SIEM과 XDR: 기능 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 기사에서는 두 가지 SOC 기술인 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리)과 XDR(확장 감지 및 대응)을 살펴보고 각각을 사용하여 테라바이트 단위의 정보를 간소화하고 우선순위를 지정하는 방법을 비교합니다.
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SIEM이란 무엇이며 어떻게 작동하나요?
복잡하게 얽힌 장치, 방화벽 및 스위치에 대한 통찰력을 유지하기 위해 SIEM 솔루션은 원래 하나의 공통 분모인 로그를 사용했습니다. 로그는 오류, 연결, 이벤트 등 애플리케이션이나 서버의 내부 작동에 대한 정보가 포함된 작은 파일입니다. 이는 꽤 오랫동안 개발 과정에서 흔한 일이었지만, SIEM 애플리케이션은 보안 팀이 애플리케이션 상태에 대한 더 깊은 통찰력을 제공한 최초의 애플리케이션이었습니다. 2005년에 만들어진 SIEM의 발전은 매우 빨랐습니다. 초기 시스템은 로그 수집 도구에 지나지 않았지만 최신 제품은 이 데이터를 거의 실시간으로 집계하고 분석합니다. 결과적으로 잘 구성된 SIEM은 끝없는 로그의 소음을 차단하고 보안 관리자에게 주의해야 할 이벤트를 경고할 수 있습니다. 이 프로세스는 규칙을 통해 가능해집니다. 자세한 내용은 ' 가이드를 참조하세요.SIEM이란?? '
SIEM 규칙을 사용하면 원시 로그 데이터를 작업으로 변환할 수 있습니다. 이를 달성하기 위해 SIEM은 상관 규칙과 모델이라는 두 가지 형태의 분석을 결합하고 결합합니다. 상관 관계 규칙은 단순히 공격을 나타낼 수 있는 이벤트 순서를 SIEM 시스템에 알려주고, 뭔가 이상해 보일 때 관리 팀에 알립니다.
개별 규칙은 사용자가 방대한 양의 데이터를 다운로드하려고 할 때 플래그를 지정하는 것처럼 간단할 수 있지만 일반적으로 각 규칙에는 미묘한 차이가 충분하지 않습니다. 이로 인해 경고 피드가 정크로 막히게 됩니다. 복합 규칙을 사용하면 여러 규칙을 함께 연결하여 관련 동작을 구체화할 수 있습니다. 이렇게 하면 동일한 IP 주소에서 로그인 시도가 6회 실패할 경우 SIEM에서 알림을 표시할 수 있습니다. 단, 해당 IP 주소가 6개의 다른 사용자 이름으로 시도하는 경우에만 가능합니다.
조직의 실시간 고부담 요구에 맞게 복합 규칙을 확장할 때 많은 팀이 모델 프로필에 의존합니다. 이는 사용자 및 자산의 정상적인 동작을 나타냅니다. 네트워크 전반에 걸쳐 데이터가 일반적으로 흐르는 방식을 프로파일링함으로써 고급 SIEM 도구가 정상 상태에 대한 그림을 구축하는 것이 가능해졌습니다. 그런 다음 모델 기반 SIEM에 규칙을 계층화하면 사용자가 일반 계정에서 권한 있는 계정으로 전환한 후 비정상적인 데이터 전송을 시도하는 등 의심스러운 행동이 나타날 경우 이를 발견하고 경고를 트리거하는 것이 가능해집니다. 외부 서비스에서.
심층 로그 분석을 보완하는 최신 SIEM 플랫폼은 조직의 기술 스택 대부분에 걸쳐 위협에 대한 통합 보기를 제공하는 대시보드를 제공합니다. 데이터 시각화로 강화된 이러한 대시보드를 통해 보안 분석가는 의심스러운 활동을 쉽게 발견하고 대응할 수 있습니다. 직관적인 시각적 모니터링과 함께 이러한 고급 분석의 통합은 오늘날의 사이버 보안 방어에서 SIEM의 중추적인 역할을 강조합니다.
XDR이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?
SIEM 도구는 보안 전문가에게 비교할 수 없는 로그 가시성을 제공했지만 두 가지 중요한 문제가 남아 있습니다. 첫째, 많은 시스템이 로그를 생성하지 않거나 SIEM 도구에 제공할 수 없다는 점, 둘째, 규칙 기반 접근 방식이 보안을 떠난다는 점입니다. 팀은 중요하지 않은 경고로 가득 차 있습니다.
XDR 솔루션은 단일 기성 도구라기보다는 여러 보안 개념의 모음에 가깝습니다. 궁극적으로 XDR 시스템은 엔드포인트, 이메일 시스템, 네트워크, IoT 장치 및 애플리케이션의 데이터 스트림을 검사하여 보안 이벤트의 범위를 대폭 확장하는 것을 목표로 합니다. 이를 EDR(엔드포인트 탐지 및 대응) 시스템의 진화라고 생각하십시오. 그러나 사일로에서 작동하는 기존 보안 조치에 의존하기보다는 XDR은 SIEM의 로그 관리 접근 방식을 다른 여러 보안 구성 요소와 통합하여 응집력 있는 전체를 형성합니다. 예를 들어, XDR 내에 EDR 시스템을 통합하면 조직은 모든 엔드포인트에 대한 가시성을 확장하여 개별 장치에 대한 위협을 감지하고 대응할 수 있습니다. 그런 다음 네트워크 트래픽 분석을 통합함으로써 XDR은 실시간으로 데이터 패킷을 분석하고 엔드포인트의 데이터로 네트워크 보기를 강화할 수 있습니다. 이 프로세스는 측면 이동 및 새로운 침입 시도와 같은 고급 공격 패턴도 식별하는 데 도움이 됩니다.
클라우드 보안 도구는 XDR 시스템의 또 다른 중요한 통합 지점입니다. 조직이 점차 운영을 클라우드로 이동함에 따라 CASB(클라우드 액세스 보안 브로커)와 보안 웹 게이트웨이를 XDR 에코시스템에 통합하면 클라우드 환경을 위협으로부터 지속적으로 모니터링하고 보호할 수 있습니다. XDR의 범위는 원하는 만큼 넓습니다. IAM(ID 및 액세스 관리) 솔루션을 통합하면 사용자 행동 및 액세스 패턴에 대한 통찰력을 추가로 제공하여 ID 기반 공격을 탐지하고 예방하는 데 도움이 됩니다.
이 엄청난 양의 원격 측정 데이터는 모든 경고의 심각도와 범위를 결정하는 분석 엔진에 입력됩니다. 잠재적인 위협이 식별되면 XDR 플랫폼은 영향을 받는 시스템을 격리하고, 악의적인 활동을 차단하고, 작업을 안전한 상태로 롤백하거나, 상황에 맞는 경고를 보안 팀에 보내는 방식으로 자동으로 대응할 수 있습니다. 더 넓은 가시성 덕분에 XDR은 자동화된 보안 대응을 위한 유망한 기반을 제공합니다.
이러한 자동화된 플레이북은 위협 심각도에 따라 대응을 자동화하여 대응 시간과 경고 백로그를 대폭 줄이는 데 도움이 됩니다. 문제 해결이 아닌 경우에도 XDR은 일반적으로 분석가에게 남겨지는 부서 간 정보를 수집하고 시각화할 수 있습니다. 보안 사고 또는 공격에 대한 이러한 하이파이 그림을 통해 분석가는 보다 집중적이고 전략적인 작업에 시간을 투자할 수 있습니다. 아직도 '라고 묻는 게 남아있다면XDR이란 무엇입니까??', 이 새롭고 흥미로운 분야에 대해 자세히 알아보세요.
SIEM과 XDR 비교: 5가지 주요 차이점
SIEM과 XDR 솔루션의 차이점은 미묘하지만 매우 중요합니다. 보안 관점에서 SIEM은 규정 준수, 데이터 저장 및 분석을 위해 로그를 수집하고 저장하는 방법을 제공합니다. 기존 SIEM 솔루션의 경우, 기존 로그 수집 및 정규화 기능 위에 포괄적인 보안 분석이 추가되었습니다. 결과적으로 SIEM 도구에는 위협을 적절하게 식별하기 위해 막대한 분석 기능이 필요한 경우가 많습니다. 진짜 위협과 허위 경보를 구별할 수 있는 기본 능력이 없으면 보안 팀은 로그 데이터가 가득한 에베레스트 산을 오르는 경우가 많습니다.
반면 XDR은 위협 식별을 위해 특별히 제작되었습니다. SIEM이 수집한 로그 사이에 남겨진 공백을 채우기 위해 개발이 증가했습니다. 완전히 다른 접근 방식은 원시 로그만 사용하는 것이 아니라 엔드포인트와 방화벽 데이터에 기반을 두고 있습니다. XDR은 조직에 새로운 보안 기능과 향상된 보호 기능을 제공하지만 SIEM이 로그 관리 및 규정 준수와 같은 위협 탐지 이외의 중요한 사용 사례를 여전히 갖고 있기 때문에 SIEM을 완전히 대체해서는 안 된다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
다음 표는 심층적인 XDR과 SIEM 비교를 제공합니다.
| SIEM | XDR | |
| 데이터 소스 | 이벤트를 생성하거나 이를 플랫 로그 파일 형식으로 수집하는 모든 장치입니다. | SIEM을 포함한 엔드포인트, 방화벽, 서버 및 기타 보안 도구. |
| 배포 위치 | 기기에 설치된 에이전트를 통해 수집된 데이터입니다. SIEM은 전용 SIEM 어플라이언스를 통해 데이터 센터에서 호스팅됩니다. | 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
SIEM은 처음에는 획기적이었지만 여전히 보안에 대한 로그 중심 접근 방식일 뿐입니다. 여러분은 이미 SIEM의 이점과 사고 감지 속도를 높이는 방법에 대해 잘 알고 계실 것입니다. 하지만 SIEM의 막대한 리소스 수요로 인해 많은 조직에서는 경고의 폭주를 중단하기 위해 안간힘을 쓸 수 있습니다. 하는 동안 Stellar Cyber의 차세대 SIEM 플랫폼은 이러한 많은 단점을 해결하지만 기존 SIEM은 많은 회사에서 여전히 흰코끼리로 남아 있습니다.
SIEM의 장점
수동 로그 관리보다 빠릅니다.
효과적으로 배포된 SIEM은 위협 탐지 및 인식 시간을 단축하여 신속하게 대응하고 피해를 완화하거나 완전히 방지할 수 있는 능력을 향상시킵니다. 또한 공격 서명에만 의존하는 것이 아니라 공격을 나타내는 동작을 모니터링하는 SIEM의 적응성은 스팸 필터, 방화벽, 바이러스 백신 프로그램과 같은 기존 보안 조치를 우회할 수 있는 포착하기 어려운 제로데이 위협을 식별하는 데 도움이 됩니다. 궁극적으로 SIEM 솔루션은 일부 수동 이벤트 분석을 처리하여 감지 및 응답 시간을 크게 향상시킵니다.
강력한 만능
SIEM은 운영 지원부터 문제 해결까지 조직 전체에서 광범위한 용도로 사용됩니다. IT 팀에 필수 데이터와 기록 로그를 제공하여 사이버 보안 이외의 문제를 관리하고 해결하는 데 있어 효율성과 효율성을 향상시킵니다.
SIEM 단점
실시간 보고의 어려움
SIEM의 본질적인 한계 중 하나는 동기화 및 처리와 같은 시간 관련 문제입니다. 보고서가 빠르게 생성되더라도 분석가가 경고를 처리하고 조치를 취하는 데 필요한 시간은 응답이 거의 필연적으로 실제 이벤트보다 뒤처진다는 것을 의미합니다. 자동화는 특히 일반적인 위협의 경우 일부 지연을 완화할 수 있지만 실시간 분석이라도 보고서 생성에는 시간이 많이 걸리는 프로세스를 거쳐야 합니다.
미세 조정에는 풀타임 지원이 필요함
귀하는 이미 자신의 네트워크와 서비스에 대해 확실하게 이해하고 있을 수도 있지만 SIEM의 성공은 전적으로 이러한 지식을 반영하는 솔루션에 달려 있습니다. 이 프로세스에는 단순한 IP 주소 스프레드시트 이상의 것이 필요합니다. 대신 SIEM 시스템은 정기적인 간격으로 지속적인 업데이트를 요구합니다. 이것이 바로 이러한 대규모 도구에 풀타임 지원 팀이 필요한 이유입니다. 이러한 보안 직원은 경고를 적극적으로 분석하고 분류하는 대신 SIEM 도구의 원활한 실행을 유지하는 데만 집중합니다.
모든 장치의 모든 경보를 SIEM에 보내는 것은 확실히 가능하지만 실제 사건을 찾는 것은 거의 불가능합니다. 가장 시끄러운 경고는 조직을 가장 일반적으로 표적으로 삼는 일반적인 맬웨어에서 나올 가능성이 높습니다. 그러나 그 외에도 알림의 혼란은 본질적으로 의미가 없게 됩니다. 조정하지 않으면 수천 개의 경고가 무의미한 소음으로 끝날 수 있습니다.
사일로
대부분의 경우 SIEM 도구는 사일로되어 있으므로 스택의 다른 보안 도구와 통신하거나 상호 참조할 수 없습니다. 결과적으로 보안 팀은 다양한 대시보드와 도구에서 경고를 수동으로 비교해야 합니다. 이는 대부분의 사고 식별 및 분류가 여전히 거의 전적으로 수동으로 이루어진다는 것을 의미합니다. 결과적으로 SIEM 보고서의 모든 프로세스에는 여전히 상당한 기술 전문 지식이 필요합니다. 어떤 정보가 중요한지, 그리고 이 정보가 나머지 네트워크와 어떻게 관련되어 있는지 아는 것은 여전히 중요합니다.
XDR 장점과 단점
조직이 증가하는 사이버 위협과 씨름하는 가운데 XDR의 통합 접근 방식이 매력을 느끼는 것은 부인할 수 없는 사실입니다. 그러나 다른 기술과 마찬가지로 XDR에는 고유한 장점과 과제가 있습니다. 도구의 장단점을 균형 있게 이해하려면 XDR 솔루션 구현 및 관리와 관련된 잠재적인 복잡성과 리소스 요구 사항을 조사해야 합니다. 이 비교는 사이버 보안 전문가와 매니아가 XDR의 진정한 가치 제안을 보다 명확하게 이해하도록 하는 것을 목표로 합니다.
XDR 전문가
확장된 탐지
XDR은 조직 전체에서 보안 관련 데이터를 수집합니다. 그런 다음 이를 대조 및 분석하여 원시 정보 스풀을 더 작고 충실도가 높은 사고 경고로 줄입니다. 원격 측정 데이터의 범위가 넓어지고 상호 연결된 시스템에 대한 이해가 향상되면 팀에서 활성 위협을 발견할 가능성이 높아집니다. 물론 데이터 수집은 프로세스의 절반에 불과합니다.
확장된 분석
의심스러운 사건이 나오면 곧바로 심층 조사가 이뤄진다. 유능한 XDR 시스템은 조직이 중요한 질문을 해결하는 데 필요한 필수 분석을 제공합니다. 이 위협은 진짜입니까, 아니면 단순한 허위 경보입니까? 더 심각한 위험을 의미합니까? 그렇다면 어느 정도까지 커버되나요? 현재 환경에서는 수많은 사이버 공격이 여러 단계로 전개되며 특정 역할이 수행되면 공격의 일부가 사라집니다. XDR 플랫폼은 초기 징후가 없다고 해서 조직의 보안이 보장되지 않거나 위험이 완전히 지나갔다는 것을 의미하지 않는다는 것을 이해합니다.
XDR 단점
공급업체 종속
XDR의 잠재력에도 불구하고 오늘날 사이버 보안 시장의 현실은 여전히 많은 XDR 도구의 잠재력을 방해하고 있습니다. 특정 보안 도구를 전문으로 하는 공급업체는 현재 공급업체 고정 XDR을 제공하는 공급업체입니다. 결과적으로 XDR에 대한 추가 보안 요구 사항이 빠르게 개발되고 추가됩니다. 특정 기능에 대한 경험이 부족한 조직의 경우 보안 팀은 결국 기본 SIEM보다 성능이 떨어지는 결함이 있는 툴킷을 갖게 됩니다.
AI 기반 XDR이 SIEM을 능가하는 이유
SIEM은 계속해서 일부 조직에 유용한 도구이지만, 사일로화된 데이터 포인트와 노동 집약적인 보안 메커니즘에 대한 지속적인 의존으로 인해 많은 팀이 기존 SIEM의 미래에 대해 의문을 제기하게 되었습니다. 수많은 다양한 대시보드에 분산된 로그, 네트워크, 사용자 데이터의 양을 따라잡는 린 사이버 보안 팀의 능력이 그 어느 때보다 압박을 받고 있습니다. 이는 XDR이 메울 준비가 되어 있는 기존 툴링의 균열입니다.
기본적으로 AI 기반 XDR은 SIEM의 가능성을 무색하게 만드는 전체 사이버 보안 시스템 제품군과 함께 SIEM이 한때 약속했던 세분화된 가시성을 팀에 제공합니다. 더 이상 기술 스택의 단일하고 고립된 보기에만 국한되지 않고 XDR의 다각적인 접근 방식을 통해 공격 표면의 모든 구석에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 네트워크 트래픽부터 사용자 액세스까지 모든 것을 포괄하는 XDR 솔루션은 기본적인 위협 탐지 이상의 기능을 제공합니다. SIEM, NDR 등을 통해 수집된 모든 정보를 수집함으로써 XDR의 AI 엔진은 기본적인 보안 분석가 역할을 할 수 있습니다. 합법성을 확립하기 위해 잠재적인 위협을 분석하고 쿼리하면 관련 공격 체인에 대한 그림을 구축할 수도 있습니다. AI 기반 XDR의 이점을 알아보세요. SIEM의 위협 탐지 잠재력을 훨씬 뛰어넘습니다.
린(Lean) 개발을 강조하는 사이버 보안 팀이 점점 더 강조되면서 조직이 배치하는 도구에 점점 더 많은 것이 요구되고 있습니다. XDR은 일반적으로 플러그 앤 플레이가 아니지만 특정 도구는 구현을 염두에 두고 구축되었습니다. 사전 구축된 통합이 있는 도구를 선택하면 전환 시간을 최소화하고 눈에 띄는 효율성으로 방어력을 강화할 수 있습니다.
잠금을 피하고 완전한 보안 이해를 잠금 해제하세요
Stellar Cyber의 Open XDR 플랫폼은 조직이 전체 디지털 생태계에서 위협을 사전에 감지, 조사 및 대응할 수 있도록 지원하는 통합 솔루션이라는 차세대 보안 도구를 제공합니다. 개방적이고 확장 가능한 아키텍처를 갖춘 이 플랫폼은 네트워크, 클라우드, 엔드포인트 소스를 포함한 다양한 보안 도구의 데이터를 원활하게 집계하여 잠재적인 보안 위협에 대한 통합된 보기와 포괄적인 통찰력을 제공합니다. 탐구하다 스텔라 사이버의 개방형 XDR 플랫폼 .
