보안 분석은 조직의 위협 탐지, 관리 및 대응 능력을 평가합니다. 이는 규정 준수 유지, 데이터 손실 방지, 잠재적 위협 침입 예방 노력을 강화합니다. 고급 보안 분석 솔루션 시장은 확대되고 있으며, 규칙 기반 탐지 방식에서 머신 러닝 및 AI 기반 위협 대응 방식으로 전환되고 있습니다. 해당 시장은 2026년까지 254억 달러 규모에 달할 것으로 예상되며 2021년부터 2026년까지 연평균 16.2%의 성장률을 보일 전망입니다. 따라서 조직들은 가까운 미래에 최신 솔루션에 투자하고 사이버 보안 노력을 강화할 것입니다.
효과적인 보안 분석은 자동화를 활용하고 데이터를 수집하여 어떤 환경에서 누가 무엇을 수행하는지 파악합니다. 최고의 솔루션은 SIEM, 엔드포인트 탐지, 네트워크 트래픽 분석 및 기타 기능을 결합합니다. 이 가이드에서는 보안 분석이 무엇인지, 주요 이점과 과제, SIEM과의 비교 등을 아래에서 논의할 것입니다.
보안 분석이란 무엇인가?
보안 분석은 조직의 위협 탐지, 분석, 관리 및 완화 능력을 강화하기 위해 데이터를 수집, 집계 및 분석하는 사이버 보안 접근 방식입니다. 이는 조직 내부로 유입되고 외부로 유출되는 대량의 보안 데이터를 이해하는 능동적인 수단입니다.보안 분석 솔루션은 일반적으로 조직 내에서 신속한 위협 탐지 능력 제공, 사고 대응 가속화, 그리고 막대한 비용이 발생할 수 있는 데이터 유출 사고 예방을 위해 도입됩니다. 또한 실시간 위험 평가를 수행하고 조직의 전반적인 사이버 보안 태세를 강화하는 데에도 사용됩니다.
보안 분석이 중요한 이유는 무엇일까요?
보안 분석은 대량의 보안 데이터를 보다 쉽게 수집, 처리 및 변환할 수 있게 해주기 때문에 조직에 중요합니다. 오늘날의 경쟁 환경에서는 다양한 출처의 데이터 세트를 분석하고 데이터 내 상관관계 및 이상 징후를 식별하는 것이 매우 중요합니다.
보안 분석을 통해 전문가는 근본 원인 조사를 수행하고 다양한 공격 패턴을 정확히 파악할 수 있습니다. 이를 통해 포괄적인 보고서를 생성하고 향후 활용을 위해 조사 결과를 저장할 수 있습니다. 공격자들은 취약점을 찾아내어 악용하기 위해 끊임없이 탐색합니다. 보안 분석은 위험을 우선순위화하고 공격자들의 증가하는 노력에 발맞춤으로써 그들의 움직임을 방해하는 데 도움을 줍니다.
보안 분석은 어떻게 작동하나요?
보안 분석은 사건을 조사하고, IT 시스템이 어떻게 침해되었는지 파악하며, 새롭게 등장하는 위협에 대해 더 많이 알아내는 데 필요한 도구와 기능을 제공합니다. 현재 인프라에 대한 심층적인 실시간 가시성을 제공함으로써 조직의 보안 인식을 제고합니다.
어떤 기업도 위협이 언제 발생할지 알 수 없지만, 보안 분석 소프트웨어를 통해 조직은 다음 공격을 예측하고 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 사이버 범죄자보다 한 발 앞서 숨겨진 취약점과 알려진 취약점을 해결하고, 확인된 보안 격차를 해소할 수 있도록 지원합니다.
IT 팀은 최신 발견 사항을 이해 관계자에게 보고해야 하는 막대한 압박을 받고 있습니다. 보안 분석은 위협 패턴을 추적하고 움직임을 모니터링하며, 이상 징후가 감지되는 즉시 기업 내 모든 사용자에게 즉시 경보를 발령합니다.
보안 분석을 사용하는 주체는?
디지털 아키텍처나 디지털 환경을 보유한 거의 모든 현대 조직이 보안 분석을 사용합니다. 보안 운영 센터(SOC)는 보안 분석을 활용하는 분석가, 엔지니어 및 기타 일선 구성원으로 구성된 팀으로 이루어져 있습니다. 기업의 최고정보보안책임자(CISO)는 보안 분석 솔루션을 활용하여 민감한 데이터가 적절한 보호를 받도록 합니다.
보안 분석은 위협이 확대되어 중대한 문제로 발전하고 데이터 유출을 초래하기 전에 이를 탐지할 수 있게 해주므로 기업에 필수적입니다. 이는 추가적인 보호 계층을 더하는 예방 조치로, 강력한 사이버 보안을 보장합니다.
보안 분석 vs SIEM
매일 수백만 건의 이벤트 및 로그 데이터가 생성되며, 침해 지표(IoC)를 찾는 것은 기업에게 큰 도전이 될 수 있습니다. 보안 분석은 인프라에 대한 전체 스택 가시성을 제공하고 모바일, 소셜, 정보 및 클라우드 기반 채널을 분석합니다.
SIEM 은 경계 및 시그니처 기반 사이버 보안을 다루는 훌륭한 기술입니다. 이는 오늘날의 역동적인 위협을 반영합니다. 많은 조직이 SIEM과 보안 분석 중 하나를 선택하거나, 둘을 통합된 방식으로 결합하기도 합니다.
보안 분석과 SIEM의 뚜렷한 차이점은 다음과 같습니다:
| 보안 분석 | SIEM |
|---|---|
| 현대적인 비즈니스 아키텍처, 동적, 마이크로서비스 및 DevOps 친화적으로 설계됨; 탄력적, 멀티테넌트 및 안전함 | 모놀리식 비즈니스 애플리케이션, 정적, 긴 개발 및 릴리스 주기로 설계됨 |
| 클라우드 기반 인프라용; | 온프레미스 인프라용 |
| 솔루션을 즉시, 거의 실시간으로 배포할 수 있음 | 배포에 평균 15개월 소요 |
| 지속적인 모니터링 방법론과 행동 기반 모델링을 사용하여 알려지지 않은 숨겨진 위협으로부터 보호합니다. 네트워크에서 추상적인 위협 패턴, 이상 징후, 추세 및 사기 활동을 식별합니다. | 공격 시그니처를 분석하여 경계 기반 보안을 제공합니다. 위협 탐지 시 고정된 규칙 세트를 사용합니다. |
| API, 통합 및 클라우드 네이티브 서비스를 통한 전체적이고 전사적인 가시성 | 포트 미러링 및 보안 아일랜드로 제한된 가시성 |
보안 분석 구성 요소
보안 분석에는 다양한 구성 요소가 있으며 다음과 같습니다:
- 위협 탐지 및 사고 대응
- 규정 준수 관리
- 보고서 및 대시보드
- 상관 관계 및 보안 이벤트 모니터링
- 신원 및 접근 관리
- 이상 탐지
- 엔드포인트 데이터 보안
- 데이터 수집 및 사용자 행동 분석
- 클라우드 보안 및 위협 인텔리전스
- 강화된 사고 조사
- 사이버 포렌식 분석
대부분의 SIEM 솔루션에는 보안 분석 구성 요소를 포함하며, 그래프와 차트를 통해 데이터를 직관적으로 시각화하는 실시간 대시보드를 제공합니다. 보안 팀은 이러한 대시보드를 자동으로 업데이트하고, 경고 및 알림을 수신하며, 데이터 동향과 관계를 매핑할 수 있습니다. 보안 분석의 또 다른 측면은 실시간 보고서 생성입니다. 이러한 보고서는 인프라 운영에 대한 향상된 가시성을 제공하며 내부 보안 요구 사항에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다. 다양한 형식으로 내보낼 수 있으며, 알려진 침해 지표(IoCs)를 기반으로 합니다.
보안 분석의 이점
- 보안 분석의 가장 큰 장점 중 하나는 다양한 출처에서 발생하는 대량의 보안 데이터를 분석할 수 있다는 점입니다. 보안 이벤트와 경고 사이의 연관성을 완벽하게 연결합니다. 보안 분석은 사전 위협 탐지, 대응 및 사고 위험 관리를 가능하게 합니다.
- 우수한 보안 분석은 공격 표면을 식별하고 축소함으로써 데이터 유출의 범위를 제한합니다. 공격자의 관점에서 위협을 분석하여 사용자에게 다음 공격이 어디를 노릴지에 대한 통찰력을 제공합니다. 기업은 공격 빈도를 예측하고 더 잘 대비할 수 있게 됩니다.
- 보안 분석은 엔드포인트 및 사용자 행동 데이터, 네트워크 트래픽, 클라우드 트래픽, 비즈니스 애플리케이션, 비 IT 컨텍스트 데이터, 외부 위협 인텔리전스 소스, 제3자 보안 데이터, ID 및 접근 관리 정보 등 광범위한 데이터를 분석할 수 있습니다. 심지어 감사 시 규정 준수 증명을 제공하고 정책 위반으로 이어질 수 있는 숨겨진 문제를 발견하여 조직이 효과적으로 해결할 수 있도록 지원합니다.
보안 분석의 주요 과제
보안 분석에서 직면하는 주요 과제는 다음과 같습니다.
1. 숙련된 보안 전문가 부족
보안 분석 기술이 발전하고 있지만, 이를 활용할 수 있는 숙련된 보안 전문가가 부족합니다. 오늘날의 디지털 위협 환경에서 위협 헌터의 역할은 필수 불가결해졌습니다. 네트워크 보안 업계에서 숙련된 데이터 과학자의 부족은 큰 문제입니다.
2. 실행 가능한 인텔리전스의 추론
때때로 보안 분석 솔루션이 최상의 보안 권장 사항을 제공하지 못하는 경우가 있습니다. 많은 서비스가 부족하여 보고를 통해 실행 가능한 통찰력을 제공하지 못합니다. 단순히 빅데이터를 처리하고 분류하는 것만으로는 충분하지 않습니다.
많은 기업들은 방대한 양의 데이터에 압도되어 비즈니스 수익 성장과 성과에 도움이 되는 방식으로 데이터를 분석해야 합니다. 신뢰할 수 있는 보안 분석 솔루션이 없다면 조직은 악의적인 위협에 계속 노출될 것입니다. 보안 분석 플랫폼은 기업이 추가적인 사이버 보안 노력을 어디에 투자하거나 자원을 적절히 확장해야 할지 알 수 있도록 적절히 관리되어야 합니다.
보안 분석 구현을 위한 모범 사례
보안 분석 구현을 위한 모범 사례는 다음과 같습니다.
- BIOS 수정 사항에 암호 보호를 적용하십시오. 악의적인 행위자가 부팅 매개 변수를 변경하려고 할 수 있으므로 부트 로더를 암호로 보호하십시오. 자체 암호화 드라이브를 사용하는 모든 섀시에 암호 문구를 설정하십시오. 이렇게 하면 드라이브가 제거되어도 읽을 수 없습니다.
- 암호 문구를 설정하지 않으면 제거된 드라이브의 데이터를 여전히 읽을 수 있습니다. 그러나 암호문 설정 여부와 관계없이 SED를 사용하여 데이터를 암호화할 수 있습니다.
- 보안 분석을 네트워크 공유와 통합할 때는 공급자와 보안 분석 관리 포트 간 데이터 스트림이 가로채질 못하도록 해야 합니다.
- 외부 리소스와 계정 자격 증명에 대해 API 키 인증을 적용하십시오. API 키와 사용자 자격 증명을 정기적으로 변경하십시오. 외부 서버 및 애플리케이션에 대해 격리된 서브넷, VLAN, 사용자 접근 제어 등의 방법을 사용하십시오.
- 이러한 방법 중 하나를 사용하지 않는 경우, FTP 데이터가 특정 포트를 통해 통과하도록 허용할 수 있는 방화벽 규칙을 삭제하거나 모든 인바운드 HTTP 요청을 HTTPS로 리디렉션하십시오.
- SSH 및 루트 로그인을 통한 루트 접근을 비활성화하십시오. 루트 로그인 시도 및 악의적인 활동을 확인하기 위해 로그 파일을 정기적으로 검토하십시오.
- 적절한 기술 문서나 지원이 없는 한 CLI를 통해 CONF 파일과 같은 시스템 설정을 수정하지 마십시오.
보안 분석 활용 사례
오늘날 디지털 시대에서 비즈니스 연속성은 모든 것을 의미하며, 운영 장애는 고객을 급속히 잃을 수 있습니다. 보안 분석은 조직이 더 민첩하고 대응력을 갖추며, 새롭게 등장하는 위협을 완화하기 위한 강력한 보안 조치를 구현할 수 있도록 합니다.
다음은 조직에서 가장 널리 사용되는 보안 분석 활용 사례입니다:
&1. 예측 분석 및 사용자 엔터티 행동 분석(UEBA)
UEBA는 알려지지 않은 위험, 위협, 시그니처 및 공격 패턴을 탐지하는 기존의 경계를 넘어섭니다. 머신 러닝 모델은 오탐, 이상 징후를 감지하고 위협에 대한 예측 위험 점수를 생성할 수 있습니다.
현대적인 보안 분석 솔루션 모델은 뛰어난 데이터 수집 기능을 포함합니다. 고급 보안 분석 서비스는 사이버 사기 탐지, 상태 기반 세션 추적, 특권 접근 모니터링, 내부자 위협 탐지, IP 보호, 데이터 유출 방어 등을 제공합니다.
2. 신원 분석(IA)
신원 분석은 모든 조직의 핵심 기반 기술로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 보안 분석은 사용자가 클라우드 환경에서 신원의 역할을 이해하도록 돕습니다. 접근 이상치, 고아 계정 또는 휴면 계정을 식별하고 지능형 역할을 정의합니다. 접근 권한 확인 외에도, 아이덴티티 그룹과 접근 권한에 대한 360도 가시성을 제공하며 네트워크 내 정상 및 비정상 행동에 대한 기준선을 설정하는 데 도움을 줍니다. 위험 기반 인증, 위험 계정 탐지, SoD 인텔리전스 등을 통해 보안 분석 내 아이덴티티 분석은 조직 내 사용자를 보호합니다. 또한 클라우드 계정 탈취, 측면 이동, 라이선싱 문제 발생을 방지합니다.
3. 규정 준수 관리
데이터 보호 및 보안과 관련하여 기업은 최신 업계 규범과 표준을 준수해야 합니다. 규제 의무는 다양한 유형이 존재하며 지역에 따라 다를 수 있습니다. 보안 분석은 사전 예방적 조치를 가능하게 하여 규정 준수 관리를 간소화하고 기업이 최신 상태를 유지하도록 합니다. 이는 부실한 규정 준수 관행으로 인해 발생할 수 있는 잠재적 규정 위반, 소송 및 법적 문제를 방지합니다. 대부분의 플랫폼은 멀티 클라우드 규정 준수를 지원하며 PCI-DSS, HIPAA, ISO 27001, SOC 2 등의 표준을 구현합니다.
보안 분석 솔루션은 감사 목적으로 로그 데이터를 저장 및 보관할 수도 있습니다. 또한 규정 준수 위험 평가 점수를 생성하고, 규정 준수 격차가 발견될 경우 수행해야 할 시정 조치를 권장합니다.
결론
점점 정교해지는 위협으로 인해 조직들은 사이버 방어 체계를 강화하고 최고의 보안 분석 솔루션을 도입해야 합니다. 성공적인 방어에는 전사적 가시성, 통합 보안, 위협 인텔리전스 역량이 필수적입니다.
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FAQs
빅데이터 보안 분석은 잠재적 위협을 식별하고 완화하기 위해 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하는 다양한 첨단 도구와 기술을 활용하는 과정입니다. 목표는 기업의 보안 시스템 내 취약점을 파악하고 시정 조치를 취하는 것입니다.
보안 분석 솔루션의 주요 기능은 다음과 같습니다 – 사고 대응 및 조사, 위험 관리, 무단 데이터 접근 방지, 특권 접근 및 권한 관리, 규정 준수 모니터링, 기계 기반 위협 탐지.
사이버 보안 분석은 보안 데이터의 수집, 집계, 세분화, 변환 및 분석을 포함합니다. 이는 중요한 비즈니스 기능을 수행하고 조직을 공격으로부터 보호하는 데 사용되는 통찰력을 추출합니다.
보안 분석은 일반적으로 로그 파일, 네트워크 트래픽, 사용자 행동, 시스템 프로세스 및 위협 인텔리전스를 검토합니다. 숨겨진 위험을 발견하기 위해 엔드포인트, 애플리케이션 또는 클라우드 서비스의 정보도 통합할 수 있습니다. 이러한 데이터 포인트를 상호 연관시켜 보안 분석 도구는 악성 활동, 정책 위반 및 보안 취약점을 실시간으로 식별할 수 있습니다.
보안 분석은 고급 분석 및 위협 인텔리전스를 통합하여 사전 탐지, 이상 추적 및 위험 점수화를 가능하게 함으로써 기존의 SIEM 고급 분석 및 위협 인텔리전스를 통합하여 사전 탐지, 이상 추적 및 위험 점수화를 가능하게 합니다. SIEM이 일반적으로 이벤트 로그를 수집하고 상관관계를 분석하는 반면, 보안 분석은 더 깊이 있는 맥락을 제공하여 정교한 위협을 예측하고 전반적인 침해 위험을 더 효과적으로 줄이기 위한 대응 노력을 안내합니다.
네. 중소기업은 위협 탐지, 정책 오구성 식별, 민감한 데이터를 위협할 수 있는 비정상 활동에 대한 통찰력을 얻음으로써 보안 분석으로부터 상당한 혜택을 얻을 수 있습니다. 내장된 인텔리전스가 적용된 간소화된 솔루션을 구현하면 제한된 인력으로도 신속하게 대응하고, 위험을 줄이며, 큰 간접 비용 없이 규정 준수 기준을 충족할 수 있습니다.
로그인 시도, 루트 접근 시도, 네트워크 트래픽 급증, 파일 무결성 및 애플리케이션 성능 모니터링에 집중하십시오. 성공한 인증과 실패한 인증, 비정상적인 데이터 흐름, 구성 파일 또는 BIOS 설정 변경 사항을 추적하십시오. 의심스러운 패턴에 대한 로그를 정기적으로 검토하고, 다양한 엔드포인트에서 발생하는 경보를 상호 연관 분석하며, 그에 따라 방화벽 또는 접근 제어를 조정하십시오.
