SIEM 활용 사례: 포괄적인 보호를 위한 보안 자동화
보안 도구의 분석 기능을 활용하는 방법을 아는 것은 완벽한 가시성과 효율성을 달성하는 데 핵심입니다. 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)와 같은 핵심 업무 도구의 유연성은 매우 중요합니다.SIEM)는 탁월한 로그 관리 기능을 제공하지만, 복잡한 설정, 규칙 및 옵션으로 인해 다루기 어렵고 정의하기 힘들 수 있습니다. 로그 관리를 효율적으로 유지하려면 SIEM 높은 성능을 발휘하려면 정확한 사용 사례를 정의하고 거기서부터 성능을 개선하는 것이 중요합니다. 제대로만 한다면, SIEM 이 시스템은 잠재적 이벤트, 계정 활동 및 규제 요건에 대한 탁월한 통찰력을 제공합니다. 이 가이드에서는 다양한 심층 분석 기능을 다룹니다. SIEM 다양한 사용 사례를 제시하고, 자신만의 사용 사례를 만드는 방법도 보여줍니다.
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인공지능은 어떻게 발전하고 있는가 SIEM
SIEM AI 통합은 보안 정보 처리 및 분석 기능을 간소화합니다. 보안 분석가 관점에서 GenAI를 통합하면 보안 정보 처리 및 분석 능력이 향상됩니다. SIEM 솔루션은 연구 및 대응 작업을 가속화하기 시작했습니다. LLM이 어떻게 보완하는지에 대한 심층적인 탐구는 다음을 참조하십시오. SIEM 도구, 여기에서 가이드를 참조하세요.
이러한 가속화의 상당 부분은 중앙 분석 엔진 내에서 이루어집니다. SIEM머신러닝은 이미 핵심 구성 요소였습니다. SIEM기존의 시스템은 방대한 양의 로그 데이터를 분류하고 분석하는 능력이 부족했지만, 최근 AI 기반 위협 탐지 기술은 훨씬 빠르고 정확한 접근 방식을 가능하게 합니다. 이러한 발전으로 인해 현재의 시스템은 더욱 효율적으로 로그 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다. SIEM 이러한 도구들은 이전보다 훨씬 더 높은 정확도로 로그 파일 분석을 자동화합니다.
Stellar Cyber의 경우 이 프로세스는 핵심 로그 분석뿐만 아니라 심층적인 인시던트 조사도 가능하게 합니다. 당사의 AI는 로그 이상에 의해 발생한 알림을 수집하여 연결된 시스템에서 생성되는 다른 알림과 비교합니다. 그런 다음 이를 포괄적인 인시던트로 그룹화합니다. 일회성 알림은 이상 가능성에 따라 평가되고 거짓 양성이면 완전히 삭제됩니다.
물론, 이를 위해서는 연결된 로그 소스가 필요합니다. SIEM 기업의 모든 장치, 엔드포인트 및 서버를 포괄합니다. AI는 이러한 영역에서 평균 탐지 시간(MTTD)을 크게 개선하고 있습니다. 네트워크에 장치를 추가하는 것뿐만 아니라 각 장치가 생성하는 매우 다양한 유형의 데이터를 표준화함으로써 이를 실현합니다. 종합적으로, SIEM 자동화와 그 기반이 되는 빅데이터 아키텍처는 오늘날 효율성 향상과 위협 예방에 있어 큰 도약을 뒷받침하고 있습니다.
이제 개별 사용 사례를 자세히 살펴보겠습니다. SIEMs는 앞으로 나아가고 있습니다.
키 SIEM 고객 사례
중앙 집중화되고 비용 효율적인 로그 관리
로그는 기업 보안 팀에게 공격 표면 전반에서 발생하는 활동을 심층적으로 파악할 수 있는 가시성을 제공합니다. 하지만 모든 서버, 장치 및 방화벽에서 발생하는 모든 활동은 개별 로그를 생성하기 때문에, 이러한 로그의 양이 방대하여 수동으로 모니터링하는 데 엄청난 시간이 소요될 수 있습니다. SIEM에이전트를 통해 또는 시스템 로그를 통해 직접 이 데이터 전체를 수집한 다음 자동화된 분석 프로세스에 의존합니다.
데이터가 로그 퍼널을 따라 흐르면서 수억 개의 로그 항목은 실행 가능한 몇 개의 보안 경고로 추려집니다. Stellar Cyber에서는 이 프로세스가 그래프 머신 러닝(Graph ML)을 통해 이루어집니다. 이 사용 사례에 대한 추가 최적화는 로그의 저장, 인덱싱 및 우선순위 지정에 중점을 두었습니다. 이제 빅 데이터 아키텍처는 확장 가능한 클라우드 기반 스토리지를 통해 비용 및 성능 효율성을 향상시킵니다. 차세대 기술을 통해 SIEM Stellar Cyber처럼, 이러한 스토리지도 특정 로그의 긴급성에 따라 다양하게 활용할 수 있습니다. 실시간 로그 관리에 필요한 핫 데이터는 고성능 스토리지에 저장하고, 규정 준수에 필요한 포렌식 데이터(이에 대해서는 잠시 후 자세히 설명하겠습니다)는 저렴한 콜드 스토리지에 보관할 수 있습니다.
로그를 적절하게 관리한다면, 정확히 무엇을 기록하는지 파악하는 것이 중요합니다. SIEM 그 로그들을 가지고 무엇을 하고 있는 걸까요?
피싱 공격 탐지
피싱은 가장 흔한 공격 방식 중 하나인데, 그 이유는 기업의 공격 표면에서 사람이 가장 취약한 부분이기 때문입니다. SIEM엔드포인트 장치에 대한 가시성을 확보함으로써 악의적인 통신을 식별하고 최종 사용자에게 도달하여 영향을 미치는 것을 방지하는 데 유리한 위치에 있습니다.
이는 수집되는 방대한 양의 데이터로 인해 달성됩니다. 여기에는 이메일 메시지와 해당 컨텍스트, 이메일 게이트웨이 데이터, 도메인 분석이 포함될 수 있습니다. 개별 메시지 수준에서 의심스러운 커뮤니케이션은 대화 내역을 매핑하는 로그와 악의적인 의도를 조사하는 LLM을 통해 식별하고 방지할 수 있습니다. 많은 성공적인 피싱 공격은 피해자를 타이포스쿼팅된 도메인으로 유도하는 데 의존합니다. 네트워크 수준 로그는 사용자가 이러한 악성 사이트에 액세스하기 전에 웹 페이지와 애플리케이션의 적법성과 의도된 동작을 평가할 수 있습니다.
각각의 개별적인 측면(불법적인 URL, 약간 잘못 입력한 도메인, 스트레스가 많은 메시지)은 모두 서로 교차 참조되며 피싱 사용 사례에 대한 위험 점수를 구축합니다.
내부자 위협 감지
SIEM 이러한 솔루션은 각 사용자의 활동을 모니터링하고 정상적인 사용자 행동 패턴을 식별함으로써 탐지하기 어려운 내부자 위협 문제를 해결합니다. 예를 들어, 영업 부서의 마크는 보통 하루의 대부분을 CRM, VoIP 시스템 및 이메일을 사용하는 데 보냅니다. 만약 그의 기기에서 갑자기 포트 스캔이 빈번하게 발생하고 로그인 시도가 반복적으로 실패하기 시작한다면, 적절한 조치가 취해질 수 있습니다. SIEM 이 도구는 잠재적인 계정 침해에 대해 사이버 보안 팀에 신속하게 경고할 수 있습니다.
사용자 행동 분석 SIEMs는 계정 활동의 갑작스러운 변화를 거의 모두 감지할 수 있습니다. 간단한 감지 방법 중 일부는 로그인 시간을 기반으로 하며, 다른 방법은 실행 중인 애플리케이션, 데이터 및 계정 활동을 고려합니다.
랜섬웨어 및 맬웨어 보호
도난 계정을 식별하는 것 외에도, SIEM 이러한 도구는 랜섬웨어 감염 시도를 식별할 수 있습니다. 랜섬웨어 공격은 사이버 범죄자들이 기업의 데이터를 훔쳐 암호화한 후, 데이터 복구를 대가로 금전을 요구하는 방식입니다.
전체 로그 가시성을 통해 확보된 세밀한 분석 덕분에 랜섬웨어를 세 가지 주요 단계로 분류하고 각 단계에 맞는 다양한 예방 메커니즘을 구현할 수 있습니다. 첫 번째 단계는 배포 단계로, 랜섬웨어가 악성 파일 다운로드에 포함된 실행 파일 형태로 은밀하게 유포되는 단계입니다. SIEM랜섬웨어 탐지 시스템은 피싱과 같은 많은 유포 시도를 탐지하고 자동으로 차단할 수 있지만, 새로운 유포 방식은 끊임없이 진화하고 있습니다. 따라서 다음 단계는 감염 단계입니다. 랜섬웨어가 탐지를 피해 드로퍼를 사용하는 경우, 이 드로퍼는 명령 및 제어 서버와 연결을 설정합니다. SIEM 또한 예상치 못한 연결을 발견하고 관련 파일을 디코딩함으로써 악의적인 침해 징후를 감지할 수 있습니다.
마지막 단계는 정찰 및 암호화입니다. 여기에는 파일 복사, 압축 해제, 그리고 최종 암호화가 포함됩니다. 이러한 행위를 발견하는 것은 다시 한번, SIEM 랜섬웨어 탐지: 만약 SIEM 파일 삭제 및 생성이 과도하게 발생하거나, 의심스러운 양의 파일이 이동되는 것이 감지되면 랜섬웨어 감염 가능성이 높으므로 보안팀에 즉시 알리고 악성 행위를 차단합니다.
규정 준수 관리
업계 표준은 해당 기업에 많은 것을 요구하는데, 그중에서도 가장 중요한 것은 로그 보관 기간입니다. PCI DSS, SOX, HIPAA는 모두 로그를 1년에서 7년 동안 보관하도록 요구합니다. 일반적으로 비용이 많이 들고 자원을 많이 소모하는 요구 사항인 만큼, 고급 로그 관리는 필수적입니다. SIEM그들은 로그 저장 전략에 있어서 훨씬 더 똑똑해졌습니다.
첫째, syslog 서버는 로그를 압축할 수 있으므로 더 적은 비용으로 많은 과거 데이터를 보존할 수 있습니다. 또한 적절한 삭제 일정을 통해 오래된 데이터가 자동으로 삭제됩니다. 마지막으로, SIEMs는 업계 규정 준수에 명시적으로 요구되지 않는 로그를 필터링할 수 있습니다.
클라우드 보안 모니터링
클라우드 서비스를 도입할 때 가장 큰 차이점 중 하나는, 특히 PaaS(Platform-as-a-Service) 및 SaaS(Software-as-a-Service) 제품을 활용할 경우, 존재할 수 있는 다양한 유형의 데이터 소스의 수가 엄청나게 많다는 점입니다. Stellar Cyber는 이러한 다양성을 지원합니다. SIEM 생성되는 특정 데이터 유형과 관계없이 클라우드 모니터링이 가능합니다.
ID 및 액세스 관리(IAM) 모니터링
나는 그리고 SIEM 두 보안 방식은 약간씩 다릅니다. 전자는 누가 어떤 리소스에 접근할 수 있는지 파악하는 데 중점을 두는 반면, 후자는 주로 모든 소프트웨어 구성 요소의 활동을 모니터링하는 도구입니다. 하지만 두 시스템을 통합하면 보안을 강화할 수 있습니다.
악의적인 계정 생성을 식별하는 구체적인 사용 사례를 생각해 보겠습니다. 이는 대부분의 공격에서 매우 흔하게 나타나는 요소입니다. 만약 여러분의 IAM 시스템이 '계정 추가' 작업을 식별할 수 있다면, SIEM 이 도구는 악성 계정 생성을 신속하게 식별할 수 있는 더 나은 기회를 제공합니다.
스텔라 사이버가 달성한 성과 SIEM IAM 공급자와의 긴밀한 통합을 통해 IAM 모니터링을 수행하고, 고급 사용자 액세스 관리 및 가시성을 확보합니다. Azure Active Directory(현재 Microsoft Entra ID)와 같은 서비스를 사용하여 인시던트 프로필을 보강하고 심층적인 사용자 행동 분석을 제공합니다. 사용자별 규칙을 적용할 수 있어 자동화에 도움이 됩니다. SIEM 내부자 위협 탐지.
이러한 사용 사례는 전체적으로 다양한 기업과 산업 내의 광범위한 공격 표면을 포괄합니다. 다음 단계는 조직이 특히 처음 설정할 때 집중해야 할 사용 사례를 정확히 설정하는 것입니다.
명확한 계획을 세우는 방법 SIEM 적용 사례
스텔라 사이버 SIEM Stellar Cyber는 이러한 문제에 대해 세 가지 접근 방식을 취합니다. 첫째, 보편적인 가시성을 위한 기준을 설정합니다. 둘째, 경고를 분석 엔진에 입력하고 실제 공격 지표를 '사례'로 분류합니다. 마지막으로, 대시보드 내에서 수동 또는 자동화된 플레이북을 통해 위협에 대응할 수 있습니다. 이러한 통합 분석, 시각화 및 대응 기능을 통해 Stellar Cyber는 차세대 사이버 보안 솔루션으로 자리매김합니다. SIEM.
최고의 보안 가시성을 위한 범용 센서
건물 SIEM 사용 사례는 세 가지 핵심 구성 요소에 의존합니다.
- 규칙 : 이러한 기능은 타겟 이벤트를 감지하고 이를 기반으로 알림을 발생시킵니다.
- 논리: 이는 이벤트나 규칙을 분석하는 방법을 정의합니다.
- 액션 : 이는 논리의 결과를 나타냅니다. 즉, 조건이 충족되면 무엇이 무엇인지 정의합니다. SIEM 해당 데이터를 활용하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 팀에 경고를 보내거나, 방화벽과 상호 작용하여 데이터 전송을 차단하거나, 정상적인 활동을 모니터링하는 것 등이 있습니다.
개별 사용 사례는 이러한 세 가지 지침 프로세스를 따라야 합니다. 하지만 그 이후에는, SIEM 구현을 위해서는 조직에 가장 필요한 사용 사례를 파악하기 위한 상상력과 분석력이 필요합니다. 조직이 직면할 수 있는 공격 유형을 고려해야 합니다. 이는 조직과 관련된 비즈니스 위협을 식별하고 각 공격에 해당하는 리소스를 연결하는 것을 의미합니다. 이 과정을 마치면 비즈니스 위험과 특정 공격 벡터를 연결하는 명확한 지도를 얻게 될 것입니다.
그런 다음, 선택된 프레임워크 내에서 식별된 공격을 분류하여 이러한 공격을 어떻게, 어디에서 처리해야 하는지 확립합니다. 예를 들어, 외부 스캔 공격은 프레임워크에서 정찰 또는 타겟팅에 속할 수 있습니다.
이제 두 관계를 연결합니다. 상위 수준 사용 사례는 식별된 비즈니스 위협에 해당하며, 보다 구체적인 하위 수준 사용 사례로 세분화할 수 있습니다. 상위 수준 사용 사례가 데이터 손실인 경우 하위 수준 사용 사례에는 서버 손상, 데이터 내보내기 또는 무단 관리자 활동이 포함될 수 있습니다.
각 저수준 사용 사례는 특정 공격 유형에 논리적으로 연결되며, 이는 기술적 규칙을 정의하는 데 도움이 됩니다. 이러한 규칙은 여러 저수준 사용 사례에 걸쳐 겹칠 수 있으며, 각 사용 사례에는 여러 규칙이 포함될 수 있습니다. 이 구조를 정의하는 것은 로그 소스와 이를 효과적으로 구현하는 데 필요한 기술적 규칙 간의 연결을 명확히 하기 때문에 중요합니다.
이 과정을 차근차근 거치다 보면 기술적인 규칙을 정의할 수 있는 완벽한 기반을 갖추게 될 것입니다. 각 세부적인 사용 사례에는 여러 규칙이 적용될 수 있으므로, 수립 중인 규칙들을 정리해 두는 것이 중요합니다. 이것이 바로 여러분의 작업에 도움이 될 것입니다. SIEM 위험 우선순위 설정 능력.
이러한 규칙이 정립되면 지속적인 개발이 필요합니다. SIEMStellar는 다른 어떤 것보다 이 프로세스를 더 많이 지원합니다. Stellar의 경우, 현재 배포된 규칙의 결과는 알림 및 상태 패널을 통해 즉시 확인하고 필터링할 수 있습니다. 중요도, 테넌트 및 플레이북을 보여주는 추세 정보를 통해 다음 단계는 더욱 효율적인 관리를 위한 기반을 마련하는 것입니다. SIEM 효율성은 언제나 분명합니다.
Stellar Cyber가 사용 사례를 자동화하는 방법
