AI XDRAI 기반 기술의 6가지 이점 XDR
지금 이 순간에도 조직의 기술 스택 구조를 구성하는 애플리케이션과 서버는 꾸준한 정보 흐름을 생성하고 있습니다. 전통적으로 이러한 지속적인 데이터 흐름은 보안 전문가에게 악몽이었습니다. 엄청난 양의 로그 파일에 맞서 싸우는 일은 지난 수십 년 동안 일상적인 최종 사용자의 감시 하에 진행된 논스톱 전쟁이었습니다.
소규모 조직조차도 핵심 지표만 추적하더라도 상당한 양의 로그 데이터를 축적합니다. 반면 대기업은 매일 수백 기가바이트에 달하는 로그 정보를 축적할 수 있습니다. 오늘날 많은 조직은 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)와 같은 다양한 솔루션을 활용하고 있습니다.SIEM위협 탐지 및 해결(NDR)과 같은 네트워크 탐지 및 해결 도구를 사용하여 모든 것을 관리합니다. 두 솔루션 모두 네트워크 전반의 로그 데이터를 수집하고 이를 간소화하여 경고를 생성함으로써 이 문제를 해결합니다. 그러나 두 솔루션 모두 한계가 있습니다. 복잡한 설정 및 관리, 높은 오탐률로 인해 보안 분석가들은 효과적인 위협 관리와 끊임없이 발생하는 경고 사이에서 균형을 잡기 어려워합니다. 도구 간의 사일로 현상으로 인해 보안이 여전히 어려움을 겪고 있습니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 확장된 탐지 및 대응(Extended Detection and Response)이 필요합니다.XDR)가 등장했습니다. 이 도구는 로그 파일을 다른 중요한 보안 데이터와 비교하여 더욱 넓은 시각으로 분석하는 데 중점을 둡니다. Enter, AI 통합: 전체 네트워크에 대한 최첨단 분석 각 경고를 고유한 맥락 내에서 해석합니다. 다양한 보안 계층의 데이터를 통합함으로써, XDR 탐지 및 대응 능력을 신속하게 향상시켜 줄 것을 약속합니다.
이 글에서는 작동 방식과 AI 기반인지 여부에 대해 다룰 것입니다. XDR 정말 그 명성에 걸맞은 제품입니다.
AI 기반이란 정확히 무엇인가요? XDR?
먼저, 무엇을 정립해야 할지 생각해 봅시다. XDR 이다.
XDR 이는 사용자가 이미 보유하고 있는 다양한 보안 기술들을 하나의 통합되고 효율적인 시스템으로 결합하는 보안 기술의 한 유형입니다. 이러한 특징 덕분에, XDR 모든 자산과 장치의 보안 상태에 대한 가시성을 높여주고 실시간으로 위협을 감지하고 대응할 수 있습니다.
AI는 다양한 형태의 행동을 감지하는 능력 덕분에 이 분야에서 상당한 이점을 제공합니다. 예를 들어, 기존 바이러스 백신을 예로 들어보겠습니다. 사용자가 악성 코드가 로드된 파일을 다운로드하려는 경우 기존 악성 코드 방어는 파일을 검사하여 알려진 악성 코드를 나타내는 사전 인식된 바이트 패턴을 찾으려고 시도할 뿐입니다. 그러나 다형성 및 새로운 악성 코드 변종으로 인해 이러한 형태의 방어에 심각한 허점이 발생했습니다. AI 공간은 파일, 사용자 계정 또는 네트워크 장치의 예상 동작을 분석하는 기능 덕분에 이미 이를 훨씬 능가했습니다.
AI 기반 XDR의심스러운 동작에 대한 접근 방식은 크게 정적 분석과 동적 분석의 두 가지로 나눌 수 있습니다. 정적 분석은 시스템 호출, 제어 및 데이터 흐름 그래프와 같은 이벤트에 대한 저수준 정보를 추출합니다. 이를 통해 각 경고에 과도한 시간을 들이지 않고도 경고 또는 이벤트에 대한 심층적인 분석을 수행할 수 있습니다. 반면 동적 분석은 의심스러운 네트워크 장치나 파일을 런타임 관점에서 검사할 수 있도록 합니다. 악성코드의 경우, 실제 운영 시스템에 영향을 미치지 않도록 샌드박스 환경에서 의심스러운 파일을 실행하여 분석합니다.
생성 AI가 현장 전반에 걸쳐 보안 기능을 어떻게 변화시키고 있는지 더 자세히 설명하려면 손상된 계정 탐지에 대한 사용을 고려해 보세요. 수동으로 레이블이 지정된 훈련 데이터에 의존하지 않고 초기 AI 프로젝트는 네트워크 사용자 로그인 활동을 수집하고 예상되는 활동 기준을 예측하는 모델을 구축하기 위해 구축되었습니다. 예를 들어 사용자가 한 번의 실패 후 다시 로그인을 시도해야 하는 경우 IP 주소와 시간은 대략적으로 일관되게 유지되어야 합니다. 이것이 사실이라면 관련 위험 점수는 낮게 유지됩니다. IP 주소, 로그인 시도 시간 또는 로그인 시도 횟수가 예상 기준을 초과하여 증가하기 시작하면 모델은 이를 의심스러운 것으로 강조 표시합니다.
이에 대한 첫 번째 성공적인 시연은 Microsoft의 2021년의 프로젝트 Qidemon 실제 데이터를 사용하여 모델을 테스트한 결과, 2만 명의 사용자 중에서 해킹당한 계정 7개를 성공적으로 찾아냈습니다. 그 후 3년 동안 생성형 AI의 발전은 더욱 가속화되었습니다. XDR 솔루션은 AI의 고유한 응용 분야들을 결합하는 데 중점을 두고 있으며, 이전에는 서로 분리되어 있던 보안 분야들 간의 상호 참조를 제공합니다. 근본적으로, XDR 이는 악성코드 예방과 같은 한 영역의 데이터가 계정 보호와 같은 다른 영역의 탐지 및 복구 기능에 영향을 미치도록 하는 것입니다. 이 두 가지 예시는 AI가 가져올 수 있는 이점의 일부를 간략하게 보여줄 뿐이지만, AI가 어떻게 활용될 수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. XDR 시스템과 AI는 병렬적으로 존재하여 전체 기술 스택이 해당 분야의 향상된 전문성으로부터 이점을 얻을 수 있도록 합니다.
AI 기반 기술의 이점 XDR
인공 지능 XDR 이점은 크게 데이터 분석, 위협 탐지, 공격 대응의 세 가지 분야로 나눌 수 있습니다. AI 아키텍처 및 분석이 도입된 이후 이 세 분야는 모두 빠르게 발전해 왔습니다.
데이터 분석
포괄적인 보안 데이터에 대한 액세스는 지속적인 공격 모니터링, 사고 후 포렌식 분석 수행, 위협 추적 작업 실행 등 다양한 중요한 활동에 참여하는 보안 팀의 초석이었습니다. 이러한 작업에는 모든 앱, 사용자 및 서버에서 발생하는 지속적인 이벤트 스트림 및 권한 데이터를 이해하는 능력이 필요합니다.
과거 통계학자와 초기 데이터 과학 개척자들은 종종 제한된 데이터 하위 집합에 의존해야 했으며, 대표성은 있지만 포괄적이지 않은 샘플을 사용했습니다. 이러한 방식은 결국 정적이고 규칙 기반의 보안 아키텍처로 이어졌습니다. AI XDR 이 솔루션은 두 가지 분석 이점을 제공하여 조직의 보안 철학 내에서 데이터 활용 방식을 재협상합니다. 하나는 기반이 되는 아키텍처이고, 다른 하나는 분석 엔진입니다.
데이터 레이크의 부상
AI가 갑자기 주류로 진입한 이유 중 하나는 데이터 웨어하우스를 데이터 레이크로 개발한 것이었습니다. 전자의 접근 방식은 데이터를 계층적 파일로 분할하여 사람이 사용하기에 적합하지만 데이터 레이크는 파일 계층을 하나의 대규모 데이터 풀로 평면화합니다. 매우 효율적인 아키텍처에 호스팅되어 우리가 처리할 수 있는 데이터의 규모는 그 어느 때보다 커졌습니다.
결과적으로 분석가는 광범위한 데이터세트를 전체적으로 활용할 수 있는 능력을 갖게 됩니다. 이러한 변화를 통해 단순한 대표 샘플에 의존할 필요 없이 데이터의 전체 복잡성, 뉘앙스 및 세부적인 측면에 대한 심층 분석이 가능해졌습니다.
또한 데이터 레이크의 효율성은 AI 기반 개발을 가능하게 합니다. XDR 기존 보안 시스템이 직면했던 여러 문제점을 해결하고, 조직의 고유한 보안 시스템에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다. 보안 데이터를 중앙 집중식으로 지속적으로 업데이트되는 데이터베이스에 재배치함으로써 두 번째 핵심 구성 요소를 활용할 수 있는 기반이 마련됩니다. XDR 일체 포함.
분석 엔진
데이터 레이크는 AI에 오늘날의 방대한 보안 데이터에 액세스할 수 있는 기능을 부여하지만 여전히 도구의 ML 구성 요소가 있습니다. 일반적으로 기계 학습은 복잡한 수학적 알고리즘을 사용하여 다양한 요소와 범주 간의 관계를 추론합니다. 이 컴퓨터 분석을 통해 시스템은 데이터로부터 학습하고 수십억 개의 데이터 포인트를 처리하여 새로운 데이터 인스턴스에 대한 최적의 응답을 개발하고 시간이 지남에 따라 신뢰할 수 있는 패턴을 설정할 수 있습니다.
럭셔리 XDR특히 인간이 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴이나 이상 징후를 식별하는 데 어려움을 겪는다는 점을 고려할 때, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술은 매우 중요한 도움을 제공합니다. 이러한 기술은 네트워크 패킷 정보, 보안 이벤트 로그, 소스 코드 등 다양한 형태의 데이터를 신속하게 처리하고 평가하는 데 탁월합니다. 보안 운영 및 위험 관리 분야에서 패턴 인식과 행동 분석에 대한 필요성이 시급해짐에 따라, 이 분야에서 AI와 ML에 대한 의존도가 높아지고 있으며, 이는 사이버 보안 강화에 있어 AI와 ML의 핵심적인 역할을 강조합니다.
위협 탐지
AI의 정교한 프레임워크는 네트워크 트래픽, 엔드포인트, 클라우드 환경 및 애플리케이션 로그를 포함하여 조직의 디지털 생태계 내의 수많은 소스에서 수집된 데이터 세트를 선별하는 데 능숙합니다. 이 통합 데이터 세트를 사용하면 일반적인 사일로 보안 도구를 훨씬 능가하는 수준의 위협 탐지가 가능합니다.
인공지능이 모든 데이터를 수집하고 분석하기 위해 한 발짝 물러서는 것과 마찬가지로, 해당 분야도 마찬가지입니다. XDR 툴링은 개별 보안 툴의 단조로움에서 벗어나 더 넓은 시야를 갖도록 하는 것을 목표로 합니다. 대신, XDR 이러한 방대한 데이터 양을 활용하여 활동을 신속하게 분석하고 악의적인 행위의 광범위한 패턴과 연결될 수 있는 우려스러운 활동을 식별합니다.
예를 들어, 이미 명령 및 제어 서버에 연결을 설정한 공격자를 생각해 보세요. 비교적 고도화된 공격자는 이러한 채널을 암호화하여 훨씬 더 큰 위험을 초래할 수 있습니다. SOC 기존 팀은 하루에 수백 건에 달하는 정상적인 세션 중에서 악성 세션을 식별하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 머신러닝 모델은 외부 도메인과 통신하는 악성 비콘(즉, 일정한 양의 데이터를 포함하는 주기적인 트래픽 급증)을 식별하는 데 이상적입니다. 더욱이, 이러한 행동 기반 식별은 암호 해독을 필요로 하지 않습니다.
AI XDR 이를 통해 위와 같은 식별 조치를 훨씬 더 복잡하고 상호 연결된 공격 표면에 적용할 수 있습니다. 일반적인 네트워크 기반 보안 솔루션도 방금 다룬 위협 식별 프로세스를 복제할 수 있지만, 오직 한 가지 솔루션만이 이러한 기능을 제공할 수 있습니다. XDR 이메일에 포함된 링크를 클릭한 증거를 연관시키고, 회사 기기의 사이트 접속 내역을 기록하고, 비정상적인 다운로드 활동을 식별하고, 최종적으로 이를 명령 및 제어 서버를 나타내는 네트워크 패턴과 연결할 수 있습니다.
AI의 역할 XDR 이는 조직이 끊임없이 진화하는 사이버 위협에 앞서 선제적으로 대응하고 대응력을 강화할 수 있도록 지원하는, 선제적 보안 관행으로의 획기적인 전환을 의미합니다. 이러한 맥락에서 AI의 핵심적인 장점은 딥러닝 기술을 통한 지속적인 학습 및 적응 능력입니다. 시스템이 새로운 데이터와 변화하는 위협 환경에 맞춰 발전함에 따라, 위협 탐지 정확도가 향상될 뿐만 아니라 오탐 발생률도 감소합니다. 이처럼 정교해진 위협 식별 능력 덕분에 보안팀은 진정한 위험에 집중할 수 있게 되어 운영 효율성과 대응 시간을 향상시키고, 사이버 보안 운영에 있어 상당한 도약을 이룰 수 있습니다.
공격 대응
AI XDR그 영향은 단순히 식별 단계에만 국한되지 않습니다. 그 영향력은 분류 및 대응 과정 전반에 걸쳐 지속됩니다.
근본 원인 통찰력
AI 기반 솔루션은 사건의 근본 원인에 대한 심층적인 통찰력을 제공하고 공격 순서를 명확히 제시함으로써 문제를 해결합니다. XDR 이러한 도구는 더 빠르고 효율적인 조사를 가능하게 합니다. 이는 탐지에서 대응까지 프로세스를 가속화하여 조직이 보안 침해의 영향을 신속하게 파악하고 완화하는 데 도움이 됩니다.
경고 우선순위
보안 도구는 일반적으로 분석가들에게 끝없는 경고를 쏟아붓는 경향이 있지만, XDR 이 시스템은 경고를 관련 데이터 흐름 및 주변 활동과 비교할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 이러한 맥락 중심 접근 방식을 통해 보안 팀은 분류 프로세스를 자동화하여 가장 중요한 경고부터 우선적으로 처리할 수 있으므로 업무 부담을 크게 줄일 수 있습니다.
자동 응답
AI는 손상된 장치 격리, 악성 활동 차단, 교정 조치 구현 등의 작업을 자동으로 실행하여 보안 사고에 대한 대응을 간소화합니다. 이러한 신속한 대응 기능은 위협의 잠재적 영향을 최소화하고 수동 개입에 대한 요구를 줄이면서 보안 조치가 신속하게 실행되도록 보장합니다.
인공지능이 주도하는 이유는 무엇일까요? XDR 교체 SIEM?
원동력 XDR현재 이 제품의 성공 비결은 자체 개발한 AI 엔진에 있습니다. 각 경고를 둘러싼 수백 개의 데이터 포인트를 비교 분석하는 탁월한 기능과 심층적이고 맞춤 설정 가능한 대시보드를 통해, 예산에 민감한 관리자들은 사이버 보안 기술 스택의 다른 요소들의 필요성을 재평가하게 될 것입니다. 그럴 만한 이유가 있습니다. 대규모 조직들이 사이버 보안 인력 부족 문제를 해결하기 위해 매우 특화된 도구들을 대량으로 도입하면서 도구 확산은 5년 넘게 문제점으로 지적되어 왔습니다. 하지만 이러한 도구들은 분석가들의 업무 부담만 가중시켰을 뿐입니다. 경고를 생성하는 도구가 하나가 아니라 수십 개가 된 것입니다. 그러나 이제 AI는 사이버 보안 발전을 특정 분야에 특화된 도구에서 벗어나 포괄적이고 높은 수준의 이해로 이끌고 있습니다.
통합 혁명은 이미 시작되었습니다. Gartner의 2024년 예측 이는 향후 70년 내에 조직의 XNUMX%가 데이터 손실 방지 도구와 내부자 위험 방지를 IAM 컨텍스트와 결합하게 될 것임을 보여줍니다. 잠재적인 공격 데이터의 식별은 점점 행동 중심으로 변하고 있으며, 이를 통해 보안 팀은 데이터 보안과 내부 위험 모두에 이중 효과를 갖는 단일 정책을 발행할 수 있습니다.
SIEM 기존 도구들은 로그 분석을 통해 얻을 수 있는 세부적인 정보량을 자랑해 왔습니다. 그러나 현대의 AI 기반 도구들은 이러한 한계를 뛰어넘습니다. XDR 툴링은 기존 방식과 동일한 로그 데이터 수집 및 분석 기능을 포함할 뿐만 아니라 훨씬 더 많은 기능을 제공합니다. 모든 보안 데이터를 단일 저장소에 저장하고 분석함으로써 기존 방식은 더 이상 효과적이지 않습니다. SIEM 기존 도구들이 구식으로 보이기 시작합니다. 차세대 도구들이 등장하면서 상황은 더욱 복잡해집니다. SIEM이후 기업들은 수집하는 방대한 로그 데이터를 분석하는 데 도움이 되는 자체 AI 모델을 구현하기 시작했으며, 이는 더 넓은 범위의 문제를 야기할 수 있습니다. XDR 더 많은 잎 SIEM 먼지 속에서. 로그 데이터만 분석하는 대신, XDR 소요 SIEM개별 데이터 포인트를 분석하고 이를 네트워크 및 사용자 활동이라는 더 넓은 맥락 속에서 이해할 수 있도록 합니다.
AI는 어떻게 XDR 거짓 양성을 줄입니다
SIEM이메일 보호 도구와 방화벽은 엄청난 수의 경고를 발생시키는 것으로 악명이 높습니다. 맥락이나 근본 원인 없이 경고가 쏟아지기 때문에, 분석가는 쌓여가는 경고의 의미를 파악해야 합니다. 영향을 받은 사용자를 추적하고 실제로 악의적인 활동인지 판단하는 데는 시간이 많이 소요됩니다. 그 결과 다른 경고들이 쌓여 진정한 위협 탐지를 방해하게 됩니다.
시장 선도적인 AI 기반 XDR 솔루션은 보안 분석가의 역량과 활용 가능한 방대한 데이터 사이의 균형을 맞출 수 있는 방법을 제공합니다. 민감도를 희생하지 않고 최대한의 보안을 달성하기 위해, XDR경보를 수집하고 관련 자산, 사용자 및 신호와 연관시켜 전체 목록을 하나의 사건(Incident)으로 만듭니다. 새로운 경보가 발생하면 각각 자동으로 관련 사건에 할당됩니다. 이러한 방식으로 복잡한 공격을 탐지하고 대응할 수 있으며, 단일 오경보는 걸러낼 수 있습니다.
기기, 사용자 ID 또는 클라우드 배포 환경 전반에 걸쳐 공격 발생 경로를 추적할 수 있다는 것은 보안 분석가가 훨씬 더 많은 경고를 훨씬 더 일관성 있게 처리할 수 있음을 의미합니다. AI 기반 분석가는 경고의 더 넓은 맥락을 평가하여 공격 발생 경로를 파악하고 대응할 수 있습니다. XDR 본질적으로 엄청난 시간 낭비를 없애주어, 효율적인 보안 팀이 가장 중요한 위협에 최대한 신속하게 대응하는 데 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 사고 우선 접근 방식은 보안 기술 스택의 간소화, 신속한 대응, 그리고 분석가의 스트레스 감소를 이끌어내고 있습니다. Stellar Cyber의 접근 방식에 대해 자세히 알아보세요. AI 기반 알림 여기서 일해.
고급 AI 기반 위협 탐지 선택
얼마나 많은 XDR 솔루션이 크로스 채널 가시성에 의존하는 경우, 해당 솔루션이 개방적이고 구현 용이성을 유지하는 것이 매우 중요합니다. Stellar Cyber는 특정 벤더의 기술 스택에 종속되지 않고 개방형 솔루션을 제공합니다. XDR 기존 아키텍처에 최첨단 위협 탐지 기능을 제공합니다. 이를 통해 분산된 운영 환경을 완벽한 통합 EDR 도구로 전환할 수 있습니다.
핵심은 AI 기반이지만 XDR Stellar Cyber는 보안 분석가들을 위한 도구 개발에 더욱 박차를 가하며, 이 도구가 소규모 사이버 보안 팀에 엄청난 이점을 제공하도록 지속적으로 노력해 왔습니다. 이제 분석가들은 도구 자체에 조사 관련 질문을 직접 던질 수 있게 되었습니다. 대화형 인사이트를 제공하는 이 도구를 통해 아직 기술이 부족하거나 시간이 부족한 분석가들도 그 어느 때보다 빠르게 도구의 인텔리전스를 최대한 활용할 수 있습니다.
우리에 대해 더 알아보기 열 수 XDR 기능 보안팀의 잠재력을 최대한 발휘해 보세요.
