SIEM vs XDR기능 및 주요 차이점
보안 관점에서 보면 소규모 기업이라도 상호 연결된 장치의 방대한 웹을 의미합니다. 엔드포인트 장치는 빙산의 일각일 뿐이며, 평균적인 기업은 언제든지 수십만 대에 의존합니다. 직원 노트북이든 클라우드의 가상 머신이든 회사는 지속적인 정보 교환에 의존합니다. 그러면 로드 밸런서, 데이터 스토리지, API 등 이 데이터 흐름을 유지하는 모든 주변 인프라가 확보됩니다.
네트워크 규모가 범위가 확대됨에 따라 악의적인 행위자가 점점 더 그 틈을 빠져나갈 수 있게 되었습니다. 이러한 각 구성 요소는 모든 사람의 효율성과 상호 연결을 유지하는 데 있어 고유한 역할을 수행합니다. 그러나 보안 전문가로서 매우 다양한 장치와 네트워크는 지속적인 스트레스의 원인이 될 수 있습니다. 이에 대한 실시간 영향은 심각합니다. 직원 이탈률이 놀라울 정도로 높으면서도 보안 팀은 혼란 속에서 질서를 창출하기 위해 방대하고 서로 다른 기술 스택에 의존하고 있습니다.
이 글에서는 두 가지를 살펴보겠습니다. SOC 기술 – 보안 정보 및 이벤트 관리(SIM)SIEM) 및 확장된 탐지 및 대응(XDR) – 그리고 각각의 방법을 사용하여 수 테라바이트에 달하는 정보를 효율적으로 처리하고 우선순위를 정하는 방법을 비교해 보세요.
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SIEM 어떻게 작동합니까?
방대하게 얽혀 있는 장치, 방화벽, 스위치의 복잡한 구조를 어느 정도 파악하기 위해서는, SIEM 원래 이 솔루션은 공통 분모인 로그를 활용합니다. 로그는 오류, 연결, 이벤트 등 애플리케이션이나 서버의 내부 작동에 대한 정보를 담고 있는 작은 파일입니다. 이러한 로그는 개발 과정에서 오랫동안 흔히 사용되어 왔지만, SIEM 애플리케이션은 보안 팀에게 애플리케이션 상태에 대한 더 심층적인 통찰력을 제공한 최초의 도구였습니다. 2005년에 만들어진 용어입니다. SIEM이러한 기술은 빠르게 발전해 왔습니다. 초기 시스템은 단순히 로그 수집 도구에 불과했지만, 최신 제품은 이러한 데이터를 거의 실시간으로 집계하고 분석합니다. 그 결과, 잘 구성된 시스템은 SIEM이러한 시스템은 끝없이 쏟아지는 로그 속에서 중요한 정보를 걸러내고 보안 관리자가 주의해야 할 이벤트를 알려줍니다. 이 과정은 규칙을 통해 가능해집니다. 자세한 내용은 '규칙' 가이드를 참조하세요. SIEM? '
SIEM 규칙을 통해 원시 로그 데이터를 실행 가능한 조치로 변환할 수 있습니다. 이를 위해, SIEM 상관관계 규칙과 모델이라는 두 가지 분석 방식을 결합하고 엮습니다. 상관관계 규칙은 간단히 말해 여러분의 상관관계가 무엇인지 알려줍니다. SIEM 시스템이 어떤 일련의 사건들이 공격을 나타낼 수 있는지 파악하고, 이상 징후가 감지되면 관리팀에 알릴 수 있도록 합니다.
개별 규칙은 사용자가 대량의 데이터를 다운로드하려고 할 때 경고하는 것처럼 간단할 수 있지만, 일반적으로 각 규칙에 세부적인 내용이 부족하여 불필요한 알림이 쌓입니다. 복합 규칙은 여러 규칙을 연결하여 문제가 되는 행동에 더욱 집중할 수 있도록 해줍니다. 이러한 방식으로, SIEM 동일한 IP 주소에서 6번의 로그인 시도 실패가 발생할 경우 경고를 표시할 수 있습니다. 단, 해당 IP 주소가 서로 다른 6개의 사용자 이름으로 시도한 경우에만 가능합니다.
조직의 실시간 고위험 요구 사항에 맞춰 복합 규칙을 확장할 때 많은 팀은 모델 프로파일에 의존합니다. 모델 프로파일은 사용자와 자산의 일반적인 동작 방식을 나타냅니다. 데이터가 네트워크를 통해 흐르는 방식을 프로파일링함으로써 고급 제어가 가능해집니다. SIEM 정상적인 상태를 파악하는 도구를 만든 다음, 모델 기반 위에 규칙을 적용합니다. SIEM이를 통해 사용자가 일반 계정에서 권한 있는 계정으로 전환한 후 외부 서비스와의 비정상적인 데이터 전송을 시도하는 등 의심스러운 행동이 나타날 경우 이를 감지하고 경고를 발생시킬 수 있습니다.
심층 로그 분석을 보완하는 현대적인 방법 SIEM 플랫폼은 조직의 기술 스택 대부분에 걸쳐 위협을 통합적으로 파악할 수 있는 대시보드를 제공합니다. 데이터 시각화 기능을 통해 보안 분석가는 의심스러운 활동을 쉽게 발견하고 대응할 수 있습니다. 고급 분석 기능과 직관적인 시각적 모니터링의 통합은 이러한 플랫폼의 핵심적인 역할을 강조합니다. SIEM 오늘날의 사이버 보안 방어 체계에서.
XDR 어떻게 작동합니까?
DaVinci에는 SIEM 다양한 도구들이 보안 전문가들에게 전례 없는 로그 가시성을 제공했지만, 여전히 두 가지 중요한 문제가 남아 있습니다. 첫째, 많은 시스템이 로그를 생성하지 않거나, 생성하더라도 해당 도구에 입력할 수 없다는 점입니다. SIEM 두 번째로, 도구적인 측면에서 문제가 있고, 규칙 기반 접근 방식은 보안 팀이 중요하지 않은 경고에 압도당하게 만든다는 점입니다.
An XDR 해결책은 단일 기성품 도구라기보다는 여러 보안 개념의 집합체에 가깝습니다. 궁극적으로, XDR 이러한 시스템은 엔드포인트, 이메일 시스템, 네트워크, IoT 장치 및 애플리케이션에서 발생하는 데이터 스트림을 분석하여 보안 이벤트의 범위를 획기적으로 확장하는 것을 목표로 합니다. 이는 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 시스템의 진화된 형태라고 생각할 수 있지만, 기존의 사일로 방식으로 작동하는 보안 조치에 의존하는 대신, XDR 로그 관리 방식을 통합합니다. SIEM 다른 여러 보안 구성 요소와 결합하여 응집력 있는 전체를 형성합니다. 예를 들어, EDR 시스템을 통합하는 것과 같습니다. XDR 이를 통해 조직은 모든 엔드포인트에 대한 가시성을 확장하고 개별 장치의 위협을 탐지하고 대응할 수 있습니다. 여기에 네트워크 트래픽 분석을 통합하면, XDR 실시간으로 데이터 패킷을 분석하고 엔드포인트의 데이터를 활용하여 네트워크 현황을 더욱 풍부하게 파악할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 측면 이동이나 새로운 유형의 침입 시도와 같은 고도화된 공격 패턴까지 식별할 수 있습니다.
클라우드 보안 도구는 또 다른 중요한 통합 지점입니다. XDR 조직들이 운영을 클라우드로 점점 더 이전함에 따라 클라우드 액세스 보안 브로커(CASB)와 보안 웹 게이트웨이를 시스템에 통합하는 것이 중요해지고 있습니다. XDR 에코시스템은 클라우드 환경이 지속적으로 모니터링되고 위협으로부터 보호되도록 보장합니다. XDR이 솔루션의 범위는 원하는 만큼 넓힐 수 있습니다. ID 및 액세스 관리(IAM) 솔루션을 통합하면 사용자 행동 및 액세스 패턴에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있어 ID 기반 공격을 탐지하고 예방하는 데 도움이 됩니다.
이렇게 수집된 방대한 양의 원격 측정 데이터는 분석 엔진으로 전달되어 각 경고의 심각도와 범위를 판단합니다. 잠재적인 위협이 식별되면, XDR 플랫폼은 영향을 받는 시스템을 격리하고, 악성 활동을 차단하고, 작업을 안전한 상태로 되돌리거나, 보안 팀에 상황별 알림을 보내는 등의 방식으로 자동으로 대응할 수 있습니다. 더 넓은 가시성을 확보할 수 있기 때문에, XDR 자동화된 보안 대응을 위한 유망한 기반을 제공합니다.
이러한 자동화된 플레이북은 위협 심각도에 따라 대응을 자동화하여 대응 시간과 경고 누적량을 대폭 줄여줍니다. 만약 문제 해결이 어렵다면, XDR 여전히 부서 간 정보를 수집하고 시각화할 수 있으며, 이는 일반적으로 분석가가 처리해야 하는 작업입니다. 보안 사고 또는 공격에 대한 이러한 고해상도 이미지를 통해 분석가는 보다 집중적이고 전략적인 업무에 시간을 투자할 수 있습니다. 만약 여전히 ' XDR?', 이 새롭고 흥미로운 분야에 대해 자세히 알아보세요.
SIEM vs XDR 비교: 5가지 주요 차이점
차이점 SIEM 및 XDR 해결책은 미묘하지만 매우 중요합니다. 보안 관점에서 볼 때, SIEM 규정 준수, 데이터 저장 및 분석을 위해 로그를 수집하고 저장하는 방법을 제공합니다. 기존 방식에서는 SIEM 솔루션, 특히 포괄적인 보안 분석 기능은 기존의 로그 수집 및 정규화 기능 위에 단순히 덧붙여진 형태였습니다. 결과적으로, SIEM 위협을 제대로 식별하려면 도구에 강력한 분석 기능이 필요한 경우가 많습니다. 실제 위협과 오경보를 구분하는 기능이 기본적으로 제공되지 않으면 보안 팀은 방대한 로그 데이터를 분석하는 데 어려움을 겪게 됩니다.
XDR반면, 는 위협 식별을 위해 특별히 설계되었습니다. 이 도구의 개발은 기존에 수집된 로그와 현재 수집된 로그 사이에 존재하는 공백을 메우기 위해 이루어졌습니다. SIEM이 회사의 확연히 다른 접근 방식은 단순히 원시 로그에만 의존하는 것이 아니라 엔드포인트 및 방화벽 데이터에 기반을 두고 있다는 점입니다. XDR 이 기술은 조직에 새로운 보안 기능과 향상된 보호 기능을 제공하지만, 기존 시스템을 완전히 대체해서는 안 된다는 점에 유의해야 합니다. SIEM, 같이 SIEM 위협 탐지 외에도 로그 관리 및 규정 준수와 같은 중요한 사용 사례가 여전히 존재합니다.
다음 표는 자세한 내용을 제공합니다. XDR vs SIEM 비교.
| SIEM | XDR | |
| 데이터 소스 | 이벤트를 생성하거나 이를 플랫 로그 파일 형식으로 수집하는 모든 장치입니다. | 엔드포인트, 방화벽, 서버 및 기타 보안 도구 포함 SIEM. |
| 배포 위치 | 기기에 설치된 에이전트를 통해 수집된 데이터입니다. SIEM 전용 서버를 사용하여 귀사의 데이터 센터에서 호스팅됩니다. SIEM 어플라이언스. | 각 엔드포인트 및 네트워크 어플라이언스의 에이전트. 중앙 보관소는 자체 아키텍처 내에 있습니다. 공급업체 위협 인텔리전스는 내부 분석을 강화하는 데 사용됩니다. |
| 배포 모델 | 스토리지 시스템에는 수동 유지 관리가 필요합니다. 로그 기반 경고는 숙련된 보안 담당자가 관리해야 합니다. 클라우드 시스템 및 데이터 소스와의 사전 통합이 일반적이므로 더 빠른 배포가 가능합니다. | 공급업체의 내부 위협 탐지 팀은 새로운 위협이나 새로운 위협을 식별합니다. 위협 식별 및 대응 프로세스는 점점 더 자동화되고 있습니다. 최우선 순위의 위협을 해결하려면 수동 보안 작업이 필요합니다. |
| 성능 및 스토리지 고려 사항 | 성능에 부정적인 영향을 미치지 않습니다. 대량의 로그 – 규정 준수 여부에 따라 1~7년 동안 보관이 필요합니다. 기록 로그 수량은 필수 정보만 표준화된 형식으로 유지하는 syslog 서버를 통해 관리할 수 있습니다. | 횡방향 트래픽을 모니터링할 때 성능이 영향을 받을 수 있습니다. 조직의 규모에 따라 원격 측정 데이터에 데이터 레이크가 필요할 수 있습니다. |
| 근본적인 접근 방식 | 조직은 언제든지 모든 네트워크 애플리케이션과 하드웨어의 로그 데이터를 면밀히 조사할 수 있습니다. | 보안 도구 전체에 걸쳐 수집, 분석, 교정을 간소화하여 조직의 보안을 강화합니다. |
SIEM 장점과 단점
SIEM처음에는 획기적이었지만, 여전히 로그 중심적인 보안 접근 방식에 불과합니다. 여러분은 이미 다음과 같은 이점들을 잘 알고 계실 것입니다. SIEM또한, 이러한 기술이 어떻게 사고 탐지를 가속화할 수 있는지 보여주지만, 막대한 리소스 요구량으로 인해 많은 조직이 쏟아지는 경고를 처리하느라 고군분투하게 만들 수 있습니다. 스텔라 사이버의 차세대 SIEM 이 플랫폼은 기존 방식의 이러한 단점들을 상당 부분 해결합니다. SIEM 여전히 많은 회사들에게 애물단지로 남아 있습니다.
SIEM 장점
수동 로그 관리보다 빠릅니다.
효과적으로 배치됨 SIEM 위협을 탐지하고 인식하는 데 걸리는 시간을 단축하여 신속하게 대응하고 피해를 최소화하거나 완전히 방지할 수 있는 역량을 강화합니다. 또한, SIEM공격 시그니처에만 의존하는 것이 아니라 공격을 나타내는 행동을 모니터링하는 데 있어 뛰어난 적응력을 갖춘 덕분에 스팸 필터, 방화벽, 안티바이러스 프로그램과 같은 기존 보안 조치를 우회할 수 있는 포착하기 어려운 제로데이 위협을 식별하는 데 도움이 됩니다. 궁극적으로, SIEM 이러한 솔루션은 수동 이벤트 분석 작업의 일부를 처리함으로써 탐지 및 대응 시간을 크게 향상시킵니다.
강력한 만능
SIEM 이 시스템은 운영 지원부터 문제 해결에 이르기까지 조직 전반에 걸쳐 광범위한 용도로 활용됩니다. IT 팀에 필수적인 데이터와 기록 로그를 제공하여 사이버 보안 문제뿐만 아니라 다양한 문제 관리 및 해결에 있어 효율성과 효과성을 향상시켜 줍니다.
SIEM 단점
실시간 보고의 어려움
본질적인 한계점 SIEM 가장 큰 문제는 동기화 및 처리와 같은 시간 관련 문제입니다. 보고서가 신속하게 생성되더라도 분석가가 경고를 처리하고 조치를 취하는 데 필요한 시간 때문에 실제 상황보다 대응이 늦어지는 경우가 거의 불가피합니다. 자동화를 통해 특히 일반적인 위협의 경우 지연을 어느 정도 완화할 수 있지만, 실시간 분석조차도 시간이 많이 소요되는 보고서 생성 과정을 거쳐야 합니다.
미세 조정에는 풀타임 지원이 필요함
여러분은 이미 자신의 네트워크와 서비스에 대해 충분히 이해하고 있을 수도 있지만, SIEM 성공 여부는 솔루션이 이러한 지식을 반영하는지에 전적으로 달려 있습니다. 이 과정은 단순히 IP 주소가 적힌 스프레드시트 이상의 것을 요구합니다. SIEM 시스템은 정기적인 간격으로 지속적인 업데이트를 요구합니다. 이것이 바로 대규모 도구에 상시 지원팀이 필요한 이유입니다. 이 보안 담당자들은 시스템을 최신 상태로 유지하는 데 전적으로 집중합니다. SIEM 도구가 제대로 작동하고 있는지 확인하는 것, 즉 경고를 적극적으로 분석하고 분류하는 것보다는 제대로 작동하는지 확인하는 데 중점을 둡니다.
물론 모든 기기의 알람을 하나로 통합하는 것도 가능합니다. SIEM하지만 실제 사건을 찾아내는 것은 거의 불가능할 것입니다. 가장 시끄러운 경고는 조직을 가장 흔하게 공격하는 일반적인 악성코드에서 발생할 가능성이 높습니다. 그 외의 경고는 대부분 무의미해집니다. 제대로 조정하지 않으면 수천 개의 경고가 의미 없는 소음으로 전락할 수 있습니다.
사일로
대부분의 경우에, SIEM 보안 도구들이 서로 분리되어 있어 스택 내 다른 보안 도구들과의 소통이나 상호 참조가 이루어지지 않습니다. 그 결과, 보안 팀은 여러 대시보드와 도구에서 발생하는 경고를 수동으로 비교해야 합니다. 이는 대부분의 사고 식별 및 분류 작업이 여전히 거의 전적으로 수동으로 이루어진다는 것을 의미합니다. 따라서, 사고 이후의 모든 프로세스는 제대로 작동하지 못하게 됩니다. SIEM 보고서 작성에는 여전히 상당한 기술 전문 지식이 필요합니다. 어떤 정보가 중요한지, 그리고 그 정보가 네트워크의 나머지 부분과 어떻게 관련되는지 아는 것이 여전히 매우 중요합니다.
XDR 장점과 단점
조직들이 증가하는 사이버 위협에 대처함에 따라, 이러한 위협에 대한 대응책의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. XDR통합적인 접근 방식은 부인할 수 없습니다. 하지만 다른 기술과 마찬가지로, XDR 이 도구는 장점과 단점을 모두 가지고 있습니다. 도구의 장단점을 균형 있게 이해하려면 구현 및 관리와 관련된 잠재적인 복잡성과 필요한 자원을 살펴보아야 합니다. XDR 이 비교는 사이버 보안 전문가와 애호가들에게 해결책에 대한 더 명확한 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다. XDR의 진정한 가치 제안.
XDR 장점
확장된 탐지
XDR 조직 전체에서 보안 관련 데이터를 수집합니다. 이렇게 수집된 데이터는 종합 및 분석 과정을 거쳐 방대한 양의 원시 정보를 보다 작고 정확한 사고 경고로 변환합니다. 광범위한 원격 측정 데이터와 상호 연결된 시스템에 대한 향상된 이해는 팀이 활성 위협을 찾아낼 가능성을 높여줍니다. 물론 데이터 수집은 전체 과정의 절반에 불과합니다.
확장된 분석
의심스러운 사건이 발생하면 곧바로 심층 조사가 이어집니다. 유능한 전문가가 XDR 이 시스템은 조직이 중요한 질문에 답하는 데 필요한 핵심 분석을 제공합니다. 이 위협은 실제 위협인가, 아니면 단순한 오경보인가? 더 큰 위험을 의미하는가? 그렇다면 그 범위는 어느 정도인가? 오늘날 사이버 공격은 여러 단계를 거쳐 진행되며, 각 단계는 특정 역할을 완료하면 사라집니다. XDR 플랫폼들은 초기 징후가 없다고 해서 조직의 보안이 보장되는 것도 아니고, 위험이 완전히 사라졌다는 것을 의미하는 것도 아니라는 점을 이해하고 있습니다.
XDR 단점
공급업체 종속
무례 XDR잠재력에도 불구하고, 오늘날 사이버 보안 시장의 현실은 여전히 많은 것을 가로막고 있습니다. XDR 도구의 잠재력. 특정 보안 도구를 전문으로 하는 공급업체들이 현재 특정 공급업체에 종속된 제품을 제공하고 있습니다. XDR결과적으로, 추가적인 보안 요구 사항은 다음과 같습니다. XDR 보안 기능은 빠르게 개발되고 추가되는 경향이 있습니다. 특정 기능에 대한 경험이 부족한 조직의 경우, 보안 팀은 결국 기본 보안 기능보다도 성능이 떨어지는 결함 있는 툴킷을 사용하게 됩니다. SIEM.
AI 기반인 이유는 무엇일까요? XDR 추월하고 있습니다 SIEM
DaVinci에는 SIEM 일부 조직에서는 여전히 유용한 도구이지만, 분산된 데이터 포인트에 대한 과도한 의존과 노동 집약적인 보안 메커니즘으로 인해 많은 팀이 전통적인 방식의 미래에 대해 의문을 제기하고 있습니다. SIEM방대한 양의 로그, 네트워크 및 사용자 데이터(이 모든 데이터는 수많은 대시보드에 흩어져 있음)를 처리하는 데 있어 소규모 사이버 보안 팀의 역량은 그 어느 때보다 큰 압박을 받고 있습니다. 이것이 바로 기존 도구의 한계점입니다. XDR 곧 채워질 예정입니다.
본질적으로 AI 기반 XDR 팀에게 다음과 같은 세부적인 가시성을 제공합니다. SIEM 한때 약속했던 것과 더불어, 기존 사이버 보안 시스템을 완전히 능가하는 포괄적인 사이버 보안 시스템 제품군까지 제공합니다. SIEM더 이상 기술 스택에 대한 단일하고 고립된 관점에 갇히지 않고, 다양한 가능성을 열어갈 수 있습니다. XDR다각적인 접근 방식을 통해 공격 표면의 모든 영역에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 네트워크 트래픽부터 사용자 액세스까지, 포괄적인 접근 방식을 제공합니다. XDR 이 솔루션은 기본적인 위협 탐지 이상의 기능을 제공합니다. 수집된 모든 정보를 통합하여... SIEM, NDR 등 XDR이 회사의 AI 엔진은 기본적인 보안 분석가 역할을 할 수 있습니다. 잠재적 위협을 분석하고 질의하여 그 타당성을 판단하고, 관련 공격 과정을 파악하는 데까지 도움을 줄 수 있습니다. AI 기반 기술의 이점을 알아보세요 XDR 훨씬 더 멀리 확장하다 SIEM위협 탐지 잠재력.
점점 더 효율적이고 발전적인 사이버 보안 팀에 대한 중요성이 강조됨에 따라 조직이 도입하는 도구에 대한 요구 사항도 점점 더 높아지고 있습니다. XDR 일반적으로 플러그 앤 플레이 방식이 아니며, 특정 도구는 구현을 염두에 두고 설계되었습니다. 사전 구축된 통합 기능을 갖춘 도구를 선택하면 전환 시간을 최소화하고 놀라운 효율성으로 보안을 강화할 수 있습니다.
잠금을 피하고 완전한 보안 이해를 잠금 해제하세요
스텔라 사이버 Open XDR 이 플랫폼은 차세대 보안 도구를 제공합니다. 조직이 전체 디지털 생태계에서 위협을 사전에 탐지, 조사 및 대응할 수 있도록 지원하는 통합 솔루션입니다. 개방적이고 확장 가능한 아키텍처를 갖춘 이 플랫폼은 네트워크, 클라우드, 엔드포인트 등 다양한 보안 도구의 데이터를 원활하게 통합하여 잠재적인 보안 위협에 대한 통합적인 시각과 포괄적인 인사이트를 제공합니다. 자세히 알아보세요. 스텔라 사이버 Open XDR 플랫폼 .
