EDR과 AI의 통합SIEM 완벽한 가시성을 위해
를 위해 Open XDR 그리고 AI 기반 SOC 효과를 거두려면 EDR의 날카로운 집중력과 AI의 광범위한 맥락이 필요합니다.SIEM엔드포인트 탐지 및 대응(EDR)은 기기에서 발생하는 위협을 즉시 식별하는 반면, AI는SIEM 네트워크 전체에서 오는 신호를 분석합니다. 이들을 통해 중견 기업이 효과적으로 관리할 수 있는 포괄적이고 다층적인 보안 시스템이 구축됩니다.
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중견기업 방어의 균열 확대
현대의 위협 환경은 복잡하고 끊임없이 변화합니다. 중견 기업들에게 이는 엄청난 과제입니다. 귀사의 인프라는 온프레미스 서버, 클라우드 서비스, 그리고 다양한 위치에서 접속하는 원격 직원들로 구성되어 있을 가능성이 높습니다. 이러한 분산 환경은 보안의 허점을 노리는 공격자들에게 수많은 진입점을 제공합니다. MITRE ATT&CK 프레임워크는 네트워크 내에서 수평적으로 이동하고 자격 증명을 오용하는 공격자의 수가 크게 증가하고 있음을 보여줍니다. 전체 보안 환경에 대한 통합된 관점이 없다면, 팀은 개별적인 경고에만 반응하게 되고, 결국 너무 늦을 때까지 더 광범위한 공격 캠페인을 놓치는 경우가 많습니다. 이러한 사후 대응적인 접근 방식은 비효율적이며 조직을 취약하게 만듭니다.
엔드포인트 탐지 및 대응만으로는 충분하지 않은 이유
EDR은 모든 보안 전략의 핵심 요소입니다. 노트북이나 서버와 같은 개별 엔드포인트에서 발생하는 위협을 식별하고 격리하는 데 탁월합니다. 예를 들어 악성 코드 실행이나 시스템 파일 변조 시도를 탐지할 수 있습니다. 하지만 EDR의 탐지 범위는 제한적입니다. 손상된 기기는 감지하지만 주변 네트워크 활동은 파악하지 못합니다. 공격자는 탈취한 인증 정보를 사용하여 노트북에서 중요 서버로 이동할 수 있지만, 초기 기기의 EDR은 이러한 수평 이동을 감지하지 못합니다. 이러한 한계로 인해 보안 분석가가 공격의 전체 범위를 파악하는 데 필요한 맥락 정보가 부족한 단일 지점 경보가 범람하게 됩니다. 분석가는 분산된 단서들을 조각조각 모아야 하므로 위협이 지속되는 동안 귀중한 시간을 낭비하게 됩니다.
전통적인 소음의 압도적인 소음 SIEM
전통적인 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM이러한 시스템은 네트워크 전반의 로그 데이터를 중앙 집중화하도록 설계되었습니다. 이론적으로는 보안 이벤트에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다. 그러나 실제로는 기존의 방식이 더 효과적입니다. SIEM보안팀이 규모가 작을 경우, 경고 시스템은 문제를 해결하기보다는 오히려 더 많은 문제를 야기하는 경우가 많습니다. 엄청난 양의 경고가 발생하는데, 그중 상당수는 오탐입니다. 분석가들은 수천 건의 알림을 일일이 검토하며 실제 위협과 단순한 이상 징후를 구분해야 합니다. 다른 국가에서 발생한 비정상적인 로그인은 실제 위협일까요, 아니면 단순히 휴가 중인 직원의 활동일까요? 고급 분석 도구가 없다면 이를 판단하기는 거의 불가능합니다. 이러한 지속적인 경고 피로는 소진으로 이어지고, 더 위험한 것은 실제 위협을 간과하게 만든다는 점입니다. 많은 조직에서 상당수의 조직이 실제 위협을 간과하고 있다고 보고합니다. SIEM 경고가 있어도 조사조차 되지 않습니다.
부적절한 보안으로 인한 급증하는 비즈니스 영향
보안 침해의 여파는 초기 사고를 훨씬 넘어섭니다. 예를 들어 랜섬웨어 공격은 급격히 증가하여 기업에 치명적인 영향을 미쳤습니다. 최근 자동차 대리점용 주요 소프트웨어 공급업체인 CDK Global에 대한 공격은 북미 전역의 수천 개 기업에 영향을 미치는 대규모 서비스 중단을 초래했습니다. 다운타임, 복구 작업, 그리고 평판 손상으로 인한 재정적 손실은 중견 기업에 심각한 타격을 줄 수 있습니다. 마찬가지로, Cl0p 랜섬웨어 그룹이 Cleo의 MFT 소프트웨어에 존재하는 제로데이 취약점을 악용하여 수백 개 기업에 영향을 미친 사건은 단 하나의 취약점이 얼마나 광범위한 결과를 초래할 수 있는지를 보여줍니다. 이러한 사례들은 단순한 탐지뿐만 아니라 포괄적인 가시성과 신속하고 조율된 대응을 제공하는 보안 전략의 필요성을 강조합니다.
랜섬웨어 피해자 급증: 1년 2024분기 대비 1년 2025분기
현대 공격 프레임워크에 대한 방어 매핑
견고한 보안 태세를 구축하려면 전략이 정립된 사이버 보안 프레임워크와 일치해야 합니다. 가장 중요한 두 가지 프레임워크는 NIST 제로 트러스트 아키텍처와 MITRE ATT&CK 프레임워크입니다. 이 프레임워크들은 최신 위협을 이해하고 완화하는 데 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 성공적인 방어는 여러 보안 계층, 특히 EDR(엔지니어링 장애 복구) 및 AI(인공지능)에서 얻은 신호를 통합하는 데 달려 있습니다.SIEM통합적이고 지능적인 시스템을 구축하기 위해서입니다.
통합 데이터를 통한 Zero Trust 원칙 준수
NIST SP 800-207에 정의된 제로 트러스트 아키텍처의 핵심 원칙은 "절대 신뢰하지 말고 항상 검증하라"입니다. 즉, 위치에 관계없이 어떤 사용자나 장치도 기본적으로 신뢰하지 않는다는 의미입니다. 이를 효과적으로 구현하려면 실시간 데이터를 기반으로 한 지속적인 검증이 필요합니다. 바로 이 부분에서 EDR과 AI의 결합이 중요한 역할을 합니다.SIEM EDR은 필수적인 요소가 됩니다. EDR은 엔드포인트에서 프로세스 실행, 레지스트리 변경, 네트워크 연결과 같은 세부적인 원격 측정 데이터를 제공합니다. AI-SIEM 네트워크 트래픽, ID 및 액세스 로그, 위협 인텔리전스 피드를 분석하여 더 넓은 맥락을 제공합니다. 이러한 두 가지 데이터 스트림을 중앙 플랫폼에 통합함으로써 Open XDR이를 통해 위험 기반의 동적 접근 제어 시스템을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, EDR이 사용자의 노트북에서 의심스러운 프로세스를 감지하면 AI가SIEM 이를 비정상적인 네트워크 트래픽 패턴과 연관시켜 해당 사용자의 민감한 애플리케이션 접근을 자동으로 제한할 수 있습니다.
MITRE ATT&CK를 사용한 공격 체인 추적
MITRE ATT&CK 프레임워크는 실제 관찰을 기반으로 한 공격자의 전술 및 기술에 대한 전 세계적으로 접근 가능한 지식 기반입니다. 이는 공격자의 작동 방식을 설명하고 이해하기 위한 공통 언어를 제공합니다. 보안 팀의 중요한 과제는 방어 역량을 이 프레임워크에 매핑하여 격차를 파악하는 것입니다. 통합 EDR 및 AI-SIEM 이 솔루션은 이러한 프로세스를 자동화합니다. 예를 들어 공격자는 초기 접근 권한을 얻기 위해 피싱 이메일(T1566: 피싱)을 보낼 수 있습니다. 엔드포인트에 접근한 후에는 PowerShell(T1059.001: PowerShell)을 사용하여 악성 명령을 실행하고 권한 상승(TA0004: 권한 상승)을 시도할 수 있습니다. EDR은 이러한 개별 행위를 탐지합니다. AI-SIEM 그런 다음 이러한 엔드포인트 이벤트를 공격자가 명령 및 제어 서버와 통신하는 것을 보여주는 네트워크 데이터(T1071: 애플리케이션 계층 프로토콜) 및 데이터 유출을 시도하는 것을 보여주는 데이터(T1048: 대체 프로토콜을 통한 데이터 유출)와 연관시킵니다. 통합 플랫폼은 이 전체 과정을 단일의 우선순위가 높은 사건으로 표시하여 팀이 전체 공격 과정을 파악하고 효과적으로 대응할 수 있도록 합니다.
중견 보안팀의 4가지 핵심 과제
중견기업은 고유한 보안 과제에 직면합니다. 대기업과 마찬가지로 정교한 공격자들의 표적이 되지만, 대기업만큼의 자원은 부족한 경우가 많습니다. 이러한 불균형은 단편적인 보안 접근 방식으로는 해결할 수 없는 몇 가지 핵심적인 문제를 야기합니다.
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과제 |
린 보안 팀에 미치는 영향 |
불가피한 결과 |
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경고 과부하 |
분석가들은 매일 다양한 도구에서 전송되는 수천 개의 저맥락 알림에 압도됩니다. |
심각한 위협은 소음 속에서 사라지기 때문에 감지가 실패하고 분석가는 소진됩니다. |
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만연한 사각지대 |
EDR은 엔드포인트를 인식하고, 기존 방식은... SIEM 네트워크는 볼 수 있지만, 전체적인 상황은 파악하지 못합니다. |
공격자는 감지되지 않은 채 시스템 간을 자유롭게 이동하며 보안 도구 간의 틈을 악용합니다. |
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복잡한 도구 확산 |
12개 이상의 별도 보안 콘솔을 관리하면 운영상의 비효율성이 발생합니다. |
사고 대응이 느리고 조율되지 않아 평균 대응 시간(MTTR)이 늘어납니다. |
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수동 준수 부담 |
MITRE ATT&CK와 같은 프레임워크를 사용하여 보안 효과와 규정 준수를 입증하려면 몇 주 동안 수동으로 데이터를 수집해야 합니다. |
보안팀은 보고 업무에 지쳐, 사전 위협 탐지에 할애할 시간이 부족합니다. |
솔루션 프레임워크: 통합 보안 플랫폼
이러한 문제에 대한 해답은 분산된 도구들의 집합에서 벗어나 통합 보안 플랫폼으로 나아가는 데 있습니다. Open XDR EDR과 AI를 통합하는 플랫폼SIEM 이 솔루션은 효율적인 팀 운영에 필요한 강력하면서도 관리하기 쉬운 종합적인 솔루션을 제공합니다.
1. 모든 곳에서 데이터를 수집하고 정규화합니다.
진정으로 통합된 플랫폼은 전체 IT 환경에서 데이터를 수집할 수 있어야 합니다. 여기에는 EDR 에이전트, 방화벽 로그, 클라우드 서비스 API, ID 공급자, 심지어 운영 기술(OT) 센서까지 포함됩니다. 핵심은 이러한 데이터를 OCSF(Open Cybersecurity Schema Framework)와 같은 공통 형식으로 정규화하는 것입니다. 이를 통해 데이터 사일로를 해소하고 공급업체 종속성을 해소하여 통합 과정에서 발생하는 어려움 없이 각 작업에 가장 적합한 도구를 사용할 수 있습니다. 유연한 데이터 수집 관련 페이지의 내부 링크를 통해 이 주제에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
2. 고충실도 탐지를 위한 다층 AI 적용
데이터가 중앙 집중화되고 정규화되면 다음 단계는 위협을 분석하는 것입니다. 바로 이 부분에서 인공지능이 판도를 바꿀 수 있습니다. 다층 AI 접근 방식은 각 작업에 대해 서로 다른 모델을 사용합니다. 지도 학습(Supervised Machine Learning)은 알려진 위협과 침해 지표를 식별할 수 있습니다. 비지도 학습(Unsupervised Machine Learning) 모델은 환경의 정상적인 동작을 기준으로 삼고 새로운 공격을 나타낼 수 있는 이상 징후를 탐지할 수 있습니다. GraphML 기술은 다양한 출처에서 발생한 관련 경고를 하나의 일관된 인시던트로 상호 연관시킬 수 있습니다. 이를 통해 대량의 원시 경고를 분석가에게 정확히 무슨 일이 발생했는지 알려주는, 관리 가능한 수준의 충실도 높은 인시던트 "스토리"로 변환합니다.
3. 보안 계층 전반의 대응 자동화
위협 탐지는 전투의 절반에 불과합니다. 통합 플랫폼은 자동화된 교차 계층 대응 조치를 지원합니다. 시스템이 위협을 탐지하면 사전 정의된 플레이북을 실행하여 위협을 억제할 수 있습니다. 예를 들어, EDR이 노트북에서 악성코드를 탐지하면 플랫폼은 자동으로 EDR 에이전트에게 호스트를 격리하고, ID 시스템에 사용자 액세스 토큰을 취소하고, 방화벽에 악성 명령 및 제어(C&C) IP 주소를 차단하도록 지시할 수 있습니다. 이 모든 작업은 사람의 개입 없이 몇 초 만에 완료되므로 공격자가 공격에 필요한 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
4. 지속적인 보안 보장
보안 제어가 효과적인지 어떻게 알 수 있을까요? 통합 플랫폼은 데이터 소스와 탐지 정보를 MITRE ATT&CK 프레임워크에 자동으로 매핑하여 지속적인 보안을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 보안 범위에 대한 실시간 히트맵을 제공하여 강점과 약점을 정확히 파악할 수 있습니다. 데이터 소스 손실의 영향을 시뮬레이션할 수도 있습니다. 방화벽 로그 예산이 삭감된다면 어떻게 될까요? 이를 통해 보안 투자에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 경영진은 보안 태세에 대한 명확하고 정량화된 증거를 확보할 수 있습니다.
심층 분석: 최근 침해 사례에서 얻은 교훈(2024~2025년)
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사건 |
간소화된 ATT&CK 경로 |
통합 EDR + AI는 어떻게 구현할까요?SIEM 도움이 되었을 텐데 |
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Okta 지원 시스템 침해 |
초기 액세스(T1078 - 유효한 계정) -> 자격 증명 액세스(T1555 - 비밀번호 저장소의 자격 증명) |
EDR은 계약자 기기에서 발생한 최초 자격 증명 도용을 감지했을 것입니다. AI-SIEM 이는 비정상적인 위치에서 발생한 비정상적인 API 호출과 즉시 연관지어, 고객 데이터에 접근하기 전에 계정을 잠그는 자동 대응 조치가 트리거되었을 것입니다. |
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CDK 글로벌 랜섬웨어 중단 |
영향(T1490 - 시스템 복구 방해) -> 영향(T1486 - 영향에 대한 데이터 암호화) |
인공지능-SIEM 수천 개의 딜러 시스템에서 동시에 디스크 암호화 활동이 급증하는 것을 감지했을 것입니다. 이는 광범위한 랜섬웨어 공격의 명확한 지표입니다. 이러한 활동은 EDR 경고와 연관되어, 공격자가 즉시 대응할 수 있도록 했을 것입니다. SOC 15,000개 딜러점의 운영이 완전히 마비되기 전에 네트워크 전체에 걸친 격리 조치를 실행하기 위해서입니다. |
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Cleo MFT 제로데이 익스플로잇 |
유출(T1048 - 대체 프로토콜을 통한 유출) -> 영향(T1486 - 영향을 위해 암호화된 데이터) |
인공지능-SIEM 네트워크 흐름 모니터링을 통해 MFT 서버에서 발생하는 대규모의 비정상적인 데이터 업로드 급증을 감지할 수 있었을 것입니다. 이는 동일 서버에서 비정상적인 프로세스 생성을 알리는 EDR 경고와 연관되어 있을 것입니다. 이러한 계층 간 감지를 통해 데이터 유출에 사용되는 특정 송신 포트를 차단하는 자동 대응 조치가 실행될 수 있습니다. |
CISO의 단계적 구현 로드맵
통합 보안 플랫폼 도입은 반드시 파괴적인 "전면 교체" 프로젝트가 될 필요는 없습니다. 단계적 접근 방식을 통해 시간이 지남에 따라 역량을 구축하고 각 단계에서 가치를 입증할 수 있습니다.
1단계: 기준 설정 및 우선순위 지정
- 1. 모든 자산 및 데이터 흐름 인벤토리: 자신이 가지고 있다는 사실조차 모르는 것을 보호할 수는 없습니다.
- 2. MITRE ATT&CK를 사용하여 격차 평가: 가장 위험한 보안 격차를 파악하기 위해 적용 범위 분석을 실행하세요.
- 3. 중요 시스템에 EDR 구축: 도메인 컨트롤러와 중요한 애플리케이션 서버와 같은 가장 귀중한 자산을 보호하는 것부터 시작하세요.
2단계: AI 활성화SIEM 더 넓은 맥락에서
- 1. 스트림 키 로그 소스: 방화벽, ID 공급자 및 클라우드 서비스에서 로그를 다음 위치로 전달하기 시작하세요. Open XDR 데이터 레이크.
- 2. 초기 사용 사례 정의: 측면 이동이나 데이터 유출을 식별하는 등 가장 중요한 탐지 요구 사항에 집중하세요.
- 3. AI 모델 훈련: 최소 30일 동안 비지도 머신 러닝 모델을 실행하여 정상 활동에 대한 견고한 기준선을 확립합니다.
3단계: 주요 대응 작업 자동화
- 1. 봉쇄 플레이북 개발: 호스트 격리 또는 사용자 계정 비활성화와 같은 일반적인 위협에 대한 자동 대응 조치를 정의합니다. 자세한 내용은 대응 플레이북 작성에 대한 내부 가이드를 참조하십시오.
- 2. IT 서비스 관리(ITSM)와 통합: 수동 개입이 필요한 사고에 대해 ITSM 시스템에서 티켓을 자동으로 생성합니다.
- 3. 퍼플 팀 연습을 실시하세요: 시뮬레이션된 공격을 통해 탐지 및 대응 역량을 정기적으로 테스트하세요.
4단계: 지속적인 최적화 및 개선
- 1. 분기별 갭 분석 수행: MITRE ATT&CK 적용 범위 분석을 다시 실행하여 개선 사항을 추적하고 새로운 차이점을 파악하세요.
- 2. Zero Trust 정책 개선: 플랫폼에서 얻은 통찰력을 활용하여 NIST 800-207에 맞춰진 출입 통제 정책을 강화하세요.
- 3. 효율성을 위한 조정: 거짓 양성률을 모니터링하고 탐지 규칙과 AI 모델 임계값을 조정하여 정확도를 높입니다.
자주 묻는 질문
질문: 기존 제품을 교체해야 하나요? SIEM 이 모델을 채택하시겠습니까?
아니요. 주요 이점은 다음과 같습니다. Open XDR 이 플랫폼의 가장 큰 장점은 기존 도구와의 통합 기능입니다. 현재 사용 중인 도구에서 알림과 로그를 전달하는 것부터 시작할 수 있습니다. SIEM 새로운 플랫폼으로 이전하면서 첨단 AI 및 자동화 기능을 통해 그 기능을 강화했습니다.
질문: 얼마나 많은 데이터를 저장해야 하며, 비용은 얼마입니까?
기업마다 다르지만, 일반적인 중견기업은 적극적인 분석을 위해 90일 분의 "핫" 데이터를, 규정 준수 및 포렌식 조사를 위해 최대 12개월 분의 "콜드" 데이터를 보관합니다. Amazon Security Lake와 같은 클라우드 기반 데이터 레이크는 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
질문: 이 플랫폼이 MFA 우회와 같은 최신 ID 기반 공격을 탐지하는 데 도움이 될 수 있나요?
네. 이는 통합 접근 방식이 탁월한 효과를 발휘하는 대표적인 사례입니다. EDR은 엔드포인트에 대한 무차별 대입 공격이나 자격 증명 탈취 공격의 징후를 감지할 수 있습니다. AI는SIEM 이를 ID 공급자로부터 발생하는 대량의 MFA 실패 경고와 연관시켜 공격자가 결국 유효한 자격 증명 하나로 성공하더라도 해당 활동을 잠재적인 MFA 우회 시도로 자동 표시할 수 있습니다.
C-Suite를 위한 주요 정보
- 1. 통합된 접근 방식은 침해 위험을 크게 줄여줍니다. 사각지대를 없애고 자동 대응을 활성화하면 심각한 피해가 발생하기 전에 위협을 억제할 수 있습니다.
- 2. 그것은 극적으로 개선됩니다 SOC 효율성. 경고 노이즈를 최대 80%까지 줄이면 분석가가 거짓 양성 결과를 추적하는 대신 사전 예방적이고 가치가 높은 작업에 집중할 수 있습니다.
- 3. 총소유비용이 낮아집니다. 단일 통합 플랫폼은 3년 동안 수십 개의 별도 보안 제품을 라이선싱하고 관리하고 유지하는 것보다 비용 효율성이 높습니다.
목표는 경쟁사를 돈이나 인력으로 압도하는 것이 아닙니다. 경쟁사를 능가하는 지능을 발휘하는 것입니다. EDR의 엔드포인트 정밀도와 AI 기반의 전사적 맥락을 결합함으로써,SIEM 통합된 것에 대하여 Open XDR 이 플랫폼을 통해 보안팀은 최신 위협에 효과적으로 대응하는 데 필요한 가시성과 자동화 기능을 확보할 수 있습니다. 그 결과, 위협 차단 속도가 빨라지고 운영 비용이 절감되며, 이사회에 자신 있게 보고할 수 있는 탄력적인 보안 태세를 구축할 수 있습니다.
