NDR의 상위 9가지 사용 사례
NDR(네트워크 탐지 및 대응)은 네트워크 트래픽 내의 위협 데이터에 초점을 맞춘 사이버 보안 도구입니다. NDR은 행동 분석, AI, 기계 학습과 같은 고급 기술을 활용하여 기존 서명 기반 접근 방식을 뛰어넘는 이상 현상과 잠재적인 보안 침해를 식별할 수 있습니다. NDR은 심층적인 네트워크 가시성, 실시간 위협 탐지 및 자동화된 대응 기능을 제공하여 기존 보안 조치를 강화하며 현대 사이버 보안 전략의 필수 구성 요소입니다.
에 대한 자세한 내용을 보려면 NDR이 무엇인가요?, NDR 소개를 참조하세요. 이 문서에서는 맬웨어 및 랜섬웨어 식별, 불법 명령 및 제어 방지, 데이터 유출 및 보안 기술 스택 통합에 걸친 주요 NDR 사용 사례를 다룹니다.
조직에 네트워크 탐지 및 대응이 필요한 이유
NDR 솔루션은 네트워크를 시각화하고 방어하는 데 중요한 역할을 합니다. 사이버 위협이 장치, 서버 및 애플리케이션의 연결 파이버를 점점 더 공격하는 시대에 NDR은 개별 애플리케이션 로그를 넘어 볼 수 있습니다. 이를 통해 방화벽 및 바이러스 백신 소프트웨어와 같은 기존 보안 조치를 우회하는 네트워크 이상, 무단 침입 및 기타 사이버 위협을 감지하고 대응할 수 있습니다.
NDR은 기본적으로 고급 분석, 기계 학습 및 위협 인텔리전스를 활용하여 네트워크 트래픽을 모니터링합니다. 이를 통해 침해 또는 진행 중인 공격을 나타낼 수 있는 의심스러운 활동을 식별할 수 있습니다. 알려진 위협 서명에 의존하는 기존 보안 도구와 달리 NDR 솔루션은 새로운 위협이나 진화하는 위협을 찾아내는 데 능숙합니다. 이는 공격자가 탐지를 회피하기 위해 지속적으로 전술을 수정하는 상황에서 매우 중요합니다.
NDR 솔루션의 강점은 네트워크 활동에 대한 실시간 가시성을 제공하는 능력에 있습니다. 네트워크 트래픽을 지속적으로 분석하여 비정상적인 데이터 흐름이나 알려진 악성 IP와의 통신 등 손상을 의미할 수 있는 이상 현상을 탐지합니다. 위협이 식별되면 NDR 시스템은 영향을 받는 시스템을 격리하는 등의 대응을 자동으로 시작하여 공격 확산을 방지할 수 있습니다.
기업 환경에서 NDR 솔루션을 효과적으로 배포하는 방법, 특히 다른 보안 도구와 함께 사용하는 방법에 관심이 있는 분들을 위해 이 글을 작성했습니다. SIEM이 자료는 현대 사이버 보안 환경에서 NDR의 이점과 실제 적용 사례에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
9 NDR 사용 사례
네트워크 탐지 및 대응(NDR)은 현대 사이버 보안의 필수적인 측면으로, 조직에 광범위한 사이버 위협에 대한 강력한 방어를 제공합니다. NDR 솔루션은 네트워크 트래픽을 분석하여 잠재적 침해 또는 공격을 나타내는 이상을 탐지하고 대응하여 조직의 보안 태세를 강화합니다.
NDR 사용 사례의 최종 목록은 다음과 같습니다.
#1. 측면 움직임 감지
측면 이동은 공격자가 초기 진입을 확보한 후 은밀하게 네트워크를 통과하는 전략을 말합니다. 이는 기존의 대시 앤 그랩(Dash-and-Grab) 접근 방식보다 더 발전된 방식으로 탐지를 회피하면서 특정 자산이나 데이터를 찾을 수 있는 경우가 많습니다. 이 전술에는 침투 후 결정적인 조치를 취하기 전에 인프라의 취약점 악용, 도난당한 자격 증명 사용, 때로는 입찰 시간(아마도 몇 달)과 같은 고급 방법이 포함됩니다.
공격 표면을 인식하는 것은 측면 이동을 감지하는 데 있어 중요한 초기 단계입니다. NDR 솔루션은 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하고 분석하여 일반적인 트래픽 패턴의 기준을 설정할 수 있도록 해줍니다. 이 기준 덕분에 비정상적인 데이터 흐름이나 네트워크의 민감한 영역에 대한 액세스 요청과 같은 네트워크 이상 현상을 감지할 수 있습니다. 이는 애플리케이션 로그에 의심스러운 액세스가 나타나기 훨씬 전에 나타나는 측면 이동의 지표일 수 있습니다. 이러한 즉각적인 통찰력은 네트워크 내에서 공격 확산을 제한하는 데 중요합니다. 의심스러운 활동이 감지되면 NDR 시스템은 자동으로 대응을 시작할 수 있습니다. 이는 보안 담당자에게 경고하는 것부터 영향을 받는 네트워크 세그먼트를 자동으로 격리하여 침해를 억제하는 것까지 다양합니다.
위반이 발생한 경우 NDR 도구는 사건을 조사할 수 있는 풍부한 포렌식 기능을 제공합니다. 여기에는 공격자의 움직임과 방법을 추적하는 것이 포함되며, 이는 보안 조치를 개선하고 향후 침해를 방지하는 데 필수적입니다.
#2. 손상된 자격 증명
자격 증명이 유출되면 평소와 다른 방식으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 평소와 다른 시간에, 다른 위치에서, 또는 비정상적으로 높은 빈도로 데이터나 시스템에 접근하는 경우입니다. 이러한 이상 징후는 다른 행동 지표와 상호 참조하여 위험 가능성을 판단할 수 있습니다. NDR의 행동 분석 기능은 조직의 일반적인 사용자 행동 패턴에 맞춰 모델을 조정하기 때문에 이러한 분석이 가능합니다. NDR은 다른 보안 시스템과의 통합을 통해 이러한 분석을 더욱 효과적으로 수행할 수 있도록 지원합니다. SIEM (보안 정보 및 이벤트 관리)와 IAM(신원 및 접근 관리)을 활용하면 이상 징후에 대한 더욱 포괄적인 이해를 구축할 수 있습니다.
고위험 자격 증명 사용이 식별되면 NDR과 IAM 시스템의 통합을 통해 공격이 종료되는 것을 방지하고 자격 증명을 전환하여 최종 사용자가 공격보다 앞서도록 할 수 있습니다.
#삼. 랜섬웨어 공격 완화
랜섬웨어 침투 프로세스에서는 공격자가 네트워크의 취약점을 악용하여 컴퓨터와 서버에 액세스합니다. 랜섬웨어가 네트워크에 침투하면 시계가 똑딱거리기 시작합니다. 이처럼 시간에 민감한 상황에서 랜섬웨어가 대량의 데이터를 되돌릴 수 없게 암호화할 때까지 몇 시간밖에 남지 않았습니다. 역사적으로 랜섬웨어와의 전쟁은 예측 가능한 방식으로 전개되었습니다. 공격자는 새로운 맬웨어를 개발하여 배포하고, 보안 팀은 이 특이한 활동을 감지하여 공격 후 포렌식에서 영향을 받은 파일을 격리하며, 유사한 공격이 다시 발생하지 않도록 새로운 방화벽 정책을 만듭니다. 때로는 영향을 받은 당사자가 신속하게 조치를 취하여 피해를 완화하지만 관련 직원에게 상당한 부담을 주지 않고는 불가능합니다. NDR 기능은 랜섬웨어의 조기 징후를 감지하는 데 도움이 되므로 조직이 공격이 대량 암호화 단계에 도달하기 전에 대응하고 페이로드 배포를 방지할 수 있습니다.
#4. 내부자 위협 식별
내부자 위협은 기존 방화벽과 침입 탐지 시스템(IDS) 우회의 주요 위협 요소였습니다. 합법적인 사용자와 서비스를 사칭하는 공격자들은 시그니처 기반 탐지 방식을 피할 만큼 숙련된 경험을 갖추고 있으며, 오늘날 가장 성공적인 위협 행위자들 중 하나입니다. 다행히 이러한 위협조차도 네트워크 탐지 및 대응(NDR) 시스템을 우회할 가능성은 낮습니다. NDR은 공격자가 완전히 회피하기 어려운 특정 네트워크 동작을 식별할 수 있기 때문입니다.
더욱이 NDR은 단순한 규칙 기반 탐지를 넘어섭니다. 머신러닝은 네트워크 내 엔티티 동작을 지속적으로 분석하고 모델링할 수 있도록 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 NDR은 기존 공격 방식과 유사한 모든 것을 맥락적으로 감지할 수 있습니다. 결과적으로, 정상으로 보이는 프로세스조차도 비정상적인 특성을 보일 경우 정밀 조사 대상이 되고 플래그가 지정될 수 있습니다.
그러나 모든 머신 러닝 시스템이 똑같이 효과적인 것은 아니라는 점을 알아두는 것이 중요합니다. 머신 러닝 모델을 실행하는 데 있어 속도와 확장성을 위해 클라우드를 활용하는 시스템은 일반적으로 더 제한된 로컬 컴퓨팅 리소스에 의존하는 시스템보다 상당한 우위를 점합니다. 이러한 차이는 정교한 사이버 위협을 탐지하는 효율성과 효과에 중요할 수 있습니다.
#5. 악성코드 탐지
오늘날의 맬웨어가 취하는 다양한 접근 방식은 이를 방어하는 데 어려움을 겪는 부분 중 하나입니다. 예를 들어, 최상위 도메인을 사용하는 것은 공격자가 적법한 상대의 바다에 섞일 수 있는 능력을 완벽하게 보여줍니다. NDR 솔루션은 맬웨어의 위험한 외관 뒤를 엿볼 수 있는 방법을 제공합니다. 여러 기계 분석 엔진을 사용하는 NDR의 다각적 접근 방식은 이전에 TTP(전술, 기술 및 절차)를 확립하는 동시에 심층적인 네트워크 패킷 검사 및 메타데이터 비교도 수행합니다.
#6. 피싱 공격 탐지
#7. 명령 및 제어(C2) 통신 탐지
C2 통신은 손상된 시스템이 추가 명령을 받거나 데이터를 유출하기 위해 공격자가 제어하는 서버와 통신할 때 발생합니다. NDR은 경계를 벗어난 네트워크 미러 포트 및 가상 탭을 통해 알려진 C2 노드와의 통신을 식별합니다. NDR은 네트워크 통신을 수동적으로 캡처함으로써 공격자가 덜 익은 장치 보호 노력을 활용하기 전에 데이터 흐름 패턴의 갑작스러운 변화를 식별하고, 새롭거나 예상치 못한 통신 채널을 찾아내고, 불규칙한 데이터 암호화 시도를 포착할 수 있습니다.
이 분석은 C2 통신의 알려진 특성(예: 특정 데이터 패킷 크기, 타이밍 간격 또는 프로토콜 이상)도 고려할 뿐만 아니라 일부 NDR 솔루션은 C2 통신 징후가 있는지 암호화된 트래픽을 해독하고 검사할 수도 있습니다. 이를 통해 자신의 활동을 숨기기 위해 암호화를 사용하는 지능형 공격자도 식별할 수 있습니다.
#8. 데이터 유출 방지
NDR 시스템은 행동 분석을 사용하여 네트워크 내의 일반적인 데이터 이동 패턴을 이해합니다. 사용자가 평소에는 하지 않던 데이터에 액세스하고 전송하는 등 예상치 못한 동작이 발생하면 경고가 트리거될 수 있습니다. 데이터 환경에 대한 이러한 적응형 이해 덕분에 NDR 시스템은 데이터가 부적절하게 이동되고 있음을 나타내는 패턴을 감지할 수 있습니다. 이러한 패턴은 정상보다 큰 데이터 전송, 외부 대상으로의 비정상적인 데이터 흐름, 홀수 시간 트래픽의 콜라주일 수 있습니다.
잠재적인 데이터 유출이 감지되면 NDR 시스템은 위협을 완화하기 위한 대응을 자동으로 시작할 수 있습니다. 여기에는 전송 차단, 영향을 받는 네트워크 세그먼트 격리 또는 보안 담당자에게 경고가 포함될 수 있습니다.
#9. 보안 스택 통합
NDR 솔루션은 방화벽, IPS 등 다른 보안 도구와 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. SIEM 이러한 시스템들을 통합함으로써 데이터와 인사이트를 공유하여 더욱 통합된 보안 태세를 구축할 수 있습니다. 결과적으로 조직은 네트워크 전반의 보안 이벤트를 보다 포괄적으로 파악할 수 있으며, 여러 개의 분산된 모니터링 도구를 사용할 필요가 없어집니다.
보다 간단한 보안 관리와 더불어, NDR의 고급 분석은 그렇지 않으면 별도의 도구가 필요한 역할을 맡을 수 있습니다. 네트워크 트래픽과 동작에 대한 정교한 분석을 제공하여 여러 개의 덜 발전된 시스템에 대한 의존도를 줄입니다. 현장 도구의 수를 줄이는 것이 필요하지만, NDR 솔루션은 확장 가능하고 적응력이 뛰어나 조직과 함께 성장하고 변화하는 보안 요구 사항에 적응할 수 있습니다. 이러한 확장성 덕분에 기업이 확장됨에 따라 스택에 새로운 보안 도구를 지속적으로 추가할 필요성이 줄어듭니다.
NDR은 다른 보안 도구를 통합 및 강화하고, 중앙 집중식 제어를 제공하고, 다양한 보안 기능을 자동화함으로써 기업 보안 스택을 효과적으로 통합하여 보다 간소화되고 효과적인 사이버 보안 운영을 제공합니다.
자동화 기반 네트워크 탐지 및 대응
Stellar Cyber의 솔루션은 사이버 보안 분야에서 두드러지며, 고속으로 중요한 위협을 해결하도록 설계된 강력한 NDR 기능 세트를 제공합니다. 당사 플랫폼은 실시간 탐지 및 대응에 탁월하여 고급 분석, AI 및 머신 러닝의 힘을 활용하여 네트워크 트래픽을 모니터링하고 의심스러운 활동을 식별합니다. 물리적 및 가상 센서는 심층 패킷 검사 및 AI 기반 침입 탐지 기능을 제공할 뿐만 아니라 제로데이 공격 분석을 위한 샌드박스도 제공합니다. 이러한 센서는 기술 스택에 이미 있는 솔루션 주변에 원활하게 슬롯을 맞추는 동시에 이전의 약점을 강화합니다.
당사의 플랫폼이 어떻게 네트워크 방어를 강화하고 보안 운영을 간소화하며 최고 수준의 사이버 보안과 함께 마음의 평화를 제공할 수 있는지 알아보세요. 네트워크 보안을 재정의하는 데 동참하고 보다 안전한 미래를 향한 적극적인 조치를 취하려면 당사에 대해 자세히 알아보세요. NDR 플랫폼 기능.
