보안 분석이란 무엇인가요? 이점 및 사용 사례

보안 분석은 조직의 위협 탐지, 관리 및 대응 능력을 평가합니다. 이는 규제 준수 유지, 데이터 손실 방지, 잠재적 위협 침입 예방을 위한 노력을 강화합니다. 고급 보안 분석 솔루션 시장은 확대되고 있으며, 규칙 기반 탐지 방식에서 머신 러닝 및 AI 기반 위협 대응으로의 전환이 이루어지고 있습니다. 이 시장은 2026년까지 254억 달러 규모에 이를 것으로 추정되며, 2021년부터 2026년까지 연평균 성장률(CAGR) 16.2%로 성장할 것으로 예상됩니다. 따라서 조직은 가까운 미래에 최신 솔루션에 투자하고 사이버 보안 역량을 강화하게 될 것입니다.

 이 가이드에서는 보안 분석이 무엇인지 설명합니다. 보안 분석의 의미, 조직을 위한 보안 분석의 주요 이점, 과제, SIEM과의 비교 등을 아래에서 살펴보겠습니다.

보안 분석이란?

보안 분석은 조직의 위협 탐지, 분석, 관리 및 완화 능력을 강화하기 위해 데이터를 수집, 집계 및 분석하는 사이버 보안 접근 방식입니다. 이는 조직 안팎으로 흐르는 대량의 보안 데이터를 능동적으로 해석하는 방법입니다.

보안 분석 솔루션은 일반적으로 조직에서 신속한 위협 헌팅 기능을 제공하고, 인시던트 대응을 가속화하며, 잠재적으로 큰 비용이 드는 데이터 침해를 방지하기 위해 배포됩니다. 또한 실시간 위험 평가를 수행하고 조직의 전반적인 사이버 보안 태세를 강화하는 데에도 사용됩니다.

보안 분석이 중요한 이유는 무엇인가요?

보안 분석은 대량의 보안 데이터를 더 쉽게 수집, 처리 및 변환할 수 있게 해주기 때문에 조직에 중요합니다. 오늘날의 경쟁 환경에서는 여러 소스의 다양한 데이터 세트를 분석하고 데이터 내 상관관계와 이상 징후를 식별하는 것이 매우 중요합니다.

보안 분석을 통해 전문가들은 근본 원인 조사를 수행하고 다양한 공격 패턴을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 또한 포괄적인 보고서를 생성하고 향후 사용을 위해 조사 결과를 저장할 수 있습니다. 공격자는 항상 취약점을 찾아 악용하려고 끊임없이 움직입니다. 보안 분석은 위험의 우선순위를 정하고 공격자의 증가하는 활동 속도에 맞춰 대응함으로써 이러한 움직임을 방해하는 데 도움이 됩니다.

보안 분석은 어떻게 작동하나요?

보안 분석은 인시던트를 조사하고, IT 시스템이 어떻게 침해되었는지 파악하며, 새로운 위협에 대해 더 많이 이해하는 데 필요한 도구와 기능을 제공합니다. 이는 현재 인프라에 대한 심층적인 실시간 가시성을 제공함으로써 조직의 보안 인식을 높입니다.

어떤 기업도 위협이 언제 유입될지 알 수는 없지만, 보안 분석 소프트웨어를 사용하면 조직은 다음 공격을 예측하고 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 이를 통해 사이버 범죄자보다 한발 앞서 나가고, 숨겨진 취약점과 알려진 취약점을 해결하며, 식별된 보안 격차를 해소할 수 있습니다.

IT 팀은 최신 조사 결과를 이해관계자에게 보고해야 한다는 큰 압박을 받고 있습니다. 보안 분석은 위협 패턴을 추적하고 움직임을 모니터링하며, 이상 징후가 탐지되면 즉시 기업 내 모든 사용자에게 경고를 보냅니다.

누가 보안 분석을 사용하나요?

디지털 아키텍처 또는 디지털 존재를 갖춘 거의 모든 현대 조직이 보안 분석을 사용합니다.  보안 운영 센터(SOC)는 분석가, 엔지니어 및 기타 최전선 구성원으로 이루어진 팀으로 구성되며, 이들은 보안 분석을 사용합니다. 기업의 CISO는 민감한 데이터가 적절한 보호를 받을 수 있도록 보안 분석 솔루션을 사용합니다.

보안 분석은 위협이 확대되어 주요 문제가 되고 데이터 침해를 일으키기 전에 탐지할 수 있게 해주기 때문에 기업에 필요합니다. 이는 추가적인 보호 계층을 더하는 예방 조치로서 강력한 사이버 보안을 보장합니다.

보안 분석 도구의 유형 

다음은 알아두어야 할 다양한 유형의 보안 분석 도구입니다.

행위 분석

행위 분석은 사용자, 앱 및 디바이스의 행동 추세와 패턴을 조사합니다. 비정상적인 행동, 이상 징후, 그리고 잠재적인 보안 침해 또는 다가오는 공격을 나타낼 수 있는 모든 증거를 찾으려고 합니다.

외부 위협 인텔리전스

때로는 조직에서 생성한 위협 인텔리전스만으로는 충분하지 않을 수 있으며, 이 경우 보안 포트폴리오의 일부로 외부 위협 인텔리전스를 활용하게 됩니다. 이는 분석 프로세스를 지원할 수 있는 전문 플랫폼입니다.

포렌식 도구

포렌식 도구는 모든 조직에서 증거 수집과 공격자가 조직에 침투하여 방어를 우회하는 방법을 파악하는 데 사용됩니다. 이 도구는 공격의 출처를 추적하고 다양한 보안 취약점과 사이버 위협을 식별할 수 있습니다. 또한 진행 중인 인시던트를 조사하고 시스템 침해를 예방하는 데도 도움이 됩니다.

네트워크 분석 및 가시성 도구

이러한 도구는 네트워크 흐름을 포함한 최종 사용자 및 애플리케이션 트래픽을 분석하는 데 사용됩니다. 네트워크 보안 모니터링 솔루션이라고도 부를 수 있습니다.

보안 정보 및 이벤트 관리 솔루션(SIEM)

보안 정보 및 이벤트 관리 솔루션은 보안 경고의 실시간 분석을 지원합니다. 또한 로그 분석을 수행하고 앱 및 네트워크 디바이스에서 생성되는 데이터를 집계할 수 있습니다. SIEM 솔루션은 실시간 데이터 스트리밍과 모든 소스의 데이터를 수집하여 정제하는 데에도 사용할 수 있습니다.

보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR)

보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응에는 분석 및 위협 대응 전략을 감독하는 보안 전문가 팀이 포함됩니다. 이들은 더 빠른 인시던트 탐지 및 대응 시간을 제공하고 자동화를 결합하여 데이터 컨텍스트를 개선합니다. 또한 자동화된 플레이북을 사용하고 다양한 보안 시스템 대시보드를 단일 통합 인터페이스로 통합합니다. 따라서 모든 워크플로는 확장성 요구를 충족하고 분석가 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.

보안 분석 vs SIEM

매일 수백만 건의 이벤트 및 로그 데이터가 생성되며, 침해 지표(IoC)를 찾는 것은 기업에 큰 과제가 될 수 있습니다. 보안 분석은 인프라 전반에 대한 풀스택 가시성을 제공하고 모바일, 소셜, 정보 및 클라우드 기반 채널을 분석합니다.

SIEM은 경계 기반 및 시그니처 기반 사이버 보안을 다루는 훌륭한 기술입니다. 이는 오늘날의 동적인 위협을 반영합니다. 많은 조직이 SIEM과 보안 분석 중 하나를 선택하며, 일부는 두 가지를 통합된 방식으로 결합합니다.

아래는 보안 분석과 SIEM의 뚜렷한 차이점입니다.

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보안 분석 구성 요소

보안 분석에는 다양한 구성 요소가 있으며 다음과 같습니다.

• 위협 탐지 및 인시던트 대응
• 규정 준수 관리
• 보고서 및 대시보드
• 상관관계 및 보안 이벤트 모니터링
• ID 및 액세스 관리
• 이상 징후 탐지
• 엔드포인트 데이터 보안
• 데이터 수집 및 사용자 행위 분석
• 클라우드 보안 및 위협 인텔리전스
• 향상된 인시던트 조사
• 사이버 포렌식 분석

대부분의 SIEM 솔루션에는 그래프와 차트를 통해 데이터를 직관적으로 시각화하는 라이브 대시보드를 제공하는 보안 분석 구성 요소가 포함되어 있습니다. 보안 팀은 이러한 대시보드를 자동으로 업데이트하고, 경고 및 알림을 수신하며, 데이터 추세와 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 사용자 지정할 수 있습니다. 또한 다양한 형식으로 내보낼 수 있으며, 알려진 침해 지표(IoC)를 기반으로 합니다.

탐지 및 대응을 위한 보안 분석 

보안 분석 도구는 광범위한 분산형 및 다양한 데이터 소스를 처리할 수 있기 때문에 위협을 더 빠르게 탐지하고 대응하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 조직은 컨텍스트를 추가하고 경고를 이상 징후와 연결할 수 있습니다. 적대적 행위를 더 빠르게 인식할 수 있으며, IT 인프라에 대한 향상된 가시성을 제공합니다. 

또한 내부 네트워크 모니터링, 규제 준수에 대한 더 나은 가시성을 확보하고 최신 업계 표준을 보다 효과적으로 준수할 수 있습니다. 여기에는 새로운 정책 변화에 대응하고 PCI DSS, HIPAA 등과 같은 벤치마크를 준수하는 것이 포함됩니다. 또한 보안 팀은 이러한 도구 덕분에 내부자 위협을 더 잘 탐지하고 악의적인 행위자보다 여러 단계 앞서 나갈 수 있습니다. 

이 도구는 승인되지 않은 데이터베이스 요청, 비정상적인 로그인 시간, 비정상적인 데이터 사용을 실시간으로 탐지하고 데이터 탈취의 지표도 찾아낼 수 있습니다. 보안 분석 기술은 특히 대량의 조직 안팎으로 흐르는 트래픽을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 이는 전체 트래픽을 한눈에 볼 수 있는 창 또는 조감도를 제공합니다. 또한 새로운 위협을 탐지하기 위해 다른 클라우드 보안 모니터링 도구와 함께 작동합니다.

보안 분석의 이점

• 보안 분석의 가장 큰 이점 중 하나는 서로 다른 소스에서 들어오는 대량의 보안 데이터를 분석할 수 있다는 점입니다. 이는 보안 이벤트와 경고 사이의 연결고리를 매끄럽게 이어줍니다. 보안 분석은 선제적인 위협 발견, 대응 및 인시던트 위험 관리를 가능하게 합니다.

• 우수한 보안 분석은 공격 표면을 식별하고 줄임으로써 데이터 침해 범위를 제한합니다. 이는 공격자의 관점에서 위협을 분석하고 다음 공격이 어디를 겨냥하는지에 대한 인사이트를 사용자에게 제공합니다. 기업은 공격 빈도를 예측하고 이에 더 잘 대비할 수 있습니다.

• 보안 분석은 엔드포인트 및 사용자 행위 데이터, 네트워크 트래픽, 클라우드 트래픽, 비즈니스 애플리케이션, 비IT 컨텍스트 데이터, 외부 위협 인텔리전스 소스, 타사 보안 데이터, ID 및 액세스 관리 정보 등 광범위한 데이터를 분석할 수 있습니다. 또한 감사 중 규정 준수 증빙을 제공하고 정책 위반으로 이어질 수 있는 숨겨진 문제를 발견하여 조직이 이를 효과적으로 해결할 수 있도록 합니다.

보안 분석의 주요 과제

보안 분석에서 직면하는 주요 과제는 다음과 같습니다.

1. 숙련된 보안 전문가 부족

보안 분석 기술이 발전하고 있음에도 이를 활용할 수 있는 숙련된 보안 전문가가 부족합니다. 오늘날의 디지털 위협 환경에서 위협 헌터의 역할은 필수적이 되었습니다. 네트워크 보안 업계에서 숙련된 데이터 과학자의 부족은 큰 문제입니다.

2. 실행 가능한 인텔리전스 도출

때때로 보안 분석 솔루션은 최선의 보안 권고를 제공하지 못합니다. 많은 서비스가 부족하여 보고를 통해 실행 가능한 인사이트를 제공하지 못합니다. 단순히 빅데이터를 처리하고 분류하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

많은 기업이 대량의 데이터에 압도되고 있으며, 비즈니스 수익 성장과 성과에 도움이 되는 방식으로 이를 분석해야 합니다. 신뢰할 수 있는 보안 분석 솔루션이 없으면 조직은 악의적인 위협에 계속 노출됩니다. 기업이 추가적인 사이버 보안 노력을 어디에 투자해야 하는지 또는 그에 따라 리소스를 어떻게 확장해야 하는지 알 수 있도록 보안 분석 플랫폼은 적절하게 관리되어야 합니다.

보안 분석 구현을 위한 모범 사례

다음은 보안 분석 구현을 위한 몇 가지 모범 사례입니다.

• BIOS 수정 사항을 비밀번호로 보호하십시오. 악의적인 행위자가 부팅 매개변수를 변경하려고 시도할 수 있으므로 부트로더를 비밀번호로 보호하십시오. 자체 암호화 드라이브를 사용하는 모든 섀시에 대해 암호 구문을 설정하십시오. 이렇게 하면 드라이브가 제거되더라도 읽을 수 없습니다.
• 암호 구문을 설정하지 않으면 제거된 드라이브의 데이터는 여전히 읽을 수 있습니다. 그러나 암호 구문 설정 여부와 관계없이 SED를 사용하여 데이터를 암호화할 수 있습니다.
• 보안 분석을 네트워크 공유와 통합할 때는 공급자와 보안 분석 관리 포트 간의 데이터 스트림이 가로채이지 않도록 해야 합니다.
• 외부 리소스 및 계정 자격 증명에 대해 API 키를 사용한 인증을 적용하십시오. API 키와 사용자 자격 증명을 정기적으로 변경하십시오. 외부 서버 및 애플리케이션에는 격리된 서브넷, VLAN, 사용자 액세스 제어와 같은 방법을 사용하십시오.
• 이들 중 하나를 사용하지 않는 경우 포트를 통해 FTP 데이터를 허용할 수 있는 방화벽 규칙을 삭제하거나 모든 인바운드 HTTP 요청을 HTTPS로 리디렉션하십시오.
• SSH를 통한 root 액세스와 root 로그인을 비활성화하십시오. 로그 파일을 정기적으로 검토하여 root 로그인 시도 및 악의적인 활동을 확인하십시오.
• 적절한 기술 문서나 지원이 없는 한 CLI를 통해 CONF 파일과 같은 시스템 설정을 수정하지 마십시오.

보안 분석 사용 사례

오늘날의 디지털 시대에는 비즈니스 연속성이 무엇보다 중요하며, 운영 장애는 고객을 빠르게 잃는 결과로 이어질 수 있습니다. 보안 분석은 조직이 더 민첩하고 대응력이 높아지도록 하며, 새로운 위협을 완화하기 위한 강력한 보안 조치를 구현하도록 도와줍니다.

다음은 조직에서 가장 널리 사용되는 보안 분석 사용 사례입니다.

1. 예측 분석 및 사용자 엔터티 행위 분석(UEBA)

UEBA는 알려지지 않은 위험, 위협, 시그니처 및 공격 패턴을 탐지하는 기존 경계를 넘어섭니다. 머신 러닝 모델은 오탐, 이상 징후를 탐지하고 위협에 대한 예측 위험 점수를 생성할 수 있습니다.

현대의 보안 분석 솔루션 모델에는 뛰어난 데이터 수집 기능이 포함되어 있습니다. 고급 보안 분석 서비스는 사이버 사기 탐지, 상태 기반 세션 추적, 권한 액세스 모니터링, 내부자 위협 탐지, IP 보호, 데이터 유출 방어 등과 같은 기능을 제공합니다.

2. ID 분석(IA)

ID 분석은 빠르게 모든 조직의 핵심 기반이 되고 있습니다. 보안 분석은 사용자가 클라우드 환경에서 ID의 역할을 이해하도록 돕습니다. 이는 액세스 이상치, 고아 계정 또는 휴면 계정을 식별하고 지능형 역할을 정의합니다. 액세스 권한을 확인하는 것 외에도 ID 그룹과 액세스 권한에 대한 360도 가시성을 제공하고, 네트워크에서 정상 및 비정상 행위에 대한 기준선을 수립하는 데 도움을 줍니다. 위험 기반 인증, 위험 계정 탐지, SoD 인텔리전스 등 다양한 기능을 통해 보안 분석 내 ID 분석은 조직의 사용자를 보호합니다. 또한 클라우드 계정 탈취, 측면 이동, 라이선스 문제를 방지합니다.

3. 규정 준수 관리

데이터 보호와 보안 측면에서 기업은 최신 업계 규범과 표준을 준수해야 합니다. 규제 요구 사항에는 여러 유형이 있으며 지역에 따라 다를 수 있습니다. 보안 분석은 선제적 조치를 가능하게 하여 규정 준수 관리를 간소화하고 기업이 최신 상태를 유지하도록 합니다. 또한 부실한 규정 준수 관행으로 인해 발생할 수 있는 잠재적인 규정 위반, 소송 및 법적 문제를 방지합니다. 대부분의 플랫폼은 멀티클라우드 규정 준수를 지원하며 PCI-DSS, HIPAA, ISO 27001, SOC 2 등의 표준을 구현합니다.

보안 분석 솔루션은 감사 목적을 위해 로그 데이터를 저장하고 보관할 수도 있습니다. 이뿐만 아니라 규정 준수 위험 평가 점수를 생성하고 격차가 발생한 경우 수행해야 할 시정 활동도 권고합니다.

SentinelOne이 보안 분석을 지원하는 방법

SentinelOne의 보안 분석은 통합 AI 기반 Singularity™ Platform의 더 넓은 일부입니다. 이는 전체 엔터프라이즈를 위한 머신 속도의 자율 방어를 제공합니다. Singularity™ Data Lake를 통해 클라우드 워크로드, ID, 네트워크 및 타사 보안 도구를 포함한 광범위한 소스에서 보안 데이터를 수집할 수 있습니다. SentinelOne의 경량 에이전트는 배포할 수 있으며, SaaS 앱 및 방화벽을 위해 API 및 클라우드 간 커넥터와 같은 에이전트리스 워크플로도 사용할 수 있습니다.

로그와 이벤트를 수집한 후 데이터를 정규화하고 강화할 수 있습니다. SentinelOne은 구조화된 데이터 형식과 비정형 데이터 형식을 모두 처리할 수 있으며 OCSF와 같은 표준을 사용해 이를 정규화할 수 있습니다. 모든 데이터는 확장 가능한 클라우드 네이티브 데이터 레이크 아키텍처에 저장되며, 성능 저하 없이 대규모 볼륨과 고속 쿼리를 처리할 수 있습니다.

SentinelOne's Singularity™ AI-SIEM solution은 무제한 데이터 보존과 무한한 확장성을 지원합니다. 스토리라인 기술은 서로 다른 소스와 타임라인 전반에 걸쳐 분산된 보안 이벤트를 자동으로 연결하고 전체 공격 체인에 대한 명확한 시각적 스토리라인을 제공합니다. 이를 통해 위협 범위와 근본 원인을 이해하고 분석을 위한 수동 상관관계 작업을 없앨 수 있습니다.

SentinelOne의 Purple AI는 자연어 쿼리를 사용하여 데이터와 상호작용할 수 있는 세계적 수준의 고급 사이버 보안 분석가입니다. 이는 조사를 가속화하고, 경고를 요약하며, 다음 단계를 제안하고, 복잡한 위협 헌팅 작업을 수행할 수 있습니다. SentinelOne's Singularity™ Cloud Security는 내장형 노코드 하이퍼 자동화와 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR) 기능을 제공합니다. 보안 팀은 사용자 지정 워크플로와 플레이북을 생성하고 인시던트 대응을 간소화할 수 있습니다. 또한 AI-Security Posture Management, Container and Kubernetes Security Posture Management, Cloud Workload Protection Platform (CWPP), Cloud Detection Response (CDR), Vulnerability Management 및 기타 보안 기능도 제공합니다.

SentinelOne은 Bandiant의 최전선 인사이트를 포함한 외부 위협 인텔리전스 피드도 제공합니다. 또한 전체 보안 태세를 실시간으로 확인할 수 있는 단일 중앙 콘솔도 제공합니다. 엔드포인트, 클라우드 및 ID 전반에서 직관적인 대시보드와 보고서를 제공하여 인간 분석가가 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. SentinelOne은 과거 데이터를 쿼리하고 공격의 모든 단계를 추적할 수 있는 포렌식 및 조사 도구도 제공합니다. Prompt Security by SentinelOne은 에이전트형 AI 작업을 분석하고 OpenAI, Anthropic, Google과 같은 주요 LLM 제공업체에 대해 모델에 구애받지 않는 보안 범위를 제공할 수 있습니다. 이는 denial of wallet/service 공격, 프롬프트 인젝션, 모델 편향을 탐지 및 방어하고 악의적인 프롬프트가 AI 도구와 서비스를 탈취하지 못하도록 방지할 수 있습니다. Prompt Security를 사용하여 AI 규정 준수를 보장하고, LLM이 사용자에게 유해한 응답을 생성하는 것을 탐지 및 방지할 수 있습니다. 또한 섀도우 AI 사용도 식별하고 제거합니다.

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결론

보안 분석은 잠재적인 사이버 공격 및 위협의 징후를 나타낼 수 있는 패턴과 이상 징후를 탐지하기 위해 고급 도구와 기술을 결합해 사용합니다. 주요 목표는 다음 공격을 방지하고 오랫동안 무시되거나 놓쳐 온 숨겨진 취약점을 해결하는 것입니다. 조직은 중요한 보안 격차를 해소하고 적대자보다 여러 단계 앞서 나갈 수 있습니다. 보안 분석 솔루션을 클라우드 및 사이버 보안 전략의 일부로 통합하는 방법을 알아보려면 지금 SentinelOne 에 문의하십시오.