보안 데이터 레이크는 SaaS 공급자, 클라우드 환경, 네트워크, 온프레미스 및 원격 위치의 장치에서 수집된 데이터를 중앙 집중식으로 저장하는 저장소입니다. 보안 데이터 레이크는 전체 운영에 대한 가시성을 개선하고 데이터 보안을 관리하는 것으로 알려져 있습니다.
데이터 레이크 보안의 도입은 여러 조직에 이점을 제공하고 대규모로 보안 데이터를 분석할 수 있습니다. 데이터 레이크 보안은 위협 인텔리전스 모델링 및 예측을 활용하여 조사를 가속화합니다. 많은 기업들이 AI 기반 분석, 위협 헌팅 도구, 규정 준수를 위한 데이터 보존을 활용하고 있으며, 이 모든 것이 보안 데이터 레이크에 포함됩니다.
이 글에서는 데이터 레이크 보안에 대해 알아야 할 모든 것과 시작하는 방법을 다룹니다.
데이터 레이크 보안이란 무엇인가요?
데이터 레이크 보안은 데이터 레이크를 보호하고 안전하게 유지하기 위한 일련의 절차입니다. 데이터 레이크는 원시적이고 처리되지 않은 데이터를 본래 형식으로 저장하는 중앙 집중식 저장소입니다. 저장소에는 다양한 소스의 대량 정보를 처리하기 위해 설계된 비정형 텍스트가 포함될 수 있습니다.
데이터 레이크 보안은 데이터 무결성과 기밀성을 보장하므로 빅 데이터 및 머신 러닝 애플리케이션에 매우 중요합니다. 이는 무단 데이터 접근, 변조 및 원치 않는 조작을 방지하는 방법입니다.
데이터 레이크 보안에는 다음과 같은 다양한 측면이 있습니다.
- 데이터 마스킹 및 감사 – 데이터 보안에는 개인 식별 정보(PII)의 마스킹과 제3자의 무단 접근 방지가 포함됩니다. 모든 접근 로그인, 수정 및 삭제에 대한 기록을 잘 유지하여 잠재적 취약점을 식별하고, 규정 준수를 보장하며, 데이터 유출을 방지합니다.
- 데이터 거버넌스 및 규정 준수 – 효과적인 비즈니스 의사 결정을 위한 고품질 데이터와 데이터 가용성을 보장하는 것이 좋은 데이터 거버넌스입니다. 이는 HIPAA, NIST, CIS 벤치마크, ISO 27001 등 관련 규제 표준 준수를 보장합니다. 강력한 데이터 준수는 고객 데이터를 안전하게 보호하고 신뢰를 구축하며 잠재적 소송을 방지합니다. 이는 모든 조직의 위험 관리 전략에서 필수적인 요소로 간주됩니다.
- 위협 모니터링 및 사고 대응 – 데이터 레이크 보안에서 실시간 위협 모니터링은 효과적인 위협 대응의 핵심 요소입니다. 조직이 전반적인 보안 상태를 종합적으로 파악하는 데 도움을 줍니다. 지속적인 위협 모니터링은 다른 시기에는 발견되지 않을 수 있는 숨겨진 취약점을 드러낼 수 있습니다. 데이터 레이크 보안에는 자동화된 사고 대응 기능이 포함되어 있으며, 조직은 필요한 조치를 취하여 향후 데이터 유출을 방지합니다. 비즈니스 연속성을 보장하고 신속한 재해 복구를 촉진하며 안전한 저장을 위한 데이터 백업을 생성하기 위한 조치를 취합니다.
보안 데이터 레이크가 중요한 이유는 무엇인가요?
보안 데이터 레이크 구축은 조직 내 자산을 보호하고 숨겨진 위협 및 알려지지 않은 위협으로부터 방어할 수 있습니다. 보안 데이터 레이크는 자산을 관리하고 내부 및 외부 공격을 완화하기 위한 강력한 기능 세트를 제공합니다. 데이터 레이크 스토리지 관리 솔루션은 자동화를 가능하게 하고 충분한 확장성을 제공합니다. 이 솔루션은 권한이 부여된 사용자만 자산을 조회, 접근, 수정 및 삭제할 수 있도록 하는 세분화된 접근 제어를 통합합니다. 데이터 암호화, 스토리지 버킷 정책, 리소스 기반 정책, 접근 정책 등 다른 잘 통합된 기능들도 있습니다.
SIEM 대 보안 데이터 레이크
SIEM 시스템은 실시간 데이터 모니터링, 로깅 및 사고 관리를 위해 설계되었습니다. 다양한 출처의 정보를 분석하여 잠재적 위협을 표시합니다. SIEM 솔루션은 조직에 현재 보안 상태에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공하고 실시간 분석을 제공합니다.
기존 SIEM 시스템은 효과적인 확장성에 어려움을 겪으며 방대한 데이터 양을 처리할 수 없습니다. 또한 중요한 보안 위협을 놓칠 수 있으며, 성능 저하를 겪고, 쿼리 응답 시간이 느려질 수 있습니다. 보안 데이터 레이크는 이러한 SIEM 솔루션이 제기하는 문제를 해결하고 신속하고 쉬운 분석을 위한 핫 스토리지 액세스를 제공합니다.
SIEM과 보안 데이터 레이크의 주요 차이점:
| SIEM | 보안 데이터 레이크 |
|---|---|
| 레거시 SIEM 시스템은 종종 스토리지 제한이 따릅니다. | 보안 데이터 레이크는 대량의 비정형 및 정형 데이터를 수용할 수 있습니다. 몇 개월에서 몇 년에 이르기까지 데이터 보존 기간을 연장할 수 있다는 추가적인 이점도 제공합니다. |
| SIEM은 위협 탐지 및 대응을 위한 전통적인 옵션입니다. | 보안 데이터 레이크는 고급 데이터 분석 기능과 비즈니스 컨텍스트 데이터 분석을 제공합니다. |
| SIEM은 설정이 쉽지 않고, 구성을 위한 기술적 노하우가 필요하며, 광범위한 유지 관리가 필요합니다. | 보안 데이터 레이크는 비기술적 사용자에게 더 사용자 친화적이고 접근하기 쉽습니다. 설정 과정 또한 쉽고 번거롭지 않습니다. |
| SIEM은 보안 경보를 수집하고 다양한 형식으로 들어오는 데이터를 처리하거나 분석할 수 있습니다. SIEM은 정상 행동에 대한 기준선을 설정하고, 보안 전문가가 수동으로 검토할 수 있도록 비정상적이거나 의심스러운 행동을 표시합니다. | 보안 데이터 레이크의 진정한 가치는 로그와 경고뿐만 아니라 다양한 출처의 정보를 통합할 때 발휘됩니다. 오픈소스 정보(OSINT), 악성코드 데이터베이스, 외부 위협 인텔리전스 피드, 운영 로그, IP 평판 데이터베이스, 다크 웹 소스 등에서 얻은 보안 정보를 활용할 수 있습니다. |
SIEM과 보안 데이터 레이크를 비교할 때 고려할 수 있는 다른 특징은 다음과 같습니다.
1. 비용
대부분의 SIEM 공급업체는 처리 및 저장된 양에 따라 요금을 부과하므로 조직에 상당한 비용이 발생할 수 있습니다. SIEM 솔루션은 클라우드 상용 스토리지 가격에 비해 전통적으로 더 비쌉니다.
보안 데이터 레이크의 가격 정책은 훨씬 합리적입니다. 많은 공급업체가 대량 저장 할인 혜택을 제공합니다. 일반적인 SIEM 솔루션은 로그 및 경고 데이터를 최대 1년 미만으로 보관합니다. 이러한 시간 범위는 조직의 운영 건전성을 위협할 수 있으며, SIEM은 장기적인 역사적 데이터 추세를 포착하지 못합니다. 보안 데이터 레이크는 몇 달 또는 며칠이 아닌 수년간 수집된 데이터를 확장하고 보존하도록 설계되었습니다. 더 넓은 시간 범위는 조직이 과거 패턴과 추세를 분석할 수 있게 하여 큰 이점을 제공합니다. 이는 향후 비즈니스 성과에 도움이 되는 독특한 통찰력을 제공합니다.
2. 위협 헌팅 역량
보안 데이터 레이크는 데이터를 더 오랜 기간 저장하고 해당 데이터를 활용해 AI/ML 알고리즘을 훈련시킬 수 있습니다. 다양한 데이터 유형을 수집하고, 컨텍스트 정보를 보유하며, 데이터 쿼리 인터페이스를 통해 위협 헌터가 추가 조사를 수행할 수 있도록 지원합니다.
SIEM 도구는 경보를 능숙하게 분석하고 특정 이벤트를 표시할 수 있지만, 솔루션에 위협 헌팅 기능은 포함하지 않습니다. 위협 헌터는 상황 분석을 위해 추가 데이터가 필요하며, SIEM은 수집과 관련하여 제한된 데이터 소스로 인해 제약을 받습니다.
3. 경보
보안 팀은 SIEM 도구에서 생성되는 대량의 경보를 처리하기 위해 고군분투하고 있습니다. SDL은 더 광범위한 데이터 세트에서 검색 범위를 좁혀 일부 부담을 덜어줄 수 있습니다. 보안 데이터 레이크는 조사 시간을 획기적으로 단축할 수 있지만, 분석가는 표시된 결과를 모두 확인해야 합니다.
SIEM 도구와 관련된 제한된 데이터 세트는 편향을 유발하고 적절한 알고리즘 훈련을 방해할 수 있습니다. 보안 데이터 레이크는 필터링되지 않은 더 큰 데이터 세트로 작업할 수 있으므로 AI 및 ML 모델이 훨씬 더 효율적으로 강력한 훈련을 거쳐 위협과 이상 징후를 발견할 수 있습니다. 유일한 단점은 상당한 테스트 시간이 소요된다는 점입니다.
데이터 레이크 보안에서 해결해야 할 과제
- 데이터 신뢰성 – 데이터 레이크는 신뢰성 문제로 어려움을 겪을 수 있습니다. 쓰기 작업이 중간에 실패하면 보안 팀이 문제를 확인하고, 누락된 부분을 채우며, 필요한 수정 사항을 삭제하거나 구현해야 합니다. 다행히 데이터 레이크는 재처리 작업을 원활하게 수행할 수 있으며 모든 데이터 작업은 원자적 수준에서 수행될 수 있습니다.
- 데이터 품질 문제 – 적절한 검증 메커니즘이 마련되지 않으면 데이터 품질 문제가 쉽게 발견되지 않을 수 있습니다. 문제가 발생했는지 알 수 없으며, 이를 신뢰하여 잘못된 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 레이크 보안과 관련된 데이터 검증 과제에는 손상된 데이터, 경계 사례, 부적절한 데이터 유형이 있습니다. 이는 데이터 파이프라인을 중단시키고 결과를 왜곡할 수 있습니다. 데이터 품질 강제 조치의 부재가 여기서 큰 문제입니다. 데이터 세트가 전체 라이프사이클에 걸쳐 진화하고 변화할 때 상황은 더욱 복잡해집니다.
- 배치 및 스트리밍 데이터 결합 – 기존 보안 데이터 레이크는 스트리밍 데이터를 실시간으로 포착하여 과거 데이터와 결합하는 데 어려움을 겪습니다. 많은 벤더들이 이 문제를 완화하기 위해 람다 아키텍처로 전환했지만, 이는 유지 관리가 어려운 두 개의 별도 코드베이스를 사용해야 합니다. 배치 및 스트리밍 소스를 통합할 수 있어야 합니다. 사용자의 변경 사항을 관찰하고, 식단에 대한 일관된 시각을 확보하며, 기타 작업을 수행하는 것은 일반적인 솔루션에서는 누락된 필수 기능들입니다.&
- 규정 준수 지원 대량 업데이트, 병합 및 삭제 – 데이터 레이크는 최신 규제 준수 기준에 따른 대량 업데이트, 병합 및 삭제를 수행할 수 없습니다. 데이터 일관성을 보장하는 도구가 없으며 대량 수정 작업이 매우 시급합니다. 기업은 규정 준수 또는 기타 사유로 고객 데이터를 삭제해야 할 때가 있습니다. 이러한 요청을 처리하는 것은 매우 어려워질 수 있으며, 시간이 많이 소요되는 과정으로 빠르게 변할 수 있습니다. 기업은 행 단위로 데이터를 삭제하거나 SQL을 사용하여 데이터 쿼리를 수행해야 할 것입니다.
- 불충분한 쿼리 및 파일 크기 최적화 – 대부분의 데이터 레이크 쿼리 엔진은 기본적으로 최적화되어 있지 않습니다. 적절한 쿼리 성능을 보장하는 데 문제가 있으며 응답 시간이 느릴 수 있습니다. 데이터 레이크는 수백만 개의 파일과 테이블을 저장하며 여러 개의 작은 파일을 포함합니다. 최적화되지 않은 작은 파일이 너무 많으면 성능이 저하될 수 있습니다. 처리량을 가속화하고 쿼리와 관련 없는 정보 처리를 피하는 것이 필요합니다. 데이터 캐싱 문제도 지속됩니다. 삭제된 파일은 영구 제거되기까지 최대 30일간 남아있는데, 이는 많은 솔루션에서 발생하는 현상입니다.
데이터 레이크 보안 모범 사례
- 저장 중 및 전송 중 데이터 암호화 – 모든 데이터 레이크 보안 프레임워크는 민감한 정보를 암호화하여 보호해야 합니다. 사용자가 서버 측 암호화를 적용하고 데이터 센터 간 모든 네트워크 트래픽을 물리 계층에서 암호화할 수 있도록 해야 합니다. 사용자는 다양한 암호화 메커니즘 중에서 선택하여 원하는 방식을 적용할 수 있어야 합니다.
- 데이터 분류 체계 및 카탈로그 생성 – 데이터 레이크 보안 솔루션은 콘텐츠, 크기, 사용 시나리오, 유형 및 기타 필터에 따라 데이터를 분류해야 합니다. 데이터를 카탈로그로 그룹화하고 신속한 검색 및 검색을 허용할 수 있어야 합니다. 또한 원하는 데이터를 검색하고 삭제하려는 데이터와 분리하는 방법도 마련되어야 합니다.
- 접근 제어 및 데이터 거버넌스 – 무단 데이터 접근을 방지하려면 강력한 접근 제어가 필수입니다. 회사 내 직원들이 검수 없이 다양한 출처의 데이터를 입력할 수 있으므로, 효과적인 접근 제어 체계 구축이 중요합니다. 사용자 권한을 조회, 관리, 제거할 수 있는 방법이 마련되어야 합니다. 데이터 레이크 활용 방법, 복잡한 시나리오 처리, 데이터 품질 및 윤리적 사용 촉진 등을 포함한 명확한 데이터 관리 정책을 직원들에게 전달해야 합니다. 의심스러운 활동을 수행하는 사용자나 당사자가 있을 경우 조직에 즉시 통보해야 합니다. 업계 최신 규제 기준을 지속적으로 준수하도록 보장하는 데이터 거버넌스 및 개인정보 보호 통제를 시행하십시오.
데이터 레이크 보안을 위해 SentinelOne을 선택해야 하는 이유?
SentinelOne Singularity™ Data Lake는 사용자가 데이터를 중앙 집중화하고 실행 가능한 인텔리전스로 변환하여 실시간 조사 및 대응을 가능하게 합니다. AI 기반의 통합 데이터 레이크를 활용하여 SentinelOne은 다양한 소스의 데이터를 신속하게 수집함으로써 기업 및 IT 보안 운영에 완벽한 유연성을 제공합니다.
AI 지원 모니터링, 조사 및 신속한 확장 기능을 통해 사용자는 민감한 데이터를 필요한 기간 동안 저장할 수 있습니다. 노드 재조정, 자원 재할당 또는 비용이 많이 드는 보존 관리가 필요하지 않습니다. 특허받은 아키텍처는 클라우드에서 머신 속도로 데이터를 확장할 수 있는 실시간 초고속 쿼리를 가능하게 합니다.
SentinelOne Singularity™ Data Lake가 글로벌 기업에 제공하는 주요 기능은 다음과 같습니다:
&- AI 지원 분석, 자동화된 워크플로우, 그리고 모든 1차 또는 3차 공급원으로부터의 데이터 수집
- OCSF 표준을 사용하여 데이터를 자동으로 정규화합니다.
- 분산되고 사일로화된 데이터 세트를 연결하여 전사적 위협, 이상 징후 및 행동에 대한 가시성을 확보합니다.
- 전체 스택 로그 분석을 통해 미션 크리티컬 데이터에 대한 통제력을 유지합니다.
- 데이터 중복을 제거하고 평균 대응 시간을 단축합니다.
- 전체 이벤트 및 로그 컨텍스트를 통해 위협을 완전히 제거합니다.
- 엔터프라이즈 전체 데이터에 대한 신속한 검색 실행, 대규모 성능 모니터링
- 자동화되고 사용자 정의 가능한 워크로드로 경보를 신속하게 해결하고 문제를 선제적으로 방지
- 내장된 경보 상관 관계 및 사용자 정의 STAR 규칙으로 SIEM을 보강하고 대응을 자동화합니다.
결론
데이터 레이크 보안은 현대 조직의 기반이 되며, 데이터가 어디에 저장되어 있든 보호하도록 설계되었습니다. 조직은 SentinelOne과 같은 포괄적인 데이터 중심 솔루션에 투자하여 데이터의 위치와 유형을 쉽게 분류하고 파악해야 합니다. 다음으로, 데이터 식별 후 사용자 접근 관리를 제어하고 권한을 설정하며 악의적인 내부자에 의한 데이터 도난이나 침해를 방지할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스는 과거의 기본 저장 솔루션이었지만, SentinelOne은 데이터 저장, 캡처 및 분석 분야의 최신 발전을 활용합니다. 원시 데이터에서 진정한 가치를 추출하고 생성된 실행 가능한 인사이트를 활용할 수 있습니다. 지금 바로 조직을 확장하고, 비즈니스 수익을 증대시키며, 고객 충성도가 높아지는 것을 지켜보세요.
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FAQ
보안 데이터 레이크는 조직 전체에 대한 완벽한 가시성을 제공하고 다양한 소스에서 데이터를 신속하게 수집할 수 있도록 지원하는 서비스입니다. 기업의 클라우드 보안 태세를 강화하는 탁월한 솔루션입니다. 보안 데이터 레이크는 민감한 정보를 중앙 집중화하고 변환하도록 설계되었습니다. 구조화 및 비구조화 데이터를 정리하고 정제하여 실행 가능한 인사이트를 추출합니다. 중앙 집중화된 데이터 저장소는 고급 데이터 분석, 로깅 실행 및 데이터 감사 추적 유지 관리에 사용됩니다. 업계 최고의 성능과 지속적인 규정 준수를 통해 보안 데이터 레이크는 조직의 데이터 보안 관리 태세를 크게 개선할 수 있습니다.
