SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리)이란?

SIEM이란?

SIEM은 클라우드와 IT 시스템 전반의 로그 및 데이터를 수집하고 연관성을 분석하는 보안 체계입니다. 보안 이벤트 관리(SEM)와 보안 정보 관리(SIM)를 결합합니다.

SIEM은 보안 정보 이벤트 관리(Security Information Event Management)의 약어입니다. 위협을 탐지하고 대응하며, 조사를 간소화하고, 상세한 로그 데이터를 제공하며, 규정 준수 업무를 단순화합니다. SIEM은 보안 운영 센터(SOC)의 핵심 구성 요소이며 하드웨어, 소프트웨어 또는 관리형 보안 서비스의 일부로 도입할 수 있습니다.

SIEM의 주요 기능은 무엇인가요?

최신 SIEM은 조직에 다양한 기능을 제공합니다. 우선 데이터 로그를 수집하고 분석합니다. SIEM으로 실시간 알림도 생성할 수 있습니다.

SIEM은 사용자 활동을 모니터링하며, 대시보드를 통해 조직의 시스템을 중앙에서 종합적으로 살펴볼 수 있습니다. 로그 포렌식, 이벤트 간 연관성 파악, 애플리케이션 로그 모니터링에 사용됩니다. 객체 접근 감사와 로그 보존에도 활용할 수 있습니다. SIEM은 로그를 포함해 시스템과 디바이스를 모니터링합니다.

파일 무결성을 모니터링하고 로그 파일에 대한 상세 보고서를 생성합니다.

SIEM의 이점은 로그 처리나 로그 파일 저장을 넘어섭니다. 로그를 검색하고 알림을 생성하며, 알림을 검토해 오탐을 줄일 수도 있습니다.

SIEM의 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 여러 소스에서 데이터를 수집하고 다양한 데이터 유형을 처리합니다.
• 수집한 데이터를 통합하고 위협을 발견·탐지합니다.
• 잠재적인 데이터 침해를 식별하고 로그 분석 결과를 바탕으로 알림을 조사합니다.
• 데이터 간 관계를 파악한 뒤 패턴을 탐지하여 잠재적인 위협을 식별합니다.
• 데이터에서 공격 징후를 확인하고, 이동 경로를 추적하며, 공격 경로를 도식화합니다.
• 이러한 인사이트는 데이터 침해와 향후 사이버 공격을 예방하는 데 활용할 수 있습니다. 체계적인 SIEM 아키텍처에는 SIEM의 이러한 핵심 구성 요소와 기능이 모두 포함됩니다.

SIEM은 어떻게 작동하나요?

보안 사고 이벤트 관리 시스템은 서버, 네트워크 디바이스, 클라우드 앱, 방화벽 등 여러 소스에서 데이터를 수집합니다. 데이터 간 연관성을 파악하고 분석을 통해 생성된 알림이 잠재적인 보안 사고를 나타내면 자동으로 대응합니다. SIEM 보고 기능은 조직의 규정 준수 업무와 포렌식 조사를 간소화합니다.

SIEM은 네트워크 가시성을 높이고 서버 보안을 자동화합니다. API 호출이나 네트워크 프로토콜을 통한 디바이스 직접 연결 등 다양한 방식으로 데이터를 수집합니다. 보안 스토리지 영역의 로그 파일에 직접 접근할 수도 있습니다. 디바이스에 에이전트를 설치하는 방법도 있습니다.

오늘날 조직은 오픈소스와 엔터프라이즈 SIEM 등 다양한 유형을 선택할 수 있습니다. 무료 SIEM은 합리적인 선택이지만 프리미엄 기능이 많이 부족합니다. 따라서 유료 버전이 위협 탐지와 종합적인 사이버 보안에 더 적합합니다. SIEM은 위협 인텔리전스를 수집하고 다양한 공격을 탐지·차단하며, 보안 팀이 위협을 식별하고 우선순위를 정할 수 있도록 규칙을 설정하고 정의합니다.

SIEM에서 AI와 ML의 역할

AI와 ML은 위협 탐지와 대응 자동화를 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 방대한 데이터를 함께 분석해 전반적인 보안 상태를 강화합니다. 패턴을 식별하고 과거 이벤트에서 학습하며 위협을 선제적으로 탐지하고 완화합니다.

주요 역할은 다음과 같습니다:

• 행동 분석: AI와 ML은 평소 패턴에서 벗어난 활동을 포착하고 악성 활동을 표시합니다.
• 이상 징후 탐지: AI와 ML은 기존 시그니처 기반 탐지 방식이 놓치기 쉬운 이상 징후를 포착합니다. 지능형 지속 위협(APT)과 정교한 공격 캠페인도 탐지합니다.
• IR 및 위협 헌팅: AI는 위협과 공격 패턴을 선제적으로 추적하고 침해 지표(IoCs)를 찾아냅니다. 감염된 시스템을 격리하고 악성 트래픽을 차단하며 사고 대응 속도를 높입니다. ML과 AI를 함께 사용하면 오탐을 줄이고 실제 위협에 집중하며, 연속된 이벤트와 조직적인 침입 시도의 징후를 포착할 수 있습니다.
• 보안 오케스트레이션 및 자동화: AI 기반 SIEM은 다른 보안 도구 및 복잡한 워크플로와 연동됩니다. 보안 운영의 효율을 높이고 조직이 더욱 선제적으로 보안에 대응하도록 합니다. AI는 실시간 위협 데이터를 분석하고 SIEM과 연동해 최신 인사이트를 제공합니다. 최신 글로벌 위협 인텔리전스를 생성하는 데도 기여합니다.
• 향상된 가시성과 맥락 파악: AI와 ML은 여러 다양한 소스의 데이터를 분석합니다. 조직의 보안 상태를 종합적으로 보여주고 맥락을 더합니다. AI 기반 SIEM 시스템의 상세 보고서와 대시보드 생성에도 활용됩니다. 사용자는 이를 통해 얻은 인사이트로 주요 보안 동향과 핵심 사고를 파악합니다.

SIEM과 CSPM 비교

SIEM과 CSPM의 주요 차이점은 다음과 같습니다:

• SIEM은 보안 카메라로 건물을 지속적으로 감시하는 탐정과 같습니다. 이상 활동이 발생하면 조직이 신속히 대응하고 이를 차단하도록 합니다. CSPM은 모든 문과 창문이 닫히고 잠겼는지 확인하는 점검표와 같습니다. 외부인의 침입을 예방합니다.
• 보안 사고 이벤트 관리 시스템은 클라우드 환경을 포함한 조직의 전체 IT 환경에서 발생하는 위협을 탐지하고 대응합니다. SIEM 시스템은 다양한 소스의 보안 로그와 이벤트를 다룹니다. 보안 데이터를 수집하고 연관성을 파악해 분석함으로써 잠재적인 위협과 이상 징후를 찾아냅니다.
• 클라우드 보안 태세 관리는 클라우드 환경을 보호하고, 잘못된 구성을 수정하며, 규정 준수 위반에 대응합니다. CSPM은 클라우드와 관련 보안 문제에 더 집중합니다. 클라우드 리소스를 지속적으로 모니터링하고, 클라우드 보안 모범 사례를 적용하며, 잘못된 구성을 표시하고 정책 위반에 대응합니다. 규정 준수 프레임워크와 규제 표준을 적용하는 데도 활용됩니다.
• SIEM은 네트워크, 서버, 앱의 데이터를 분석해 비정상적인 활동과 악성 프로세스의 징후를 탐지합니다. 기업은 SIEM을 통해 공격 이후 무슨 일이 발생했는지 파악하고, 지속되는 문제에 대응해 보안을 유지할 수 있습니다. CSPM은 클라우드 리소스의 상태와 동작, 사용자와의 상호작용에 대한 인사이트를 제공합니다. 또한 자산의 보안을 약화하는 요인과 현재 설정 상태를 보여주고, 필요한 변경과 개선 사항을 알려줍니다(오류와 수정 방법 포함).

SIEM 도입의 이점

조직이 SIEM을 도입하면 다음과 같은 이점을 얻습니다:

• 보안 데이터 통합: 일반적인 조직에는 엔드포인트, 서버, 애플리케이션, 클라우드 환경에서 로그가 쏟아집니다. SIEM은 이 데이터를 통합해 보안 팀이 하나의 관점에서 활동을 모니터링하고 분석하도록 지원합니다. 이러한 전체적인 시야는 중요한 이벤트를 놓칠 위험을 줄입니다.
• 빠르고 효과적인 SecOps: 고급 상관분석 규칙과 분석 기능으로 보안 팀은 위협을 신속하게 식별하고 오탐을 줄입니다. SIEM을 사용하면 진행 중인 공격을 발견하고 신속하게 대응해 확산을 차단하며 잠재적 피해를 완화할 수 있습니다.
• AI 기반 자동화: 최신 SIEM 제품은 머신러닝으로 경보 정확도를 높입니다. SIEM은 정상적인 행동 패턴을 지속적으로 학습해 악의적인 활동을 나타내는 이상 징후를 식별합니다. 분석가는 이를 바탕으로 가장 중요한 경보를 우선 처리합니다.
• 정확한 위협 탐지: SIEM 제품마다 시그니처 기반 탐지, 행동 분석, 위협 인텔리전스 피드 등 다양한 위협 식별 방식을 사용합니다. 각 방식은 서로 다른 위협 벡터를 탐지하므로 하나의 제품으로 여러 방어 계층을 구축할 수 있습니다.
• 간소화된 규정 준수: 대부분의 산업에서는 PCI DSS, NIST, CIS Benchmarks, HIPAA, GDPR 등의 기준을 준수해야 합니다. SIEM 플랫폼은 중앙 집중식 로그 보관, 실시간 이벤트 모니터링, 감사에 바로 사용할 수 있는 보고서를 제공합니다. 이는 규제 요건을 충족하고 감사 과정에서 규정 준수를 입증하는 데 필수적입니다.
• 클라우드 환경의 가시성 향상: 더 많은 애플리케이션이 클라우드로 이동함에 따라 SIEM 제품은 주요 클라우드 서비스 제공업체와의 기본 통합 기능을 제공합니다. 클라우드를 통해 제공되는 이러한 지원으로 퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드 환경의 보안 이벤트를 정확하게 기록, 모니터링, 분석합니다.
• 운영 부담 해소: 과중한 SOC 팀 업무, 분산된 도구, 대량의 경보는 조직의 리소스에 부담을 줍니다. SIEM은 반복 작업을 자동화하고 여러 경보를 통합해 팀의 효율을 높입니다. 위협 헌팅 역량도 강화하며, 조직은 다음 SIEM 모범 사례를 적용해 이러한 이점을 더욱 확대할 수 있습니다.

SIEM 배포 시 직면하는 과제

SIEM 시스템은 조직이 다양한 보안 과제에 대응하는 데 사용하는 다용도 도구입니다. SIEM 제품이 특히 유용한 10가지 주요 활용 사례를 살펴보겠습니다:

1. 침입 탐지 및 방지: SIEM 시스템은 무단 접근과 잠재적인 침입 시도를 탐지하기 위해 네트워크 트래픽과 시스템 활동을 모니터링하고 분석하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 다양한 소스의 데이터를 연관 분석해 공격을 나타내는 의심스러운 패턴이나 행동을 식별합니다. 침입 가능성이 탐지되면 SIEM 시스템은 경고와 자동 대응—악성 트래픽 차단 또는 영향받은 시스템 격리 등—을 실행해 무단 접근을 방지하고 위협을 실시간으로 차단합니다.
2. 악성코드 탐지: 또 다른 중요한 활용 분야는 악성코드 탐지와 대응입니다. SIEM 시스템은 네트워크와 엔드포인트 전반에서 패턴 및 행동 분석을 통해 악성코드를 탐지합니다. 비정상적인 파일 수정, 의심스러운 네트워크 통신 등 감염 징후를 모니터링합니다. 또한 기기 격리나 바이러스 백신 검사 실행과 같은 차단 조치를 시작해 감염 확산을 방지합니다.
3. 내부자 위협 탐지:  SIEM 시스템은 사용자 그룹 내부에서 발생하는 위협을 탐지합니다. 각 사용자의 활동을 모니터링하고 내부자 위협이나 기타 정책 위반을 나타낼 수 있는 패턴을 식별합니다. 데이터 접근 방식이나 로그인 시간의 갑작스러운 변화에서 직원의 악의적이거나 의도치 않은 행동 징후를 발견할 수 있습니다. SIEM 시스템은 경보와 인사이트를 제공해 보안 팀이 피해로 이어질 수 있는 내부자 위협을 조사하고 완화하도록 지원합니다.
4. 규정 준수 모니터링: 거의 모든 기업은 업계 및 규제 준수 기준을 따라야 합니다. 이때 SIEM 시스템은 중요한 역할을 합니다. SIEM 솔루션은 GDPR, HIPAA, PCI-DSS 등의 규제 요건을 준수하는 데 필요한 로그 기록 및 보고 기능을 제공합니다. SIEM으로 보안 이벤트와 활동을 모두 기록하면 감사가 수월해집니다. 또한 기업은 관련 규칙과 기준의 준수 여부를 입증하고, 규정 위반에 따른 과징금 위험을 줄일 수 있습니다.
5. 피싱 공격 탐지: 피싱 은 지속적인 위협으로 남아 있으며, SIEM은 이러한 공격을 탐지하고 차단하는 데 활용되고 있습니다. 이메일 트래픽과 사용자 행동을 핑거프린팅하면 의심스러운 이메일 내용과 비정상적인 링크 패턴 등 피싱의 주요 특징을 SIEM 플랫폼에서 식별할 수 있습니다. 보안 팀은 잠재적인 피싱 캠페인에 대한 경고를 받고, SIEM을 통해 악성 이메일 차단 조치를 시행함으로써 민감한 정보의 유출로 이어질 수 있는 피싱 공격의 성공 위험을 크게 줄일 수 있습니다.
6. 데이터 유출 방지: 민감한 데이터를 보호하려면 무단 데이터 전송을 차단해야 합니다. SIEM 시스템은 잠재적인 데이터 유출 시도를 탐지하고 차단하기 위해 네트워크의 데이터 흐름을 추적해야 합니다. SIEM 플랫폼은 외부로 대량의 데이터를 전송하는 경우처럼 비정상적이거나 승인되지 않은 데이터 이동 패턴과 접근을 분석합니다. 이러한 활동이 확인되면 경보를 발생시키고 적절히 대응하여 데이터 침해와 중요한 정보의 손실을 방지합니다.
7. 계정 탈취 방지: SIEM 시스템은 로그인 활동과 이미 침해된 계정에 대한 접근 기록을 유지해 관련 위협을 줄입니다. 로그인 실패 횟수 급증, 알 수 없는 위치에서의 로그인, 사용자 권한 변경 등의 이상 징후도 발견합니다. 계정 탈취 징후를 식별하면 SIEM 제품은 보안 팀에 침해 가능성을 경고해 시정 조치를 취하도록 합니다.
8. 네트워크 이상 징후 탐지: SIEM 시스템의 주요 기능 중 하나는 네트워크 트래픽에서 비정상적인 패턴을 모니터링하는 것입니다. SIEM 플랫폼은 정상적인 네트워크 행동에서 벗어나는 활동을 감지하고 DDOS부터 네트워크 스캔까지 다양한 위협과 공격을 식별합니다. 이러한 SIEM 도구는 이상 징후의 성격과 범위에 대한 경보 및 인텔리전스를 제공해 보안 팀이 적절히 대응하고 잠재적 위험을 방지하도록 합니다.
9. 로그 관리 및 분석: 로그 관리는 보안 이벤트 파악, 문제 해결, 사고 분석에 중요합니다. SIEM 시스템은 서버, 애플리케이션, 네트워크 기기 등 다양한 소스의 로그를 통합·분석해 조직 전체에 대한 종합적인 시야를 제공합니다. 보안 사고의 가시성을 높이고 근본 원인 분석과 사고 조사 및 대응을 지원합니다. 로그 통합과 분석도 수행합니다.
10. 엔드포인트 보호: SIEM 시스템을 엔드포인트 보안 시스템과 통합하면 엔드포인트를 겨냥한 위협으로부터 더욱 포괄적으로 보호합니다. 엔드포인트 데이터를 다른 네트워크 및 시스템 이벤트 로그와 연관 분석해 위협 탐지와 대응을 강화합니다. 또한 엔드포인트 전반에서 악성코드 감염, 비정상적인 프로세스 행동, 무단 접근 시도를 식별합니다.

산업별 SIEM 활용 사례

다양한 산업에서 널리 활용되는 SIEM 사례를 살펴보겠습니다:

• Bank of Wolcott는 방대한 데이터 처리에 어려움을 겪었습니다. 매일 어떤 데이터가 수정, 변경 또는 삭제되는지 추적할 수 없었습니다. 은행은 파일 서버 전반의 데이터 흐름과 이동을 추적하기 위해 SIEM 제품을 도입했습니다. 이를 통해 자동 경보를 받고 USB, 이메일, 프린터 등 여러 경로에서 발생하는 데이터 유출 시도를 탐지하고 대응할 수 있었습니다.
• SIEM을 효과적으로 활용한 또 다른 사례는 여러 도메인에 걸친 VMware 고객 사례입니다. 이들은 네트워크 내부의 공격을 식별하고 엔드포인트의 가시성을 확보하는 데 어려움을 겪었습니다. SIEM은 엔드포인트를 모니터링해 의심스러운 파일 프로세스, 무단 권한 상승 시도, 비정상적인 네트워크 연결과 같은 이상 활동을 탐지했습니다. 침해된 엔드포인트를 격리하고 실시간으로 모니터링하는 데도 활용되었습니다.
• SIEM은 SolarWinds의 내부자 위협 탐지에 기여했습니다. 외부 위협 인텔리전스 피드에서 데이터를 수집하고 상관 분석 규칙을 적용해 사용자 신원과 접근 정보를 확인했습니다. SIEM 시스템은 UEBA와 함께 사용되어 평소와 다른 사용자 행동을 찾아냈습니다. 여기에는 이례적인 근무 시간이나 낯선 위치에서의 로그인 등이 포함됩니다.
• RCO Engineering은 IT 및 보안 이벤트에 대한 가시성이 제한적이었습니다. SIEM을 사용해 로그 관리를 통합하고 네트워크 보안을 강화했으며 맞춤형 알림을 설정했습니다. SIEM 시스템은 보안 감사와 모니터링에도 활용되어 규정 준수를 강화했습니다.
• 파키스탄의 정부 규제 기관이 새로운 지침을 발표했습니다. 은행들은 SIEM 시스템을 사용해 기존 보안 관리와 위협 탐지 체계를 개선했습니다. SIEM은 여러 소스의 로그를 통합해 모니터링을 중앙화했습니다. 그 결과 일일 보안 사고 건수와 평균 조치 시간이 줄었습니다.

다음 글도 읽어보세요: 주요 SIEM 활용 사례 10가지.

SIEM의 한계

SIEM 사용에는 다음과 같은 한계가 있습니다:

• SIEM 시스템은 통합하기가 지나치게 어려울 수 있습니다. 호환성 문제와 데이터 형식의 불일치가 발생할 수 있으며, 특히 데이터 세부 조정과 맞춤 설정 과정에서 방대한 데이터량을 처리하지 못할 수 있습니다.
• 조직 규모에 따라 SIEM 시스템에 막대한 초기 투자가 필요할 수 있습니다. 유지보수와 업데이트에 드는 지속적인 비용도 증가할 수 있습니다.
• SIEM은 오탐 알림을 생성해 알림 피로도를 높일 수 있습니다. 설치와 설정이 어렵고 많은 리소스가 필요할 수도 있습니다. 기존 SIEM은 보안 자동화가 부족하고 엔드포인트 가시성이 제한적입니다.
• 일부 SIEM은 여러 소스에서 유입되는 데이터를 관리하는 데 어려움을 겪습니다. 데이터를 부정확하게 분석하거나 불완전한 데이터를 제공할 수 있으며, 복잡한 데이터세트에 숨겨진 위협을 놓칠 수도 있습니다.

SIEM 구축 모범 사례

SIEM 구축 시 따라야 할 모범 사례는 다음과 같습니다:

• 조직에 필요한 사항을 파악하세요. SIEM 활용 사례와 목표를 정의하고 구체적인 보안 요구사항에 우선순위를 정하세요. SIEM 시스템이 처리해야 할 데이터의 양과 유형을 평가하세요. 인프라 요구사항을 확인하고 분류한 뒤 확장성과 데이터 증가에 대비해 계획하세요.
• 적합한 SIEM 배포 전략을 선택하세요. 클라우드 기반, 온프레미스, 하이브리드 등 다양한 SIEM 배포 방식이 있습니다. SIEM은 침입 탐지 시스템, 서버, 방화벽, 사용자 활동 로그 등 여러 소스에서 로그를 수집합니다.
• 유입되는 모든 데이터를 정제해 일관성과 신뢰성을 확보하세요. 이는 위협 탐지에 중요하므로 SIEM을 구축할 때는 유입 데이터의 정규화가 필수입니다. 상관 분석 규칙을 만들고 여러 데이터 소스의 관련 이벤트를 연결할 수 있어야 합니다. 이를 통해 SIEM은 복잡한 공격 패턴과 행동을 탐지합니다. 알림도 세부 조정해 불필요한 알림을 줄이고, 실제 위협을 정확히 찾아 오탐을 걸러내야 합니다.
• 가능한 곳에 SIEM 자동화를 적용하고 반복 작업을 자동화하세요. 고도화된 공격 패턴을 탐지할 수 있도록 위협 인텔리전스를 SIEM과 통합하세요. SIEM을 활용해 사고 대응 계획을 정기적으로 테스트하고 효과를 확인하세요. 보안 담당자에게 SIEM 사용법, 다양한 기능, 위협 탐지 기법을 교육하세요. SIEM이 생성한 보고서, 데이터, 감사 결과를 검토해 누락된 사항이 없는지 확인하세요.
• 현재 보안 인프라 및 다른 SOAR 플랫폼과 잘 통합되는 SIEM 제품을 찾으세요. 확장성과 유연성이 높은 클라우드 네이티브 및 AI 기반 SIEM 제품도 검토하세요.

SIEM과 다른 보안 체계의 통합: SOC, SOAR, EDR

SIEM은 SOC, SOAR, EDR 등 다른 보안 체계와 다양한 방식으로 통합됩니다. 각 통합 방식을 살펴보겠습니다:

1. SIEM과 SOC

보안 운영 센터(SOC)는 보안 팀이 사이버 보안 사고를 모니터링, 탐지, 분석하고 대응하는 중앙 집중식 조직입니다. SIEM 제품은 위협 탐지와 대응에 필요한 도구와 데이터를 제공하며 SOC의 핵심 구성 요소가 되는 경우가 많습니다. SIEM 제품이 보안 이벤트 데이터의 집계와 상관 분석에 집중한다면, SOC는 취약점 관리, 위협 인텔리전스, 사고 대응 등 더 폭넓은 기능을 담당합니다.

2. SIEM과 SOAR

보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR) 플랫폼은 여러 보안 도구를 통합하고 일상적인 작업을 자동화해 보안 운영을 간소화하도록 설계되었습니다. SIEM과 SOAR 제품은 모두 보안 운영 효율성 향상을 목표로 하지만 핵심 기능은 다릅니다. SIEM은 이벤트 관리, 상관 분석, 위협 탐지에 집중하는 반면 SOAR는 프로세스 자동화, 보안 오케스트레이션, 사고 대응에 중점을 둡니다. 많은 조직이 SIEM으로 위협을 탐지하고 SOAR 제품으로 해당 위협에 대응합니다. 이를 통해 포괄적이고 효율적인 보안 태세를 구축합니다.

3. SIEM과 EDR

엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 제품은 워크스테이션, 노트북, 서버 등 엔드포인트에서 보안 위협을 모니터링, 탐지하고 대응하는 데 집중합니다. 반면 SIEM 제품은 EDR을 포함한 여러 소스의 이벤트 데이터를 집계하고 분석해 조직의 보안 태세를 더 폭넓게 보여줍니다. EDR 제품은 고도화된 엔드포인트 보호와 위협 헌팅 기능을 제공하는 반면, SIEM 제품은 전체 네트워크의 이벤트 관리, 이벤트 상관 분석, 위협 탐지를 위한 중앙 허브 역할을 합니다. SIEM은 EDR 데이터와 다른 이벤트의 상관관계를 분석해 더 심층적인 조사를 수행합니다.

적합한 SIEM 도구 선택: 구매 가이드

적합한 SIEM 도구를 선택할 때는 고려할 사항이 많습니다. 몇 가지를 살펴보겠습니다:

• PCI-DSS, HIPAA, GDR 및 기타 표준과 같은 규정 준수 요구사항을 평가하세요. SIEM 시스템이 사전 구축된 템플릿과 보고 기능을 제공하는지 확인하세요.
• 우수한 SIEM 제품은 위협 인텔리전스 피드와 통합해 최신 사이버 위협 정보를 제공할 수 있습니다. SIEM은 조직에서 생성되는 데이터의 양과 속도도 고려해야 합니다.
• 사용하는 기기와 자산의 수에 따른 라이선스 옵션을 살펴보세요. SIEM의 고급 분석, 머신러닝 기반 위협 탐지, 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR) 통합 기능도 확인하세요.

업계 최고의 도구가 무엇인지 알아보려면 최신 SIEM 도구 가이드를 확인하세요.

SentinelOne의 AI SIEM | 자율형 SOC를 위한 AI SIEM

SentinelOne의 Singularity™ AI SIEM은 전체 인프라를 보호하는 데 필요한 모든 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 Singularity™ Data Lake를 기반으로 구축되었으며, 업계에서 가장 빠른 AI 기반 워크플로로 구동됩니다. 자율 운영 SOC를 위한 SentinelOne AI SIEM은 기업 전반에 실시간 AI 기반 보호를 제공합니다.

주요 기능은 다음과 같습니다:

• 기업의 클라우드 네이티브 AI SIEM 전환 지원
• 보안 운영을 재구축하고 무제한 확장성과 데이터 보존의 이점 제공
• Hyperautomation으로 보안 워크플로 가속화
• 상당한 비용 절감과 실시간 AI 기반 데이터 보호 제공
• 기존 워크플로를 유지하면서 모든 추가 데이터 수집
• AI 기반 탐지로 실행 가능한 인사이트 확보. 규칙 집합과 쿼리에서 더 효율적인 알고리즘으로 전환
• 특정 벤더에 종속되지 않습니다. 언제든 원하는 대로 사용을 시작하거나 중단하세요.
• 정형 및 비정형 데이터를 모두 수집합니다. OCSF를 기본 지원하며, 모든 출처의 자체 데이터와 타사 데이터를 수집할 수 있습니다. 하루 10GB까지 무료로 제공됩니다.
• SentinelOne을 SOC에 통합해 역량을 강화합니다. 기존 SIEM의 데이터를 필터링하고 보강하며 최적화합니다.
• AI SIEM은 고급 분석과 상세한 보고 기능을 제공합니다. 조직은 보안 태세에 관한 유용한 인사이트를 확보하고, 데이터에 기반한 의사결정으로 방어 체계를 강화합니다. SentinelOne AI SIEM은 Windows, macOS, Linux 등 다양한 플랫폼을 지원합니다. 심층적인 보안 범위를 제공하고 위협에 빠르고 정확하게 대응합니다.

Singularity AI SIEM의 기능은 여기서 끝나지 않습니다. 엔드포인트, 클라우드, 네트워크, ID, 이메일 등을 보호합니다. 데이터를 스트리밍해 위협을 실시간으로 탐지하고 머신 스피드로 보호할 수 있습니다. 업계 유일의 통합 콘솔 환경으로 조사와 탐지에 필요한 가시성을 높이세요. 고유한 보안 요구 사항에 맞춰 워크플로를 구성하세요.

결론

강력한 SIEM 플랫폼을 구축하면 위협을 신속하게 탐지하고, 규정 준수 요구 사항을 충족하며, 다양한 데이터 스트림을 하나의 중앙 집중식 플랫폼에 통합할 수 있습니다. SIEM은 로그 수집에 그치지 않습니다; 이벤트에 맥락을 더해 악성 활동이 비즈니스에 영향을 미치기 전에 파악합니다. 최신 SIEM은 AI로 위협 대응 워크플로를 자동화해 보안 팀의 부담도 줄입니다.

SIEM은 엔드포인트, 클라우드, 네트워크 장치의 정보를 연관 분석해 심층적인 가시성을 제공합니다. 끊임없이 진화하는 사이버 공격에 대응합니다. 디지털 위험이 계속 커지는 가운데, 체계적으로 구축된 SIEM은 조직의 사이버 복원력과 보안을 지탱하는 핵심 기반이 됩니다. 지금 SentinelOne을 사용해 보세요.