SIEM이란 무엇입니까? 정의, 구성 요소 및 기능
사이버 위협은 생성 및 배포의 새로운 시대에 들어섰습니다. 국제 분쟁에서 동기를 얻든 금전적 이익에서 동기를 얻든, 인프라의 중요한 부분을 조작하는 집단의 능력은 그 어느 때보다 커졌습니다. 외부 경제적 압박과 국제적 긴장이 사이버 공격 위험을 증가시키는 유일한 요인은 아닙니다. 연결된 장치와 소프트웨어의 엄청난 양이 쉽게 발생합니다. 기존 기업의 경우 4자리를 초과합니다.
SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리)은 엄청난 기술 스택에서 생성된 데이터의 양을 활용하고 공격자에게 상황을 역전시키는 것을 목표로 합니다. 이 기사에서는 서로 다른 보안 스택을 응집력 있고 상황에 맞는 전체로 바꾸는 SIEM의 실제 애플리케이션과 함께 SIEM의 정의를 다룰 것입니다.
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SIEM은 어떻게 작동합니까?
SIEM은 네트워크 내 장치 및 이벤트 로그의 광범위한 데이터를 활용하는 것을 목표로 2005년 Gartner Institute에서 도입한 포괄적인 접근 방식입니다. 시간이 지남에 따라 SIEM 소프트웨어는 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)과 AI 개선 사항을 통합하여 애플리케이션 활동을 침해 지표에 맞게 조정하도록 발전했습니다. 효과적으로 구현된 SIEM은 잠재적인 위협을 식별하고 무단 액세스 방법에 대한 통찰력을 제공하는 경보 시스템처럼 작동하여 사전 네트워크 방어 역할을 합니다.
SIEM은 기본적으로 SIM(보안 정보 관리)과 SEM(보안 이벤트 관리)을 통합 시스템으로 결합합니다. 전체 네트워크 환경의 데이터를 집계, 검색 및 보고하여 인간이 분석할 수 있도록 방대한 양의 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 이 통합된 데이터를 통해 데이터 보안 침해에 대한 자세한 조사 및 모니터링이 가능해졌습니다. 본질적으로 SIEM 기술은 잠재적인 위협을 실시간으로 지속적으로 모니터링하고 대응하는 종합적인 보안 관리 시스템 역할을 합니다.
SIEM은 기본적으로 SIM(보안 정보 관리)과 SEM(보안 이벤트 관리)을 통합 시스템으로 결합합니다. 전체 네트워크 환경의 데이터를 집계, 검색 및 보고하여 인간이 분석할 수 있도록 방대한 양의 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 이 통합된 데이터를 통해 데이터 보안 침해에 대한 자세한 조사 및 모니터링이 가능해졌습니다. 본질적으로 SIEM 기술은 잠재적인 위협을 실시간으로 지속적으로 모니터링하고 대응하는 종합적인 보안 관리 시스템 역할을 합니다.
6가지 주요 SIEM 구성요소 및 기능
강력한 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템을 구성하는 기본 요소는 수집하는 데이터만큼 다양합니다. 데이터를 집계하고 분석하는 핵심 구성 요소부터 위협 탐지 및 대응을 강화하는 고급 기능에 이르기까지 중요한 SIEM 기능을 이해하면 사이버 보안 위협으로부터 조직을 보호하기 위한 방법을 선택하는 데 도움이 됩니다.
#1. 로그 관리
SIEM 소프트웨어는 조직의 IT 환경에 대한 포괄적인 이해를 보장하기 위해 로그 데이터를 관리하고 통합하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 프로세스에는 애플리케이션, 장치, 네트워크, 인프라 및 시스템과 같은 다양한 소스에서 로그 및 이벤트 데이터를 수집하는 작업이 포함됩니다. 수집된 데이터는 분석을 거쳐 전체적인 개요를 제공합니다. 다양한 소스의 로그를 공통 형식으로 집계하고 정규화하여 분석을 단순화합니다. syslog, JSON, XML을 포함한 다양한 로그 형식이 수용됩니다. 광범위한 통합 옵션 덕분에 이를 수집할 수 있습니다.
다양한 SIEM 통합이 일반적으로 사용되며 그 중 다수는 다음과 같습니다.
- 에이전트: 대상 소스 서버에 내장된 SIEM 소프트웨어 에이전트는 별도의 서비스로 작동하여 로그 내용을 SIEM 솔루션으로 전송합니다.
- API 연결: 로그는 API 키를 활용하여 API 엔드포인트를 통해 수집됩니다. 이 방법은 타사 및 클라우드 애플리케이션에 자주 사용됩니다.
- 애플리케이션 통합: SIEM 측에 위치한 이러한 통합은 다양한 형식의 데이터를 처리하고 소스 시스템의 특정 프로토콜을 사용합니다. 관련 필드를 추출하고 특정 사용 사례에 맞는 시각화를 만듭니다. 또한 많은 통합은 다양한 시나리오에 대해 사전 구축된 시각화를 제공합니다.
- 웹훅: 이 방법은 규칙에 따라 SIEM 솔루션의 데이터를 다른 플랫폼으로 전달하는 데 사용됩니다. 예를 들어 Slack과의 통합은 지정된 채널에 경고를 보내 조사가 필요한 문제를 팀에 알릴 수 있습니다.
- 맞춤 작성된 스크립트: 엔지니어는 예약된 맞춤형 스크립트를 실행하여 소스 시스템에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 이러한 스크립트는 통합 프로세스의 일부로 로그 데이터의 형식을 지정하고 이를 SIEM 소프트웨어로 전송합니다.
보안 분석가의 검색 가능성과 이해력을 향상시키기 위해 SIEM 도구는 로그 구문 분석 및 강화 기술을 사용합니다. 원시 로그는 사람이 읽을 수 있는 정보로 변환되어 데이터를 타임스탬프, 이벤트 유형, 소스 IP 주소, 사용자 이름, 지리적 위치 데이터 및 사용자 컨텍스트로 분류합니다. 이 단계는 분석 프로세스를 간소화하고 로그 항목의 해석 가능성을 향상시킵니다.
또한 SIEM 도구는 장기간 동안 중앙 저장소에 로그 데이터를 저장하고 보존할 수 있도록 보장합니다. 이 기능은 법의학 조사, 기록 분석, 규정 준수 준수에 매우 귀중한 것으로 입증되었으며, 시간이 지남에 따라 이벤트에 대한 철저한 기록을 유지하는 데 중요한 리소스 역할을 합니다.
또한 SIEM 도구는 장기간 동안 중앙 저장소에 로그 데이터를 저장하고 보존할 수 있도록 보장합니다. 이 기능은 법의학 조사, 기록 분석, 규정 준수 준수에 매우 귀중한 것으로 입증되었으며, 시간이 지남에 따라 이벤트에 대한 철저한 기록을 유지하는 데 중요한 리소스 역할을 합니다.
#2. 위협 인텔리전스 및 탐지
전문 지식과 풍부한 리소스를 갖춘 정교한 공격자가 현실이 되었습니다. 당신이 그들의 표적이 되면 그들은 악용할 취약점을 꼼꼼하게 찾아낼 것입니다. 최고의 보안 도구를 사용하더라도 잠재적인 위협을 모두 찾아내는 것은 불가능합니다. 여기서 위협 사냥의 개념이 중요해집니다. 기본 임무는 이러한 종류의 공격자를 정확하게 식별하고 찾아내는 것입니다.
위협 사냥 영역에서 데이터는 성공의 핵심입니다. 시스템 활동을 명확하게 파악하지 못하면 효과적인 대응이 불가능해집니다. 데이터를 추출할 시스템에 대한 결정은 분석 범위에 따라 달라지는 경우가 많습니다. SIEM은 분석 범위 중 가장 광범위한 범위 중 하나를 제공합니다.
위협 사냥 영역에서 데이터는 성공의 핵심입니다. 시스템 활동을 명확하게 파악하지 못하면 효과적인 대응이 불가능해집니다. 데이터를 추출할 시스템에 대한 결정은 분석 범위에 따라 달라지는 경우가 많습니다. SIEM은 분석 범위 중 가장 광범위한 범위 중 하나를 제공합니다.
#삼. 알림 및 경고
데이터가 조치로 변환되지 않으면 로그를 수집하는 것은 의미가 없습니다. 공격자가 약점을 악용하기 전에 알림을 통해 보안 분석가가 진행 중인 위협에 미리 대비할 수 있습니다. 방대한 양의 원시 데이터를 탐색하는 대신 SIEM 경고는 잠재적인 위협에 대해 목표가 지정되고 우선순위가 지정된 관점을 제공합니다. 즉각적인 주의가 필요한 이벤트를 강조하여 보안 팀의 대응 프로세스를 간소화합니다.
SIEM 경고는 심각도와 중요성에 따라 분류됩니다.
가장 일반적인 경고 트리거 중 일부는 다음과 같습니다.
SIEM 경고는 심각도와 중요성에 따라 분류됩니다.
가장 일반적인 경고 트리거 중 일부는 다음과 같습니다.
- 여러 번의 로그인 시도 실패: 단일 소스에서 수많은 로그인 시도 실패로 인해 발생하는 이 경고는 잠재적인 무차별 대입 공격이나 무단 액세스 시도를 탐지하는 데 매우 중요합니다.
- 계정 잠금: 로그인 시도 실패로 인해 계정이 잠긴다는 것은 잠재적인 보안 위협을 의미합니다. 이 경고는 손상된 자격 증명이나 무단 액세스 시도를 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다.
- 의심스러운 사용자 행동: 비정상적인 리소스에 액세스하거나 권한을 변경하는 등 사용자의 작업이 일반적인 패턴에서 벗어날 때 발생하는 이 경고는 내부 위협이나 손상된 계정을 식별하는 데 중요합니다.
- 맬웨어 또는 바이러스 감지: SIEM 경고는 의심스러운 파일 동작이나 서명을 모니터링하여 알려진 맬웨어나 바이러스를 식별하고 적시에 예방하고 잠재적인 피해를 최소화할 수 있습니다.
- 비정상적인 네트워크 트래픽:데이터 전송이나 블랙리스트에 등록된 IP 주소에 대한 연결의 갑작스러운 증가와 같은 비정상적인 네트워크 활동의 양이나 패턴에 의해 트리거되는 이 경고는 잠재적인 공격이나 무단 데이터 유출을 나타냅니다.
- 데이터 손실 또는 유출: 중요한 데이터가 조직 외부로 전송되거나 승인되지 않은 사용자가 액세스할 때 생성되는 이 경고는 지적 재산을 보호하고 데이터 보호 규정을 준수하는 데 중요합니다.
- 시스템 또는 서비스 가동 중지 시간: 중요한 시스템이나 서비스가 중단되는 동안 발생하는 이 경고는 신속한 인식, 조사 및 완화를 통해 비즈니스 운영에 미치는 영향을 최소화하는 데 필수적입니다.
- 침입 탐지 : SIEM 경고는 무단 액세스 또는 취약한 시스템에 대한 악용 시도와 같은 잠재적인 침입 시도를 식별할 수 있으며, 이는 무단 액세스를 방지하고 중요한 정보를 보호하는 데 중요한 역할을 합니다.
이는 많은 경고이며 기존 SIEM 도구는 대부분의 경고를 동일한 수준으로 긴급하게 처리하는 데 실패했습니다. 결과적으로, 현대 도구를 사용하여 과로한 보안 직원에게 과도한 경고를 보내는 것을 중단하고 실제로 중요한 위협이 무엇인지 식별하기 시작하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.
#4. 지능형 사고 식별
원칙적으로 SIEM은 데이터를 선별하여 사용자에게 실행 가능한 경고로 정제하도록 제작되었습니다. 그럼에도 불구하고 여러 계층의 경고 및 복잡한 구성이 존재하면 사용자가 "건초 더미에서 바늘 찾기"라는 의도된 목표보다는 "바늘 더미"에 직면하게 되는 시나리오로 이어지는 경우가 많습니다.
SIEM은 기능 범위를 철저하게 지키려는 시도로 인해 속도와 충실도가 저하되는 경우가 많습니다.
기본적으로 조직의 SOC(보안 운영 센터)에서 설정한 이러한 규칙은 두 가지 과제를 제기합니다. 정의된 규칙이 너무 적으면 보안 위협을 간과할 위험이 높아집니다. 반면, 규칙을 과도하게 정의하면 오탐이 급증하게 됩니다. 이렇게 풍부한 경고로 인해 보안 분석가는 수많은 경고를 조사하기 위해 분주하게 움직이지만 대부분은 중요하지 않은 것으로 판명되었습니다. 그 결과 오탐지의 유입으로 인해 귀중한 직원 시간이 소모될 뿐만 아니라 소음 속에서 합법적인 위협을 간과할 가능성도 높아집니다.
최적의 IT 보안 이점을 위해 규칙은 현재의 정적 기준에서 자동으로 생성 및 업데이트되는 적응형 조건으로 전환되어야 합니다. 이러한 적응형 규칙은 보안 이벤트, 위협 인텔리전스, 비즈니스 컨텍스트 및 IT 환경 변화에 대한 최신 정보를 통합하여 지속적으로 발전해야 합니다. 더욱이, 인간 분석가와 유사한 방식으로 일련의 이벤트를 분석할 수 있는 기능을 갖춘 보다 심오한 수준의 규칙이 필요합니다.
민첩하고 날카로운 이러한 동적 자동화 시스템은 더 많은 수의 위협을 신속하게 식별하고 오탐을 최소화하며 현재의 이중 규칙 문제를 매우 효과적인 도구로 재구성합니다. 이러한 변화를 통해 중소기업과 기업을 다양한 보안 위협으로부터 보호할 수 있는 역량이 향상됩니다.
SIEM은 기능 범위를 철저하게 지키려는 시도로 인해 속도와 충실도가 저하되는 경우가 많습니다.
기본적으로 조직의 SOC(보안 운영 센터)에서 설정한 이러한 규칙은 두 가지 과제를 제기합니다. 정의된 규칙이 너무 적으면 보안 위협을 간과할 위험이 높아집니다. 반면, 규칙을 과도하게 정의하면 오탐이 급증하게 됩니다. 이렇게 풍부한 경고로 인해 보안 분석가는 수많은 경고를 조사하기 위해 분주하게 움직이지만 대부분은 중요하지 않은 것으로 판명되었습니다. 그 결과 오탐지의 유입으로 인해 귀중한 직원 시간이 소모될 뿐만 아니라 소음 속에서 합법적인 위협을 간과할 가능성도 높아집니다.
최적의 IT 보안 이점을 위해 규칙은 현재의 정적 기준에서 자동으로 생성 및 업데이트되는 적응형 조건으로 전환되어야 합니다. 이러한 적응형 규칙은 보안 이벤트, 위협 인텔리전스, 비즈니스 컨텍스트 및 IT 환경 변화에 대한 최신 정보를 통합하여 지속적으로 발전해야 합니다. 더욱이, 인간 분석가와 유사한 방식으로 일련의 이벤트를 분석할 수 있는 기능을 갖춘 보다 심오한 수준의 규칙이 필요합니다.
민첩하고 날카로운 이러한 동적 자동화 시스템은 더 많은 수의 위협을 신속하게 식별하고 오탐을 최소화하며 현재의 이중 규칙 문제를 매우 효과적인 도구로 재구성합니다. 이러한 변화를 통해 중소기업과 기업을 다양한 보안 위협으로부터 보호할 수 있는 역량이 향상됩니다.
#삼. 법의학적 분석
지능형 분석의 추가 효과 중 하나는 포렌식 분석을 강화하는 능력입니다. 포렌식팀은 이용 가능한 증거를 수집하고 꼼꼼하게 분석하여 보안 사고를 조사하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 증거를 주의 깊게 조사하여 범죄와 관련된 일련의 사건을 재구성하고 범죄 분석가의 지속적인 분석을 위한 귀중한 단서를 제공하는 이야기를 구성합니다. 증거의 각 요소는 이론의 발전에 기여하여 가해자와 범죄 동기를 밝힙니다.
그러나 팀이 새로운 도구에 익숙해지고 효과적으로 구성하여 조직이 사이버 보안 위협과 잠재적인 공격으로부터 방어할 수 있도록 준비하려면 시간이 필요합니다. 초기 단계에는 지속적인 감시가 포함되므로 네트워크 전반에 걸쳐 생성된 수많은 로그 데이터를 모니터링할 수 있는 솔루션이 필요합니다. 원형 경비 초소와 유사한 포괄적인 360도 관점을 상상해 보세요.
후속 단계에는 분석가를 지원하는 검색 쿼리를 생성하는 작업이 포함됩니다. 보안 프로그램을 평가할 때 보안 사고를 식별하는 데 걸리는 시간을 측정하는 MTTD(평균 탐지 시간)와 사고 후 사고를 해결하는 데 걸리는 시간을 나타내는 MTTR(평균 응답 시간)이라는 두 가지 주요 지표가 종종 고려됩니다. 발견. 지난 3년 동안 탐지 기술이 발전하여 MTTD가 크게 감소했지만 MTTR(평균 응답 시간)은 지속적으로 높게 유지되었습니다. 이 문제를 해결하려면 풍부한 과거 및 법의학적 맥락을 통해 다양한 시스템의 데이터를 보강하는 것이 중요합니다. 단일 중앙 집중식 이벤트 타임라인을 생성하고, 여러 소스의 증거를 통합하고, SIEM과 통합함으로써 이 타임라인을 로그로 변환하고 선택한 AWS SXNUMX 버킷에 업로드할 수 있으므로 보안 사고에 대한 보다 효율적인 대응이 가능해집니다.
그러나 팀이 새로운 도구에 익숙해지고 효과적으로 구성하여 조직이 사이버 보안 위협과 잠재적인 공격으로부터 방어할 수 있도록 준비하려면 시간이 필요합니다. 초기 단계에는 지속적인 감시가 포함되므로 네트워크 전반에 걸쳐 생성된 수많은 로그 데이터를 모니터링할 수 있는 솔루션이 필요합니다. 원형 경비 초소와 유사한 포괄적인 360도 관점을 상상해 보세요.
후속 단계에는 분석가를 지원하는 검색 쿼리를 생성하는 작업이 포함됩니다. 보안 프로그램을 평가할 때 보안 사고를 식별하는 데 걸리는 시간을 측정하는 MTTD(평균 탐지 시간)와 사고 후 사고를 해결하는 데 걸리는 시간을 나타내는 MTTR(평균 응답 시간)이라는 두 가지 주요 지표가 종종 고려됩니다. 발견. 지난 3년 동안 탐지 기술이 발전하여 MTTD가 크게 감소했지만 MTTR(평균 응답 시간)은 지속적으로 높게 유지되었습니다. 이 문제를 해결하려면 풍부한 과거 및 법의학적 맥락을 통해 다양한 시스템의 데이터를 보강하는 것이 중요합니다. 단일 중앙 집중식 이벤트 타임라인을 생성하고, 여러 소스의 증거를 통합하고, SIEM과 통합함으로써 이 타임라인을 로그로 변환하고 선택한 AWS SXNUMX 버킷에 업로드할 수 있으므로 보안 사고에 대한 보다 효율적인 대응이 가능해집니다.
#6. 보고, 감사 및 대시보드
모든 능숙한 SIEM 솔루션에 중요한 대시보드는 로그 데이터 분석의 집계 후 및 정규화 단계에서 필수적인 역할을 합니다. 다양한 소스에서 데이터가 수집되면 SIEM 솔루션은 분석을 위해 해당 데이터를 준비합니다. 이 분석 결과는 실행 가능한 통찰력으로 변환되어 대시보드를 통해 편리하게 표시됩니다. 온보딩 프로세스를 용이하게 하기 위해 수많은 SIEM 솔루션에는 사전 구성된 대시보드가 포함되어 있어 팀의 시스템 동화를 간소화합니다. 분석가가 필요한 경우 대시보드를 사용자 정의할 수 있는 것이 중요합니다. 이를 통해 인간 분석에 예리한 우위를 부여하여 손상이 발생할 때 신속한 지원을 받을 수 있습니다.
SIEM이 다른 도구와 비교되는 방식
SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리), SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응), XDR(확장 탐지 및 대응), EDR(엔드포인트 탐지 및 대응), SOC(보안 운영 센터)는 현대 사이버 보안의 필수 구성 요소입니다. 각각은 서로 다른 역할을 수행합니다. 각 도구를 초점, 기능 및 사용 사례로 분류하여 SIEM을 다른 도구와 비교하는 방법에 대한 간략한 개요는 다음과 같습니다.
요약하면 이러한 도구는 서로를 보완하며 조직은 강력한 사이버 보안 생태계를 만들기 위해 조합을 배포하는 경우가 많습니다. SIEM은 기본이며 SOAR, XDR, EDR 및 SOC는 자동화, 포괄적인 위협 탐지, 엔드포인트 보안 및 전반적인 운영 관리 분야에서 특수 기능과 확장 기능을 제공합니다.
| 초점 | 기능 | 적용 사례 | |
|---|---|---|---|
| SIEM | 주로 위협 탐지 및 규정 준수를 위한 로그 및 이벤트 데이터 분석에 중점을 둡니다. | 데이터를 집계, 상호 연관 및 분석하여 경고 및 보고서를 생성합니다. | 사전 정의된 규칙을 기반으로 보안 사고를 모니터링하고 대응하는 데 적합합니다. |
| SOAR | 보안 프로세스의 조정 및 자동화. | 도구를 통합하고 대응 조치를 자동화하며 사고 대응 워크플로를 간소화합니다. | 반복적인 작업, 사고 대응, 워크플로 조정을 자동화하여 효율성을 향상합니다. |
| XDR | 기존 SIEM 기능을 뛰어넘어 다양한 보안 도구의 데이터를 통합합니다. | 여러 보안 계층에 걸쳐 고급 위협 탐지, 조사 및 대응을 제공합니다. | 위협 탐지 및 대응에 대한 보다 포괄적이고 통합된 접근 방식을 제공합니다. |
| EDR | 엔드포인트 수준에서 위협을 모니터링하고 대응하는 데 집중합니다. | 엔드포인트 활동을 모니터링하고 위협을 탐지 및 대응하며 엔드포인트 가시성을 제공합니다. | 개별 장치를 표적으로 삼는 위협을 탐지하고 완화하는 데 필수적입니다. |
| SOC | 사이버 보안 운영을 감독하는 조직으로서 고객을 보호하고 보안 프로세스를 효율적으로 유지하는 데 중점을 두고 있습니다. | 지속적인 모니터링, 탐지, 대응 및 완화를 위한 인력, 프로세스 및 기술로 구성됩니다. | SIEM, EDR, XDR과 같은 도구를 활용하는 중앙 집중식 허브로 보안 운영을 관리합니다. |
SIEM 구현 방법(아님)
모든 도구와 마찬가지로 최상의 결과를 제공하려면 SIEM을 올바르게 설정해야 합니다. 다음 실수는 고품질 SIEM 소프트웨어에도 심각한 해로운 영향을 미칠 수 있습니다.
- 범위 감독: 회사의 범위와 필요한 데이터 수집을 고려하지 않으면 시스템이 의도한 작업 부하의 XNUMX배를 수행하게 되어 비효율성과 리소스 부담이 발생할 수 있습니다.
- 피드백 부족: 시험 및 구현 중에 피드백이 제한되거나 없으면 시스템에서 위협 상황을 파악할 수 없게 되어 오탐(false positive) 수가 증가하고 위협 탐지의 정확성이 저하됩니다.
- “설정하고 잊어버리세요”: 수동적인 "설정하고 잊어버리는" 구성 스타일을 채택하면 SIEM의 성장과 새로운 데이터를 통합하는 능력이 저해됩니다. 이러한 접근 방식은 처음부터 시스템의 잠재력을 제한하고 비즈니스가 확장됨에 따라 시스템의 효율성을 점점 더 떨어뜨립니다.
- 이해관계자 배제:출시 프로세스에 이해관계자와 직원을 참여시키지 못하면 시스템이 직원 오류와 열악한 사이버 보안 관행에 노출됩니다. 이러한 감독은 SIEM의 전반적인 효율성을 저하시킬 수 있습니다.
여러분의 사용 사례에 가장 적합한 SIEM 솔루션을 찾느라 헤매는 대신, 다음 7단계를 따르면 보안 팀과 고객을 가장 잘 지원하는 번거로움 없는 SIEM 구현을 보장할 수 있습니다.
- 현재 보안 스택, 규정 준수 요구 사항 및 기대치를 고려한 계획 초안을 작성하십시오.
- 조직의 네트워크 내에서 중요한 정보와 데이터 소스를 식별합니다.
- 구성 프로세스를 주도할 SIEM 전문가가 팀에 있는지 확인하세요.
- 새로운 시스템에 대한 모범 사례에 대해 직원과 모든 네트워크 사용자를 교육합니다.
- 조직 내에서 보호해야 하는 가장 중요한 데이터 유형을 결정합니다.
- 데이터가 많을수록 항상 좋은 것은 아니라는 점을 염두에 두고 시스템에서 수집할 데이터 유형을 선택하세요.
- 최종 구현 전 테스트 실행 시간을 예약합니다.
성공적인 SIEM 구현에 따라 보안 분석가는 자신이 보호하고 있는 애플리케이션 환경에 대한 새로운 통찰력을 얻게 됩니다.
Stellar Cyber의 차세대 SIEM 솔루션
Stellar Cyber의 차세대 SIEM은 Stellar Cyber 제품군의 필수 구성 요소로, 린 보안 팀의 역량을 강화하여 비즈니스에 필수적인 정확한 보안 조치를 제공하는 데 노력을 집중할 수 있도록 세심하게 제작되었습니다. 이 포괄적인 솔루션은 효율성을 최적화하여 리소스가 부족한 팀도 대규모로 운영할 수 있도록 보장합니다.
다양한 보안 제어, IT 시스템 및 생산성 도구의 데이터를 손쉽게 통합하는 Stellar Cyber는 사전 구축된 커넥터와 원활하게 통합되어 사람의 개입이 필요하지 않습니다. 플랫폼은 위협 인텔리전스, 사용자 세부 정보, 자산 정보 및 GEO 위치와 같은 중요한 컨텍스트를 통합하여 모든 소스의 데이터를 자동으로 정규화하고 강화합니다. 이를 통해 Stellar Cyber는 포괄적이고 확장 가능한 데이터 분석을 용이하게 합니다. 그 결과 미래의 위협 환경에 대한 탁월한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
더 자세히 알아보려면 당사의 차세대 SIEM 플랫폼 기능.