당신의 업적을 더욱 빛내야 할 7가지 이유 SIEM (교체하는 대신에)
유산 SIEM핵심 기업 보안 운영을 담당하는 업체들은 오늘날의 빠른 위협 속도, 클라우드 네이티브 환경, 그리고 분석가들이 정보의 홍수에 허덕이게 만드는 엄청난 양의 경고에 직면하고 있습니다. 비용이 많이 들고 시스템 전체를 교체하는 파괴적인 프로젝트를 감수하기보다는, SIEM 증강은 현대화를 향한 더 빠른 경로를 제공합니다. Open XDR 탐지 정확도를 높이고, 가시성을 확장하며, 경보 피로도를 줄이는 동시에 기존 인프라 투자를 보호하는 플랫폼입니다.
너의 SIEM 로그를 성실하게 수집하고 규정 준수 요건을 충족합니다. 하지만 최신 위협을 막을 수 있을까요? 보안 설계자들이 직면한 불편한 진실은 레거시 시스템이 SIEM 경계 기반 방어를 위해 설계된 플랫폼은 클라우드 구성 오류, 신원 취약점 및 운영 기술 사각지대를 악용하는 공격자에게는 효과적이지 않습니다. 중견 기업의 보안 팀은 제한된 예산으로 엔터프라이즈급 위협에 직면하고 있으므로, 기존 시스템을 보강할지 교체할지 결정하는 것이 특히 중요합니다.
국가 공공 데이터 유출 사고는 2024년 한 해 동안 2.9억 건의 기록을 노출시킬 가능성이 있습니다. 체인지 헬스케어(Change Healthcare)의 랜섬웨어 공격은 의료 서비스를 마비시켜 1억 건 이상의 환자 기록에 영향을 미쳤습니다. 2025년 6월 발생한 대규모 인증 정보 유출 사고는 수년간의 정보 탈취 악성코드 캠페인을 통해 수집된 160억 건의 로그인 인증 정보를 노출시켰습니다. 이러한 사고들은 기존 보안 방식의 근본적인 취약점을 드러내는 공통적인 특징을 공유합니다.
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현대화에 있어 교체보다 증강이 더 나은 이유는 무엇일까요? SIEM
언제 SIEM 장비가 노후화되면 교체가 필요하다는 것이 일반적인 통념입니다. 하지만 그렇게 하면 6개월이라는 짧은 기간 내에 설치가 완료되고, 운영에 차질이 생기며, 투자 수익(ROI)이 지연될 수 있습니다. SIEM 증강은 기존 플랫폼을 제거하는 대신 확장하는 방식으로 다른 접근 방식을 취합니다.
경제적 논리는 예산 제약 하에 운영되는 조직들에게 매우 설득력 있는 근거가 됩니다. (완전판) SIEM 기존 시스템을 교체하려면 데이터 마이그레이션, 상관 관계 규칙 재구축, 분석가 재교육에 수개월이 소요되며, 이 과정에서 보안 모니터링이 저하됩니다. 반면, 시스템 증강은 기존 규칙 및 워크플로에 내재된 조직 지식을 보존하면서 기존 플랫폼으로는 제공할 수 없는 기능을 추가합니다.
전통적 SIEM기존 플랫폼들은 로그 집계 및 규정 준수 보고에는 탁월하지만, 하이브리드 환경 전반에 걸친 실시간 위협 상관관계 분석에는 약점을 보입니다. 그렇다면 잘 작동하는 것을 왜 버려야 할까요? 증강 전략은 차세대 플랫폼을 기존 플랫폼과 함께 활용하는 것을 목표로 합니다. SIEM이를 통해 각 계층이 최적의 기능을 수행할 수 있도록 하며, 최신 계층은 고급 위협 탐지, 자동 분류 및 도메인 간 상관 관계 처리를 담당합니다.
증강 전략을 구현하는 조직들은 즉각적인 운영 개선을 보고하고 있습니다. 한 지방 자치 단체 보안팀은 Stellar Cyber의 증강 접근 방식을 통해 비용을 50% 절감하고 중요 정보를 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 처리하자 Splunk를 완전히 교체했습니다. 이러한 전환은 증강으로 시작되었으며, 완전한 마이그레이션 이전에도 그 가치를 입증했습니다.
최고의 7가지 SIEM 증강 이유
1. AI 기반 알림 분류로 분석가의 번아웃 해소
경고 피로는 보안 운영 센터의 조용한 살인자입니다. 분석가들은 매일 수천 건의 알림에 직면하며, 오탐률은 종종 40%를 넘습니다. 기존 방식은 이러한 문제를 해결하지 못합니다. SIEM이러한 시스템은 환경별 특성에 맞춰 조정할 수 없거나 실제 위협과 운영상의 이상 현상을 구분할 수 없는 경직된 규칙에 기반하여 경고를 생성합니다.
분석가들이 아무런 성과도 없는 경보를 검증하는 데 얼마나 많은 시간을 낭비하고 있을까요? 연구에 따르면 보안 팀은 데이터 양 증가로 인해 발생하는 가치가 낮은 경보를 추적하는 데 거의 30%의 시간을 소비합니다. 이러한 운영상의 부담은 분석가들이 근무 시간 중 15번째 오탐지를 조사하는 동안 실제 위협이 간과되는 위험한 틈을 만듭니다.
AI 기반 분류는 여러 상황적 요소를 적용하는 자동화된 위험 점수를 통해 이러한 방정식을 변형합니다. 머신러닝 모델은 자산 중요도, 사용자 행동 패턴, 위협 인텔리전스 지표 및 환경적 맥락을 분석하여 복합 위험 점수를 생성합니다. 2024년, 다중 인증(MFA)이 없는 단일 서버를 악용한 Change Healthcare 공격은 분석가가 노이즈에 묻힌 중요한 경보를 놓칠 때 발생하는 허점을 공격자가 어떻게 공략하는지 보여줍니다.
Stellar Cyber의 다계층 AI는 알려진 위협 패턴에 기반하여 학습된 지도 학습 머신러닝과 네트워크 및 사용자 행동의 통계적 이상을 식별하는 비지도 학습 알고리즘을 모두 활용합니다. 이러한 이중 접근 방식은 문서화된 위협과 이전에 알려지지 않은 공격 방법 모두에 대한 포괄적인 보호를 보장합니다. 주요 구현 사례에서는 효과적인 자동 분류를 통해 분석가의 업무 부하를 80~90% 줄이는 것으로 보고됩니다.
분류 프로세스는 자동 강화(enrichment)로 시작하여 내부 및 외부 데이터 소스에서 보안 이벤트에 대한 추가 컨텍스트를 수집합니다. 이러한 강화에는 사용자 신원 정보, 자산 취약성 데이터, 네트워크 토폴로지 세부 정보, 그리고 최근 위협 인텔리전스 업데이트가 포함됩니다. 행동 분석 엔진은 현재 활동을 사용자, 기기 및 애플리케이션에 대해 확립된 기준과 비교합니다.
2. 자동화된 사례 상관관계 분석으로 공격 내러티브 연결
전통적 SIEM경고는 개별 이벤트로 표시됩니다. 분석가는 여러 콘솔과 데이터 소스에서 발생하는 이벤트를 상호 연관시켜 공격 타임라인을 수동으로 구성합니다. 이러한 단편적인 접근 방식은 위협 식별을 지연시키고, 정교한 공격자가 방어자가 전체 범위를 파악하기 전에 목표를 달성하도록 허용합니다.
GraphML 기반 상관관계 AI는 보안 플랫폼이 겉보기에 무관해 보이는 보안 이벤트 간의 관계를 파악하는 방식에 근본적인 변화를 가져옵니다. 상관관계 엔진은 분석가에게 수천 개의 개별 알림을 제공하는 대신, 관련 데이터 포인트를 자동으로 조합하여 공격 내러티브를 드러내는 포괄적인 사고를 생성합니다.
2024년 솔트 타이푼 캠페인은 공격자들이 정교한 다중 벡터 공격을 통해 미국 통신 회사 9곳을 침해함으로써 통합 취약점을 어떻게 악용하는지 보여주었습니다. SIEM공격자들이 서로 다른 공격 단계에 걸쳐 활동을 연관시키는 데 어려움을 겪기 때문에, 위협 행위자들은 장기간 탐지되지 않고 활동할 수 있습니다.
Stellar Cyber의 접근 방식은 GraphML 기술을 사용하여 속성, 시간 및 행동적 유사성을 통해 관계를 식별합니다. 이 AI는 실제 데이터를 기반으로 학습되며 운영 노출에 따라 지속적으로 개선됩니다. 이 시스템은 분석가의 업무량을 획기적으로 줄여 하루에 수천 건의 알림을 수백 건의 관리 가능한 사례로 전환할 수 있습니다.
상관관계가 왜 그렇게 중요할까요? MITRE ATT&CK 프레임워크는 14가지 전술 범주에 걸쳐 200개 이상의 공격 기법을 문서화합니다. 효과적인 방어를 위해서는 여러 기법과 인프라 계층에 걸친 패턴을 탐지해야 합니다. 2025년 3월 세파 은행 공격은 공격자들이 목표를 달성하기 위해 여러 ATT&CK 기법을 어떻게 결합하는지 보여주었습니다. 위협 행위자들은 초기 접근 방식을 사용하여 거점을 확보하고, 자격 증명 수집 기법을 사용하여 권한을 확대하고, 데이터 유출 전술을 사용하여 4,200만 개의 고객 기록을 훔쳤습니다.
상관관계 AI는 툴의 무분별한 확산과 경보 피로를 해소하여 소규모 보안 팀이 직면한 주요 과제를 해결합니다. 위협 인텔리전스가 보안 운영 플랫폼의 통합 구성 요소로 작동하면 분석가는 여러 툴을 전환하거나 서로 다른 소스의 데이터를 상관관계 분석하지 않고도 관련 컨텍스트에 즉시 접근할 수 있습니다.
3. 클라우드, OT 및 ID 도메인 전반에 걸친 확장된 가시성
유산 SIEM 이러한 아키텍처는 온프레미스 경계 보안 모델을 위해 설계되었습니다. 지능형 필터링 없이 엄청난 양의 로그 데이터를 수집하며, 처리 엔진은 클라우드 네이티브 환경, 운영 기술 시스템 및 ID 인프라 전반에 걸친 실시간 분석 요구 사항을 처리하는 데 어려움을 겪습니다.
보안팀은 특정 위협에 대응하는 포인트 솔루션을 구축합니다. EDR은 엔드포인트를 보호하고, 네트워크 보안은 트래픽 흐름을 모니터링하며, 클라우드 보안 플랫폼은 가상 인프라를 보호합니다. ID 관리 시스템은 접근 권한을 제어합니다. 각 도구는 독립적으로 작동합니다. 공격자는 이러한 방어 계층 사이의 틈새를 악용합니다.
데이터센터 경계에서 가시성이 차단되면 어떻게 될까요? 2021년 콜로니얼 파이프라인 공격은 IT 인프라를 노리는 랜섬웨어가 미국 동부 전역의 연료 공급을 마비시켜 주요 에너지 운영을 완전히 마비시킬 수 있음을 보여주었습니다. 이 공격이 성공할 수 있었던 부분적인 이유는 운영 환경(OT)에 기업 보안 운영과 통합된 적절한 보안 모니터링이 부족했기 때문입니다.
클라우드 환경은 리소스가 동적으로 확장되고 구성이 끊임없이 변경되므로 지속적인 모니터링이 필요합니다. 기존 보안 모니터링은 예약된 검사와 정기적인 로그 분석을 기반으로 운영됩니다. 클라우드 가시성은 전체 멀티 클라우드 환경의 모든 클라우드 자산, 활동 및 연결에 대한 실시간 통찰력을 포함합니다.
IT/OT 융합은 기술적 호환성을 훨씬 넘어서는 통합 과제를 야기합니다. 시스템 수명 주기만 생각해 보세요. IT 부서는 하드웨어를 3~5년마다 교체하는 반면, OT 장비는 보통 15~25년 동안 작동합니다. 패치 적용 일정도 이러한 차이를 반영합니다. IT 부서는 매달 보안 업데이트를 적용하는 반면, OT 시스템은 계획된 유지 관리 기간에만 업데이트를 받습니다.
스텔라 사이버 Open XDR 이 플랫폼은 다양한 소스의 데이터를 표준화하고 AI 기반 분석을 적용하여 전체 공격 표면에서 위협을 탐지함으로써 이러한 가시성 격차를 해소합니다. 플랫폼의 Interflow 데이터 모델을 통해 IT 및 보안 도구는 공통 언어를 사용하여 통신할 수 있으므로 위협 발생 위치에 관계없이 모든 위협을 탐지하고 대응할 수 있습니다.
네트워크 탐지 및 대응 기능은 다양한 소스에서 수집된 원시 패킷 캡처, 차세대 방화벽(NGFW) 로그, NetFlow 및 IPFix 데이터를 결합하여 탁월한 가시성을 제공합니다. 여기에는 물리적 및 가상 스위치, 컨테이너, 서버 및 퍼블릭 클라우드 환경이 포함됩니다. 인공지능(AI)의 적용은 다음과 같습니다. SIEM 네트워크의 사각지대를 신속하게 찾아내고 접근하기 어려운 환경에서 보안 로그를 추출합니다.
신원 기반 위협은 점점 증가하는 공격 벡터입니다. Verizon의 2024년 및 2025년 DBIR 보고서에 따르면 현재 침해 사고의 70%가 도난당한 자격 증명에서 시작됩니다. 신원 위협 탐지 및 대응(DBIR)ITDR이러한 기능은 사용자 행동을 모니터링하고, 비정상적인 활동을 감지하며, 기존 경계 방어를 우회하는 신원 기반 공격에 대응할 수 있도록 합니다.
4. 위협 인텔리전스 강화로 즉각적인 맥락 파악
원시 보안 이벤트는 신속한 의사 결정에 필요한 맥락을 제공하지 않습니다. 경보가 발생하면 분석가는 위협의 정당성을 판단하기 위해 IP 주소, 도메인, 파일 해시, 사용자 행동을 수동으로 조사해야 합니다. 이러한 조사 오버헤드는 대응 시간을 지연시키고 분석가의 귀중한 관심을 소모시킵니다.
보안팀은 매일 35,000개 이상의 새로운 악성코드 샘플에 노출됩니다. 국가 기반 공격자들은 기존의 보안 통제 수단을 우회하도록 특별히 설계된 제로데이 공격을 감행합니다. 2024년 국가 공공 데이터 유출 사고는 2.9억 건의 기록을 노출시켰을 가능성이 있으며, 이는 공격자들이 위협 가시성의 허점을 어떻게 체계적으로 악용하는지를 보여줍니다.
데이터 강화는 이벤트 및 비이벤트 상황 정보를 추가하여 원시 보안 데이터에 실행 가능한 인텔리전스를 제공합니다. 보안 이벤트는 사용자 디렉터리, 자산 인벤토리 도구, 지리적 위치 도구, 타사 위협 인텔리전스 데이터베이스 및 기타 여러 소스의 상황 정보로 강화될 수 있습니다.
Stellar Cyber의 위협 인텔리전스 플랫폼은 Proofpoint, DHS, OTX, OpenPhish, PhishTank를 포함한 상용, 오픈소스, 정부 기관 및 독점 위협 인텔리전스 피드를 원활하게 통합합니다. 이러한 통합은 탐지된 활동과 알려진 공격 패턴 및 침해 지표의 상관관계를 분석하여 탐지 및 대응 역량을 강화합니다.
실시간 정보 보강을 통해 위협 탐지 성능이 크게 향상됩니다. 비즈니스 및 위협 인텔리전스 컨텍스트를 활용하여 탐지 분석을 강화하고 탐지 정확도를 높일 수 있습니다. SIEM위협을 식별하는 능력이 뛰어납니다. 또한 위협의 위험 점수를 높여 위험도가 높은 위협을 우선적으로 조사할 수 있습니다.
위협 탐지 및 사고 대응 시, 강화를 통해 제공되는 추가적인 맥락 정보는 신속한 조사 및 조치를 가능하게 합니다. 예를 들어, 위협 인텔리전스 피드의 추가적인 맥락 정보를 통해 이메일 첨부 파일을 알려진 악성 파일 이름으로 식별할 수 있습니다. 또 다른 예로는 자산 중요도를 활용하는 방법이 있습니다. 특정 인프라의 중요도를 파악함으로써 주요 인프라에 대한 위협 조사의 우선순위를 정할 수 있습니다.
31만 명의 고객에게 영향을 미친 2025년 AT&T 데이터 유출 사건은 포괄적인 클라우드 가시성과 위협 인텔리전스의 중요성을 잘 보여줍니다. 공격자들은 오랜 시간 동안 여러 클라우드 시스템에 접근했지만, 완벽한 가시성을 갖춘 조직은 공격 경로를 추적하고 영향을 받은 모든 리소스를 신속하게 파악할 수 있었습니다.
5. 통합 대응 플레이북으로 봉쇄 가속화
로그를 분석하고 고위험 활동을 식별한 후, 전통적인 SIEM해당 분석가에게 알림을 보내기만 하면 됩니다. MSSP의 성공은 분석가의 기술뿐만 아니라 효율성에도 달려 있습니다. 자동 대응 플레이북은 특정 사건 발생 시 실행되는 사전 구축된 워크플로로 구성됩니다.
고려 SIEM 엔진이 여러 번의 비밀번호 입력 실패 후 성공적인 로그인이 발생하는 것을 감지했습니다. 이는 무차별 대입 공격의 징후입니다. SIEM 이 도구는 먼저 기기에서 로그아웃한 다음 사용자를 비활성화하는 방식으로 응답하도록 구성되어 있습니다. 사용자 비활성화에 실패하면 관리자에게 알림이 전송됩니다. 성공하면 사용자에게 SMS 알림이 전송됩니다.
이러한 플레이북은 위협 확인 후 억제 및 복구 조치의 속도를 정량화하는 평균 대응 시간(MTTR)을 크게 단축합니다. 기존의 사고 대응 프로세스는 여러 보안 도구 간의 수동 조정이 필요할 때 지연을 발생시킵니다.
자동화된 플레이북을 통한 대응 오케스트레이션은 TDIR의 가장 실질적인 운영적 이점을 보여줍니다. 보안 플레이북은 조직의 정책과 절차를 실행 가능한 워크플로로 인코딩하여, 사람의 개입 없이 확인된 위협에 즉시 대응할 수 있도록 합니다.
Stellar Cyber의 Agentic AI 기반 플레이북은 사용자에게 컨텍스트, 조건 및 결과에 대한 완벽한 제어권을 제공합니다. 플레이북은 전역 또는 테넌트별로 배포할 수 있으며, Agentic AI는 적응형 대응을 지원합니다. 사용자는 기본 제공 플레이북을 사용하여 표준 작업을 수행하거나, 맞춤형 플레이북을 생성하여 EDR 대응, 웹훅 호출 또는 이메일 전송을 트리거할 수 있습니다.
효과적인 플레이북은 자동화와 사람의 감독을 균형 있게 조화시켜 즉각적인 대응 역량을 제공하는 동시에 필요 시 보안팀의 개입 기회를 확보합니다. 완전 자동화된 플레이북은 알려진 악성코드 변종이나 명백한 무차별 대입 공격 시도와 같은 일상적인 위협을 처리합니다. 반자동화된 플레이북은 초기 억제 조치를 즉시 실행하는 동시에 보안 분석가에게 복잡한 조사에 대한 추가 지침을 제공합니다.
플레이북 개발 프로세스는 조직의 위험 감수 능력과 운영 요건을 신중하게 고려해야 합니다. 공격적인 자동화는 위협을 신속하게 억제할 수 있지만, 잘못 조정될 경우 정상적인 비즈니스 활동을 방해할 수 있습니다. 보수적인 자동화는 오탐지율을 낮추지만, 위협이 더 빠르게 확산될 수 있는 시간을 허용할 수 있습니다.
자동화된 대응을 도입한 조직들은 이벤트 대응 시간이 20배 향상되었다고 보고합니다. 분석가들이 매일 관리하는 많은 이벤트는 반복적인 작업이므로, 이러한 작업을 자동화하면 평균 고장 수리 시간(MTTR)을 크게 단축할 수 있습니다. 파트너들은 통합 위협 인텔리전스를 통해 의사 결정 및 대응 절차가 간소화된다고 강조합니다.
6. GenAI Copilot은 분석가 생산성을 혁신합니다.
보안 분석가는 쿼리 언어, 위협 프레임워크, 그리고 도구별 인터페이스에 대한 전문 지식이 필요한 복잡한 조사에 직면합니다. 이러한 전문성 부족은 초급 분석가의 업무 효율성을 제한하고 대규모 공격 시나리오에서 병목 현상을 야기합니다.
사이버 보안 분야는 고도로 훈련된 인력이 부족하여 매우 취약한 상태입니다. 이미 훈련을 받고 현장에 있는 사람들은 끊임없는 경고로 인해 소진 직전의 위험에 처해 있습니다. 전통적인 방식은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되지 않습니다. SIEM 시스템을 운영하려면 경고를 확인하고 문제를 해결하기 위해 많은 수의 숙련된 직원이 필요합니다.
GenAI 코파일럿 기능은 생성 AI 기반 대화형 인터페이스를 통해 분석가가 보안 플랫폼과 상호 작용하는 방식을 혁신합니다. 보안 전문가는 복잡한 데이터베이스 쿼리를 작성하는 대신, "자정부터 오전 4시 사이에 발생한 모든 여행 사고를 보여주세요" 또는 "러시아 도메인으로 전송된 이메일은 무엇인가요?"와 같은 자연어 질문을 던질 수 있습니다.
이 기능은 위협 탐지를 민주화하여 경험이 부족한 분석가도 정교한 조사를 수행할 수 있도록 합니다. Stellar Cyber의 AI Investigator는 분석가의 질문에 즉각적인 답변을 제공하여 복잡한 위협 분석 속도를 높이고, 분석가의 의사결정 횟수를 하루 10~100건으로 줄이며 위협 대응 시간을 최대 400%까지 단축합니다.
현재 인공지능의 발전 속도는 더욱 낙관적인 전망을 제시합니다. 복잡한 규칙 체계와 위협 관리를 이해하기 쉬운 언어로 번역할 수 있는 능력은 인공지능 기반 기술의 중요한 측면입니다. SIEM 이는 현재 여러 산업을 위협하고 있는 지식 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다.
GenAI 부조종사는 분석가가 이벤트의 잠재적 조직적 영향을 파악할 수 있도록 지침을 제공합니다. AI 기반 위협 분석, 요약, 가설 및 완화 방안을 통해 인사이트 도출을 가속화합니다. 이를 통해 경영진은 보안 보고에 소요되는 시간을 절약하고, MTTD(평균 고장 시간) 및 MTTR(평균 고장 수리 시간)을 단축하는 고부가가치 작업에 집중할 수 있습니다.
Security Copilot을 사용하는 조직들은 평균 문제 해결 시간이 30% 단축되었다고 보고합니다. 경보 피로에서 선제적 방어에 이르기까지, 생성적 AI는 보안 운영의 효과와 효율성을 획기적으로 향상시켜 조직을 혁신할 수 있습니다.
GenAI는 분석가가 위협 인텔리전스를 상호 연관시키고 기존 경보를 유발하지 않을 수 있는 관련 활동을 파악하여 경보를 분류할 수 있도록 지원합니다. 신속한 사고 요약을 생성하여 팀이 더 빨리 시작할 수 있도록 지원하고, 단계별 상황 및 증거를 바탕으로 조사를 안내하며, AI 기반 플레이북을 통해 격리 및 복구와 같은 일상적인 대응 작업을 자동화합니다.
7. 통합 운영을 통한 더 빠른 MTTR
평균 탐지 시간(MTTD)과 평균 대응 시간(MTTR)은 두 가지 핵심 지표로서, 다음과 같은 점을 보여줍니다. SOC 효율성과 효과성. 이러한 지표를 개선함으로써 사이버 위협으로 인한 위험과 노출을 크게 줄일 수 있습니다.
대응 시간이 왜 그렇게 중요할까요? 공격자가 손상된 시스템에 접근하는 시간이 길어질수록 피해는 더 커집니다. 사이버 위협에 장기간 노출되면 다운타임이 길어지고, 중요 데이터가 손실되며, 평판이 손상됩니다. MTTR이 낮을수록 보안팀의 위협 탐지 및 대응 속도가 빨라져 잠재적 피해가 감소하고 있음을 나타냅니다.
Stellar Cyber Partners는 머신 러닝 분야에서 다음과 같은 내용을 보고했습니다. Open XDR 이 플랫폼은 탐지 시간을 8배 단축합니다. 특히, 머신 러닝 기술은 다양한 위협 요소를 통합하여 명확하고 간결하며 상호 연관된 이벤트를 제공합니다. SOC 분석가들이 사용하는 SIEM그들은 경고가 오탐인지 여부와 개별 경고가 다른 경고와 관련이 있는지 여부를 판단하는 데 상당한 시간을 소비합니다.
이 연구는 자동화가 파트너의 이벤트 대응 시간을 20배 향상시킨다는 사실도 보여주었습니다. 파트너들은 위협 인텔리전스를 통합함으로써 의사 결정 및 대응 절차가 크게 간소화되었다고 강조했습니다. 이벤트에 핵심 데이터가 포함되면 여러 콘솔에 로그인하지 않고도 대응할 수 있었습니다.
통합 보안 운영을 통해 Open XDR 단일 관리 인터페이스에서 포괄적인 가시성과 대응 기능을 제공하여, 효율적인 보안 팀이 직면한 과제를 해결합니다. 이 통합은 도구의 남용과 경고 피로라는 주요 문제를 해결합니다.
기존 방식에서는 분석가가 조사 과정에서 여러 콘솔을 오가며 작업해야 합니다. 플랫폼 간 변환 과정에서 중요한 맥락 정보가 손실되고, 도구 간 효과적인 통신이 불가능하면 대응 조율에 차질이 발생합니다. 이러한 통합 과제는 운영상의 복잡성을 가중시킵니다.
종합적인 위협 인텔리전스와 통합된 보안 운영의 결합은 시너지 효과를 창출하여 소규모 보안 팀이 기업 수준의 위협에 효과적으로 대응할 수 있도록 합니다. AI 기반 SOC 이러한 기능은 모든 보안 도구에서 수집된 데이터를 머신 러닝에 적용하여 통합을 강화합니다.
고급 상관관계 알고리즘은 여러 보안 영역에 걸쳐 복잡한 공격 패턴을 식별하고, 자동 대응 기능은 위협이 목표에 도달하기 전에 차단합니다. 이러한 통합된 접근 방식을 도입한 조직들은 위협 탐지 정확도, 대응 시간, 그리고 분석가 생산성이 크게 향상되었다고 보고합니다.
뛰어난 사이버 보안 접근법 SIEM 증가
스텔라 사이버 Open XDR 이 플랫폼은 기존 기능을 향상시키는 증강 계층 역할을 합니다. SIEM 전체 교체 없이 투자를 유지할 수 있습니다. 이 플랫폼은 기존 보안 도구와 원활하게 연동되어 IT 및 OT 환경 전반에 걸쳐 가시성을 확보하고 실시간 위협 탐지를 제공합니다.
Stellar Cyber 아키텍처는 타의 추종을 불허하는 유연성을 제공합니다. 탐지, 보고 및 추적 임무에서 탁월한 성과를 달성하면서도 비용을 크게 늘리지 않으려는 조직은 기존 시스템의 한계를 극복하기 위해 Stellar Cyber를 선택합니다. SIEM 다양한 플랫폼을 지원합니다. 400개 이상의 사전 구축된 통합 기능을 통해 기존 보안 시스템과의 호환성을 보장합니다.
Stellar Cyber의 정규화되고 강화된 데이터 모델인 Interflow는 IT 및 보안 도구가 동일한 언어로 통신할 수 있도록 합니다. 이를 통해 출처에 관계없이 모든 위협을 탐지하고 대응할 수 있습니다. 보안 중심 모델은 수집 시점에 데이터를 필터링하고 파싱하여 데이터 볼륨을 최소화하고, 저장 비용을 크게 절감하는 동시에 성능을 최적화합니다.
증강 도입부터 전환에 이르기까지, 많은 조직은 초기에는 Stellar Cyber를 NDR(분산 사고 보고) 또는 사고 조사 목적으로 도입한 후, 포괄적인 기능을 통해 점차 더 많은 책임을 맡도록 확장합니다. 증강 도입 단계에서 벗어나 Stellar Cyber는 탐지, 대응 및 규정 준수 보고 기능을 처리하도록 진화하여 기존 시스템에 대한 의존도를 줄여나갑니다. SIEM.
이 플랫폼의 다계층 AI는 탐지, 상관관계 분석, 조사 및 대응 기능을 완벽하게 통합된 플랫폼으로 결합합니다. 머신러닝과 딥러닝 모델은 규칙과 수동 위협 탐지 방법에 대한 의존성을 제거합니다. GraphML은 관련성이 없어 보이는 경보들을 자동으로 연결하여 사람의 눈으로는 탐지할 수 없는 공격을 표면화합니다.
내장된 대응 루틴은 풍부한 대응 플레이북을 자동으로 실행합니다. 이 플랫폼은 보이지 않는 위협을 신속하게 식별하고 향후 위협에 대비하여 인프라를 강화합니다. 네이티브 멀티테넌시 아키텍처는 대규모 MSSP 배포를 지원합니다. 내장된 네트워크 감지 및 대응 기능은 순수 로그 기반 시스템에서는 달성할 수 없는 가시성을 제공합니다.
Stellar Cyber를 차별화하는 요소는 무엇일까요? 바로 개방성에 대한 확고한 의지입니다. 이를 통해 조직은 보안 아키텍처 결정에 대한 통제권을 유지할 수 있습니다. Stellar Cyber 플랫폼은 기존 도구를 완전히 교체하는 대신 보완하는 방식으로, 기술 투자를 보호하면서 기존 시스템에서는 제공하지 못했던 고급 기능을 제공합니다. 기존 시스템에는 없었던 새로운 기능을 제공하는 동시에 기존 기술로는 구현할 수 없었던 기술 혁신을 실현합니다. SIEMs는 일치할 수 없습니다.