사용자 엔티티 및 행동 분석이란 무엇인가 (UEBA)?
다음 세대 SIEM
스텔라 사이버 차세대 SIEM스텔라 사이버의 핵심 구성 요소로서 Open XDR 플랫폼...
AI 기반 보안을 실제로 경험해 보세요!
즉각적인 위협 탐지 및 대응을 위한 Stellar Cyber의 최첨단 AI를 만나보세요. 오늘 데모를 예약하세요!
커지는 위기: 기존 보안 도구가 부족한 이유
신원 기반 공격의 엄청난 규모
현대의 위협 행위자들은 전략을 근본적으로 바꿨습니다. 더 이상 네트워크 경계를 뚫는 데 시간을 낭비하지 않고, 합법적인 자격 증명을 사용하여 정문을 통과할 수 있습니다. 이러한 통계는 소규모 보안 팀을 관리하는 모든 CISO에게 심각한 우려를 불러일으키는 심각한 상황을 보여줍니다.
최근 데이터에 따르면, Verizon의 70년 및 2024년 데이터 침해 조사 보고서에 따르면 침해의 2025%가 도용된 자격 증명으로 시작됩니다. 이는 공격 방식에 근본적인 변화를 의미합니다. 사이버 범죄자들은 네트워크 방어 체계를 뚫으려는 시도보다 단일 신원 정보를 침해하는 것이 더 큰 가치를 제공한다는 것을 인지하고 있습니다. Change Healthcare 랜섬웨어 공격은 이러한 추세를 완벽하게 보여줍니다.
2024년 초, ALPHV/BlackCat 그룹은 단일 서버에 다중 인증(MFA)이 존재하지 않는다는 점을 악용하여 Change Healthcare 시스템에 침투했습니다. 이 취약점 하나로 인해 전국적인 처방약 유통 차질이 1일 이상 지속되었습니다. 복구 비용은 XNUMX억 달러를 초과했습니다. 공격자가 합법적인 자격 증명을 확보하면 기존의 보안 경계가 무너지기 때문에 이 공격은 성공했습니다.
2024년 국가 공공 데이터 유출 사고를 생각해 보세요. 이 사고는 2.9억 건의 기록이 노출될 가능성이 있습니다. 이 대규모 사건은 보안팀이 포괄적인 행동 가시성을 확보하지 못할 경우 공격자들이 분산 시스템에서 어떻게 탐지되지 않고 활동하는지를 보여줍니다. 기존 보안 도구는 복잡한 하이브리드 환경에서 신원 기반 위협의 상관관계를 파악하지 못합니다.
마이크로소프트 미드나잇 블리자드(Midnight Blizzard) 침해 사건은 이러한 어려움을 더욱 잘 보여줍니다. 2023년 2024월부터 XNUMX년 XNUMX월 사이, 러시아와 연계된 위협 행위자들은 OAuth 토큰을 악용하여 다중 요소 인증을 우회하는 방식으로 기업 이메일 계정을 침해했습니다. 이들은 마이크로소프트 익스체인지 온라인(Microsoft Exchange Online) 사서함에 접근하여 마이크로소프트와 미국 연방 기관 간의 통신 내용을 노출시켰습니다. 신원 보안 전문 기관조차도 이러한 정교한 자격 증명 기반 공격에 직면합니다.
내부자 위협 전염병
내부 위협은 훨씬 더 어려운 상황을 야기합니다. 2024년 Verizon 데이터 침해 조사 보고서에 따르면 내부자 관련 사고가 전체 데이터 침해 사고의 거의 60%를 차지합니다. 이러한 통계는 절실한 현실을 보여줍니다. 가장 큰 보안 위험은 후드티를 입은 해커가 아니라, 바로 당신이 신뢰하는 사람들입니다.
기업들은 17.4년에 내부자 위협에 대응하기 위해 연평균 2025만 달러를 지출할 것으로 예상됩니다. 이는 40년 이후 무려 2019% 증가한 수치입니다. 더욱 우려스러운 것은, 83%의 기업이 지난 XNUMX년 동안 내부자 관련 보안 침해를 최소 한 건 이상 보고했다는 점입니다. 거의 절반의 기업이 침해 빈도가 증가했습니다.
2023년 XNUMX월 MGM 리조트 공격은 소셜 엔지니어링이 주요 조직을 어떻게 파괴할 수 있는지를 보여줍니다. 스캐터드 스파이더(Scattered Spider)의 사이버 범죄자들은 헬프 데스크 통화 중에 직원을 사칭하는 데 성공했습니다. 그들은 신뢰도를 높이기 위해 직원의 링크드인 프로필을 분석했습니다. 이 단 한 통의 전화 통화로 MGM의 Okta 환경에서 최고 관리자 권한이 부여되었습니다.
그 결과는 심각했습니다. 36시간 이상의 IT 다운타임, 거의 10천만 달러에 달하는 일회성 비용, 그리고 약 100억 달러의 조정된 재산 손실이 발생했습니다. 고객들은 호텔 객실 출입, 엘리베이터 이용, 게임 시스템 조작이 불가능했습니다. 이 사건은 내부자 위협이 어떻게 기존의 보안 조치를 완전히 무력화할 수 있는지를 잘 보여줍니다.
행동적 맹점의 도전
기존 보안 도구가 이러한 위협에 어려움을 겪는 이유는 무엇일까요? 그 답은 근본적인 설계 철학에 있습니다. 기존 보안 시스템은 알려진 위협 시그니처와 네트워크 경계 방어에 중점을 둡니다. 알려진 멀웨어를 탐지하거나 의심스러운 IP 주소를 차단하는 데는 탁월합니다. 하지만 이상 행동을 식별할 수 있는 상황 인식 능력이 부족합니다.
일반적인 상황을 생각해 보세요. 평소 9시에서 5시까지 근무하며 표준 재무 보고서에 접속하는 직원이 새벽 3시에 갑자기 기밀 파일을 다운로드하는 경우입니다. 기존 보안 도구는 이러한 이벤트를 개별적으로 기록할 수 있습니다. 이러한 활동을 일관된 위협 상황으로 연결 짓는 능력이 부족합니다. 바로 이 부분에서 사용자 엔티티 행동 분석이 필수적입니다.
UEBA 정의: 행동 분석 플랫폼으로, 사용자와 개체를 시간에 따라 추적하여 기준선을 설정하고 내부자 위협 및 자격 증명 오용과 같은 이상 징후를 탐지합니다. 시그니처 기반 탐지와는 달리, UEBA 행동 패턴을 분석하여 보안 위협을 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별합니다.
이해 UEBA핵심 개념 및 아키텍처
사용자 엔티티 및 행동 분석이란 무엇인가요?
- 데이터 수집 및 통합: UEBA 플랫폼은 시스템 로그, 네트워크 트래픽, 엔드포인트 원격 측정 데이터, 클라우드 신호 등 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 이러한 포괄적인 데이터 수집을 통해 전체 인프라에서 사용자 및 엔티티 활동에 대한 통합된 시각을 확보할 수 있습니다.
- 행동 기준 설정: 머신러닝 알고리즘은 수집된 데이터를 분석하여 정상적인 행동 패턴을 파악합니다. 시스템은 사용자가 일반적으로 시스템과 어떻게 상호작용하는지, 언제 리소스에 접근하는지, 그리고 표준 활동 수준을 구성하는 요소는 무엇인지 학습합니다.
- 이상 징후 탐지 및 위험도 평가: UEBA 설정된 기준선과 비교하여 현재 활동을 지속적으로 모니터링합니다. 행동이 정상 패턴에서 벗어나면 시스템은 이상 현상의 심각도와 맥락에 따라 위험 점수를 할당합니다.
UEBA 최신 보안 프레임워크와의 통합
MITRE ATT&CK 프레임워크는 다음과 같은 중요한 맥락을 제공합니다. UEBA 구현. 이 세계적으로 인정받는 지식 기반은 실제 공격에서 관찰된 적의 전술 및 기술을 문서화합니다. UEBA 솔루션은 행동 이상 징후를 특정 MITRE ATT&CK 기법에 매핑하여 보안 팀에 실행 가능한 정보를 제공합니다.
예를 들어, 직원이 정상적인 업무 범위를 벗어난 시스템에 접근하는 것은 정찰 활동을 나타낼 수 있으며, 이는 MITRE ATT&CK 기법 T1087(계정 탐색)에 해당합니다. UEBA 시스템은 이러한 행동을 자동으로 식별하고 MITRE 프레임워크에서 관련 완화 전략을 제공할 수 있습니다.
NIST SP 800-207 제로 트러스트 아키텍처 원칙은 다음과 완벽하게 일치합니다. UEBA 기능. 제로 트러스트의 핵심 원칙인 "절대 신뢰하지 말고 항상 검증하라"는 모든 네트워크 활동에 대한 지속적인 모니터링 및 검증을 요구합니다. UEBA 지속적인 행동 분석을 통해 신뢰를 구축함으로써 이러한 기능을 제공합니다.
NIST SP 800-207에 정의된 제로 트러스트 아키텍처는 네트워크 위치나 자산 소유권에 기반한 암묵적인 신뢰를 전제로 하지 않습니다. 모든 접근 요청은 사용자 신원, 장치 상태, 행동 맥락 등 다양한 요소를 기반으로 평가되어야 합니다. UEBA 동적 신뢰 결정에 필요한 행동적 맥락을 제공하여 제로 트러스트 구현을 향상시킵니다.
고급 분석 기술
현대 UEBA 이 솔루션은 단순한 규칙 기반 알림을 훨씬 뛰어넘는 정교한 분석 방법을 활용합니다. 통계 모델링은 정상적인 행동에 대한 정량적 기준선을 설정합니다. 이러한 모델은 다양한 시간대, 위치 및 비즈니스 환경에 걸쳐 사용자 활동의 변동을 고려합니다.
머신러닝 알고리즘은 효과적인 전략의 핵심을 이룹니다. UEBA 시스템. 지도 학습 모델은 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 알려진 위협 패턴을 식별하도록 학습합니다. 비지도 학습은 행동 데이터에서 이상치를 식별하여 이전에 알려지지 않은 이상 징후를 발견합니다. 준지도 학습 접근 방식은 포괄적인 위협 탐지를 위해 두 가지 방법을 결합합니다.
타임라인 분석 및 세션 스티칭은 매우 중요합니다. UEBA 보안 팀에서 종종 간과하는 기능입니다. 현대의 공격은 개별적인 사건이 아니라 일련의 과정입니다. 공격자는 하나의 계정으로 로그인하여 정찰 활동을 수행한 후, 다른 계정으로 전환하여 횡적 이동을 시도할 수 있습니다. UEBA 시스템은 이러한 활동들을 하나로 엮어 일관성 있는 공격 시나리오를 만들어냅니다.
비즈니스 영향: 정량화 UEBA 가치관
탐지 기능 및 ROI 측정 항목
포괄적인 프로그램을 시행하는 조직 UEBA 솔루션은 위협 탐지 기능에서 상당한 개선을 보여줍니다. 머신러닝 기반 이상 탐지 시스템은 기존 규칙 기반 방식에 비해 오탐을 최대 60%까지 줄입니다. 이러한 감소는 분석가의 생산성을 크게 향상시키고 경고 피로도를 줄여줍니다.
위협 탐지 속도 또한 크게 향상됩니다. 기존 보안 방식으로는 내부자 위협을 탐지하는 데 평균 77일이 소요되는 경우가 많습니다. UEBA 적절하게 구현된 시스템은 행동 이상 징후를 실시간으로 식별하여 심각한 피해가 발생하기 전에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.
비용 고려 사항은 진정한 가치 제안을 보여줍니다. 악의적인 내부 위협으로 인한 데이터 유출은 사고당 평균 4.99만 달러의 손실을 초래합니다. 행동 분석을 사용하는 조직은 위협을 더 빨리 탐지하고 대응할 가능성이 5배 더 높습니다. 이러한 탐지 속도와 정확도 향상은 침해 피해 감소 및 관련 비용 절감으로 직결됩니다.
비교 분석: UEBA 기존 보안 도구와 비교
| 능력 | 전통적 SIEM | EDR 도구 | UEBA 해법 |
| 알려진 위협 탐지 | 우수한 | 우수한 | 좋은 |
| 알려지지 않은 위협 탐지 | 가난한 | 제한된 | 우수한 |
| 내부자 위협 감지 | 제한된 | 제한된 | 우수한 |
| 오 탐지율 | 높음 | 중급 | 높음 |
| 컨텍스트 인식 | 제한된 | 엔드포인트 전용 | 포괄적 |
| 측면 움직임 감지 | 가난한 | 제한된 | 우수한 |
| 자격 증명 오용 감지 | 가난한 | 가난한 | 우수한 |
이 비교는 보안 팀에 무엇이 필요한지 잘 보여줍니다. UEBA 기존 도구와 함께 사용할 수 있는 기능. SIEM 시스템은 상관관계 분석 및 규정 준수 보고에는 탁월하지만 알려지지 않은 위협에는 취약합니다. EDR 도구는 엔드포인트 가시성을 훌륭하게 제공하지만 네트워크 및 ID 컨텍스트가 부족합니다. UEBA 이러한 중요한 공백을 메워줍니다.
현실 세계 UEBA 애플리케이션 및 사용 사례
정교한 공격 시나리오 감지
현대의 위협 행위자들은 효과적인 탐지를 위해 행동 상관관계를 필요로 하는 다단계 공격을 사용합니다. 최근 보안 사고에서 입증된 다음과 같은 현실적인 시나리오를 생각해 보십시오.
- 초기 침해: 임원이 악성 URL이 포함된 피싱 이메일을 받습니다.
- 악성 소프트웨어 설치: 임원이 자신의 노트북에 악성 소프트웨어를 다운로드하고 실행합니다.
- 권한 상승: 맬웨어는 시스템 취약점을 악용하여 관리자 권한을 얻습니다.
- 측면 이동: 공격자는 비정상적인 시간(주중 오전 2시)에 파일 서버에 액세스합니다.
- 데이터 유출: 손상된 시스템은 터널링을 통해 과도한 DNS 트래픽을 생성합니다.
각각의 사건은 개별적으로는 정상적으로 보일 수 있습니다. 그러나 UEBA 시스템은 이러한 활동들을 시간과 데이터 소스 전반에 걸쳐 연관시켜 전체 공격 경로를 파악합니다. 이러한 연관 분석 기능은 고도화된 지속적 위협(APT)과 정교한 내부자 공격을 탐지하는 데 필수적입니다.
제로데이 및 알려지지 않은 위협에 대처하기
기존의 시그니처 기반 보안 도구는 본질적으로 제로데이 공격에 대응하지 못합니다. 이러한 도구는 알려진 위협 패턴만 탐지할 수 있기 때문입니다. UEBA 행동 기준선 분석을 통해 이러한 한계를 해결합니다.
2023년 23andMe 자격 증명 탈취 공격이 발생했을 때, 공격자들은 이전에 유출된 자격 증명을 사용하여 사용자 계정에 접근했습니다. 그들은 합법적인 로그인 정보를 재사용함으로써 표준 서명 기반 방어 체계를 우회했습니다. 제대로 구현된 보안 시스템은 이러한 문제를 해결합니다. UEBA 자격 증명 자체는 합법적이더라도 시스템은 비정상적인 접근 패턴을 감지했을 것입니다.
노턴 라이프락(Norton LifeLock) 사건은 또 다른 사례를 보여줍니다. 약 92만 5천 개의 고객 계정이 자격 증명 기반 공격의 표적이 되었습니다. 공격자들은 다른 데이터 유출 사건에서 얻은 자격 증명을 사용하여 로그인을 시도했습니다. UEBA 시스템은 여러 계정에 걸친 비정상적인 로그인 시도를 감지하여 광범위한 침해가 발생하기 전에 조사를 시작했을 것입니다.
산업별 UEBA 어플리케이션
각 산업 분야는 서로 다른 고유한 내부자 위협 문제에 직면해 있습니다. UEBA 특수 사용 사례를 통해 해결합니다.
의료기관: 의료 전문가들은 합법적인 목적을 위해 환자 기록에 접근해야 합니다. UEBA 시스템은 정상적인 환자 진료 활동과 의심스러운 데이터 접근 패턴을 구분합니다. 예를 들어, 간호사가 담당 병동 외에서 수백 건의 환자 기록에 접근하는 경우 행동 경고가 발생합니다.
금융 서비스: 은행 환경은 특권 사용자 활동을 모니터링하기 위한 규제 요건에 직면해 있습니다. UEBA 시스템은 금융 분석가의 고객 데이터, 거래 시스템 및 민감한 재무 보고서 접근을 추적합니다. 업무 시간 외 경쟁사 분석 자료 접근과 같은 비정상적인 패턴이 감지되면 위험도 점수가 부여된 경고가 생성됩니다.
정부 기관: 공공 부문 조직은 엄격한 접근 통제가 필요한 기밀 정보를 다룹니다. UEBA 보안 등급 보유자의 활동을 모니터링하여 정보 접근 제한 원칙 준수를 보장합니다. 개인의 보안 등급이나 직무 범위를 벗어난 정보에 접근하는 경우 즉시 조사가 시작됩니다.
와 통합 Open XDR AI 기반 보안 플랫폼
Stellar Cyber의 다층 AI 접근 방식
어떻게 UEBA 종합적인 보안 플랫폼과 통합하여 최상의 보호 기능을 제공하고 싶으신가요? Stellar Cyber는 통합 탐지 및 대응의 강력한 힘을 보여줍니다. Multi-Layer AI™ 기술은 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 환경 및 운영 기술을 포함한 전체 공격 표면의 데이터를 자동으로 분석합니다.
UEBA 이 포괄적인 아키텍처 내의 한 계층 역할을 합니다. ID 기반 위험 신호를 네트워크 및 엔드포인트 원격 측정 데이터와 연관시킵니다. 이러한 연관 분석을 통해 보안 팀은 개별 보안 도구에서 발생하는 단편적인 경고가 아닌, 공격에 대한 완벽한 가시성을 확보할 수 있습니다.
The Open XDR 이 플랫폼은 보안 팀이 단일 콘솔에서 클라우드, 온프레미스 및 IT/OT 환경을 보호할 수 있도록 지원합니다. 폐쇄형 시스템과는 달리 XDR 시스템, Open XDR 기존 EDR 솔루션을 포함한 모든 기본 보안 제어와 호환됩니다. 조직은 기존 투자를 유지하면서 향상된 행동 분석 기능을 확보할 수 있습니다.
API 통합 및 자동화 기능
현대 UEBA 솔루션은 기존 보안 인프라와 원활하게 통합되어야 합니다. Stellar Cyber의 Open XDR 이 플랫폼은 500개 이상의 IT 및 보안 도구와 통합 기능을 제공합니다. 견고한 OAS API 기반을 통해 기존 워크플로우와의 원활한 통합이 보장됩니다.
이러한 통합 기능은 보안 팀 규모가 작은 중견 기업에 필수적입니다. 분석가들은 여러 보안 콘솔을 관리하는 대신 통합 인터페이스에서 작업할 수 있습니다. UEBA 경고는 다른 보안 도구의 컨텍스트 정보를 자동으로 추가하여 조사 시간을 크게 단축합니다.
자동 응답 기능은 또 다른 중요한 통합 지점입니다. UEBA 시스템이 위험도가 높은 행동 이상 징후를 감지하면 자동 대응 워크플로가 실행됩니다. 이러한 워크플로에는 계정 정지, 기기 격리 또는 상위 보안 담당자에게 보고하는 등의 조치가 포함될 수 있습니다.
구현 전략 및 모범 사례
단계별 UEBA 배포 방식
성공한 UEBA 구현에는 신중한 계획과 단계적 배포가 필요합니다. 조직은 모든 환경에 걸쳐 포괄적인 행동 분석 구현을 동시에 시도해서는 안 됩니다. 대신 보안 팀은 구조화된 접근 방식을 따라야 합니다.
1단계: 자산 발견 및 기준 설정. 포괄적인 자산 인벤토리 및 사용자 매핑부터 시작합니다. 중요 시스템, 권한이 있는 사용자 및 민감한 데이터 저장소를 파악합니다. 이를 통해 효과적인 행동 기준 설정을 가능하게 합니다.
2단계: 고위험 환경 모니터링 및 배포 UEBA 보안 위험이 가장 높은 환경, 즉 관리 시스템, 재무 애플리케이션 및 고객 데이터베이스와 같은 환경에서의 기능을 우선적으로 강화해야 합니다. 권한 있는 사용자와 중요 서비스 계정에 대한 행동 기준을 설정하는 데 집중하십시오.
3단계: 포괄적인 보장 범위 확대. 점진적으로 확대해 나가십시오. UEBA 모든 사용자와 시스템을 포괄하는 모니터링을 수행합니다. 이 단계 전반에 걸쳐 기존 보안 도구와의 적절한 통합을 보장합니다. 시스템 성능을 모니터링하고 관찰된 행동 패턴을 기반으로 분석 모델을 조정합니다.
튜닝 및 최적화 요구 사항
UEBA 시스템의 효율성을 유지하려면 지속적인 조정이 필요합니다. 머신러닝 모델은 변화하는 비즈니스 프로세스와 사용자 행동에 적응해야 합니다. 보안 팀은 경고 정확도와 기준선 유효성을 평가하기 위해 정기적인 검토 주기를 수립해야 합니다.
경고 임계값 조정은 매우 중요한 조정 작업입니다. 초기 UEBA 배포 환경에서는 지나치게 민감한 이상 탐지로 인해 과도한 경고가 발생하는 경우가 많습니다. 보안 팀은 탐지 민감도와 분석가의 업무량 사이에서 균형을 맞춰야 합니다. 오탐이 너무 많으면 경고 피로도가 높아지고 실제 위협을 놓치게 됩니다.
행동 기준선 업데이트에는 지속적인 관심이 필요합니다. 비즈니스 프로세스가 진화하고, 사용자 역할이 바뀌며, 기술 구현 방식이 변화하기 때문입니다. UEBA 시스템은 위협 탐지 기능을 유지하면서 이러한 합법적인 변경 사항을 고려해야 합니다.
자질 UEBA 성공과 투자 수익률
핵심 성과 지표
구현하는 조직 UEBA 솔루션은 명확한 성공 지표를 설정해야 합니다. 이러한 측정 지표는 경영진에게 프로그램의 가치를 입증하고 지속적인 최적화 노력을 위한 지침이 됩니다.
평균 탐지 시간(MTTD)은 조직이 보안 위협을 얼마나 빨리 식별하는지를 측정합니다. 효과적인 UEBA 이 구현 방식은 기존 보안 접근 방식에 비해 평균 탐지 시간(MTTD)을 크게 단축시켜야 합니다.
평균 대응 시간(MTTR)은 위협 탐지부터 차단까지의 기간을 추적합니다. UEBA 이 시스템은 조사 및 대응 활동을 가속화하는 데 도움이 되는 풍부한 맥락 정보를 담은 경고를 제공합니다.
경보량 감소는 오탐 경보 감소를 정량화합니다. 고품질 행동 분석은 위협 탐지율을 유지하거나 향상시키면서 분석가의 업무 부담을 줄여야 합니다.
비용-편익 분석 프레임워크
경영진은 명확한 재정적 근거를 제시해야 합니다. UEBA 투자. 보안팀은 직접적 가치와 간접적 가치를 모두 고려한 포괄적인 비용 편익 분석을 제시해야 합니다.
직접 비용 절감에는 보안 분석가의 초과 근무 감소, 사고 대응 비용 감소, 그리고 보안 침해 비용 방지가 포함됩니다. 조직은 과거 보안 사고 비용을 기반으로 이러한 절감 효과를 정량화할 수 있습니다.
간접적 이점에는 규정 준수 강화, 고객 신뢰도 향상, 그리고 탁월한 보안을 통한 경쟁 우위 확보가 포함됩니다. 정량화하기는 어렵지만, 이러한 이점은 상당한 장기적 가치를 제공하는 경우가 많습니다.
위험 감소는 주요 사항을 나타냅니다. UEBA 가치 제안. 조직은 업계 평균을 기반으로 잠재적 침해 비용을 모델링하고 행동 분석을 통해 위험 완화 방안을 제시할 수 있습니다.
떠오르는 추세와 고려 사항
AI와 머신러닝의 진화
UEBA 기술은 특히 인공지능 및 머신러닝 기능 분야에서 빠르게 발전하고 있습니다. 에이전트 SOC 이러한 플랫폼은 차세대 보안 운영을 대표합니다. 행동 맥락에 기반한 동적 정책 시행을 구현합니다.
제로 트러스트 구현은 고급 기술을 통해 상당한 이점을 얻습니다. UEBA 향후 시스템은 포괄적인 행동 분석을 기반으로 실시간 신뢰도 점수를 제공할 것입니다. 이러한 발전은 변화하는 위협 환경에 적응하는 진정한 동적 보안 정책을 가능하게 합니다.
다중 에이전트 AI 시스템은 향상될 것입니다. UEBA 협업 분석을 통한 효율성 향상. 미래의 시스템은 개별적인 행동 모델 대신, 서로 다른 위협 유형에 특화된 여러 AI 에이전트를 활용할 것입니다. 이러한 에이전트들은 협력하여 포괄적인 위협 탐지 및 대응을 제공할 것입니다.
클라우드 및 하이브리드 환경 과제
현대 기업들은 점점 더 복잡해지는 클라우드 및 하이브리드 환경을 운영하고 있습니다. 이러한 환경은 행동 분석 구현에 고유한 과제를 안겨줍니다. 클라우드 리소스는 동적으로 증가 및 감소하기 때문에 기준 설정에 어려움을 겪습니다.
클라우드 네이티브 UEBA 솔루션은 적응형 모니터링 기능을 통해 이러한 과제를 해결해야 합니다. 인프라 변경에도 불구하고 가시성을 유지하기 위해 클라우드 워크로드와 함께 센서를 배포해야 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 보안 팀은 모든 환경에서 행동 분석 기능을 유지할 수 있습니다.
멀티 클라우드 가시성을 확보하려면 전문적인 기술이 필요합니다. UEBA 접근 방식. AWS, Azure 및 Google Cloud 전반에서 운영되는 조직은 통합된 행동 모니터링이 필요합니다. 미래 UEBA 이 플랫폼들은 클라우드 제공업체와 관계없이 일관된 분석 기능을 제공할 것입니다.
행동 분석을 통한 복원력 있는 보안 구축
사이버 보안 환경은 근본적으로 변화했습니다. 기존의 경계 방어는 합법적인 자격 증명과 내부자 접근을 악용하는 정교한 위협 행위자에게는 역부족입니다. 사용자 엔티티 행동 분석은 효과적인 위협 탐지에 필요한 행동 맥락을 제공하는 보안 기술의 필수적인 발전을 나타냅니다.
포괄적인 프로그램을 시행하는 조직 UEBA 이러한 솔루션은 위협 탐지 속도, 정확성 및 비용 효율성 측면에서 상당한 이점을 얻습니다. 행동 분석을 통합하면 Open XDR 플랫폼과 AI 기반 보안 운영은 알려진 위협과 알려지지 않은 위협 모두에 대한 강력한 방어 체계를 구축합니다.
보안팀 규모가 작은 중견 기업의 경우, UEBA 이 기술은 제한된 리소스로 엔터프라이즈급 보안을 구현할 수 있는 역량 증강 기능을 제공합니다. 위협 탐지를 자동화하고, 오탐을 줄이며, 조사 및 대응 활동을 가속화하는 데 도움이 되는 풍부한 상황 정보를 담은 경고를 제공합니다.
사이버 위협이 계속 진화함에 따라, 강력한 보안 태세를 유지하기 위해 행동 분석은 점점 더 중요해질 것입니다. 포괄적인 행동 분석에 투자하는 조직은 이러한 변화에 대응할 수 있습니다. UEBA 오늘날의 역량은 점점 더 어려워지는 위협 환경 속에서 성공을 거둘 수 있도록 해줍니다.
조직에 행동 분석이 필요한지 여부가 중요한 것이 아니라, 행동 분석 없이 운영할 여력이 있는지 여부가 중요합니다. 보안 침해의 70%가 계정 정보 유출에서 시작되고 내부자 위협이 보안 사고의 60%를 차지하는 세상에서, UEBA 이는 단순히 이점일 뿐만 아니라 효과적인 사이버 보안 운영에 필수적인 요소입니다.
