SIEM 대 로그 관리: 차이점은 무엇인가?"

SIEM은 실시간 위협 탐지를 제공하는 반면, 로그 관리는 데이터 수집 및 분석에 중점을 둡니다. 본 가이드는 SIEM과 로그 관리의 차이점을 설명합니다

보안 전문가들이 여러 도구를 사용하면서 발생하는 가시성 격차는 사이버 보안에서 두 번째로 시급한 문제입니다. 로그 관리와 SIEM 도구는 서로 다른 기능을 가지고 있지만, 모두 도움이 될 수 있습니다.&

SIEM과 로그 관리의 세부 비교에 들어가기 전에, 전체 비교를 단순화할 수 있는 비유를 들어보겠습니다. 로그 관리를 아버지, SIEM을 새로운 기술을 습득한 아이로 생각해보세요. 즉, 로그 관리가 SIEM 솔루션의 기초를 형성한다는 의미입니다. 그러나 SIEM은 단순한 로그 데이터 저장 및 관리 이상의 기능을 수행합니다. 보안 이벤트에 대한 포괄적인 가시성과 분석을 제공하며, 조직이 실시간으로 이상 징후를 탐지하고 위협에 대응할 수 있도록 지원합니다.

그러나 SIEM과 로그 관리의 차이점을 이해하면 올바른 솔루션을 선택하고, 과도한 지출을 피하며, 두 도구 중 하나를 활용하기 위한 자원을 더 효과적으로 계획하는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어, 로그 관리에는 사용에 필요한 계산 및 인적 노력이 적게 드는 반면, SIEM 솔루션의 데이터 구성 및 관리에는 숙련된 전문가가 필요합니다.

본 글은 효과적인 위협 탐지 및 보안 모니터링에 필요한 SIEM 대 로그 관리 개념과 도구에 대해 조명할 것입니다. 그럼 시작해 보겠습니다.

SIEM이란 무엇인가?

보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 솔루션은 보안 정보 관리(SIM)와 보안 이벤트 관리(SEM)를 결합하여 기업이 보안 위협을 식별, 분석 및 대응할 수 있도록 지원합니다. 이는 인제스트 자동화, AI/ML 기반 이벤트 상관 관계 분석 및 경보와 같은 기능을 통해 수행됩니다.&

SIM과 SEM 모두 애플리케이션 및 네트워크 하드웨어에서 생성된 보안 경보를 실시간으로 분석할 수 있게 합니다.

SIEM은 다음과 같은 도구로 유용합니다:

• 포괄적인 네트워크 개요
• 통합 기능
• 실시간 위협 탐지
• 사전적 사고 대응

SIEM 솔루션은 에이전트 배포 및 API 연결과 같은 다양한 통합 전략을 활용하여 엔드포인트, 보안 도구, 침입 탐지 및 방지 시스템, 방화벽, 웹 필터링 솔루션, 애플리케이션 서버, IAM 등에서 로그와 이벤트를 수집합니다.

이러한 다양한 구성 요소로부터 데이터를 통합한 후, SIEM 시스템은 데이터를 표준화하여 잠재적 보안 취약점에 대한 핵심적인 통찰력을 제공합니다.

예를 들어, 방화벽 로그에 특정 IP 주소로부터 여러 번의 로그인 실패 시도가 기록되고, 침입 탐지 시스템이 동일한 IP 주소의 의심스러운 활동에 대해 경보를 발생시키며, 액티브 디렉터리 로그에 특권 사용자 계정이 여러 번의 실패 시도 후 접근된 사실이 드러난 상황을 생각해 보십시오.

이러한 사건들은 개별적으로는 우려할 만한 사항이 아닙니다. 그러나 SIEM은 이러한 표면상 관련 없는 사건들을 상호 연관시켜 보안 팀에 경보를 발령합니다.계정이 여러 번의 실패 시도 후 접근된 것을 보여주는 상황을 생각해 보십시오.

이러한 사건들은 개별적으로는 우려를 일으키지 않습니다. 그러나 SIEM은 겉보기에는 관련이 없어 보이는 이러한 사건들을 상호 연관시켜 보안 팀에게 무차별 대입 공격일 수 있다고 경고합니다.

SIEM 로깅이란 무엇인가요?

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SIEM 로깅은 기업의 IT 인프라에서 로그 데이터를 수집, 분석 및 상관관계를 파악하여 보안 위협을 식별하고 기업의 보안 태세를 개선하는 것을 포함합니다. 보안 분석가는 시스템, 방화벽, 애플리케이션, 침입 탐지 시스템, 엔드포인트 및 네트워크 장치와 같은 여러 출처에서 로그 데이터를 수집합니다. 이를 통해 대량의 데이터를 검토하고 잠재적 위협에 효과적으로 대응할 수 있습니다.&

SIEM 로깅의 핵심 구성 요소는 무엇인가요?

SIEM 소프트웨어의 로그에는 다음과 같은 핵심 구성 요소가 있습니다:

1. 타임스탬프
2. 소스 및 대상 정보
3. 사용자 정보
4. gt;이벤트 유형
5. 취해진 조치

• 타임스탬프

타임스탬프는 이벤트가 발생한 정확한 순간을 표시합니다. 이를 통해 보안 분석가는 보안 사고로 이어지는 일련의 사건들을 정확하게 재구성할 수 있습니다. 시점이 정확하지 않으면 사건을 올바르게 연관 지어 분석하기 어렵습니다.

또한 타임스탬프는 이상 징후를 포착하는 데 중요합니다. 짧은 시간 내에 여러 번의 로그인 실패 시도가 발생하면 무차별 대입 공격일 수 있습니다. 보안 팀은 지정된 시간 범위의 이벤트를 모니터링하여 의심스러운 활동을 신속하게 조사할 수 있습니다.

• 소스 및 대상 정보

SIEM 로그의 IP 주소, 호스트명 또는 장치 식별자와 같은 소스 및 대상 정보는 특정 이벤트의 기원과 대상을 결정합니다. 이 데이터는 이벤트의 맥락을 파악하고 침해된 시스템을 탐지하는 데 중요합니다.

정확한 소스 및 대상 세부 정보는 네트워크 전반에 걸친 위협의 측면 이동 추적에 도움이 됩니다. 이를 통해 보안 팀은 공격의 진입점을 식별하고 인프라 내 다른 시스템에 미칠 잠재적 영향을 평가할 수 있습니다.

• 사용자 정보

사용자 이름, ID, 역할 등의 사용자 정보는 사건에 연루된 사용자를 식별합니다. 이 정보는 정상 활동과 무단 활동을 구분하고 침해된 사용자 계정을 파악하는 데 활용됩니다.&

사용자 관련 데이터를 분석함으로써 보안 팀은 잠재적인 내부자 위협이나 계정 탈취를 나타낼 수 있는 비정상적인 행동 패턴을 발견할 수 있습니다. 또한 사용자 활동을 모니터링하면 사용자 행동이 수립된 보안 정책을 준수하도록 보장함으로써 규정 준수 노력을 지원합니다.

• 이벤트 유형

이벤트 유형은 SIEM 로그에 기록된 활동의 종류를 설명합니다. 예를 들어 로그인 시도, 파일 접근, 정책 위반 등이 있습니다. 이러한 이벤트를 분류함으로써 보안 분석가는 심각도와 관련성에 따라 사건을 필터링하고 우선순위를 지정할 수 있습니다.

이벤트 유형을 인식하면 보안 분석가는 이벤트의 성격을 신속하게 평가하고 적절한 조치를 결정할 수 있습니다. 이는 보안 경보를 상급자에게 보고하거나 조사를 시작하는 것을 의미할 수 있습니다.

• 조치 내용

"조치 내용" 필드는 IP 주소 차단이나 감염된 장치 격리 등 특정 이벤트에 대해 실행된 대응을 기록합니다. 이 기록은 자동화 시스템이나 보안 담당자가 수행한 조치의 흔적을 제공합니다.

취해진 조치의 기록은 감사 및 검토 프로세스에 필수적이며, 조직이 자체 사고 대응의 효과성을 평가할 수 있게 합니다. 또한 책임 소재를 명확히 하고 시간이 지남에 따라 보안 정책 및 절차를 개선하는 데 도움을 줍니다.

SIEM의 10가지 주요 기능은 무엇인가요?

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기존 SIEM 솔루션은 잡음이 많은 경고 소스를 걸러내고 실제 보안 위협을 식별하기 위해 전문적인 데이터 분석과 숙련된 팀이 필요합니다. 이 과정은 노동 집약적이며 로그 소스가 항상 완벽하지 않기 때문에 보안 분석가가 의미 있지만 무해한 이벤트를 놓칠 수 있습니다. 또한 이벤트를 발견하고 조사하는 데 몇 주 또는 몇 달이 소요되어 침해 사고를 완화하는 데 그만큼 더 오랜 시간이 걸렸습니다.

현대 SIEM 시스템의 10가지 특징은 다음과 같습니다:

1. 모든 이용 가능한 소스의 데이터 수집 및 관리

현대적 위협은 종종 여러 데이터 소스에 걸쳐 발생합니다. 이러한 데이터를 효과적으로 분석하고 상관관계를 파악하려면 현대적 SIEM이 모든 데이터 소스에 접근할 수 있어야 합니다. 여기에는 클라우드 서비스 데이터, 온프레미스 로그(ID, 데이터베이스, 애플리케이션 로그 등), 네트워크 데이터(침입 탐지, 엔드포인트, 플로우, 패킷 등)가 포함됩니다.

SIEM은 중앙 집중식 원격 보안 데이터 관리 기능도 포함해야 합니다. 모든 로그 수집기를 구성하고 활성화한 후에는 어느 위치에서든 이를 관리(시작, 중지, 업데이트, 재구성)을 어디서나 간편하게 수행할 수 있어야 합니다.

2. 검증된 빅데이터 아키텍처

2000년대 초반 개발된 많은 레거시 SIEM은 현재 구식이 된 독점 기술을 사용했습니다. Hadoop, Mongo, Elasticsearch, BigQuery, Spark와 같은 현대 플랫폼은 당시에는 없었던 기능을 제공합니다.

현재 이용 가능한 방대한 보안 데이터를 고려할 때, 확장 가능한 데이터 관리, 신속한 피벗, 그리고 빠른 쿼리와 시각화를 위한 고급 데이터 과학 알고리즘 사용을 가능하게 하는 빅데이터 아키텍처는 필수적입니다.

3. 로그 수집에 대한 예측 가능한 가격 정책

특정 로그 보존 기간을 설정하면 불필요한 로그를 자동으로 제거하여 지출을 최적화할 수 있습니다. 유형과 출처별로 로그 보관 기간을 지정함으로써 조직은 저장 공간을 확보하고, 예측 가능한 지출을 보장하며, 과도한 데이터 축적과 그에 따른 비용을 피할 수 있습니다.

예를 들어, 방화벽 업그레이드로 인해 로깅이 10배 증가할 수 있습니다. 사용량 기반 가격 정책을 적용하면 SIEM 라이선스 비용도 그에 따라 증가합니다. 그러나 정액제 가격 모델을 사용하면 데이터 소스를 선별할 필요 없이 모든 소스의 데이터를 수집하면서도 예산 범위 내에서 운영할 수 있습니다.

4. 사용자 및 자산 컨텍스트 강화

수집한 데이터로부터 실행 가능한 인사이트를 제공하는 고수준의 강화 기능을 갖춘 SIEM 솔루션을 선택하세요. 데이터 과학의 발전 덕분에 이제 SIEM 시스템이 다음과 같은 다양한 인사이트를 자동으로 상관관계 분석할 수 있습니다:

• 무료 위협 인텔리전스 통합 및 상관관계 분석
• 동적 피어 그룹화
• IP 주소와 사용자 자격 증명, 장치, 타임라인 연결
• 자산 소유권 추적
• 사용자 및 기계 유형과 활동 연관화
• 서비스 계정 식별
• 개인 이메일 주소와 직원 연관성 분석
• 배지 발급기 로그 활동과 사용자 계정 및 타임라인 연계

5. 사용자 및 행동 엔터티 분석(UEBA)

현대적인 SIEM은 머신 러닝, 통계 분석 및 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)을 통해 행동 기준선을 자동으로 설정해야 합니다. 정상적인 행동이 평가되면 UEBA는 비정상적인 활동에 위험 점수를 할당하여 지정된 임계값을 초과하는 행동과 활동을 강조 표시할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자가 일반적으로 미국에서 로그인하다가 갑자기 중국에서 로그인하는 경우, 이는 잠재적인 보안 위협을 나타낼 수 있습니다.

현대적인 SIEM 시스템에서는 동적 그룹화 기능이 사용자, IP 주소, 장치와 같은 엔티티를 그들의 행동과 특성에 따라 자동으로 분류합니다. 이 기능은 네트워크 변화에 따라 조정되어 유사한 패턴을 보이는 유사 엔티티를 식별함으로써 보안 태세를 유지하는 데 도움을 줍니다. 보안 분석가는 이를 활용하여 비정상적인 활동을 포착하고 끊임없이 변화하는 네트워크에서 잠재적 보안 위험 요소를 파악합니다.

현대적인 SIEM은 내부 애플리케이션을 실행하지만 공격이나 오용의 표적이 될 수 있는 서비스 계정을 감시하는 데도 탁월합니다. 이러한 계정의 사용 방식을 면밀히 모니터링함으로써 SIEM은 누군가가 계정을 조작하고 있을 가능성을 시사하는 이상 행동을 포착할 수 있습니다. 이러한 경계는 강력한 계정 주변의 보안을 강화하여 예상대로 동작하고 보안 정책을 준수하도록 보장합니다.

6. 측면 이동의 자동화된 추적

과거 사건과 MITRE ATT&CK 프레임워크를 분석함으로써, 공격의 80% 이상이 횡방향 이동을 포함한다는 사실을 알 수 있습니다. 이는 공격자가 탐지를 회피하거나 자격 증명을 변경하고 고가치 IP 주소 및 자산으로 이동하여 더 높은 권한을 획득하려는 시도를 의미합니다. SIEM은 서로 다른 로그 소스의 관련 이벤트를 연결하여 이러한 이동을 처음부터 끝까지 추적할 수 있어야 합니다.

7. 향상된 보안 정보 모델

기존 SIEM은 종종 개별 이벤트 기반 보안 모델에 의존합니다. 일련의 이벤트를 구조화된 행동 타임라인으로 수동으로 전환하는 것은 엄청나게 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 고급 분석을 위해서는 보안 데이터를 각 모니터링 대상 사용자 및 엔티티의 전체 범위를 포괄하는 타임라인과 같은 실용적인 형식으로 저장해야 합니다.

8. 사전 구축된 인시던트 타임라인

기존 SIEM을 통한 조사에는 일반적으로 복잡한 쿼리와 텍스트 편집기 같은 기본 도구를 사용한 많은 수동 데이터 통합 작업이 수반됩니다. 이 과정에는 상당한 시간, 심층적인 보안 지식, 쿼리 언어 숙련도, 데이터 해석 능력이 필요합니다. 적합한 정보 모델에 풍부한 강화 데이터가 포함된 현대식 SIEM은 사용자 친화적인 인터페이스에서 모든 관련 컨텍스트를 표시할 수 있습니다.

9. 인시던트 우선순위 지정

보안 운영 센터가 분석해야 하는 데이터의 양은 압도적입니다. 대규모 조직이 매일 수억 개의 로그 항목을 생성하는 것은 흔한 일입니다.

현대적인 SIEM은 이 데이터를 효과적으로 걸러내고 신호 대 잡음 비율을 낮추도록 설계되어, 팀이 비정상적인 행동을 보여주는 이벤트에만 집중할 수 있게 합니다. 이는 강력한 보안, 직원 업무 효율성 향상, 비용 관리에 핵심적입니다.

10. 위협 탐지, 조사, 대응 워크플로우 자동화

SIEM 벤더들은 이 기능을 서로 다른 용어로 표현할 수 있으나, 두 가지 핵심 영역을 포함합니다:

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• 자동화: 대응 플레이북을 통해 특정 위협 유형에 대한 최적의 대응 방안을 체계화하고, 오케스트레이션 인프라 위에 워크플로 자동화를 제공하며, 위협 대응 자동화를 통해 인력 피로를 줄입니다.
• 오케스트레이션: 직접 스크립트를 작성할 필요 없이 IT 및 보안 인프라에 사전 구축된 커넥터를 배포하고, 액세스 관리 시스템, 방화벽, 이메일 서버, 네트워크 액세스 컨트롤러 및 기타 관리 도구와 같은 시스템으로의 데이터 흐름과 시스템 외부로의 데이터 흐름을 쉽게 관리합니다.

고급 보안 자동화, 오케스트레이션 및 대응 솔루션을 통해 숙련된 분석가는 플레이북을 작성하는 데 집중하고, 신입 분석가는 이를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 평균 해결 시간(MTTR)을 단축하고 필요한 정규직 직원 수를 줄일 수 있습니다.

로그 관리 시스템이란 무엇인가?

로그 관리 시스템(LMS)은 다양한 소스의 로그 데이터와 이벤트 로그를 수집, 분류, 저장하여 중앙 집중식 위치에 보관합니다. 로그 관리 시스템을 통해 IT 팀, DevOps 및 SecOps 전문가는 모든 관련 네트워크 및 애플리케이션 데이터에 접근할 수 있는 단일 지점을 구축할 수 있습니다.

데이터는 즉시 검색 가능해야 하며, 이는 IT 팀이 다음 사항에 대한 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터에 쉽게 접근할 수 있음을 의미합니다:&

1. 네트워크 상태
2. 자원 할당
3. 보안 관리 도구

로그 관리는 다음을 결정하는 데 도움이 됩니다.

• IT가 기록해야 하는 데이터 및 정보
• IT가 기록해야 하는 형식
• IT가 로그 데이터를 보관해야 하는 기간
• 데이터가 더 이상 필요하지 않을 때 어떻게 폐기 또는 파기해야 하는지

로그 관리에는 몇 가지 핵심 단계가 포함됩니다:

1. 프로세스는 조직 내 다양한 소스에서 로그 데이터를 수집하는 것으로 시작됩니다.
2. 수집된 로그는 이후 단일 위치로 중앙 집중화되어 데이터 관리 및 검토를 용이하게 합니다.&
4. 조직 표준에 부합하거나 분석을 단순화하기 위해 로그를 재구성하거나 재포맷해야 할 때가 있습니다. 이 단계는 데이터의 일관성을 보장하고 해석을 용이하게 합니다.
5. 변환된 로그는 분석 및 시각화가 가능합니다. 이러한 변환은 패턴 식별, 이상 탐지, 데이터로부터의 통찰력 확보에 도움이 됩니다.
6. 로그는 지속적인 분석을 지원하기 위해 지정된 기간 동안 보관된 후 규정 준수 및 역사적 참조를 위해 아카이브됩니다.

로그 관리 솔루션의 5가지 주요 기능은 무엇인가요?

로그 관리 솔루션의 5가지 주요 기능은 다음과 같습니다:

1. 데이터 수집

로그 관리 솔루션은 다양한 출처의 로그 데이터를 통합하는 데 탁월합니다. 이 프로세스는 여러 엔드포인트 및 기타 핵심 인프라 구성 요소에서 생성된 로그를 원활하게 통합하여 중앙 집중식 데이터 저장소로 모읍니다.&

다양한 출처에서 데이터를 수집하는 능력은 시스템 활동에 대한 포괄적이고 통합된 관점을 보장하여 잠재적인 보안 사건 및 운영 이상 현상을 식별하는 데 도움이 됩니다.

2. 데이터 정규화

이 기능은 로그 관리에서 핵심적이며, 원시 로그 데이터를 표준화된 형식으로 정교하게 변환하는 과정을 포함합니다. 이 기능은 다음을 포함합니다:

• 복잡한 파싱
• 구조화
• 로그 인코딩

이 프로세스는 다양한 로그 유형과 출처 간 일관성을 보장합니다. 서로 다른 로그 형식을 일관된 스키마로 변환함으로써 정규화는 후속 분석 및 상관관계 분석의 효율성을 크게 향상시켜 시스템이 패턴, 이상 현상 및 침해 지표를 효과적으로 인식할 수 있도록 합니다.

3. 검색성

정교한 로그 관리 시스템은 방대한 로그 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 고급 검색 및 필터링 기능을 제공합니다. 검색성 기능은 사용자가 복잡한 쿼리를 실행하고, 부울 연산자를 활용하며, 다각적인 필터를 적용하여 관련 정보를 신속하게 추출할 수 있도록 합니다.

강화된 검색 기능은 방대한 데이터 세트 내에서 특정 이벤트를 정확히 찾아내고, 철저한 조사를 수행하며, 포렌식 분석을 수행하는 데 필수적입니다. 이는 신속한 사고 대응과 위협 탐지를 가능하게 합니다.

4. 보존 및 아카이빙

보존 및 아카이빙 기능은 규제 요건과 로그 데이터 저장 조직 정책을 엄격히 준수하는 데 필수적입니다. 이 프로세스에는 다음이 포함됩니다:

• 로그 보존 기간을 관리하는 강력한 데이터 보존 정책 구현’
• 장기 보관을 위한 데이터 아카이빙 메커니즘

효과적인 보존 전략은 조직이 감사 목적, 규제 준수 및 확장된 분석 요구 사항을 위해 기록을 유지할 수 있도록 하여 전반적인 데이터 거버넌스를 강화합니다.

5. 보고 및 대시보드

보고 및 대시보드 기능은 시스템 성능, 보안 이벤트, 규정 준수 상태에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공하는 상세 보고서와 동적 시각화를 생성합니다. 이러한 도구에는 다음이 포함됩니다:

• 사용자 정의 가능한 대시보드
• 데이터 추세의 그래픽 표현
• 자동화된 보고서 생성 기능

이러한 기능들은 사용자가 실시간 지표를 모니터링하고, 과거 데이터를 분석하며, 로그 활동에 대한 포괄적인 시각적 및 텍스트 요약 정보를 종합할 수 있도록 지원함으로써 정보에 기반한 의사 결정과 선제적 보안 관리를 가능하게 합니다.

SIEM과 로그 관리의 차이점

SIEM 시스템은 보안에 중점을 두며 SIM, SEM, 보안 이벤트 상관관계(SEC) 등의 기능을 통합합니다. 다양한 출처의 로그 데이터를 실시간으로 수집 및 분석하여 침해 지표(IOCs) 및 잠재적 위협을 신속하게 탐지하여 평균 탐지 시간(MTTD)을 단축하고 보안을 강화합니다.

반면 로그 관리 솔루션은 규정 준수 및 포렌식 목적으로 사용되는 광범위한 역사적 분석을 위해 로그 데이터 수집, 저장 및 색인화에 집중합니다. SIEM 시스템의 고급 분석 기능은 부족하지만, 규제 준수를 위해 필수적이며 보안 분석가가 로그를 관리하고 분석하는 데 도움을 줍니다.

SIEM 솔루션이 실시간 처리 및 확장성에서 탁월한 반면, 로그 관리 시스템은 처리하는 데이터 양이 방대하여 신속한 데이터 검색에 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 조사나 규정 준수를 위한 신속한 접근에 영향을 미칠 수 있습니다.

두 시스템 모두 강력한 사이버 보안 전략을 위해 필요하며, 상호 보완적인 역할을 수행합니다.

SIEM 대 로그 관리: 주요 차이점은 무엇인가?

다음은 SIEM 대 로그 관리의 주요 차이점을 비교한 표입니다.

기능	SIEM	로그 관리
주요 기능	실시간 위협 탐지 및 사고 대응	로그 데이터 수집, 저장 및 인덱싱
데이터 수집	다양한 소스의 로그 데이터를 집계	다양한 소스에서 로그 데이터 수집
데이터 분석	고급 실시간 분석, 이벤트 상관관계 분석 및 위협 탐지	기본 로그 분석, 실시간 기능 미지원
실시간 모니터링	예, 실시간 모니터링 및 경고 기능 포함	실시간 모니터링 없음; 기록 데이터 중심
이벤트 상관관계 분석	정교한 이벤트 상관관계 분석 수행	제한적이거나 이벤트 상관관계 기능 없음
사고 대응	탐지된 위협에 대한 즉각적인 대응 도구 제공	직접적인 사고 대응 기능 없음
검색 및 필터링	실시간 알림이 포함된 고급 검색 기능	이력 로그에 대한 강력한 검색 및 필터링
데이터 정규화	예, 일관성과 통합을 위해 데이터를 정규화합니다	기본적인 정규화만 제공됩니다
보존 및 보관	장기 데이터 보존 규정 준수 지원	규정 준수를 위한 저장 및 보관을 중점적으로 다룸
확장성	실시간 처리 기능으로 확장 가능	대용량 데이터 처리 시 병목 현상 발생 가능
사용 사례	사전 위협 탐지, 보안 사고 관리	포렌식 분석, 규정 준수
시각화 및 보고	인사이트를 위한 대시보드 및 상세 보고서 제공	기본적인 보고 및 시각화 기능 제공

SIEM 대 로그 관리: 어떻게 선택할까?

SIEM과 로그 관리 솔루션 사이에서 선택할 때는 조직의 특정 보안 및 운영 요구 사항에 따라 결정되는 경우가 많습니다.

SIEM을 선택해야 할 때는?

1. 실시간 보안 모니터링 및 사고 대응

• 사용 사례: 금융 및 의료와 같이 민감한 데이터를 다루는 분야의 조직은 즉각적인 위협 탐지 및 대응 능력이 필요합니다.
• 시나리오: SIEM 시스템이 단일 IP 주소에서 발생한 다수의 로그인 실패 시도를 감지하여 추가 조사를 위한 즉각적인 경보를 발령합니다.

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2. 정교한 위협 탐지

• 사용 사례: 무차별 대입 공격이나 데이터 유출과 같은 복잡한 공격 패턴을 식별하고 완화해야 하는 환경.&
• 시나리오: SIEM은 네트워크 장치, 서버, 애플리케이션의 로그를 상관 분석하여 이상 징후와 정교한 위협을 탐지합니다. 시스템의 고급 알고리즘은 패턴과 이벤트를 분석하여 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 선제적인 위협 관리를 가능하게 합니다.&

로그 관리를 선택해야 할 때는?

1. 포괄적인 로그 데이터 수집 및 저장

• 사용 사례: 운영 인사이트 및 규정 준수를 위해 다양한 출처의 로그를 집계하고 보존해야 하는 조직.&
• 시나리오: 클라우드 서비스 제공업체가 로그 관리 도구를 사용하여 다양한 애플리케이션 및 인프라 구성 요소로부터 로그를 수집합니다. 이 선택은 성능 모니터링, 애플리케이션 장애 해결, 규정 준수 보고서 생성에 도움이 됩니다.

2. 규정 준수 및 문제 해결을 위한 과거 데이터 분석:

• 사용 사례: IT 팀은 근본 원인 분석을 수행하고 시간 경과에 따른 시스템 성능을 모니터링하기 위해 과거 로그 데이터의 중앙 집중식 저장소가 필요합니다.
• 시나리오: 로그 관리 도구는 애플리케이션 장애 발생 후 근본 원인을 분석하기 위해 과거 로그를 검토합니다. 또한 로그를 장기간 보관하여 업계 규정 준수를 보장하고 감사를 용이하게 합니다.

강력한 보안을 위한 SIEM과 로그 관리의 결합

오늘날 복잡한 위협 환경 속에서 보안 방어를 강화하려는 조직에게는 SIEM과 로그 관리 솔루션의 통합이 매우 중요합니다. SentinelOne’s Singularity™ AI SIEM 및 클라우드 보안 제품과 같이 이러한 기능을 효과적으로 결합한 플랫폼을 선택하는 것이 핵심입니다.

SentinelOne의 AI 기반 SIEM은 다음을 포함합니다:

• 자율 보안 운영 센터(SOC)를 통해 조직은 기계 속도로 위협을 수집, 탐지 및 대응할 수 있습니다.
• 싱귤러리티™ 데이터 레이크는 엔드포인트, 클라우드, 네트워크, 신원 전반에 걸친 광범위한 가시성을 제공하여 모든 데이터 소스에 대한 포괄적인 모니터링 및 분석을 보장합니다.
• 이 플랫폼의 조사 및 대응 프로세스 자동화는 핵심 효율성 요소로, 사고 대응 평균 시간(MTTR)을 단축시켜 보안 팀이 수동 작업보다 전략적 업무에 집중할 수 있도록 합니다.

SIEM 기능을 넘어, SentinelOne의 클라우드 보안 솔루션은 클라우드 보안 상태 및 규정 준수를 관리하기 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다. SIEM 기능을 갖춘 클라우드 보안 상태 관리(CSPM) (CSPM)을 SIEM 기능과 통합함으로써 조직은 클라우드 환경 전반에 걸쳐 잘못된 구성을 효율적으로 해결하고 규정 준수를 평가할 수 있습니다. 이러한 통합 접근 방식은 실시간 분석과 실행 가능한 인사이트를 제공하여 조직이 선제적인 보안 태세를 유지할 수 있도록 지원합니다.

SIEM과 로그 관리의 장점을 결합한 SentinelOne과 같은 솔루션을 선택함으로써 조직은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

• 위협 탐지 능력 향상
• 사고 대응 간소화
• 다양한 환경 전반에 걸쳐 보안 태세를 효과적으로 관리.&

이러한 포괄적인 접근 방식은 진화된 사이버 위협에 대한 방어 체계를 강화하고 현대적인 DevOps 및 IT 팀의 운영 요구 사항을 충족시킵니다.

결론

로그 관리와 SIEM의 차이점을 이해하는 것은 비즈니스에 적합한 솔루션을 선택하는 데 필수적입니다. 이 블로그는 두 솔루션의 역할과 차이점을 강조하면서 효과적인 위협 탐지 및 보안 모니터링을 위해 둘 다 동등하게 중요함을 부각했습니다.

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로그 관리 솔루션과 SIEM은 서로 다른 문제를 해결한다는 점을 명심하십시오. 로그 관리가 로그를 보관하고 여러 번의 로그인 실패를 보여줄 수 있다면, SIEM은 의심스러운 활동을 경고하고 침해를 완전히 방지합니다. 또한 로그 관리 도구는 IT 관리자가 처리할 수 있습니다. SIEM 설정은 기술 집약적이어서 맞춤형 규칙, 지능형 대시보드 등을 생성하기 위해 사이버 보안 전문가를 고용해야 합니다.

사이버보안을 포괄적으로 접근하려면 두 시스템을 통합하는 것이 필수적입니다. 세부 사항을 이해하려면 데모 예약하기 오늘 바로 SentinelOne가 실시간 모니터링과 강력한 로그 관리로 보안 전략을 어떻게 강화하는지 확인해 보세요.

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FAQs

로그 관리와 SIEM의 차이점은 무엇인가요?"

로그 관리는 규정 준수 및 운영 효율성을 보장하기 위해 로그 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 것을 포함합니다. SIEM은 로그와 보안 이벤트를 종합적으로 분석하여 실시간 위협 탐지 및 사고 대응을 제공합니다.

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SIEM이 로그 관리를 대체할 수 있나요, 아니면 그 반대인가요?"

아니요, SIEM은 로그 관리를 대체할 수 없으며, 로그 관리 역시 SIEM을 대체할 수 없습니다. 둘 다 조직의 보안 프레임워크 내에서 각기 다른 목적을 수행하며 포괄적인 사이버 보안 관리에 필수적입니다.

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SIEM과 Syslog의 차이점은 무엇인가요?"

SIEM은 다양한 소스에서 로그 메시지를 송수신하기 위해 Syslog에 의존합니다. Syslog의 역할을 이해하는 것이 SIEM 시스템의 잠재력을 완전히 파악하는 핵심입니다.

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일반 로그 수집기에 비해 SIEM의 주요 장점은 무엇인가요?"

표준 로그 수집기에 비해 SIEM의 주요 장점은 단순히 저장 및 검색이 아닌, 고급 위협 탐지 및 사고 대응을 위해 로그 데이터를 실시간으로 상관관계 분석하고 분석할 수 있는 능력입니다.

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SIEM과 관리형 SIEM의 차이점은 무엇인가요?"

SIEM은 위협 탐지 및 분석 기술을 의미하는 반면, 관리형 SIEM은 해당 기술에 더해 제3자 서비스 제공업체가 지속적으로 관리, 모니터링 및 지원을 제공하는 것을 포함합니다.

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