LLM(대형 언어 모델)을 SIEM 도구에 통합하는 방법
- 주요 집 약 :
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LLM은 SIEM에 어떻게 통합되나요?
자연어 쿼리를 지원하고, 사건을 요약하며, 자동 분류를 지원합니다. -
보안 운영에 있어서 LLM이 왜 중요한가요?
그들은 복잡한 데이터를 직관적으로 해석하여 기술 장벽을 낮추고, 노이즈를 줄이며, 조사를 가속화합니다. -
SIEM에서 LLM의 실제 사용 사례는 무엇입니까?
사고 보고서를 자동으로 생성하고, 분석가의 질문에 응답하고, 위협 맥락을 연관시킵니다. -
보안학 분야 LLM의 한계는 무엇입니까?
환각과 관련 없는 반응을 피하기 위해서는 보호 장치, 맥락 검증, 조정이 필요합니다. -
Stellar Cyber는 플랫폼에서 LLM을 어떻게 활용합니까?
LLM을 통합하여 조사를 강화하고, 경고 요약을 제공하고, SOC에서 인간과 기계의 상호 작용을 개선합니다.
보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 도구는 아무리 광범위하고 복잡한 환경에서도 통찰력을 확보할 수 있는 검증된 방법을 제공합니다. SIEM은 네트워크의 모든 곳에서 로그 데이터를 수집하여 전체 인프라에 대한 중앙 집중식 뷰를 제공합니다. 이러한 가시성은 매우 중요하지만, 적절한 정보를 적절한 담당자에게 제공하는 것이 방어 체계에 병목 현상을 초래할 수 있습니다. 이 글에서는 사이버 보안 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)이 제공하는 새로운 가능성, 특히 SIEM 도구에 대해 살펴보겠습니다.
차세대 SIEM
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공격자들은 이미 중요 시스템에 대해 LLM을 사용하고 있습니다.
우리는 이미 GenAI가 어떻게 작동하는지 논의했습니다. 사회공학적 공격 변형, 그러나 공개적으로 사용 가능한 LLM은 다양한 다른 방법으로 지능형 위협 그룹을 지원하고 있습니다. 마이크로소프트의 최신 사이버 신호 보고서 러시아 군대의 정보 집단과 같은 그룹이 GenAI를 사용하여 정찰을 수행한 방법을 자세히 설명합니다.
Forest Blizzard라고 불리는 위협 그룹의 주요 초점 중 하나는 우크라이나에서 위성 및 레이더 기술을 탐색하는 것입니다. 여기에는 ChatGPT에 기술 청사진과 통신 프로토콜에 대한 설명을 제공하라는 요청이 포함되었습니다. 국가가 지원하는 다른 그룹도 비슷한 방식으로 OpenAI의 도구를 사용하는 것으로 관찰되었습니다. CCP가 지원하는 Salmon Typhoon은 이를 적극적으로 사용하여 유명인과 미국의 영향력에 대한 정보를 제공하고 있습니다. 기본적으로 LLM은 이미 위협 행위자의 인텔리전스 수집 툴킷의 일부가 되었습니다. 그들은 파일 조작과 같은 스크립팅 기술을 향상시키기 위해 LLM을 더욱 사용하고 있습니다.
SIEM의 LLM: 대규모 언어 모델이 적용되는 방법
1. 피싱 분석
통합 보안을 지원하는 보안 도구인 SIEM은 공격자가 최종 사용자를 대상으로 사용할 때 피싱 징후를 확증하는 데 도움이 될 수 있습니다. 공격이 완전히 실행되기 전에 의심되는 데이터 유출, 알려진 적대적인 호스트와의 통신 등 피싱 공격 시도 지표를 포착할 수 있습니다.
그러나 피싱 공격은 적시에 적절한 사용자에게 전달되는 올바른 메시지에 거의 전적으로 의존합니다. 언어 모델로서 LLM은 메시지의 의도를 분석하는 데 완벽하게 적합합니다. 첨부 파일이나 URL의 유효성을 평가하는 사전 점검 및 균형과 결합된 피싱 방지는 LLM의 지속적인 인기로 인해 큰 이점을 얻을 수 있는 보안 메커니즘 중 하나입니다. 이러한 LLM 덕분에 직원 교육도 개선을 기대할 수 있습니다. 보안 팀이 모의 공격에서 보다 현실적이고 적응력이 뛰어난 이메일, 음성 메일 및 SMS 메시지를 생성하도록 지원함으로써 직원은 짧은 시간 안에 실제 메시지를 탐지할 수 있습니다. 이러한 탐지 및 교육의 이중 접근 방식은 피싱 공격이 빠져나갈 위험을 크게 줄여줍니다.
2. 신속한 사고 분석
사이버 보안 사고는 언제든지 발생할 수 있으므로 보안 분석가가 신속하게 대응하여 그 영향을 억제하고 완화하는 것이 중요합니다. 공격자는 이미 LLM을 사용하여 소프트웨어와 시스템의 잠재적인 취약점을 이해하고 식별하고 있지만 동일한 접근 방식이 양방향으로 작동할 수 있습니다.
빠른 응답 속도가 필요한 순간에 빠른 개요를 통해 대기 중인 분석가는 더 넓은 퍼즐을 빠르게 맞출 수 있습니다. 이러한 LLM은 이상 탐지에 도움이 될 뿐만 아니라 보안 팀이 이러한 이상 현상을 조사하도록 안내합니다. 또한 비밀번호 재설정, 손상된 엔드포인트 격리 등 특정 사고에 대한 대응을 자동화하여 사고 대응 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
3. SIEM 도구 온보딩
분석가의 시간이 중요하다는 것은 새로운 SIEM 도구를 도입하고 경험을 쌓을 때 조직의 보안 상태에 특별한 주의와 주의가 필요하다는 것을 의미합니다. 분석가가 도구를 사용하여 능력을 최대한 발휘하는 데 아직 익숙하지 않은 경우에도 실현되지 않은 자세 향상이 필요합니다.
분석가가 도구의 복잡성을 파악하도록 기다리면서 유기적으로 분석하는 것은 가능하지만 확실히 가장 효율적인 방법은 아닙니다. 반대로, 오랜 도구 교육을 위해 일상적인 작업에서 분석가를 빼내는 것도 마찬가지로 비효율적입니다. 완벽한 중간 지점에 도달하면 액세스 가능한 LLM 기능을 새로운 SIEM 도구에 내장할 수 있습니다. 이 도구는 대체적이고 빠른 탐색, 통합 및 사용 방법을 제안하여 분석가가 실제로 필요할 때 기술 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.
4. 사고 대응 계획
사고 대응 계획(IRP)은 조직이 맬웨어 침입과 같은 다양한 오류로부터 복구하기 위해 취해야 하는 필수 단계를 간략하게 설명합니다. 이러한 계획은 종종 SOP(표준 운영 절차)를 사용하여 계정 보안이나 네트워크 장비 격리와 같은 특정 작업을 안내합니다. 그러나 많은 기업에서는 최신 SOP가 부족하거나 전혀 없어 스트레스가 심한 사고를 관리하기 위해 직원에게만 의존하고 있습니다.
LLM은 초기 IRP 초안 작성, 모범 사례 제안, 문서 격차 식별에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 또한 복잡한 보안 및 규정 준수 정보를 관련성이 높고 접근하기 쉬운 요약으로 변환하여 이해관계자의 참여를 지원하고 촉진할 수 있습니다. 이를 통해 의사 결정이 향상되고 직원이 위기 상황에서 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다.
LLM을 SIEM 도구에 통합함으로써 조직은 사이버 보안 태세를 개선하고 운영을 간소화하며 사고 대응 능력을 향상시켜 진화하는 위협에 더욱 잘 대비할 수 있습니다.
규정 준수 고려 사항
데이터 관리
로그 관리
로그 관리에는 컴퓨터 생성 로그 파일을 수집, 저장 및 분석하여 활동을 모니터링하고 검토하는 작업이 포함됩니다. 이는 SIEM 도구가 조직의 시스템을 분석하고 보호하는 방법의 기초입니다. 예를 들어, M-31-21과 같은 정부 지침에서는 이러한 로그를 최소 XNUMX년 동안 저장해야 한다고 규정합니다. 클라우드 LLM 플랫폼은 이미 사용자 요청 및 ID와 관련된 간소화된 데이터 캡처를 허용합니다. 그리고 SIEM 아키텍처는 이미 효율적인 로그 관리를 향해 성숙하고 있습니다., 비교적 로그가 많은 LLM이라도 SIEM 도구의 자동화된 로그 분석 덕분에 보안상의 이점을 나타냅니다.
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