AI SIEM: AI 기반 SIEM의 6가지 구성요소

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 여러 가지 걸림돌에 부딪혔습니다. 규칙 기반 SIEM은 경고를 확인하고 문제를 해결하기 위해 많은 수의 숙련된 직원이 필요합니다. 그러나 사이버 보안 분야는 고도로 숙련된 인력이 부족하여 위험할 정도로 얇게 펼쳐져 있습니다. 이미 훈련을 받고 현장에 있는 사람들에게 끊임없는 경고는 그들을 위험할 정도로 번아웃 직전으로 유지할 수 있습니다. AI 기반 SIEM이 데이터 수집 및 분석에 혁신적이기는 하지만 인간의 영향도 마찬가지로 중요합니다. 예를 들어, 팀원은 수동 에이전트 구현 및 데이터 분석의 시간 소모적인 작업에서 벗어날 수 있습니다. 자동화
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.


AI가 현재 겪고 있는 발전 속도는 더욱 낙관적인 이유입니다. 복잡한 규칙 세트와 위협 관리를 일반 영어로 번역할 수 있는 능력은 AI 기반 SIEM의 한 분야로, 현재 전체 산업을 위협하고 있는 지식 격차를 메우는 데 도움이 될 수 있습니다. 자세히 알아보려면 추가 정보를 알아보세요. 자동화된 SOC 기능 여기를 클릭해 문의해주세요.