사이버 보안 분석 기업인 은 데이터 과학과 AI를 활용하여 위협 탐지 및 대응 능력을 향상시킵니다. 이 솔루션은 다양한 환경에 걸쳐 있는 데이터 세트의 정보를 상호 연관 짓고, 통합하며, 시각화함으로써 기존의 네트워크 보안 솔루션보다 더 심층적인 통찰력을 제공합니다.
효과적인 사이버 보안 분석은 위험 관리, 사이버 방어, 침입 탐지 및 사고 대응 프로세스에 통합되어야 합니다.. 이러한 통합을 통해 사이버 보안 표준 및 규정 준수를 보장하고, 위협에 대한 인식과 정보를 강화하며, 자원 배분과 투자 수익률을 향상시킵니다. 조직은 머신러닝 패턴, 애플리케이션 로그, 네트워크 트래픽 및 기타 데이터 소스를 분석함으로써 이상 징후를 파악하고, 사고의 원인을 파악하며, 위험을 완화하기 위한 시정 조치를 시행할 수 있습니다.
사이버 보안 분석은 현대 조직이 안전한 사이버 보안 인프라를 유지하는 데 필수적입니다. 이 솔루션은 사이버 위협에 대한 가시성을 제공하고, 보안 표준 준수를 보장하며, 사이버 보안 활동의 효과성에 대한 통찰력을 제공합니다. 조직은 첨단 도구와 기술을 활용함으로써 사이버 보안 태세를 강화하고 다양한 사이버 위협으로부터 스스로를 보호할 수 있습니다.
강력한 사이버 보안 분석의 필요성은 오늘날 그 어느 때보다도 시급합니다. 사이버 위협은 끊임없이 변이하고 진화하고 있으며, 그 속도가 너무 빨라 많은 기존 사이버 보안 도구를 무용지물로 만들고 있습니다. 또한 디지털 전환 노력은 의도치 않게 사이버 공격 표면을 확대시켰으며, 충분한 사이버 보안 인재 부족 으로 인해 보안 전문가에 대한 수요는 여전히 높습니다. 이러한 문제와 그 밖의 수많은 보안 문제들이 현재 서로 얽혀 복합적인 양상을 띠고 있어, 규모에 상관없이 모든 조직이 사이버 위험을 적절히 파악하고 관리하기가 더욱 어려워지고 있습니다.
이 가이드에서는 사이버 보안 분석의 중요성, 작동 원리, 그리고 현대적인 보안 프로그램 내에서 차지하는 위치를 심층적으로 살펴봅니다. 사이버 보안 분석의 핵심 개념과, 이러한 개념이 기존의 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 도구와 어떻게 다른지 살펴보게 될 것입니다.
또한 자율 엔드포인트 관리(AEM)가 보안 분석에 혁명을 일으키는 데 있어 어떤 중요한 역할을 할지 논의할 예정이며, 이를 통해 기업들이 해커로부터 엔드포인트 및 IT 환경을 보다 효과적으로 관리하고 보호할 수 있도록 지원할 것입니다.
사이버 보안 분석이란 무엇인가요?
사이버 보안 분석은 데이터 과학 기법, 기계 학습(ML) 및 기타 유형의 AI 알고리즘을 활용하여 방대한 양의 데이터에서 통찰력을 도출하는 과정을 말합니다.
이를 통해 조직은 사이버 위협을 보다 효과적으로 탐지하고, 완화하며, 차단할 수 있는 선제적인 사이버 보안 전략과 프로토콜을 수립할 수 있습니다.
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사이버 보안 분석 도구는 어떻게 작동하나요?
사이버 보안 분석 도구는 네트워크 트래픽, 엔드포인트 기기, 사용자 활동 및 행동, 이벤트 로그, 외부 위협 인텔리전스 피드, 비즈니스 애플리케이션 등 방대한 양의 과거 및 실시간 데이터를 분석할 수 있는 첨단 알고리즘을 활용하여, 조직의 보안 현황에 대한 보다 포괄적인 관점을 제공합니다. 이러한 통합 분석을 통해 위협 탐지 및 대응에 있어 보다 선제적인 접근 방식을 취할 수 있습니다.
사이버 보안 분석 도구와 함께 사용되는 일반적인 데이터 과학 기법 및 기능으로는 다음이 있습니다:
- 통계 모델링: 취약성과 위험을 측정하는 경우와 같이, 표본 데이터를 생성하여 가정을 더 잘 이해하고 검증하는 데 사용됩니다.
- 행동 분석: 패턴 인식 및 이상 탐지를 통해 알려진 기준 행동에서 벗어난 비정상적인 패턴을 식별하는 데 사용됩니다.
- 예측 분석: 과거 발생한 사고를 더 깊이 분석하여 향후 공격을 예측하고 예방하는 데 활용됩니다.
- 데이터 마이닝: 방대한 양의 원시 데이터를 검색하고 분석하여 유용한 통찰력을 도출하는 데 사용됩니다.
- 기계 학습: 데이터 과학 기법을 통해 얻은 통찰력을 활용하여 프로세스를 학습, 개선 및 자동화합니다.
사이버 보안 분석 도구에 대해 배우다 보면, 이와 관련된 또 다른 용어인 SIEM을 접하게 될 수도 있습니다. SIEM과 보안 분석은 관련이 있지만, 서로 다른 두 가지 개념입니다.
사이버 보안 분석 대 SIEM
보안 분석 및 SIEM 시스템은 데이터 수집, 분석, 위협 대응 능력 향상 측면에서 사이버 보안 생태계 내에서 유사한 역할을 수행할 수 있습니다. 이 섹션에서는 몇 가지 차이점과 각 보안 솔루션이 견고한 사이버 보안 전략에 어떻게 기여하는지에 대해 다룹니다.
기존의 SIEM 시스템은 네트워크 장치, 컴퓨터, 스토리지 시스템, 방화벽 등 다양한 모니터링 대상에서 발생하는 데이터 흐름, 로그 데이터, 경고 및 이벤트 데이터를 수집하고 분석하도록 설계되었습니다. SIEM은 이러한 정보를 통합함으로써 규정 준수 노력을 지원하고, 네트워크 상태 전반을 파악하며, 개별 기기에서 발생하는 보안 관련 사고를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기존 SIEM 도구는 일반적으로 정상적인 운영과 다른 이상 징후를 탐지하기 위해, 이전에 탐지된 위협의 패턴과 일치하도록 설계된 규칙 기반 방식을 사용합니다.
그러나 원격, 하이브리드 및 사무실 근무 직원을 지원하기 위해 일반적인 기업 네트워크 인프라의 구성이 변화함에 따라, 특히 가 구성 관리 데이터베이스(CMDB)에 데이터를 채워 넣을 때, SIEM 솔루션이 중요한 데이터를 최신 상태로 유지하는 데 도움이 필요할 수 있습니다.
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사이버 위협을 식별할 때, 기존 SIEM 시스템은 시그니처 기반(규칙 기반이라고도 함) 탐지 방식을 통해 알려진 위협 패턴만을 식별하는 데 그치는 경우가 많습니다. 서명 기반 탐지는 모든 위협 패턴이 특정 방식으로 행동해야 한다는 전제를 바탕으로, 이러한 행동 양상을 파악하여 공격을 탐지합니다. 즉, SIEM 시스템은 기존 공격의 패턴에 부합하지 않는 새로운 유형의 사이버 공격을 탐지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 예를 들어, 정상적인 파일로 위장하여 탐지를 회피하는 악성코드나, 소셜 엔지니어링 기법 을 활용해 직원들을 속여 악성 링크를 통해 공격을 수행하도록 유도하는 피싱 사기 등이 이에 해당합니다. 이러한 새로운 사이버 공격을 탐지하지 못하는 문제는 SIEM이 분석해야 하는 방대한 데이터량으로 인해 오탐을 유발할 뿐만 아니라, 수많은 누락 탐지를 초래하고, 새롭게 대두되는 위협으로 인해 발생할 수 있는 잠재적 사고를 해결할 기회를 놓치게 할 수도 있습니다.
SIEM 솔루션과 마찬가지로, 의 사이버 보안 분석 도구는 내부 및 외부 소스의 데이터를 포함하여 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있습니다. 이러한 처리 능력에는 빅데이터 처리 기능도 포함되므로, 사이버 보안 분석을 통해 분석의 깊이를 더하여 예측 능력을 강화하고, 선제적인 보안 사고 예방 및 대응에 더 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.
머신러닝과 행동 분석을 통해 사이버 보안 분석 도구는 새로운 패턴, 이상 징후 및 신종 위협을 식별하는 방법을 지속적으로 학습하고, 가장 우선순위가 높은 문제만 상위로 보고되도록 경보를 조정하며, 오탐을 방지할 수 있습니다. 즉, 모든 경보가 더욱 의미 있고 실행 가능한 정보가 되어 (업무 부담에 불필요한 부담을 주지 않으면서) 귀사의 환경을 더욱 효과적으로 보호할 수 있습니다.
오늘날, 현대적인 SIEM 시스템 은 기존 SIEM 솔루션이 가진 한계를 극복하기 위해 핵심 보안 분석 기능을 통합하고 있습니다. 예를 들어, 일부 SIEM 도구는 AI 기능을 통합하고 분석 가능한 데이터 소스의 범위를 확대함으로써, SIEM과 사이버 보안 분석 도구의 기능 격차를 좁히고 있습니다.
전반적으로 많은 사이버 보안 전문가들은 여전히 SIEM 솔루션을 보안 데이터 관리에 있어 사후 대응적이고 규정 준수에 중점을 둔 접근 방식으로 간주하는 반면, 사이버 보안 분석은 조직이 사이버 보안 전략, 사이버 위생 및 사이버 방어를 최적화할 수 있도록 돕는 보다 선제적이고 비즈니스 중심의 접근 방식으로 부상하고 있습니다.
사이버 보안 분석이 중요한 이유
점점 늘어나는 위협과 사이버 보안 사고로 인한 막대한 비용은 사이버 보안 분석 분야에 대한 관심이 높아지는 계기가 되었다고 볼 수 있다. 예를 들어, 맥킨지(McKinsey)의 ‘’ 사이버 보안 동향 연구()에 따르면, 2019년 이후 랜섬웨어 공격은 매년 두 배씩 증가해 왔다.
빅데이터 보안 분석의 발전은 사이버 공격자들의 AI 활용 증가에 힘입어 이루어지고 있다. 사이버 보안 분야에서 AI의 힘을 활용함으로써, 기업들은 사이버 범죄자로부터 자사의 자산과 데이터를 방어할 때 공정한 경쟁의 장을 마련하기 위해 노력해야 합니다.
결론: 공격 표면에 대한 포괄적인 이해 없이는 IT 환경을 보호하기 위한 모니터링, 보안 조치 및 필요한 조치를 취하는 것이 거의 불가능합니다. 사이버 보안 분석은 다양한 출처의 데이터를 수집, 처리 및 분석함으로써, 조직이 보다 정보에 입각한 의사결정을 내리고 더 신속하고 효과적인 대응 및 선제적 조치를 취할 수 있도록 지원하는 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
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사이버 보안 데이터 분석의 이점
보안 위협을 더 빠르게 탐지하는 것이 사이버 보안 분석의 주요 이점으로 여겨지곤 하지만, 이러한 심층적인 통찰력은 보안 팀이 침해 사고가 발생하기 전에 이를 예측할 수 있도록 돕는 예측 분석을 제공하거나, 데이터 기반의 통찰력을 활용해 선제적인 의사 결정을 뒷받침하거나, 향후 방어 체계를 강화하기 위한 개선 기회를 평가하는 등 다른 중요한 활용 사례에도 기여할 수 있습니다.
사이버 보안 분석의 몇 가지 기본적인 활용 사례와, 이러한 기능들이 조직의 사이버 복원력을 강화하고, 위협 탐지 능력을 향상시키며, 가장 중요한 조치의 우선순위를 정하고, 보안 투자의 효과를 측정하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.
더 빠른 위협 대응
사실입니다. 효과적인 사이버 보안의 근간은 위협을 신속하게 탐지하고 대응하는 데 있습니다.
사이버 보안 분석 도구는 머신 러닝 기능을 활용하여 경보의 심각도와 위험도에 따라 신속히 분류하고 우선순위를 지정함으로써, 조직이 평균 복구 시간(MTTR) 을 단축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 환경 내에서 발생하는 상황의 비즈니스 맥락과 위험이 가장 높은 영역을 바탕으로 인시던트의 우선순위를 정함으로써, 팀은 공격의 초기 단계에서, 즉 악의적인 행위자가 중요한 데이터와 시스템의 기밀성, 무결성, 가용성을 침해하기 훨씬 전에 가장 큰 영향을 미치는 위협에 대응할 수 있습니다.
이상 징후 탐지를 통한 사이버 위협 예측
보안 분석 플랫폼은 정보를 상호 연관시키고, 패턴을 분석하며, 추세를 파악하고, 비정상적인 사용자 트래픽이나 의심스러운 활동과 같은 잠재적인 침해 징후를 식별함으로써 잠재적 위협을 탐지하는 데 활용될 수 있습니다. 이러한 위협들은 기존의 사이버 보안 솔루션이나 수동 데이터 분석으로는 간과될 수 있습니다.
행동 기반 탐지 기법을 활용하는 사이버 보안 분석은 탐지까지 소요되는 평균 시간(MTTD) 을 단축하고, 조직이 제로데이 취약점과 알려지지 않은 공격을 더 빠르게 식별할 수 있도록 지원합니다. 사이버 보안 분석 인사이트는 잠재적 위협이 발생하기 전에 이를 예측함으로써, 보안 팀이 위협이 침해 사고로 확대되기 전에 선제적으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 위협이 발생할 때마다 대응하는 대신, 사이버 보안 분석 인사이트는 조직이 사이버 보안 태세를 사후 대응형에서 선제 대응형으로 전환하는 데 도움을 주는 전략적 도구가 되며, 이는 끊임없이 변화하는 오늘날의 위협 환경에서 점점 더 필수적인 보안 접근 방식이 되고 있습니다.
선제적인 사이버 방어 체계 구축
사이버 보안 분석은 사이버 보안 정책, 프레임워크, 절차 및 통제 수단의 지속적인 개선과 최적화를 강화하는 데 활용할 수 있는 통찰력을 도출함으로써, 사이버 보안에 대한 선제적 접근 방식을 뒷받침합니다.
사이버 보안 분석은 성과를 측정하고 업계 표준 및 모범 사례와 비교 분석을 통해, 조직이 기존 보안 도구와 프로세스의 효율성을 평가하고 최적화할 수 있도록 지원합니다. 이러한 선견지명을 바탕으로 조직은 잠재적인 취약점을 파악하고, 고위험 영역의 방어 체계를 강화하며, 보안 정책을 조정하고, 취약점을 보완하고, 대상별 직원 교육을 실시함으로써 위험을 완화하고 사이버 사고를 보다 효과적으로 예방할 수 있습니다.
의사결정 능력 향상
견고한 사이버 보안 분석은 다음과 같은 전략적 의사결정을 위한 데이터 기반의 토대를 마련해 줄 수 있습니다:
- 최대의 효과를 거두기 위해 보안 투자에 어떤 분야에 우선순위를 두고 자원을 배분해야 하는가
- IT 비용 최적화 노력을 개선하기 위해 통합하거나 교체할 수 있는 중복 시스템을 파악하는 것
- 보안 조치의 효과성을 평가하고, 보안 프로토콜이 생산성을 저해하지 않도록 함으로써 보안 조치와 운영 효율성 간의 균형을 유지한다
조직은 사이버 보안 분석을 활용하여 사이버 위협에 대한 강력한 방어 체계를 유지하는 동시에, 보안 목표와 지표를 비즈니스 목표 및 성과와 연계할 수 있습니다.
보다 심층적인 법의학적 분석
보안 사고 발생 후, 빅데이터 분석은 조직이 환경 전반에 분산된 데이터 소스의 맥락 정보를 활용하여 시간대, 공격 방식, 그리고 잠재적 데이터 손실 범위와 같은 공격의 영향을 파악할 수 있도록 지원함으로써, 포렌식 조사 및 근본 원인 분석에 기여할 수 있습니다.
또한 머신러닝 모델을 활용하면 과거 보안 사고를 분석하고 다양한 공격 시나리오를 시뮬레이션함으로써, 팀이 취약점이 악용될 가능성이 있는 부분을 더 정확하게 예측하고, 방어 체계를 강화할 수 있는 통찰력을 도출하며, 새로운 사이버 사고에 더 빠르고 정확하게 대응할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
규정 준수 지원
사이버 보안 분석은 조직이 데이터와 시스템을 보호하기 위해 모범 사례와 지침을 어떻게 준수하고 있는지에 대한 증거를 제공함으로써 규정 준수 여부를 입증하는 데 도움이 될 수 있습니다. 조직은 다양한 출처의 데이터를 수집, 처리 및 분석함으로써, 사이버 보안 분석 결과를 활용해 기존 보안 통제 수단, 정책, 규제 요건, 업계 표준 및 절차의 현황과 성과를 보여주는 보고서를 작성할 수 있습니다. 이러한 보고서는 규정 준수 여부를 입증할 수 있으며, 감사인, 규제 당국 및 고객이 해당 조직의 보안 및 개인정보 보호 수준을 확인하는 데 도움이 됩니다.
규제 준수 및 데이터 보호 기준이 점점 더 엄격해지는 요즘, 사이버 보안 분석 도구는 조직이 개선이 필요한 부분을 파악하고 우선순위를 정하며, 취약점을 보완하고, 규정 준수에 영향을 미치는 기타 위험 요소를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 조직은 벌금 부과나 정보 유출을 방지함으로써 잠재적인 법적·재정적 불이익으로부터 보호받을 수 있습니다.
타늄(Tanium)이 미래 사이버 보안 분석 분야에서 어떻게 핵심적인 역할을 수행할 것인가
사이버 위협이 끊임없이 진화하고 확산되는 환경 속에서, 사이버 보안 분석 도구는 디지털 자산을 보호하고, 운영의 연속성을 유지하며, 조직의 평판을 지키는 데 없어서는 안 될 필수 요소입니다. 그러나 사이버 보안 분석의 이점을 최대한 활용하기 위해 마찬가지로 중요한 과제는, 이러한 통찰력을 바탕으로 신속하고, 간편하며, 안전한 방식으로 환경 내의 모든 잠재적 침입 경로를 강화할 수 있는 능력을 갖추는 것입니다. 바로 ‘ ’의 자율 엔드포인트 관리(AEM)를 소개합니다.
“AEM…은 통합 엔드포인트 관리, 디지털 직원 경험 및 AI를 결합하여 포괄적이고 자율적인 엔드포인트 관리 방식을 가능하게 합니다.1”NAND 리서치의 수석 애널리스트 겸 CEO인 스티브 맥도웰
이러한 업계의 요구를 해결하기 위해, AEM( )을 기반으로 한 당사의 방법론인 ‘AEM ’은 디지털 업무 환경을 위한 AI 기반 자동화 분야에서 혁신적인 도약을 이루었으며, 데이터 처리 및 운영 효율성 측면에서 중대한 변화를 가져왔습니다.
Tanium의 AEM에 대한 우리의 목표는 의 복합 AI 를 통합하여 사이버 보안 분석 기능을 한층 더 확장함으로써, IT 엔드포인트 관리를 위한 지능형 자동화 및 의사결정 기능을 제공하는 것입니다.
AEM용 Tanium 모델은 당사의 클라우드 우선 플랫폼()을 기반으로 발전한 것으로, 구성 강제 적용 및 위협 해결과 같은 AI 기반 자율 기능을 통해 효율성을 높여줍니다. 이 솔루션의 핵심 기능은 실시간 데이터와 AI 분석 결과를 활용하여 각 조직의 성과 지표 및 위험 허용 범위에 부합하는 조치를 자율적으로 제안합니다.
“자율 엔드포인트 관리를 통해 일상적인 IT 및 보안 문제를 선제적으로 해결할 수 있으며, 이는 항상 안전하고 사용자가 주도권을 유지할 수 있는 방식으로 이루어집니다.”타늄(Tanium)의 최고기술책임자(CTO) 맷 퀸
당사의 비전은 보안 팀이 안전하고 통제된 방식으로 IT 및 보안 업무를 선제적으로 처리함으로써, 더 현명하고 효율적인 의사결정을 내리고, 수동 프로세스에 대한 의존도를 줄이며, 보안 및 운영 성과를 향상시킬 수 있도록 지원하는 것입니다.
AEM에 대한 당사의 접근 방식은 현재 개발 중이며, 2024년 여름에 출시될 예정입니다. 데모를 체험해 보시려면 을 방문하여 문의해 주시거나, 또는 을 통해 가까운 곳에서 열리는 행사( )에 등록하여 직접 확인해 보시기 바랍니다.
1McDowell, 스티브. “타니움(Tanium)의 자율 엔드포인트 관리 분야 선점 우위.” 포브스, 게시일 2024년 1월 18일.
