우 경고를 발행하여 확립된 표준을 준수하도록 보장합니다.
이러한 이상 현상 중 하나가 발견되면 경보가 생성되어 중앙 네트워크 운영 센터, SRE 또는 특정 DevOps 팀에 전달되어 즉각적인 대응이 가능해집니다. 여기에서 이벤트 심각도에 대해 경고 필터링, 중복 제거 및 분석을 수행할 수 있으며, 각 작업은 오탐지 수를 줄이는 데 도움이 됩니다. IT 직원은 전통적으로 각 문제의 심각도를 평가하는 수동 경고 분류에 의존해 왔지만 이제 내장된 상관 관계 규칙을 통해 SIEM 플랫폼이 점점 더 많은 무게를 감당할 수 있습니다.
경고 트리거 유형
규칙 기반 트리거는 SIEM 경고에 자주 사용되며 사전 정의된 조건을 사용하여 특정 이벤트를 식별합니다. 보안 팀은 이러한 트리거를 활용하여 알려진 공격 패턴, 손상 지표 또는 의심스러운 활동과 같은 다양한 측면을 기반으로 다양한 규칙을 설정합니다. 이러한 규칙은 필터 역할을 하여 관찰된 이벤트가 지정된 기준과 일치할 때 SIEM 시스템이 경고를 생성할 수 있도록 합니다.
SIEM에서도 마찬가지로 중요한 임계값 기반 트리거에는 이벤트나 지표에 대한 특정 임계값이나 제한을 설정하는 작업이 포함됩니다. 이러한 임계값이 설정된 매개변수를 초과하거나 미만이면 시스템에서 경고를 생성합니다. 이러한 유형의 트리거는 비정상적인 동작이나 패턴 편차를 감지하는 데 유용합니다.
이상 탐지는 SIEM 경고 사례의 또 다른 핵심 구성 요소로, 예상되는 동작과의 편차를 식별하는 것을 목표로 합니다. 이 프로세스에는 과거 데이터를 분석하여 일상적인 활동에 대한 기준 프로필을 설정하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 들어오는 이벤트를 이러한 기준과 비교하여 시스템에서 주목할만한 편차를 잠재적인 이상 현상으로 표시합니다. 이상 탐지는 이전에 알려지지 않은 공격이나 제로데이 공격을 탐지하는 것은 물론 파악하기 어려운 내부 위협이나 무단 활동을 식별하는 데 효과적입니다.
이러한 각 트리거는 결합되어 기존 티켓팅 플랫폼에 잘 맞는 적응형 티켓팅 계층을 생성합니다. 일부 솔루션은 AIOps 필터링, 중복 제거 및 다양한 시스템의 경고 정규화를 통해 AI/ML을 활용하여 과다한 경고에서 상관 패턴을 식별하는 등 훨씬 더 발전합니다.
SIEM에서도 마찬가지로 중요한 임계값 기반 트리거에는 이벤트나 지표에 대한 특정 임계값이나 제한을 설정하는 작업이 포함됩니다. 이러한 임계값이 설정된 매개변수를 초과하거나 미만이면 시스템에서 경고를 생성합니다. 이러한 유형의 트리거는 비정상적인 동작이나 패턴 편차를 감지하는 데 유용합니다.
이상 탐지는 SIEM 경고 사례의 또 다른 핵심 구성 요소로, 예상되는 동작과의 편차를 식별하는 것을 목표로 합니다. 이 프로세스에는 과거 데이터를 분석하여 일상적인 활동에 대한 기준 프로필을 설정하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 들어오는 이벤트를 이러한 기준과 비교하여 시스템에서 주목할만한 편차를 잠재적인 이상 현상으로 표시합니다. 이상 탐지는 이전에 알려지지 않은 공격이나 제로데이 공격을 탐지하는 것은 물론 파악하기 어려운 내부 위협이나 무단 활동을 식별하는 데 효과적입니다.
이러한 각 트리거는 결합되어 기존 티켓팅 플랫폼에 잘 맞는 적응형 티켓팅 계층을 생성합니다. 일부 솔루션은 AIOps 필터링, 중복 제거 및 다양한 시스템의 경고 정규화를 통해 AI/ML을 활용하여 과다한 경고에서 상관 패턴을 식별하는 등 훨씬 더 발전합니다.
SIEM 경고 관리 모범 사례
맬웨어가 네트워크에 너무 깊이 침투하기 전에 차단하기 위해 SIEM은 광범위한 경고, 이벤트 및 로그를 사용합니다. 그러나 모션 센서 조명처럼 경고가 원격 액세스 트로이 목마 대신 쥐를 잡는 경우도 있습니다.
이렇게 지속적으로 경고가 쏟아지는 이유 중 하나는 이전 보안 솔루션 간의 응집력이 부족하기 때문입니다. IPS, NIDS 및 HIDS는 각각 네트워크 및 엔드포인트 보호를 제공하지만, 낮은 품질의 경고가 빠르게 급증할 수 있습니다. 특히 통합 보안 어플라이언스가 함께 작동하지 않고 대신 지나치게 자극된 보안 팀에 모든 경고를 보내는 경우가 그렇습니다.
SIEM 경고 모범 사례는 이러한 모든 경고를 통합하고 개선하여 경고 소음에 대한 해결책을 제공합니다. 그러나 모범 사례는 만성적인 피로에 기여하기보다는 목적에 맞게 유지하는 데 필수적입니다.
이렇게 지속적으로 경고가 쏟아지는 이유 중 하나는 이전 보안 솔루션 간의 응집력이 부족하기 때문입니다. IPS, NIDS 및 HIDS는 각각 네트워크 및 엔드포인트 보호를 제공하지만, 낮은 품질의 경고가 빠르게 급증할 수 있습니다. 특히 통합 보안 어플라이언스가 함께 작동하지 않고 대신 지나치게 자극된 보안 팀에 모든 경고를 보내는 경우가 그렇습니다.
SIEM 경고 모범 사례는 이러한 모든 경고를 통합하고 개선하여 경고 소음에 대한 해결책을 제공합니다. 그러나 모범 사례는 만성적인 피로에 기여하기보다는 목적에 맞게 유지하는 데 필수적입니다.
나만의 규칙 설정
규칙은 정상적인 동작과 악의적인 동작 간의 SIEM 이해를 정의합니다. 단일 경고에는 정의 방법에 따라 하나 이상의 규칙이 있을 수 있습니다. 이는 적시에 보안 이벤트를 포착할 수 있는 강력한 기반을 제공하지만, 맞춤형 경고를 대량으로 생성하는 것에 대해서는 주의하는 것이 중요합니다. 동일한 작업 세트에 대해 여러 경고를 설정하는 것은 보안 통찰력을 흐리게 하는 확실한 방법입니다.