SIEM 아키텍처는 IT 환경 전반에 걸쳐 보안 데이터의 수집, 상관관계 분석 및 분석 프로세스를 용이하게 함으로써 조직의 보안 전략을 이끄는 중추 역할을 합니다. SIEM 시스템은 잠재적 보안 사고에 대한 실시간 통찰력을 제공하므로, 조직은 위협을 더 빨리 발견하고 이에 대응하거나 완화할 수 있습니다.
실제로 최근 보고에 따르면 미국 기업의 70% 이상이 SIEM 사이버 보안 인프라의 해답으로 삼고 있다고 보도되었습니다. 실제로 공격의 복잡성이 계속 증가함에 따라, 견고하고 잘 통합된 SIEM 솔루션의 필요성이 얼마나 절실해졌는지 깨닫기에 지금보다 더 좋은 시기는 없었습니다.
본 블로그에서는 SIEM 아키텍처의 진화 과정, 핵심 구성 요소, 모범 사례, SIEM 기능 향상을 위한 고급 솔루션 개선 사항, 그리고 이 핵심 기술의 미래 전망을 살펴보겠습니다.
SIEM 아키텍처의 진화
SIEM 시스템의 개념은 탄생 이후 크게 진화해 왔습니다. 2000년대 초반 처음 설계되었을 당시, SIEM 솔루션의 주요 초점은 기본적으로 로그 관리와 규정 준수 보고에 있었습니다. 초기 아키텍처는 상당히 단순했습니다. 사이버 위협이 진화함에 따라 SIEM 시스템에 대한 요구 사항도 계속 발전했습니다.
현대 IT 인프라에서는 방대한 양의 데이터가 생성되어 기존 SIEM을 압도하고 있으며, 이로 인해 성능 저하, 위협 탐지 지연, 높은 오탐률이 발생하고 있습니다. 2018년에 보고된 바에 따르면, 거의 93%의 기업이 SIEM 시스템이 생성하는 보안 경고의 양에 압도된다고 느꼈습니다.
이러한 과제는 더 나은 탐지 및 적시성을 위한 최첨단 분석, 머신 러닝 및 위협 인텔리전스를 갖춘 현대적인 SIEM 아키텍처에서 해답을 찾습니다. 또한 온프레미스 솔루션에서 클라우드 및 하이브리드 모델로의 전환은 실시간 위협 탐지 능력과 함께 우수한 확장성을 처리할 수 있도록 SIEM 아키텍처를 변화시켰습니다.
SIEM 진화의 주요 이정표:
2000년대 초: 로그 관리 중심의 SIEM 도입
2000년대 초반, SIEM 시스템은 일반적으로 로그 관리에 주력했습니다. 이 시점에서 조직들은 방화벽, 침입 탐지 시스템, 서버 등 다양한 출처에서 생성된 로그 데이터를 수집하여 중앙 집중식 위치에 저장할 필요성을 인식하기 시작했습니다.&
이러한 초기 SIEM 솔루션은 보안 팀이 로그를 저장하고 해당 로그를 쿼리하여 의심스러운 활동을 찾고 포렌식 분석을 수행할 수 있는 단일 위치를 제공했습니다. 그러나 그 기능은 본질적으로 상당히 제한적이었으며, 주로 로그 데이터를 집계하고 일부 기본적인 상관관계를 통해 발생할 수 있는 보안 사고에 대한 경보를 제공하는 수준이었습니다.
2010년대 중반: SIEM에 고급 분석 및 머신 러닝 등장
2010년대 중반에 이르러 SIEM의 진화는 고급 분석과 머신 러닝의 도입으로 완전히 새로운 차원에 도달했습니다. 사이버 위협이 점점 더 정교해지고 기존 방법으로는 탐지하기 어려워지면서, SIEM 시스템이 대량의 데이터를 처리하여 잠재적 보안 위협을 나타내는 패턴을 찾는 머신 러닝 알고리즘을 포함하는 것이 일반화되었습니다.
이 시기에는 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)도 등장하여 SIEM 시스템이 정상 행동의 기준을 설정하고 내부자 위협이나 지능형 지속 위협(APT)을 시사할 수 있는 편차를 인식할 수 있게 되었습니다. 이러한 기능은 오탐을 최소화함으로써 위협 탐지 능력을 더욱 정교화했습니다.
2010년대 후반: 클라우드 기반 및 하이브리드 SIEM 아키텍처로의 전환
2010년대 후반에 이르러 진정한 클라우드 기반 솔루션과 하이브리드 파생 제품의 등장으로 SIEM 아키텍처에 실질적인 변화가 찾아왔습니다. 조직들은 대규모로 온프레미스 인프라에서 클라우드 서비스로 전환하기 시작했으며, SIEM 시스템은 이러한 새로운 환경을 지원하기 위해 제품군을 갱신해야 했습니다. 이러한 클라우드 기반 SIEM 솔루션은 훨씬 더 확장성 있고 유연하며 비용 효율적이어서, 조직이 다양하고 분산된 IT 환경 전반에 걸쳐 보안 관리를 수행하는 데 따르는 어려움을 완화했습니다.
하이브리드 SIEM 아키텍처도 주목받기 시작했는데, 이는 온프레미스와 클라우드 기반 솔루션의 장점을 결합하여 조직이 민감한 데이터에 대한 통제권을 유지하면서도 클라우드에서 제공하는 확장성과 고급 기능을 활용할 수 있게 했습니다. 이러한 변화의 배경에는 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 시스템이 혼합된 환경이 일반화되면서 점점 더 복잡해지는 IT 환경 전반에 걸친 보안 관리의 필요성이 자리 잡고 있습니다.
2020년 이후: 위협 탐지 및 대응 강화를 위한 AI 및 자동화 통합
2010년대 후반, SIEM 아키텍처는 극적인 전환점을 맞이했습니다. 조직들이 온프레미스 인프라에서 클라우드 서비스로 빠르게 전환하는 가운데, SIEM 시스템도 이러한 새로운 환경을 수용하기 시작했습니다. 따라서 클라우드 기반 SIEM 솔루션은 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 크게 향상시켜 조직이 다양하고 분산된 IT 환경 전반에 걸친 보안을 효과적으로 관리할 수 있도록 지원했습니다.
시간이 지나면서 온프레미스와 클라우드 기반 솔루션을 통합한 하이브리드 SIEM 아키텍처가 등장했습니다. 이를 통해 조직은 민감한 데이터를 자체적으로 보유하면서 클라우드의 확장성과 고급 기능을 활용할 수 있게 되었습니다. 이는 점점 더 복잡해지는 IT 환경, 온프레미스 및 하이브리드 시스템에서 보안을 관리해야 하는 필요성에 의해 주도되었습니다.
SIEM 아키텍처의 구성 요소는 무엇인가?
SIEM 아키텍처는 견고하며, 종합적인 보안 모니터링 및 사고 대응 프로세스에서 매우 중요한 역할을 수행하는 여러 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다. 따라서 현대 사이버 보안 요구 사항을 충족하기 위해 SIEM 솔루션을 구축하거나 강화할 때 다양한 구성 요소를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이와 관련하여, 아래는 견고한 SIEM 솔루션의 주요 구성 요소들입니다.
1. 데이터 수집 및 집계
모든 SIEM 시스템의 기반은 데이터 수집 및 집계로, 방화벽 및 라우터를 포함한 네트워크 장치, 서버, 엔드포인트, 클라우드 호스팅 애플리케이션을 포함한 애플리케이션 등 다양한 출처에서 보안 정보를 수집합니다. 현대적인 SIEM 시스템은 방대한 양의 데이터를 지원하도록 설계되어 수백에서 수천 개의 소스에서 실시간으로 로그를 집계합니다.
이러한 기능은 모든 것이 포괄되고 결합되며 조직의 IT 환경 주변에서 발생할 수 있는 모든 잠재적 보안 이벤트가 포착되도록 하는 데 중요합니다. 또한 실시간 데이터 집계를 위한 기반을 마련하여 보안 사고를 신속하고 효율적으로 탐지할 수 있게 합니다.
2. 정규화 및 파싱
수집 과정에 이어 다음으로 중요한 단계는 정규화 및 파싱입니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집할 때 일반적으로 여러 형식으로 수집됩니다. 이러한 로그 형식의 다양성은 정보의 분석 및 상관 관계 파악에 문제를 야기합니다. 정규화 과정에서 이러한 다양한 로그 형식은 SIEM이 처리하기 훨씬 쉬운 표준화된 형식으로 변환됩니다.
구문 분석은 로그 데이터를 잘 구조화된 요소로 더 세분화하여 로그 내의 특정 세부 사항을 쉽게 식별하고 분석할 수 있게 합니다. 이는 매우 중요한 단계입니다. 정규화 및 파싱이 없다면 서로 다른 소스에서 발생한 이벤트를 효과적으로 상관관계 분석하는 것이 불가능하기 때문입니다.
3. 상관 엔진
상관 엔진은 아마도 SIEM 시스템에서 가장 중요한 부분으로, 이러한 시스템의 분석 핵심이 수행되는 곳입니다. 이 엔진은 정규화된 데이터를 처리하여 보안 위협을 가리키는 패턴과 관계를 식별합니다. 예를 들어, 짧은 시간 내에 서로 다른 엔드포인트에서 발생한 여러 번의 로그인 실패 시도를 감지할 수 있는 상관관계 엔진을 실행할 수 있으며, 이는 무차별 대입 공격(brute-force attack). 현대적인 SIEM 솔루션은 위협 탐지 능력을 강화하기 위해 다양한 상관관계 분석 기법을 활용합니다.
규칙 기반 상관관계 분석은 관리자가 설정한 규칙에 의존하여 특이한 패턴이 식별될 경우 경보를 발령합니다. 행동 분석에서는 머신 러닝 기술을 활용하여 정상 행동과 일치하지 않는 활동을 식별합니다. 또한 오늘날 대부분의 SIEM에는 위협 인텔리전스가 통합되어 상관관계 엔진이 내부에서 발생하는 이벤트를 알려진 외부 위협과 대조하여 조회할 수 있게 합니다.
4. 경보 및 보고
SIEM 시스템을 통해 생성된 경보는 상관관계 엔진이 잠재적 보안 사고를 식별할 때 신속한 위협 완화가 경보에 크게 의존하기 때문에 매우 중요합니다. 이러한 경보는 일반적으로 보안 분석가에게 전달되어 추가 조사 및 위협 대응이 이루어집니다. 경우에 따라 이러한 경고는 사고 대응 플랫폼이나 자동화된 대응 시스템과 통합되어 중대한 위협에 대한 신속한 대응을 가능하게 합니다.
효과적인 경고 시스템은 추적 기록이나 문제 발생 시 보안 팀에 즉시 알림을 제공하여 취약점 해결 시간을 단축합니다. SIEM 시스템의 다른 핵심 기능으로는 보안 동향, 조직의 규정 준수 상태, 보안 전반의 효과성에 대한 세부 정보를 제공하는 보고서가 있습니다. 이와 관련해 대부분의 현대적 SIEM 시스템은 이미 확장되어 보안 팀이 주요 지표를 모니터링하고 필요에 맞게 보고서를 작성할 수 있는 맞춤형 대시보드를 제공합니다.
5. 로그 관리 및 보존
SIEM 아키텍처의 주요 관심사 중 일부는 규정 준수 및 포렌식 조사를 위한 로그 관리 및 보존과 관련됩니다. 이를 위해 SIEM 시스템은 로그를 안전하게 저장하고 감사나 조사 시 필요할 때마다 접근 가능하게 해야 합니다. 효과적인 로그 관리는 사고나 감사 시 쉽게 검색하고 분석할 수 있도록 로그를 체계적으로 구성하고 유지하는 것을 포함합니다.
보존 정책은 특정 산업 규정을 따라 달라집니다. 최소한 의료 산업의 경우 건강보험 이동성 및 책임법(HIPAA)에 따라 로그를 최소 6년간 보존해야 합니다. 이는 SIEM 시스템이 로그를 안전하게 저장할 뿐만 아니라 규정된 기간 동안 변경이나 손실 없이 온전하게 유지해야 함을 의미합니다.
SIEM 아키텍처 모범 사례
SIEM 솔루션 구현은 상당한 사전 계획과 세심한 실행이 필요하므로 결코 쉬운 일이 아닙니다. SIEM 아키텍처를 최대한 활용하려면 다음 모범 사례를 염두에 두어야 합니다.
1. 명확한 목표 정의
우선, SIEM 시스템 구현이 필요한 이유를 파악해야 합니다. 시스템을 통해 달성하고자 하는 목표를 명확히 기술하십시오. 규정 준수, 위협 탐지, 또는 둘 다를 목표로 할 수 있습니다. 예를 들어, GDPR이나 HIPAA와 같은 규정의 기준을 준수하는 것이 주요 목적이라면, 규제 요건을 충족할 수 있는 데이터 수집 및 보고 기능에 SIEM을 최적화해야 합니다.
위협 탐지 및 대응을 목표로 한다면, SIEM은 모든 유형의 보안 사고를 실시간으로 탐지하고 대응할 수 있도록 최적화되어야 합니다. 명확히 정의된 목표는 SIEM의 기능 선택, 데이터 소스, 구성에 있어 올바른 방향을 제시하여 조직의 고유한 요구사항과 다양한 과제에 대응할 수 있도록 시스템을 최적화할 수 있습니다.
2. 데이터 소스 우선순위 지정
SIEM 시스템이 수집하는 모든 로그가 모든 조직에 동일한 중요성을 지니는 것은 아닙니다. 따라서 데이터 소스의 우선순위 지정은 SIEM 솔루션이 반드시 집중해야 할 핵심 사항입니다. 예를 들어, 조직이 내부자 위협에 특히 우려를 가지고 있다면, 사용자 행동 및 시스템 활동에 대한 핵심 통찰력의 기반이 되는 신원 및 접근 관리 시스템과 엔드포인트 장치의 데이터에 우선순위를 부여해야 합니다.
이를 통해 적절한 필터링이 이루어져 SIEM이 관련 없는 정보로 과부하되지 않고 가장 중요한 데이터 분석에 집중할 수 있습니다. 가트너는 2023년 보고서에서 위험도에 따라 데이터 소스를 우선순위화하는 조직이 위협 탐지 및 대응 효율성이 40% 더 높다고 강조하며 전략적 데이터 관리의 중요성을 지적했습니다.
3. SIEM을 정기적으로 조정하세요
SIEM 시스템이 효과적으로 작동하려면 지속적인 조정이 필요합니다. 정기적인 튜닝에는 상관관계 규칙 조정, 위협 인텔리전스 피드 업데이트, 최신 위협 환경 및 조직 변화에 따른 경보 임계값 개선이 포함됩니다. 주기적인 튜닝이 없으면 SIEM은 수많은 오탐을 생성하거나 신종 위협을 제대로 탐지하지 못할 수 있습니다. 이러한 유지 관리는 불필요한 경보를 최소화하면서 SIEM이 실제 위협에 대응할 수 있도록 돕습니다.
시스템 구성에 대한 정기적인 검토 및 업데이트는 성능 최적화를 제공하여 위협 탐지 및 대응 역량의 지속적인 효과를 최적으로 지원합니다.
4. 위협 인텔리전스 통합
외부 위협 인텔리전스 피드를 추가하면 SIEM의 탐지 및 대응 능력이 크게 향상됩니다. 위협 인텔리전스는 사이버 범죄자들이 사용하는 IOC(침해 지표) 및 전술을 포함한 여러 알려진 위협을 이해하는 데 도움이 되는 맥락을 제공합니다. 이러한 맥락 정보는 SIEM 시스템이 잠재적 위협을 훨씬 더 정확하게 식별하고 오탐을 줄이는 데 기여합니다.
이는 위협 인텔리전스 통합을 통해 내부 데이터와 외부 위협 지표를 상관관계 분석하는 SIEM 기능을 강화함으로써 더욱 보완되어, 더 정확하고 실행 가능한 경보를 제공합니다.
5. 확장성 보장
조직이 성장함에 따라 생성되는 로그와 보안 이벤트의 양도 증가합니다. SIEM 아키텍처의 확장성은 데이터 증가를 지원하는 데 가장 중요하지만 성능에 영향을 주어서는 안 됩니다. 확장성은 조직이 성장함에 따라 SIEM 시스템이 증가하는 데이터 양을 처리하고 효율성을 유지할 수 있도록 보장합니다.
클라우드 기반 SIEM 솔루션은 이러한 측면에서 특별한 이점을 제공하며, 필요에 따라 리소스를 유연하게 상향 또는 하향 조정할 수 있는 능력을 제공합니다. 이러한 확장성은 증가하는 데이터 부하를 지원할 뿐만 아니라 조직의 요구 사항이 발전함에 따라 미래에도 대비할 수 있게 해줍니다. 조직이 확장 가능한 SIEM 솔루션을 도입하면 보안 모니터링 및 대응 능력이 시간이 지나도 강력하고 효율적으로 유지될 수 있습니다.
SentinelOne으로 SIEM 아키텍처 강화
기존 SIEM 시스템은 보안 모니터링 수행을 위한 훌륭한 기반을 마련합니다. SentinelOne과 같은 차세대 도구와 통합하면 보안 역량을 한 단계 업그레이드할 수 있습니다. SentinelOne은 실시간 위협 탐지, 분석 및 대응에 AI와 자동화를 활용하는 엔드포인트 탐지 및 대응 솔루션입니다.
1. 실시간 위협 탐지
SentinelOne Singularity™ AI SIEM은 고급 머신 러닝 알고리즘과 AI 기반 분석을 결합하여 실시간 탐지를 원활하게 해결합니다. 귀사는 위협을 거의 실시간으로 탐지하여 탐지 시간을 몇 시간 또는 며칠에서 단 몇 초로 단축할 수 있습니다. 신속한 위협 식별은 잠재적 위협에 대한 즉각적인 대응을 의미하며, 이는 앞서 언급된 위협의 영향을 제한하고 기업 사이버 보안의 새로운 기준을 제시합니다.
2. 자동화된 대응 기능
Singularity™ AI SIEM은 강력한 자동화된 대응을 가능하게 하여 보안 운영의 효율성을 크게 증대시킵니다. 위협이 식별되면 AI SIEM은 위협을 자동으로 무력화하기 위한 격리 및 복구 조치를 취할 수 있습니다. 자동화된 사고 대응은 대응 시간을 최대 85%까지 단축하고 보안 팀이 과도한 부담에서 벗어나도록 합니다. 따라서 조직은 전략적 보안 이니셔티브에 집중하면서 위협을 더 효과적으로 관리할 수 있습니다.
3. 향상된 가시성과 컨텍스트
SentinelOne의 Singularity™ AI SIEM을 사용하면 탐지된 모든 위협에 대한 방대한 가시성과 컨텍스트를 확보할 수 있습니다. 상세한 공격 경로, 영향을 받은 시스템 및 권장되는 해결 단계를 제공합니다. 이러한 추가적인 통찰력은 위협 분석의 정확성을 크게 높여 보안 사고에 대한 적절한 의사 결정과 합리적인 대응을 가능하게 합니다.
4. 원활한 통합
Singularity™ AI SIEM은 타사 도구와의 통합을 위해 설계되었습니다. 이로 인해 이질적인 데이터 소스를 실시간으로 분석하는 지수적으로 더 원활하고 효율적인 보안 관리 프로세스가 구현되어 조직의 위협 탐지, 분석 및 대응 역량이 한층 강화됩니다.
FAQs
SIEM 아키텍처는 소프트웨어 및 하드웨어 구성 요소를 통합하는 구조화된 프레임워크를 의미하며, 조직의 IT 인프라 전반에 걸쳐 다양한 출처에서 보안 관련 데이터를 수집, 분석 및 대응하는 것을 용이하게 합니다. 이를 통해 보안 위협을 실시간으로 탐지, 분석 및 대응할 수 있습니다.
SIEM 아키텍처의 주요 네 가지 구성 요소는 데이터 수집 및 집계, 정규화 및 파싱, 상관 관계 엔진, 경보 및 보고입니다.
주로 대량의 보안 데이터 관리, 오탐을 최소화하기 위한 시스템 튜닝, 기존 IT 인프라와의 통합, 조직 성장 시 확장성 등이 있습니다.
현대적인 SIEM 아키텍처는 위협 탐지 정확도를 높이기 위해 고급 분석, 머신 러닝, AI를 포함한다는 점에서 기존 시스템과 다릅니다. 또한 일부 구형 온프레미스 솔루션에 비해 훨씬 더 뛰어난 확장성과 실시간 처리를 위해 클라우드 기반 플랫폼에 구축되는 경우가 많습니다.