SIEM 사용의 5가지 이점

SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리)은 사이버 보안 진화의 중추적인 변화를 나타내며 조직이 공격자보다 먼저 보안 위협을 선제적으로 감지, 분석 및 대응할 수 있도록 지원합니다. 이러한 시스템은 실시간 분석을 사용하여 다양한 소스의 이벤트 로그 데이터를 집계하여 소음을 줄이고 효율적으로 활성화된 보안 팀을 지원합니다.

학습 모델이 발전함에 따라 SIEM 내에서 인공 지능(AI)의 역할이 두각을 나타내고 있습니다. 알고리즘이 로깅 데이터가 예측 분석으로 변환되는 방식을 결정한다는 사실 덕분에 AI 및 기계 학습의 발전으로 취약성 관리가 훨씬 더 향상되었습니다.

이 기사에서는 조직에 SIEM 솔루션이 필요한 이유와 모든 디지털 자산의 로그 데이터를 한 곳에서 수집하고 분석하는 솔루션의 기능으로 인해 기대할 수 있는 SIEM 이점에 대해 설명합니다.

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조직에 SIEM 솔루션이 필요한 이유는 무엇입니까?

사이버 공격은 더 이상 드물게 발생하지 않습니다. 사이버 공격은 일상적인 사건이자 국제 분쟁의 구성 요소로 점점 더 커지고 있습니다. 이제 일반 조직이 수백 개의 서로 다른 애플리케이션, 수천 개의 장치, 엔드포인트 및 네트워크에 의존하고 있기 때문에 공격자가 눈에 띄지 않게 침투할 수 있는 기회는 사상 최고 수준입니다. Google Chrome과 같은 업계의 거물급 제품도 취약점에 취약합니다. 최근 CVE-2023-6345와 같은 제로데이가 실제로 악용된 사례가 있습니다. – 모든 애플리케이션을 면밀히 관찰하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

감독은 계속해서 거의 모든 성공적인 사이버 공격의 근본 원인이 됩니다. 비밀번호 관리 조직인 Okta와 같은 보안 리더들은 대규모 침해 사고를 당했습니다. XNUMX월 침해 이후 더 많은 정보에 따르면 위협 ​​행위자들은 모든 Okta 고객 지원 시스템 사용자의 이름과 이메일 주소를 다운로드했습니다..

SIEM이 보안 감독을 돕는 방법

SIEM(자세한 내용은 SIEM이 무엇인가요? 여기) 시스템은 공격자를 허용하는 보안 위협을 사전에 탐지하는 데 중추적인 역할을 합니다. 기본적으로 이러한 360도 가시성은 IT 인프라의 실시간 변경 사항을 지속적으로 모니터링하여 달성됩니다. 이러한 실시간 경고를 통해 보안 분석가는 이상 현상을 식별하고 의심되는 취약점을 즉시 차단할 수 있습니다. SIEM은 사전 예방적인 위협 탐지 외에도 사고 대응 효율성에 크게 기여합니다. 이를 통해 조직의 IT 환경 내에서 보안 이벤트 및 사고의 식별과 해결이 대폭 ​​가속화됩니다. 이렇게 간소화된 사고 대응은 조직의 전반적인 사이버 보안 태세를 강화합니다.

SIEM에 AI를 적용하면 네트워크 가시성에 새로운 깊이가 부여됩니다. 네트워크의 사각지대를 신속하게 찾아내고 새로 발견된 영역에서 보안 로그를 추출함으로써 SIEM 솔루션의 범위를 크게 확장합니다. 기계 학습을 통해 SIEM은 광범위한 애플리케이션에서 위협을 능숙하게 감지할 수 있습니다. 추가 애플리케이션은 이 정보를 사용하기 쉬운 보고 대시보드에 집중시킵니다. 이를 통해 절약된 시간과 비용은 보안 팀의 위협 사냥 부담을 줄이는 데 도움이 됩니다. SIEM 도구는 잠재적 위협에 대한 중앙 집중식 보기를 제공하여 보안 팀에 활동, 경고 분류, 위협 식별, 대응 조치 또는 해결 시작에 대한 포괄적인 관점을 제공합니다. 이러한 중앙 집중식 접근 방식은 종종 공격의 기반이 되는 복잡한 소프트웨어 결함 체인을 탐색하는 데 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다.

SIEM은 사용자, 애플리케이션 및 장치 모니터링에 있어 향상된 투명성을 제공하여 보안 팀에 포괄적인 통찰력을 제공합니다. 아래에서는 조직이 기대할 수 있는 가장 중요한 SIEM 이점 중 일부를 살펴보겠습니다.

SIEM의 5가지 이점

SIEM은 부분의 합보다 더 큽니다. 보안 포지셔닝의 핵심은 수천 개의 로그를 분류하고 우려할 만한 로그를 식별하는 능력입니다.

#1. 고급 가시성

SIEM은 사용자, 엔드포인트, 네트워크 데이터는 물론 방화벽 로그 및 바이러스 백신 이벤트를 포함하여 조직의 전체 공격 영역에 걸쳐 데이터를 상호 연결하는 기능을 갖추고 있습니다. 이 기능은 단일 창을 통해 데이터에 대한 통합되고 포괄적인 보기를 제공합니다.

일반 아키텍처에서는 조직의 네트워크 내에 SIEM 에이전트를 배포하여 이를 달성합니다. 배포 및 구성되면 이 네트워크의 경고 및 활동 데이터를 중앙 집중식 분석 플랫폼으로 가져옵니다. 에이전트는 앱이나 네트워크를 SIEM 플랫폼에 연결하는 전통적인 방법 중 하나이지만 최신 SIEM 시스템에는 데이터 유형 및 형식에 맞춰 애플리케이션에서 이벤트 데이터를 수집하는 여러 가지 방법이 있습니다. 예를 들어, API 호출을 통해 애플리케이션에 직접 연결하면 SIEM이 데이터를 쿼리하고 전송할 수 있습니다. Syslog 형식의 로그 파일에 액세스하면 애플리케이션에서 직접 정보를 가져올 수 있습니다. SNMP, Netflow 또는 IPFIX와 같은 이벤트 스트리밍 프로토콜을 활용하면 SIEM 시스템으로 실시간 데이터 전송이 가능합니다.

모니터링해야 하는 로그 유형의 범위가 매우 넓기 때문에 로그 수집 방법의 다양성이 필요합니다. 6가지 주요 로그 유형을 고려하세요.

경계 장치 로그

경계 장치는 네트워크 트래픽을 모니터링하고 제어하는 ​​데 중요한 역할을 합니다. 이러한 장치에는 방화벽, VPN(가상 사설망), IDS(침입 탐지 시스템) 및 IPS(침입 방지 시스템)가 있습니다. 이러한 경계 장치에서 생성된 로그에는 상당한 데이터가 포함되어 있어 네트워크 내 보안 인텔리전스의 핵심 리소스 역할을 합니다. syslog 형식의 로그 데이터는 IT 관리자가 보안 감사를 수행하고, 운영 문제를 해결하고, 기업 네트워크에서 들어오고 나가는 트래픽에 대한 심층적인 통찰력을 얻는 데 필수적인 것으로 입증되었습니다.

그러나 방화벽 로그 데이터는 읽기 쉽지 않습니다. 방화벽 로그 항목의 일반적인 예를 살펴보겠습니다.

2021-07-06 11:35:26 허용 TCP 10.40.4.182 10.40.1.11 63064 135 0 – 0 0 0 – – – 보내기

제공된 로그 항목에는 이벤트의 타임스탬프와 그에 따른 조치가 포함됩니다. 이 경우 방화벽이 트래픽을 허용한 특정 날짜와 시간을 나타냅니다. 또한 로그 항목에는 소스와 대상 모두의 IP 주소 및 포트 번호와 함께 사용된 프로토콜에 대한 세부 정보가 포함됩니다. 이러한 성격의 로그 데이터를 분석하는 것은 수동 보안 팀에게는 거의 불가능합니다. 엄청난 수의 항목으로 인해 금방 압도될 것입니다.

Windows 이벤트 로그

Windows 이벤트 로그는 Windows 시스템에서 발생하는 모든 활동에 대한 포괄적인 기록 역할을 합니다. 시장에서 가장 인기 있는 OS 중 하나인 Windows의 보안 로그는 거의 모든 사용 사례에서 매우 중요하며 사용자 로그인, 실패한 로그인 시도, 시작된 프로세스 등에 대한 귀중한 정보를 제공합니다.

엔드포인트 로그

엔드포인트는 모든 네트워크에서 가장 취약한 영역 중 하나입니다. 최종 사용자가 외부 웹 페이지 및 데이터 소스와 상호 작용할 때 관련 개발 상황을 면밀히 관찰하면 새로운 피싱 및 맬웨어 공격에 대비할 수 있습니다. 시스템 모니터링을 통해 프로세스 생성, 네트워크 연결, 종료된 프로세스, 파일 생성, 심지어 DNS 요청과 같은 이벤트를 더 자세히 살펴볼 수 있습니다.

응용 프로그램 로그

조직은 효율적인 운영에 중요한 특정 기능을 수행하기 위해 데이터베이스, 웹 서버 애플리케이션, 사내 앱을 비롯한 수많은 애플리케이션에 의존합니다. 다양한 애플리케이션에서 생성된 로그는 사용자 요청 및 쿼리를 캡처하며, 이는 무단 파일 액세스 또는 사용자의 데이터 조작 시도를 탐지하는 데 유용합니다. 또한 이러한 로그는 문제 해결을 위한 귀중한 도구 역할을 합니다.

프록시 로그

엔드포인트 자체와 마찬가지로 프록시 서버는 개인 정보 보호, 액세스 제어 및 대역폭 보존을 제공하여 조직의 네트워크에서 중요한 역할을 합니다. 모든 웹 요청 및 응답이 프록시 서버를 통과하므로 프록시에서 생성된 로그는 사용 통계 및 엔드포인트 사용자의 검색 동작에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

IoT 로그

이제 IoT 장치는 DDoS 조작의 위험이 가장 높으므로 모든 주변 장치를 적절하게 모니터링하는 것이 중요합니다. IoT 로그에는 장치 인벤토리 전체를 시야 내에 유지하는 네트워크 트래픽 및 의심스러운 동작에 대한 세부 정보가 포함됩니다. SIEM 솔루션은 거의 모든 로그 유형을 수집하여 전반적인 보안에 대한 보기를 신속하게 구축하기 시작해야 합니다!

#2. 효율적인 로그 처리

SIEM에 포함된 로그 데이터의 깊이는 인상적이지만, 그 엄청난 양과 다양성은 이미 근처 보안 분석가들에게 식은땀을 흘리게 만들었습니다. SIEM의 독특한 장점은 상호 연결된 보안 이벤트를 우선 순위가 지정된 경고로 신속하게 통합하는 능력입니다. 앞서 언급한 소스의 로그는 일반적으로 중앙 집중식 로깅 솔루션으로 전달되어 데이터의 상관 관계 및 분석을 수행합니다. 이를 수행하는 메커니즘은 외부에서 보면 위협적으로 보일 수 있지만 이를 분해하면 내부 작동 방식을 보여주는 데 도움이 됩니다.

파싱

구조화되지 않은 로그 데이터 내에서도 식별 가능한 패턴이 나타날 수 있습니다. 파서는 특정 형식의 구조화되지 않은 로그 데이터를 가져와서 읽을 수 있고 적절하며 구조화된 데이터로 변환하는 중요한 역할을 합니다. 다양한 시스템에 맞춰진 여러 파서를 사용하면 SIEM 솔루션이 다양한 범위의 로그 데이터를 처리할 수 있습니다.

합병

이 프로세스에는 다양한 이벤트를 다양한 데이터로 통합하고, 공유 필드 이름이나 값과 같은 공통 이벤트 속성을 통합하여 로그 데이터 볼륨을 최소화하고, 이를 SIEM 솔루션과 호환되는 형식으로 변환하는 작업이 수반됩니다.

분류

데이터를 구성하고 이벤트(예: 로컬 작업, 원격 작업, 시스템 생성 이벤트 또는 인증 기반 이벤트)와 같은 다양한 기준에 따라 분류하는 것은 구조적 기준을 결정하는 데 중요합니다.

로그 강화

이 개선 프로세스는 지리적 위치, 이메일 주소, 원시 로그 데이터에 사용되는 운영 체제와 같은 중요한 세부 정보를 통합하여 더욱 관련성 있고 의미 있는 데이터로 강화합니다. 이 데이터를 집계하고 정규화하는 기능을 통해 효율적이고 쉽게 비교할 수 있습니다.

#삼. 분석 및 탐지

마지막으로 중요한 SIEM 이점이 실현될 수 있습니다. 로그 분석의 세 가지 기본 방법은 상관관계 엔진, 위협 인텔리전스 플랫폼, 사용자 행동 분석입니다. 모든 SIEM 솔루션의 기본 구성 요소인 상관 관계 엔진은 위협을 식별하고 사전 정의되거나 사용자 정의 가능한 상관 규칙을 기반으로 보안 분석가에게 알립니다. 이러한 규칙은 분석가에게 경고하도록 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 파일 확장자 변경 횟수의 비정상적인 급증이 감지되거나 XNUMX분 내에 XNUMX회 연속 로그인 실패가 감지되는 경우입니다. 상관관계 엔진의 결과에 따라 자동 응답을 설정하는 것도 가능합니다.

상관 관계 엔진이 로그를 면밀히 관찰하는 동안 TIP(Threat Intelligence Platform)는 조직의 보안에 대해 알려진 모든 위협을 식별하고 보호하기 위해 노력합니다. TIP는 손상 지표, 알려진 공격자 기능에 대한 세부 정보, 소스 및 대상 IP 주소와 같은 중요한 정보가 포함된 위협 피드를 제공합니다. API를 통해 솔루션에 위협 피드를 통합하거나 다양한 피드로 구동되는 별도의 TIP에 연결하면 SIEM의 위협 탐지 기능이 더욱 강화됩니다.

마지막으로 UEBA(User and Entity Behavior Analytics)는 ML 기술을 활용하여 내부 위협을 탐지합니다. 이는 모든 사용자의 행동을 지속적으로 모니터링하고 분석함으로써 달성됩니다. 표준에서 벗어나는 경우 UEBA는 이상 현상을 기록하고 위험 점수를 할당한 후 보안 분석가에게 경고합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 분석가는 이것이 고립된 이벤트인지 아니면 더 큰 공격의 일부인지 평가하여 적절하고 시기적절한 대응을 가능하게 합니다.

#4. 행동

상관관계 및 분석은 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 시스템 내에서 위협을 탐지하고 경고하는 데 중요한 역할을 합니다. SIEM이 귀하의 환경에 맞게 적절하게 구성되고 조정되면 침해로 이어질 수 있는 잠재적인 위협이나 손상 지표를 드러낼 수 있습니다. 일부 SIEM에는 사전 구성된 경고 규칙이 함께 제공되지만, 경고 노이즈를 최소화하고 팀이 효과적인 문제 해결을 위해 시기적절한 조치를 취하도록 하려면 오탐과 오탐 사이의 최적의 균형을 찾는 것이 필수적입니다. 이러한 방어 기능을 갖춘 SIEM 로그 분석은 다음 위협을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 스푸핑 : 이는 공격자가 신뢰할 수 있는 장치로 가장하여 네트워크에 침투하기 위해 사기성 IP 주소, DNS 서버 또는 ARP(주소 확인 프로토콜)를 사용하는 것을 보여줍니다. SIEM은 두 개의 IP 주소가 동일한 MAC 주소를 공유할 때 경고함으로써 침입자를 신속하게 발견합니다. 이는 네트워크 침입의 확실한 신호입니다.
    • 서비스 거부(DoS) 또는 분산 서비스 거부(DDoS) 공격: DDoS 공격은 공격자가 의도한 사용자가 액세스할 수 없도록 하기 위해 대상 네트워크에 요청을 쇄도하는 것을 봅니다. 이러한 공격은 DNS와 웹 서버를 표적으로 삼는 경우가 많으며, IoT 봇넷의 수가 증가함에 따라 공격자는 엄청난 규모의 구축을 할 수 있게 되었습니다. 초당 17만 요청 공격.
  • 역사적으로 DDoS(분산 서비스 거부) 공격을 방어하는 기본 접근 방식은 사후 대응이었습니다. 공격에 대응하여 조직은 일반적으로 사이트와 서버에 대한 트래픽 급증의 영향을 완화하기 위해 콘텐츠 전송 네트워크 파트너의 지원을 구합니다. 그러나 SIEM을 사용하면 IP 주소 및 트래픽 동작의 갑작스러운 변화와 같은 조기 경고 신호를 감지할 수 있습니다.
    • 스니핑 및 도청: 공격자는 패킷 스니퍼 소프트웨어를 사용하여 서버와 클라이언트 사이에 흐르는 민감한 데이터를 가로채서 모니터링하고 캡처합니다. 도청의 경우 위협 행위자는 네트워크 사이에 흐르는 데이터를 듣습니다. 스니핑 공격과 유사하게 이 프로세스는 일반적으로 수동적이며 전체 데이터 패킷이 포함되지 않을 수 있습니다.

    #5. 규정 준수 지원

    도구를 갖추는 것은 공격 예방에 필수적입니다. 그러나 이러한 능력이 있다는 것을 미리 입증하는 것이 규제 준수의 핵심입니다.

    IT 네트워크 내의 다양한 호스트에서 데이터를 수동으로 컴파일하는 대신 SIEM은 프로세스를 자동화하여 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 필요한 시간을 줄이고 감사 프로세스를 간소화합니다. 또한 많은 SIEM 도구에는 내장된 기능이 탑재되어 있어 조직이 ISO 27001과 같은 특정 표준에 부합하는 제어 기능을 구현할 수 있습니다.

    SIEM의 다양한 이점은 조직을 최첨단 방어 시스템으로 재조정할 준비가 되어 있습니다. 그러나 기존 SIEM은 그 잠재력을 충분히 발휘하지 못했습니다. 복잡한 구성 요구 사항으로 인해 린 팀에 충족할 수 있는 것보다 더 많은 요구 사항이 적용되었습니다.

    차세대 SIEM으로 보안을 새로운 차원으로 끌어올리다

    차세대 SIEM의 이점은 네트워크에 대한 포괄적인 시각을 확보하면서도 엄청난 양의 정보에 압도당하지 않을 정도로 충분한 데이터를 수집하는 것 사이에서 행복한 중간 지점을 찾는 데 있습니다. Stellar Cyber에 내장된 AI 및 고급 분석 기능은 반응성이 뛰어나고 매우 투명한 기반을 제공하며, 개방형 아키텍처를 통해 플랫폼 위에서 개발이 더욱 가능해졌습니다. Stellar를 통해 맞춤형 및 통합된 부서 간 보안을 경험해 보세요. 차세대 SIEM 플랫폼.

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