GDPR, HIPAA, PCI-DSS와 같은 엄격한 법적 요구사항을 준수하여 더 높은 수준의 데이터 보호 및 개인정보 보호를 추구하는 조직들은 강력한 보안 보호가 필요합니다. 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)은 의심스러운 활동을 예방 및 탐지하고 언제든지 민감한 정보를 보호하는 기능을 통해 이러한 규정을 충족하는 데 특히 유용합니다. 또한 UEBA는 규정 준수 기능과 위협 예방 및 완화 기능을 결합하여 법적 요구사항을 준수하고 정보 보안 과제에 선제적으로 대응하려는 조직에 절대적으로 필수적입니다. 보고서에 따르면 UEBA 도입률은 2024년부터 2031년까지 연평균 40.5% 성장할 것으로 예상되며, 이는 UEBA가 신종 위협으로부터 기업을 보호하고 규정 및 사이버 위험에 대비하는 역할이 확대되고 있음을 보여줍니다.
현대 사이버 보안에서 UEBA의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않으므로, 효과적인 구현을 위해 그 측면을 이해하는 것이 필수적입니다. 본 글에서는 UEBA의 의미를 논의하고, UEBA 분석, UEBA의 이점, 그리고 UBA 및 SIEM과 같은 다른 사이버 보안 도구 대비 UEBA의 가치 창출 방식을 포괄적으로 개괄합니다. 또한 UEBA 구현을 위한 모범 사례, 도전 과제, 그리고 가장 효과적인 활용 사례를 제시할 것입니다.
사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)이란 무엇인가요?
사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)은 머신 러닝의 힘을 활용하여 네트워크 내 사용자 및 장치의 행동에서 이상 징후를 발견하는 강력한 사이버 보안 솔루션입니다. 행동 기준선을 설정하고 해당 기준선으로부터의 편차를 식별함으로써, UEBA는 내부자 위협이나 침해된 장치와 같은 정교한 공격을 탐지할 수 있습니다. 정적 규칙 기반 시스템과 달리 UEBA는 사용자 행동이 진화함에 따라 지속적으로 적응하는 자체 학습 시스템으로, 특히 고급 지속적 위협(APT)에 효과적입니다.&보안 위협이 증가함에 따라, 보안 리더의 98%가 이미 보안 도구를 통합 중이거나 통합을 계획하고 있습니다. 이는 UEBA와 같은 동적 솔루션이 현대 사이버 보안 프레임워크의 핵심 요소임을 의미합니다. 이러한 전환은 복잡한 IT 환경 전반에 걸친 공격에 대한 보안 강화에서 UEBA의 중요한 역할을 시사합니다.
사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)의 필요성
사이버 위협이 점점 정교해짐에 따라 규칙 기반 메커니즘이나 경계 방어와 같은 기존 보안 메커니즘은 증가하는 위협에 대한 보안을 더 이상 보장할 수 없습니다. 이상적인 솔루션으로 부상한 UEBA는 네트워크 내 사용자 및 엔터티의 행동과 활동에 집중함으로써 이러한 취약점을 해결합니다. 이제 UEBA가 현대 조직에 왜 중요한지 자세히 살펴보겠습니다:
- 내부자 위협 탐지: 내부자 위협 는 조직이 직면하는 보안 분야에서 가장 어려운 과제 중 하나일 수 있습니다. 접근 권한을 가진 직원이나 계약자가 이러한 특권을 악용할 수 있기 때문입니다. UEBA는 시간 경과에 따른 행동을 모니터링하고 비정상적인 상황이 발생하면 알려줍니다. 예를 들어, 누군가 권한이 없는 민감한 데이터에 접근할 경우, 심각한 피해가 발생하기 전에 잠재적인 내부자 위협을 식별할 수 있습니다.&
- 고도화된 지속적 위협(APT) 완화: APT는 사이버 범죄자가 네트워크에 침투한 후 장기간 탐지되지 않고 머무르는 은밀한 장기 공격입니다. 기존 도구들은 이러한 위협을 너무 늦게까지 탐지하지 못할 수 있습니다. UEBA의 행동 분석은 미묘하고 지속적인 이상 징후를 포착하여 이러한 정교한 공격에 대한 조기 경보를 제공합니다.
- 데이터 유출 방지: 우발적이거나 고의적인 데이터 유출는 여전히 가장 중요한 비즈니스 문제 중 하나입니다. UEBA는 예외적으로 비정상적인 데이터 접근 또는 전송 습관을 포착할 수 있습니다. 예를 들어, 한 직원이 과도하게 많은 양의 '민감'으로 분류된 파일을 다운로드하는 경우, 이는 침해 시도를 의미할 수 있습니다. 이 경우 조기 탐지를 통해 신속한 조직적 대응이 가능해져 데이터 손실을 줄일 수 있습니다.
- 오탐 감소: 오탐은 보안 팀에 시간과 자원을 낭비하게 합니다. UEBA는 행동 기준선을 미세 조정하여 오경보를 줄입니다. AI를 활용하여 각 이상 현상에 위험 점수를 부여함으로써 고위험 활동만 주의를 유발하도록 합니다.
- 규제 준수 강화: 규제 준수는 일반적으로 민감한 데이터를 다루는 모든 조직에 매우 중요합니다. UEBA는 중요 시스템 및 데이터에 대한 모든 접근을 모니터링하고 기록하는 기능을 통해 사용자 및 엔터티 상호작용에 대한 상세한 기록을 제공함으로써 GDPR 및 HIPAA와 같은 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 기여합니다.
비교: UEBA vs UBA vs SIEM
UEBA의 이점을 자세히 이해하기 위한 한 가지 접근 방식은 사용자 행동 분석(UBA) 및 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)와 같은 유사한 도구들과 비교하는 것입니다. 이들 솔루션은 공통점이 있지만 사이버 보안에서 목적은 다릅니다. 따라서 주요 기능을 비교한 이 상세한 분석을 통해 각각을 살펴보겠습니다.
UEBA vs UBA
| 기능 | UEBA | UBA |
|---|---|---|
| 범위& | 사용자 및 엔터티(기기, 서버, 애플리케이션) 행동 모두 모니터링 | 사용자 행동에만 집중합니다 |
| 탐지 방법 | 머신 러닝을 통해 사용자 및 장치 전반에 걸친 복잡하고 장기적인 위협을 탐지합니다. | 사전 정의된 규칙을 사용하여 사용자 액세스 및 활동 패턴을 추적합니다. |
| 이상 징후 집중 | 사용자 및 기기 행동의 편차를 식별하여 내부자 위협을 탐지합니다 | 무단 사용자 활동 식별에 중점을 둡니다 |
| 위협 범위 | 내부자 위협, APT, 데이터 유출 및 장치 이상 탐지 | 주로 사용자 행동 및 접근 이상 징후 모니터링 |
| 자동화 | 지속적인 학습 및 적응을 위한 기준선 자동 조정 | 제한된 적응 기능을 가진 정적 규칙 사용 |
UBA가 일반적으로 사용자에게만 초점을 맞추는 반면, UEBA는 IoT 기기, 서버, 애플리케이션과 같은 엔티티까지 모니터링하는 진화형입니다. 더 넓은 의미에서 UEBA는 비정상적인 장치 행동에서 발생하는 위협보다 더 광범위한 위협을 탐지할 수 있습니다. UBA는 사용자 행동 이상 추적까지 확장되지만, UEBA가 도입한 광범위한 엔티티 모니터링은 포함하지 않습니다. UEBA에서는 머신 러닝을 활용하여 행동 기준선을 지속적으로 개선함으로써 시간이 지남에 따라 새로운 패턴에 적응할 수 있습니다. 반면 UBA는 본질적으로 정적인 사전 정의된 규칙에 더 의존합니다.
UEBA vs SIEM
| 기능 | UEBA | SIEM |
|---|---|---|
| 주요 기능 | 사용자와 장치의 행동 이상 감시 | 실시간 위협 탐지를 위한 이벤트 로그 집계 및 상관관계 분석 |
| 데이터 수집 | 사용자 및 장치로부터 행동 데이터를 수집하여 기준선 규범을 수립합니다 | 네트워크 장치, 서버 및 애플리케이션으로부터 이벤트 로그를 수집합니다 |
| 경보 메커니즘 | 지정된 위험 점수와 함께 행동 편차를 기반으로 경보를 제공합니다 | 이벤트 상관관계 및 사전 정의된 규칙에 기반한 경고 생성 |
| 사용 사례 | 내부자 위협, 권한 남용 및 고급 공격 탐지에 이상적 | 규정 준수 모니터링, 포렌식 분석 및 및 실시간 위협 알림에 적합합니다. |
| 통합 | SIEM, 사고 대응 시스템 및 위협 인텔리전스 플랫폼과 통합됩니다. | 방화벽, 안티바이러스 도구 및 로그 관리 시스템과 통합됩니다 |
SIEM 시스템의 핵심은 보안 이벤트 로그를 가능한 한 실시간에 가깝게 집계, 상관 관계 분석 및 분석하는 것입니다.-time as possible; thus, they provide a high-level view of security incidents and ensure compliance. However, SIEM usually has an inherent focus on rules and log-driven approaches to detection, which inherently makes the platform less adaptable to more complex and changing threats. For example, UEBA has a specific focus on monitoring user and device behavior to uncover stealthier threats, such as insider attacks, accomplished through continually rewriting the behavior models employing machine learning.&
SIEM 은 규정 준수 관리 및 특정 이벤트에 대한 실시간 경보 기능이 매우 강력하지만, APT나 내부자 공격과 같은 더 복잡한 위협에 대해서는 효과가 떨어질 수 있습니다. UEBA는 더 깊은 행동 통찰력을 제공함으로써 SIEM에서 발견되는 일부 공백을 메우며, 이로 인해 두 도구는 함께 매우 효과적으로 작동합니다. SIEM이 이벤트 기반 탐지 및 규정 준수를 다루는 반면, UEBA는 지속적인 행동 모니터링을 통해 위협을 탐지합니다. 간단히 말해, 이 둘은 함께 강력한 사이버 보안의 조합을 만들어냅니다.
사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)은 어떻게 작동하나요?
UEBA는 조직 내에서 설정된 표준화된 행동 패턴과의 편차를 파악하기 위해 사용자 및 엔터티의 활동을 지속적으로 모니터링하고 해석합니다. 심층 알고리즘을 활용한 머신러닝을 통해 변화하는 패턴에 대응함으로써, 미묘하거나 새롭게 발생하는 위협도 축적되기 전에 탐지할 수 있습니다.
UEBA 분석의 작동 방식은 다음과 같습니다:
- 다중 소스 데이터: UEBA는 VPN 로그, 방화벽 데이터, 엔드포인트 보안 솔루션, 클라우드 애플리케이션 등 모든 유형의 소스에서 데이터를 수집합니다. 사용자 활동과 기기 상호작용을 추적하여 네트워크에 대한 전체적인 시각을 제공하는 통합적 접근 방식을 취합니다.
- 행동 기준선 구축: UEBA는 먼저 데이터를 수집한 후 머신러닝 알고리즘을 활용하여 사용자와 엔터티의 정상 행동 패턴을 확립합니다. 이 기준선은 지속적으로 변화하며, 행동이 변함에 따라 시스템이 정상적인 새로운 활동을 스스로 학습하면서 진화합니다.
- Anomaly Detection: UEBA는 설정된 기준선에 대해 실시간으로 활동을 지속적으로 모니터링합니다. 심각한 편차를 감지하면 즉시 경고합니다. 예를 들어, 사용자가 평소와 다른 시간대에 시스템을 운영하거나 장치가 알 수 없는 IP 주소와 통신하는 경우 등이 있습니다.
- 위험 점수 부여: UEBA는 탐지된 각 이상 현상의 위험 점수를 심각도 순으로 표시합니다. 이를 통해 보안 팀은 심각하지 않은 이상 현상에 주의를 분산시키지 않고 고위험 활동 대응에 집중할 수 있습니다. 이 점수 부여 메커니즘은 위협 탐지 효율을 크게 향상시킵니다.
- 실시간 알림 및 자동 대응: 시스템이 고위험 행동을 식별하면 실시간 알림이 생성됩니다. 계정 잠금이나 네트워크에서 장치 격리 등 위협을 즉각적으로 차단하기 위한 자동 대응이 시스템 자체에 의해 트리거될 수 있습니다.
UEBA(사용자 및 엔터티 행동 분석)의 이점
UEBA 활용으로 얻는 이점은 위협 탐지를 넘어 실시간 모니터링과 행동 분석을 통한 조직의 보안 강화까지 확장됩니다.
이러한 진화하는 행동에 적응함으로써 UEBA는 지속성을 갖춘 보호를 보장하며, 따라서 정교한 사이버 위협보다 한 발 앞서 나가기 위해 조직들이 확보하려는 필수적인 현대적 도구가 되었습니다.
현대 조직에 UEBA가 필수적인 주요 이점은 다음과 같습니다:
- 내부자 위협 탐지 능력 향상: 탐지가 가장 어려운 내부자 위협은 조직이 이미 시스템에 합법적 접근 권한을 가진 개인에게 노출되는 경우입니다. UEBA는 조직이 내부자로부터의 잠재적 위협을 발견하고 대응하는 데 필요한 사용자 행동에 대한 탁월한 통찰력을 제공합니다.
- 신속한 대응 시간: UEBA의 주요 이점 중 하나는 실시간 경보를 제공한다는 점으로, 이를 통해 조직은 며칠이 아닌 몇 분 내에 위협에 신속히 대응할 수 있습니다. UEBA가 제공하는 이 기능은 해커의 공격 가능 시간을 단축시켜 중대한 사고를 방지하는 데 도움이 됩니다.
- 규정 준수 및 감사: UEBA는 모든 사용자 및 엔터티 활동에 대한 상세 로그를 확보합니다. 이는 GDPR, HIPAA, PCI-DSS 등과 같은 규제 준수를 입증하는 데 도움이 됩니다. 또한 추적 기능을 통해 활동에 대한 문서화된 증거를 제공함으로써 조직이 막대한 벌금을 피할 수 있도록 보호합니다.
- 노이즈 감소: 대부분의 기존 보안 시스템은 보안 팀을 바쁘게 만드는 오탐 형태의 많은 노이즈를 생성합니다. UEBA의 머신러닝 알고리즘은 정상적인 변동과 실제 위협을 효과적으로 구분하여 이러한 오경보를 획기적으로 줄이고, 추가 조사가 필요한 진정한 고위험 이상 현상만 강조 표시합니다.
- 운영 비용 절감: UEBA 솔루션은 초기 상당한 투자가 필요하지만 장기적으로 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 위협 탐지 및 대응을 자동화하여 인적 개입의 필요성을 최소화하고, 보안 팀이 일상적인 위협 관리보다 전략적 역할에 집중할 수 있도록 합니다.
사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)의 과제
UEBA에서는 다양한 환경에서 발생하는 방대한 데이터 세트를 수집하고 분석해야 하기 때문에 데이터 관리가 상당히 부담스러울 수 있습니다. UEBA가 수많은 이점을 제공하지만, 도입 과정에서 기업이 대비해야 할 몇 가지 과제도 존재합니다:
- 초기 투자 비용 부담: UEBA 솔루션 구현에는 특히 소규모 조직의 경우 막대한 초기 투자 비용이 필요합니다. 여기에는 소프트웨어 비용 자체, 타 시스템과의 통합, 직원 교육 등이 포함됩니다. 그러나 복잡한 환경을 가진 대기업의 경우 장기적인 투자 수익률이 초기 비용을 상쇄하는 경우가 많습니다.
- 데이터 관리의 복잡성: UEBA 시스템은 다양한 출처에서 매우 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 전담 보안 팀이 없다면 기업이 이 데이터를 관리하고 해석하기는 어려울 것입니다. UEBA가 제공하는 분석 기능을 최대한 활용하려면 적절한 도구와 함께 전문적인 교육이 필요합니다.
- 레거시 시스템과의 통합: 구식 또는 레거시 시스템을 보유한 기업은 UEBA 통합이 더 어려울 수 있습니다. 일반적으로 이러한 레거시 인프라는 UEBA를 위해 개발된 최신 도구와 호환되지 않을 수 있으며, 주요 업데이트나 재구성이 필요할 수 있습니다. 이는 배포 시간과 비용을 확실히 증가시킬 수 있습니다.
- 지속적인 유지 관리 요구 사항: UEBA 시스템은 효과성을 유지하기 위해 주기적인 업데이트가 필요합니다. 머신러닝 알고리즘은 새로운 행동 패턴과 지속적으로 진화하는 위협을 반영하기 위해 지속적으로 미세 조정되어야 합니다. 이는 소프트웨어를 정기적으로 업데이트하기 위한 전담 IT 리소스를 필요로 합니다.
- 보완적 솔루션, 독립적 솔루션 아님: UEBA는 강력한 도구이지만, 더 큰 보안 프레임워크 내에서 다른 도구들과 통합될 때 더욱 효과적입니다. 예를 들어, 내부 및 외부 위협에 대한 포괄적인 방어를 위해서는 SIEM이나 엔드포인트 보안 솔루션과 같은 다른 도구들과의 UEBA 통합이 필수적입니다.
사용자 및 엔터티 행동 분석 모범 사례
기업이 UEBA의 이점을 최대한 활용하려면 구현 과정에서 몇 가지 모범 사례를 따르는 것이 필수적입니다. 이러한 관행은 시스템이 효율적으로 운영되고 전체 보안 아키텍처에 원활하게 통합되도록 보장합니다.
- 다른 보안 도구와의 통합: UEBA는 SIEM 및 DLP와 같은 다른 보안 도구와 함께 배포할 때 가장 효과적입니다. 이러한 계층적 메커니즘은 이벤트 로그 데이터에 행동 분석을 추가함으로써 보안 태세를 강화하고, 위협 탐지를 훨씬 더 포괄적으로 만들어 위험을 확실히 줄입니다.
- 위험 점수 맞춤 설정: 모든 조직은 서로 다른 보안 요구사항을 가지고 있으므로 UEBA의 위험 점수는 해당 요구사항에 따라 조정되어야 합니다. 비즈니스의 가장 중요한 영역에 집중하도록 시스템을 조정하면 가장 심각한 위협이 즉시 조치될 수 있도록 에스컬레이션되어 보안 팀이 낮은 수준의 경보로 인해 주의를 분산시키는 가능성을 줄일 수 있습니다.
- 보안 팀의 분석 활용 역량 강화: UEBA 분석을 활용하는 것은 상당히 복잡할 수 있으며, 보안 팀이 이를 통해 제공되는 데이터를 올바르게 이해할 수 있도록 교육하는 것이 중요합니다. 정기적인 워크숍과 교육 세션을 통해 직원들이 시스템을 효과적으로 사용할 수 있도록 지원함으로써 잠재적 위협에 대한 신속한 대응과 더 나은 의사 결정을 보장할 수 있습니다.
- 실시간 경고 및 대응 활용: 고위험 이상 징후 발생 시 UEBA의 실시간 경고를 활성화해야 합니다. 더욱 강력한 보호를 위해 자동화된 대응을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 계정 침해 시 계정 잠금이나 강화된 인증 프로토콜 적용 등 시스템이 인적 개입 없이 즉시 조치를 취하도록 하는 것입니다.
- 시스템을 정기적으로 업데이트하세요: 다른 머신러닝 솔루션과 마찬가지로 UEBA도 주기적인 업데이트와 미세 조정이 필요합니다. 보안 팀은 시스템 알고리즘을 꾸준히 갱신하여 새로운 유형의 위협이 발생할 때 대응할 수 있는 방법을 갖추어야 합니다. 지속적인 시스템 점검과 업데이트는 장기적인 성공을 위해 매우 중요합니다.
사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA) 활용 사례
UEBA는 다용도성 덕분에 다양한 사이버 보안 문제를 처리하기 위해 여러 분야로 활용 범위를 확장할 수 있습니다. 이는 내부자 위협 탐지 능력을 더욱 확장시켜, 데이터 보호가 최우선인 금융 분야를 비롯한 여러 분야에서 매우 효과적입니다. 다음은 UEBA가 그 가치를 입증하는 몇 가지 일반적인 사용 사례를 제시합니다:
- 횡방향 공격 탐지: UEBA는 침입자가 진입한 후 시스템 간 횡방향으로 이동하며 네트워크 내에서 침투 경로를 구축하는 횡방향 공격을 탐지합니다. 네트워크 전반의 행동 분석을 통해 사용자가 일반적으로 사용하지 않는 시스템이나 데이터와의 비정상적인 상호작용을 찾아냅니다. 조기 탐지는 공격자가 추가 피해를 입힐 수 있는 다른 권한을 획득하기 전에 차단하므로 피해 확대를 방지합니다.
- 트로이 목마 계정 탐지: UEBA는 침입자가 정상 사용자 계정을 탈취하여 트로이 목마로 악용하는 시점을 식별할 수 있습니다. 계정의 현재 행동을 기존 기준과 비교하여 모니터링함으로써, 이전에 접근한 적 없는 시스템 접근, 대용량 데이터 다운로드, 계정이 사용된 적 없는 시간대 사용 등과 같은 편차를 탐지합니다. 이러한 사전적 탐지는 장기적인 악용을 방지합니다.&
- 계정 공유 정책 위반: 많은 조직에서 계정 공유가 정책에 위배되는 이유는 보안상의 함의 때문입니다. 바로 여기서 UEBA가 역할을 합니다: 지리적으로 멀리 떨어진 사용자의 동시 로그인이나 비정상적인 활동 패턴을 식별합니다. 이러한 경고 신호는 사용자 간 계정 공유를 지적하며, 이는 정책 위반일 뿐만 아니라 원치 않는 접근이나 오용 가능성을 높입니다.
- 데이터 유출 방지: 획득 시 대부분 눈에 띄지 않는 데이터 유출은 UEBA가 일반적인 데이터 접근 및 전송 행동과의 편차를 통해 탐지할 수 있습니다. UEBA는 정상적인 데이터 활동과 관련된 모든 사용자에 대한 프로필을 구축합니다. 알려지지 않은 외부 목적지로의 대용량 파일 전송과 같은 이상 징후를 표시합니다. 조기 탐지는 무단 데이터 유출 및 중요 데이터의 잠재적 보안 침해를 방지하는 데 도움이 됩니다.
- 권한 남용 방지: 특권 계정은 중요 시스템에 접근할 수 있으므로 악용의 표적이 되기 쉽습니다. UEBA는 특권 계정의 정상 범위를 벗어난 행동(예: 민감한 데이터 접근, 비정상적인 시간대의 변경)을 지속적으로 모니터링합니다. 여기서 이상 징후가 감지되면 시스템은 침해되거나 악용된 특권 계정의 악의적 행동을 차단할 수 있는 경보를 생성합니다.
- 제3자 및 공급망 위협 모니터링: 많은 조직이 여러 제3자 공급업체에 시스템 접근 권한을 부여하여 취약성을 더욱 높입니다. UEBA는 제한된 영역 접근 시도나 민감한 데이터 유출과 같이 침해 가능성을 시사하는 의심스러운 행위로 간주되는 활동을 추적하기 위해 모니터링 범위를 확대합니다. 따라서 공급망 보안을 강화하고 외부 위협을 줄이는 데 기여합니다.
- 침해 탐지: 사용자 계정이 침해당하면 UEBA는 기준선에서 벗어난 비정상적 행동을 상당히 신속하게 탐지합니다. UEBA는 알 수 없는 위치에서의 로그인, 근무 시간 외 민감한 파일 접근, 무단 변경 등의 활동을 경고합니다. 이를 통해 침해된 계정의 추가 악용을 방지할 수 있습니다.
이러한 사용 사례는 단순한 경고부터 지능형 지속 위협(APT)에 이르기까지 사이버 보안에 적합한 위협 탐지 및 완화 기능을 UEBA가 얼마나 제공하는지 강조하며, 이를 산업 전반에 걸쳐 필수적인 솔루션으로 만듭니다.
UEBA 사례
UEBA는 네트워크 상의 사용자 및 장치 행동을 지속적으로 모니터링하여 사이버 위협을 탐지하고 차단합니다. 설정된 행동 패턴의 편차를 식별함으로써, 보안 침해 가능성이 대규모 문제로 발전하기 훨씬 전에 발견될 수 있습니다.
UEBA가 다양한 사이버 위협을 효과적으로 방지하는 몇 가지 사례는 다음과 같습니다:
- 금융 기관의 데이터 도난 방지: UEBA는 근무 시간 외에 대량의 민감한 데이터에 접근하는 직원의 행동 이상을 관찰합니다. 기존 행동 패턴과 비교하여 UEBA는 이상 징후를 포착해 경보를 발령합니다. 이후 조사 결과 데이터 절도 의도가 드러나, 피해 발생 전에 침해를 방지할 수 있는 기회를 기업에 제공합니다.
- 의료 분야의 내부자 사기 탐지: UEBA는 환자 기록 저장소 접근을 모니터링하며, 역할 기반 기준선과 활동을 비교합니다. 특정 의료 직원이 자신의 부서 외부 데이터를 접근하기 시작하면, 이러한 활동은 시스템에 의해 비정상적이라고 표시됩니다. 이러한 조기 알림을 통해 조직은 조사를 진행하고 내부자 사기를 차단할 수 있습니다.
- 제조업에서의 무차별 대입 공격 방지: UEBA는 동일한 IP 주소에서 실패한 로그인 시도가 증가하는 것을 모니터링하며, 이는 무차별 대입 공격의 징후입니다. 시스템은 로그인 행동을 감시하고 자동화된 대응을 통해 계정을 잠그고 중요 자산에 대한 무단 접근을 방지합니다.
- IT 시스템 내 특권 접근 권한 남용: 특권 사용자가 평소 범위를 벗어나 민감한 시스템이나 데이터에 접근하는 경우, 특히 비정상적인 시간대에 발생하는 활동이 이상 활동에 해당합니다. UEBA는 설정된 기준선과 행동을 비교하여 이러한 활동을 의심스러운 것으로 표시하고, 보안 팀이 가능한 한 특권 남용을 식별하고 큰 피해가 발생하기 전에 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.&
- 전자상거래에서의 데이터 유출: UEBA는 각 사용자의 일반적인 데이터 전송 패턴을 추적하고 비교합니다. 일반적인 패턴을 보이다가 갑자기 대량의 데이터를 외부 클라우드 서비스로 전송하기 시작하는 직원이 있을 경우, 시스템이 이를 감지합니다. 이를 통해 기업은 데이터 유출이 발생하기 전에 비정상적인 행동을 포착하여 고객 데이터와 같은 민감한 정보를 보호할 수 있습니다.
이러한 사례들은 UEBA가 행동 기준선 설정, 이상 탐지 및 지속적인 모니터링을 활용하여 다양한 산업 전반에 걸친 사이버 위협을 완화하는 방식을 보여줍니다.
조직에 적합한 UEBA 도구 선택하기
적절한 UEBA 도구를 선택하는 것은 조직의 사이버 보안 프레임워크에 성공적으로 통합하는 데 매우 중요합니다.
현대적 UEBA 도구의 주요 기능을 바탕으로 귀사의 고유한 보안 요구사항을 충족시키기 위해 고려해야 할 핵심 요소는 다음과 같습니다:
- 기존 시스템과의 원활한 통합: UEBA 도구는 운영체제 호환성과 SaaS 통합을 지원하여 현재 플랫폼에 대한 완벽한 가시성을 제공해야 합니다. 이러한 통합은 SIEM, DLP, 엔드포인트 보안 시스템과 같은 통합이 UEBA 솔루션에 포함되어야 합니다. 우수한 도구는 다양한 출처의 데이터를 모니터링하여 IT 환경을 완벽하게 보호할 수 있어야 합니다.
- 실시간 위협 모니터링 및 자동화된 대응: 솔루션은 실시간 모니터링을 제공하며, 의심스러운 활동 발생 시 즉시 경보를 발령해야 합니다. 즉각적인 자동 대응에는 계정 잠금 또는 이에 상응하는 이상 징후 표시가 포함되어 취약성 노출 기간을 줄입니다. 이는 보안 사고로 인한 잠재적 피해를 제한하는 동시에 적시 개입을 보장합니다.
- 행동 분석 성능: 효과적인 UEBA 도구의 주요 요소는 고급 머신 러닝 및 AI 기능입니다. 해당 도구는 행동 기준선을 지속적으로 업데이트하고 개선하는 머신 러닝 알고리즘을 보유해야 합니다. 이는 시스템이 새로운 위협에 적응하도록 지원하여 네트워크 내 비정상적 행동을 효율적으로 탐지할 수 있게 합니다.
- 사용자 정의 가능한 위험 점수 및 데이터 프라이버시: 우수한 UEBA 솔루션은 사용자 정의 위험 점수 설정을 지원해야 합니다. 이를 통해 조직은 특정 위험 허용 수준에 따라 다양한 유형의 행동이나 이상 징후를 우선순위화할 수 있습니다. 또한 해당 도구는 사용자 데이터 익명화를 통해 사용자 프라이버시를 보장하고, 포괄적인 위협 탐지를 가능하게 하면서도 기밀성을 유지해야 합니다.
- 확장성, 유연성 및 사용 편의성: 이상적인 UEBA 도구는 비즈니스 성장을 지원하고, 새로운 장치나 플랫폼 추가로 끊임없이 변화하는 IT 환경에 유연하게 적응하며, 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스를 갖추고, 설치가 용이하여 도구의 효과성을 높이고 조직 내 사용 범위를 확대해야 합니다.
UEBA와 XDR 통합
사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)과 확장 탐지 및 대응(XDR)을 결합하면 행동 분석과 포괄적인 위협 탐지 및 대응을 연계하는 탄력적인 사이버 보안 솔루션이 생성됩니다. UEBA와 XDR이 함께 작동하여 보안을 강화하는 방법은 다음과 같습니다:
1. 위협에 대한 포괄적인 시각
UEBA는 사용자 및 장치 행동에 대한 포괄적인 이해를 제공하여 내부자 위협, 악용된 권한 또는 해킹된 계정을 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별할 수 있게 합니다. UEBA를 XDR과 통합함으로써 조직은 엔드포인트, 클라우드 시스템, 타사 도구 등 환경 전반에 걸친 보안 데이터에 대한 통합된 관점을 확보하여 어떤 위협도 놓치지 않도록 합니다. SentinelOne의 Singularity™ XDR는 다양한 출처(UEBA 포함)의 데이터를 처리하고 실시간으로 이벤트를 연결하여 기업 전반에 걸쳐 신속한 가시성을 제공하는 이 통합 작업에 가장 적합합니다. 이러한 통합 접근 방식 하에서 보안 팀은 정교한 위협을 신속하고 정확하게 식별할 수 있습니다.
2. 실시간 모니터링과 결합된 행동 분석 고급 기술
UEBA는 표준화된 행동 기준선과의 차이를 정확히 포착하는 데 탁월하여, 표준 시스템이 놓칠 수 있는 미묘한 내부자 위협이나 비정상적인 행동을 기업이 인식하는 데 도움을 줍니다. 조직은 XDR의 실시간 위협 모니터링 기능을 활용함으로써 지속적인 평가를 확보하고, 알려진 위협과 새로운 위협 모두를 식별할 수 있습니다. Singularity® XDR의 Storyline Active Response™ (STAR)> 기능은 AI 기반 행동 분석을 활용하여 이벤트를 자동으로 연관시키고 유사한 활동을 연결하며, 모든 숙련도 수준의 분석가에게 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
3. 이상 징후에 대한 자동 대응
UEBA와 XDR의 결합은 사이버 보안 프로세스의 자동화를 강화합니다. UEBA가 사용자 또는 장치 행동에서 이상 징후를 식별하는 즉시 XDR이 대응을 담당할 수 있어 수동 개입의 필요성을 줄입니다. 예를 들어, 사용자가 민감한 정보에 접근하거나 비정상적인 네트워크 활동을 수행하는 등 이상 행동을 보이기 시작하면 XDR이 자동으로 해당 장치를 격리하거나 계정을 보호하거나 무단 변경 사항을 원상 복구할 수 있습니다.
SentinelOne의 Singularity™ XDR 는 1-클릭 자동 복구 기능을 제공하여 조직이 보안 사고에 즉시 대응하고 위협이 확대되기 전에 완화할 수 있도록 합니다. XDR에 UEBA를 통합하면 조직의 보안 태세가 훨씬 더 능동적이고 자동화됩니다. 실제로, UEBA의 최상의 행동 통찰력과 XDR이 제공하는 깊고 광범위한 위협 탐지 및 신속한 대응 능력을 결합하여 생성된 시너지를 분석함으로써 완벽한 사례를 확인할 수 있으며, 이를 통해 기업 전반에 걸친 보호를 보장합니다.
4. 포렌식 기술과 연계된 고급 사고 조사
UEBA와 XDR이 함께 작동하면 사고 조사가 더 빠르고 정확해집니다. UEBA가 상세한 행동 분석을 제공하는 동안, XDR은 이 정보를 네트워크 전반의 사고와 연관시킵니다. 이러한 통합을 통해 보안 팀은 공격의 흔적을 추적하고, 위협이 네트워크에 접근한 경로를 식별하며, 관련된 자산을 신속하게 파악할 수 있습니다. Singularity™ XDR’s Storyline 기술은 수동 분석 없이 이벤트 데이터를 연관시켜 공격 경로 재구성을 자동화함으로써 조사 프로세스를 개선하고 공격이 어떻게 전개되었는지에 대한 일관된 이해를 제공합니다.
5. 향상된 확장성 및 유연성
UEBA와 XDR을 통합함으로써 얻을 수 있는 중요한 이점은 기업의 성장에 따른 확장성입니다. UEBA의 행동 모니터링과 XDR의 광범위한 커버리지를 통합함으로써 조직이 점차 더 많은 클라우드 애플리케이션, IoT 기기 및 원격 근무 환경을 도입함에 따라 보안 효율성을 유지할 수 있습니다. SentinelOne의 XDR 솔루션은 타사 데이터를 UEBA 워크플로우와 통합하는 Skylight 기능을 포함하여 방대하고 복잡한 환경에서도 포괄적인 위협 탐지가 가능합니다. 이러한 유연성 덕분에 대기업과 중소기업 모두의 요구에 맞춰 통합을 유연하게 구성할 수 있습니다.
UEBA와 XDR의 결합은 조직이 보다 자동화되고 선제적인 보안 전략을 누릴 수 있게 합니다. SentinelOne’s Singularity™ XDR는 이러한 시너지의 완벽한 사례로, UEBA의 행동 기반 통찰력과 XDR&’s 광범위한 위협 탐지 및 신속한 대응 기능을 결합하여 기업 전반에 걸친 완벽한 보호를 보장합니다.
결론
결론적으로, 사용자 엔터티 행동 분석(UEBA)은 조직 내 고급 지속적 위협(APT) 탐지에 매우 효과적인 도구임이 입증되었습니다. 머신 러닝을 활용하여 사용자와 전체 엔터티의 행동을 분석함으로써 잠재적 내부자 위협, 계정 탈취 시도 및 고급 지속적 위협을 조기에 탐지할 수 있습니다. 또한 조직은 SentinelOne’s Singularity™ XDR와 같은 고급 플랫폼과 통합된 UEBA를 활용하여 위협 탐지 능력을 향상시킬 수 있습니다.
진화하는 사이버 위협으로부터 자사를 보호하려는 기업에게 UEBA 통합은 선택 사항이 아닌 필수적인 사이버 보안 조치로 간주되어야 합니다. 이는 공격이 내부 또는 외부에서 발생할 수 있는 상황을 감시하고, 가치 있는 자산을 보호하기 위해 대응 시간을 자동으로 완화합니다. 그러나 결정을 내리기 전에 이용 가능한 옵션, 그 기능 및 비즈니스 요구 사항을 고려하는 것이 항상 더 좋습니다.
"FAQs
UEBA는 네트워크 내에서 사용자 및 엔터티(리소스, 장치)의 행동을 모니터링하여 설정된 기준선과의 편차를 감지합니다. 내부자 위협, 데이터 유출, 보안 위험을 탐지합니다. 이는 무단 접근, 비정상적인 데이터 전송, 비정상적인 로그인 패턴과 같은 활동의 이상 징후를 찾아내는 방식으로 이루어집니다. UEBA는 사용자 활동과 장치 행동에 대한 통합된 시각, 정확한 위협 탐지, 신속한 위험 완화 기능을 제공합니다.
UEBA의 세 가지 핵심은 사용자 행동 분석(User Behavior Analytics), 엔터티 행동 분석(Entity Behavior Analytics), 머신 러닝(Machine Learning)입니다. 이 세 가지가 함께 작동하여 네트워크 내 인간 및 기계 요소의 비정상적인 행동을 발견하는 종단 간 보안을 제공함으로써 기업이 사용자, 장치 및 애플리케이션의 의심스러운 행위를 모니터링할 수 있도록 합니다.
"UEBA는 사용자 및 엔터티 행동 분석(User and Entity Behavior Analytics)을 의미합니다. 이는 다양한 고급 알고리즘을 활용하여 사용자, 엔터티(기기 및 애플리케이션 포함)의 행동 패턴을 모니터링하고 보안 위협으로 이어질 수 있는 이상 징후를 식별하는 사이버 보안 솔루션입니다.
"UEBA는 머신 러닝, 통계 분석, 패턴 매칭을 활용하여 네트워크상의 활동을 추적합니다. 이러한 기법들은 내부자 위협, 해킹된 계정 또는 기타 고도화된 지속적 위협을 나타낼 수 있는 기준선 행동과의 차이를 감지하여 조직이 공격을 방지하기 위해 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.
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