클라우드 기반 엔드포인트 보호: 유형 및 이점

이 가이드를 통해 클라우드 기반 엔드포인트 보호의 아키텍처와 핵심 기능, 그리고 현대적 사이버 위협에 대응하는 방식을 이해하세요. 따라야 할 모범 사례와 그 잠재적 한계점을 알아보세요.

노트북, 스마트폰, IoT 기기 등 네트워크 통신을 하는 모든 기기는 사이버 보안 공격에 의해 침해될 위험이 높습니다. 이 문제를 해결하기 위해 기업들은 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 다양한 보안 위협으로부터 기기를 보호하는 클라우드 기반 엔드포인트 보호 솔루션을 사용합니다. 클라우드 기반 엔드포인트 보호는 실시간 위협 탐지, 자동화된 대응, 중앙 집중식 관리를 제공하여 조직이 보안 태세를 강화하기 쉽게 합니다.

확장성이 뛰어나고 유연하며 진화하는 위협에 적응할 수 있습니다. 여러 엔드포인트에 걸친 다중 위협에 대한 보호 기능을 제공하여 조직의 위협 탐지 및 대응 시간을 단축할 뿐만 아니라 보안 팀이 경보를 중앙에서 관리할 수 있도록 지원합니다.

이 블로그 글에서는 클라우드 기반 엔드포인트 보호가 정확히 무엇을 의미하는지, 왜 중요한지, 그리고 기존 솔루션보다 우수한지 알아보겠습니다. 또한 이 기술 구현을 위한 몇 가지 모범 사례도 논의할 것입니다. 본 블로그의 목표는 조직이 클라우드 기반 엔드포인트 보호가 사이버 보안 방어에 어떻게 도움이 될 수 있는지 이해하도록 돕는 것입니다.

전통적인 엔드포인트 보호 대 클라우드 기반 엔드포인트 보호

기업은 전통적인 접근 방식보다는 클라우드 기반 솔루션을 활용하여 방어 전략을 강화하는 데 초점을 전환해야 합니다. 두 가지의 차이점을 살펴보고, 조직이 요구 사항에 따라 더 나은 선택을 할 수 있도록 도와주겠습니다.

두 가지의 주요 차이점

두 가지 보호 방법의 주요 차이점은 데이터 처리 및 정책 생성에 있습니다. 일반적으로 기존의 엔드포인트 보호는 로컬에 설치된 소프트웨어에 의해 제공됩니다. 이러한 방식으로 장치는 데이터를 처리하고 시그니처를 사용하여 가능한 위협과 악성 코드를 탐지합니다. 이 접근 방식에 따르면, 소프트웨어는 처리한 위협을 설치된 소프트웨어가 알고 있는 악성 코드 시그니처 데이터베이스와 비교합니다. 이러한 시그니처에 대한 데이터는 지속적으로 업데이트되며, 추가 시그니처 기반이 정기적으로 설치됩니다.

특정 애플리케이션이 제공하는 클라우드 기반 엔드포인트 보호는 클라우드의 컴퓨팅 능력을 사용하여 구성됩니다. 이 방법은 수천 개의 서버 어레이가 처리된 데이터를 스캔하여 잠재적 위협을 식별하고 대응함을 의미합니다. 이 방식으로 처리된 데이터는 단일 장치의 일부로서 로컬에서뿐만 아니라 특정 애플리케이션과 관련된 모든 서버에서도 활용됩니다. 동시에 이를 통해 장치를 동시에 업데이트합니다. 클라우드 기반 솔루션은 행동 분석, 머신 러닝 기반 보호 등 더 다양한 위협 식별 방법을 제공합니다.

클라우드 기반 솔루션의 장점

기존 방식에 비해 클라우드 기반 엔드포인트 보호에는 몇 가지 장점이 있습니다. 가장 큰 장점은 확장성으로, 조직 네트워크에 연결되는 모든 신규 장치를 수동 개입 없이 보호할 수 있습니다. 많은 클라우드 기반 플랫폼은 원격 모니터링, 사고 대응 자동화, 업데이트 기능 등 다양한 이점을 제공합니다.

클라우드 기반 엔드포인트 보호의 핵심 기능

클라우드 기반 엔드포인트 보호는 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 지능형 보안을 제공하는 매우 진보된 기능을 제공합니다. 그 중 몇 가지 기능을 살펴보겠습니다:

1. 실시간 위협 탐지

클라우드 기반 엔드포인트 보호 솔루션은 엔드포인트 활동과 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하기 때문에 실시간 위협 탐지에 매우 효과적입니다. 이러한 시스템은 강력한 클라우드 처리를 사용하여 여러 소스의 방대한 양의 데이터를 한 번에 분석합니다. 그 결과, 제로데이 및 고급 지속적 위협 (APT)를 포함한 대부분의 잠재적 위협을 인프라에 심각한 피해를 입히기 전에 거의 즉시 탐지할 수 있습니다.

2. 악성코드 방지

클라우드 기반 엔드포인트 솔루션은 악성코드에 대한 다중 계층 방어 기능을 제공합니다. 여기에는 시그니처 기반 탐지 및 휴리스틱 분석과 같은 기존 방법과 함께, 이전에 알려지지 않은 악성코드 위협을 차단할 수 있는 고급 머신 러닝 알고리즘이 결합되어 있습니다. 대부분의 시스템이 클라우드를 기반으로 하기 때문에 새로운 위협이 발견되는 즉시 악성코드 정의 및 데이터 탐지 모델이 자동으로 업데이트됩니다.

3. 행동 기반 분석

행동 기반 분석은 클라우드 기반 엔드포인트 보호 운영에 중요합니다. 이는 엔드포인트에서의 활동을 모니터링하고 알려진 시그니처가 아닌 의심스러운 패턴을 탐지하기 때문입니다.

이를 위해 시스템은 백그라운드에서 작동하며 관찰된 활동을 설정된 기준선과 비교합니다. 결과적으로 발생 즉시 비정상적인 활동을 탐지할 수 있어 제로데이 공격 및 기타 이전에 알려지지 않은 위협, 파일리스 멀웨어, 또는 다른 수단으로는 탐지가 특히 어려운 공격에 대응할 수 있습니다.

4. 머신 러닝 및 AI 통합

클라우드 보호 역량에서 머신 러닝과 인공 지능의 역할이 매우 중요하다는 점을 강조해야 합니다. 수천 명의 사용자로부터 매일 접하는 새로운 데이터로부터 학습하는 이러한 시스템은 최신 공격 경로에 적응하고 아직 위험한 것으로 인식되지 않는 모든 활동을 드러냅니다.

5. 자동화된 대응 및 복구

클라우드 기반 엔드포인트 보호의 또 다른 장점은 자동화된 사고 대응을 통해 위협에 즉각적으로 대응할 수 있다는 점입니다. 이는 모든 엔드포인트에 영향을 미칠 수 있는 위협에 효과적으로 대처합니다.

클라우드 기반 엔드포인트 보호의 작동 방식

조직은 클라우드 기반 엔드포인트 보호가 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다. 이를 통해 자산을 보호하기 위해 기술을 효과적으로 구현할 수 있습니다. 이 기술의 주요 구성 요소와 아키텍처에 대해 살펴보겠습니다.

클라우드 기반 엔드포인트 보호는 분산형 아키텍처를 기반으로 합니다. 엔드포인트에 상주하는 로컬 에이전트와 분석 및 관리 기능을 제공하는 클라우드 기반 서비스의 조합입니다. 이 솔루션은 실시간 보호와 오프라인 기능을 제공할 수 있습니다. 아키텍처는 세 가지 주요 계층으로 구성됩니다:

1. 엔드포인트 계층: 이 계층은 장치에 설치된 경량 에이전트로 구성되며, 활동 모니터링, 데이터 수집 및 보안 정책 시행을 담당합니다.
2. 클라우드 계층: 이 계층은 데이터 처리, 고급 분석 수행 및 정책 관리를 담당합니다.
3. 관리 계층: 이 계층은 관리자가 설정을 구성하고, 보고서를 확인하며, 사고에 대응할 수 있도록 하는 중앙 집중식 콘솔로 구성됩니다.

클라우드 기반 엔드포인트 보호 솔루션의 핵심 구성 요소

클라우드 기반 엔드포인트 보호 솔루션의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. 엔드포인트 에이전트: 장치를 보호하기 위해 시스템 활동을 모니터링하고 위협에 대응하는 데 도움이 되는 소형 소프트웨어 애플리케이션이 장치에 설치됩니다.
2. 클라우드 분석 엔진: 연결된 다양한 엔드포인트에서 데이터를 수집한 후, 이 엔진에서 데이터를 처리하여 패턴이나 이상 징후를 탐지하고 이에 대한 대응 방안을 결정합니다.
3. 위협 인텔리전스 데이터베이스: 이 데이터베이스는 알려진 위협 및 공격 패턴의 기록을 유지하며, 클라우드 분석 엔진과 엔드포인트 에이전트에 이를 지속적으로 알립니다.
4. 정책 관리 시스템: 이 시스템은 모든 엔드포인트에 걸쳐 보안 정책을 중앙에서 관리하는 데 도움을 줍니다.&
6. 보고 및 경고 시스템: 위협이 탐지될 경우, 이 시스템은 보안 이벤트에 대해 적절히 경고하고 보고하는 데 도움을 줍니다.
7. API 통합: 이 구성 요소는 조직 보안을 강화하기 위해 보안 도구 및 시스템과 상호작용하는 데 도움을 줍니다.

데이터 수집 및 분석 프로세스

클라우드 기반 엔드포인트 프로세스를 위한 데이터 수집 및 분석은 다음과 같이 구분할 수 있습니다:

1. 데이터 수집: 엔드포인트 에이전트를 통해 수집된 시스템 데이터에는 파일, 네트워크, 프로세스 및 사용자 추적 데이터가 포함됩니다.
2. 데이터 전송: 시스템 데이터는 클라우드로 전송됩니다. 전송되는 데이터의 양은 네트워크, 보안 상태 및 회사 보안 기준에 따라 결정됩니다.
3. 데이터 집계: 클라우드에서 데이터는 정규화 및 집계 후 분석될 수 있습니다.
4. 고급 분석: 클라우드 솔루션은 머신 러닝 모델을 사용하여 시스템 데이터를 분석하여 알려진 위협과 알려지지 않은 위협을 추적합니다.
5. 위협 인텔리전스 통합: 데이터 분석 결과는 알려진 위협 및 경고 데이터베이스와 비교됩니다.
6. 결정 수립: 분석 결과를 바탕으로 위협 해결 방안을 결정합니다. 예를 들어 위협 시나리오에 따라 엔드포인트 격리 등의 조치가 결정될 수 있습니다.
7. 대응 실행: 결정은 실행으로 전환되며, 이는 로컬 또는 클라우드에서 수행됩니다.

클라우드 기반 엔드포인트 보호가 대응하는 위협 유형

사이버 위협은 날로 증가하고 있습니다. 클라우드 기반 엔드포인트 보호가 조직을 보호하는 몇 가지 위협을 살펴보겠습니다.

1. 악성코드(바이러스, 트로이 목마, 랜섬웨어)

클라우드 기반 엔드포인트 보호는 바이러스, 웜, 트로이 목마, 백도어, 랜섬웨어, 또는 이와 유사한 감염성 소프트웨어를 차단하여 데이터 손실을 방지합니다.

이 보호 시스템은 기기에 존재하는 데이터를 실시간으로 스캔하고, 잠재적 위험으로 분류된 행위의 추가 분석을 수행하며, 기기가 곧 마주칠 수 있는 새로운 유형의 악성코드가 있는지 예측합니다. 실시간 분석을 통해 클라우드 기반 엔드포인트 보호 플랫폼 실행되기 전이나 확산되기 전에 악성코드를 파악하고 대응할 수 있습니다.

2. 피싱 공격

직원 데이터를 접근할 수 있도록 직원을 속이는 전통적인 방법이지만, 현대적인 클라우드 기반 엔드포인트 보호는 피싱 탐지 및 방지를 지원합니다. 이는 여러 URL과 웹사이트 콘텐츠를 실시간으로 스캔하여 피싱 웹사이트에 대한 접근을 차단함으로써 달성할 수 있습니다.

3. 제로데이 공격

클라우드 기반 엔드포인트 보호는 특히 제로데이 공격에 특히 효과적입니다. 이는 패치가 제공되기 전에 해커가 악용하는 새로 발견된 취약점입니다. 사용자 행동 분석과 머신러닝 알고리즘을 통해 공격 패턴에서 비정상적인 점을 탐지하고 알려지지 않은 취약점을 이용하려는 시도를 인식할 수 있습니다.

4. 파일리스 공격

파일리스 공격는 시스템에 파일을 생성하지 않기 때문에, 파일을 검색하는 방식으로 작동하는 기존 보호 시스템으로는 탐지가 어렵습니다. 그러나 파일리스 공격은 시스템 프로세스를 시작하고, 시스템 메모리를 사용하며, 온라인으로 연결되기 때문에 클라우드 기반 엔드포인트 보호는 이러한 활동을 관찰하는 것만으로도 공격을 탐지할 수 있습니다. 이는 파일 시그니처 분석이 아닌 행동 분석 시스템을 적용함으로써 달성할 수 있습니다.

클라우드 기반 엔드포인트 보호의 장점

클라우드 기반 엔드포인트 보호는 조직의 보안을 보호하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 여러 가지 다른 이점도 제공합니다.

1. 향상된 확장성: 비즈니스 수가 증가함에 따라 보호가 필요한 장치의 수도 함께 증가합니다. 따라서 클라우드 기반 시스템은 물리적 변경 없이 수요에 따라 확장될 수 있어야 합니다.
2. 실시간 업데이트: 취약점 발생 가능성을 줄이기 위해 이 기술은 모든 엔드포인트에 동시에 실시간 업데이트를 배포할 수 있습니다.
3. 향상된 위협 인텔리전스: 다양한 엔드포인트의 데이터를 활용하여 인공지능을 통해 새로운 위협을 식별하고 대응할 수 있습니다.
4. 하드웨어 비용 절감: 엔드포인트 보호를 위한 물리적 인프라가 필요하지 않습니다. 따라서 조직의 자본 및 운영 비용을 절감합니다.
5. 고급 분석: 클라우드 기반 엔드포인트 보호 솔루션은 데이터 분석을 위한 강력한 처리 능력을 제공하여 조직이 보안 이벤트 및 동향에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있도록 지원합니다.&
7. 자동화된 백업 및 복구: 클라우드 기반 엔드포인트 보호 솔루션은 공격 성공 또는 장치 장애 발생 시 자동화된 백업 및 복구 기능을 제공합니다.

클라우드 기반 엔드포인트 보호 구현을 위한 모범 사례

클라우드 기반 엔드포인트 보호를 구현하는 것은 조직의 인프라를 보호하기 위한 강력한 조치입니다. 그러나 그 효과는 배포 및 관리 방식에 크게 좌우됩니다. 따라야 할 몇 가지 모범 사례를 살펴보겠습니다.

#1. 적절한 구성

클라우드 기반 엔드포인트 보호를 위해서는 적절한 구성이 중요합니다. 조직은 먼저 보안 상태와 구체적인 요구 사항을 평가해야 합니다. 그런 다음 이러한 요구 사항에 따라 시스템을 구성해야 합니다. 가장 중요한 단계로는 접근 제어 및 사용자 권한 설정, 정책 설정 구성, 필요한 모든 보호 모듈 활성화, 경고 임계값 및 적절한 대응 조치 정의, SIEM 및 기타 보안 시스템 및 도구와의 솔루션 연결 등이 있습니다.&

#2. 정기적인 업데이트 및 유지 관리

클라우드 기반 엔드포인트 보호 시스템은 자동 업데이트되는 경우가 많지만, 최신 상태를 유지하고 정상 작동하도록 관리하는 것이 중요합니다. 모범 사례로는 엔드포인트 에이전트에 대한 정기적인 업데이트 확인 및 적용, 관리 콘솔 및 온프레미스 구성 요소의 업데이트 확인, 보안 정책 및 규칙의 정기적인 검토 및 업데이트, 시스템 상태의 정기적인 점검, 공급업체가 제공하는 일부 기능의 지원 종료(end-of-life) 공지 및 폐기 기능에 대한 인지 등이 있습니다.-of-life에 대한 공지 사항을 인지하는 것입니다.

#3. 사용자 교육 및 인식 제고

조직이 모범 사례를 인지하지 못하면 가장 진보된 시스템조차 공격에 취약합니다. 따라서 조직의 디지털 자산을 보호하기 위한 지식 습득 프로그램을 신중하게 수립해야 합니다. 이 프로그램은 엔드포인트 보호의 중요성, 피싱 및 사회공학적 공격과 같은 가장 흔한 공격 형태에 대한 이해, 안전한 브라우징, 적절한 비밀번호 설정, 다중 인증의 필요성을 전달해야 합니다.

#4. 지속적인 모니터링 및 개선

사이버 보안은 일회성 조치가 아닌 장기적인 과정입니다. 엔드포인트 보호가 지속적으로 강력하게 유지되도록 하기 위해서는 지속적인 활동에 대한 모니터링과 개선이 필요합니다. 모니터링은 위협 탐지 및 대응, 정기적인 취약점 평가 및 침투 테스트 수행, 새로운 위협과 공격 방법에 대한 정보 습득에 도움이 되며, 이는 조직의 보안 강화를 지원합니다.

인공지능(AI)과 머신러닝을 활용하면 클라우드 기반 엔드포인트 보호 기능을 강화할 수 있으며, AI 기반 위협 인텔리전스 신종 위협 식별에 기여합니다.

엔드포인트 보호를 위한 SentinelOne 도입

SentinelOne 은 가장 진보된 AI 기반 클라우드 엔드포인트 보호 플랫폼 중 하나입니다. 이를 도입하면 조직의 보안에 매우 유익하며 보안 수준을 향상시킬 수 있습니다. 이 강력한 솔루션을 효과적으로 구현하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 사항은 다음과 같습니다:

1. 환경 평가: 조직의 현재 IT 인프라와 SentinelOne 도구와의 연관성을 이해하는 것이 중요합니다. 사용 중인 엔드포인트 수, 운영 체제, 기존 보안 도구, 그리고 새로운 도구와의 상호작용 방식을 파악하세요. 이는 소프트웨어 적용 범위를 이해하고 잠재적 문제를 사전에 발견하는 데 도움이 됩니다.
2. 배포 계획 수립: 운영에 차질이 생기지 않도록 구현 계획을 세우십시오. 소규모 그룹으로 시작하여 소프트웨어를 테스트하는 것이 좋습니다. 단일 날짜 배포를 할 것인지, 아니면 시간이 지남에 따라 그룹별로 점진적으로 배포할 것인지 결정하십시오.
3. 네트워크 준비: SentinelOne 모델에 적합한 방화벽 및 프록시 정책이 마련되어 있고 네트워크가 이를 지원하는지 확인하십시오. 엔드포인트에서 SentinelOne 클라우드로의 데이터 전송에 충분한 대역폭이 확보되었는지 확인하십시오.
4. SentinelOne 콘솔 설정: 초기 구성을 설정하십시오. 즉, 사용자 계정 생성, 역할 및 권한 설정, 콘솔 기반 정책 구성 활성화 등을 수행하십시오. 콘솔과 설정에 익숙해지십시오.&
5. SentinelOne 에이전트 배포: 조직은 SentinelOne 에이전트를 다운로드하여 엔드포인트에 배포할 수 있습니다.
6. 정책 및 그룹 구성: 조직은 부서별 또는 기기 유형별로 서로 다른 보안 정책을 적용할 수 있습니다. 이 경우 기기 그룹을 생성하고 적절한 정책을 적용해야 합니다.
7. 기존 도구와의 통합: SentinelOne과 다른 보안 도구(예: SIEM 시스템, 티켓팅 시스템 또는 위협 인텔리전스 플랫폼과 같은 다른 보안 도구 간의 통합을 설정하세요. 이를 통해 보다 일관된 보안 생태계를 구축할 수 있습니다.

결론

현대 사이버 보안 산업에서 가장 핵심적인 기술 중 하나는 클라우드 기반 엔드포인트 보호입니다. 이는 보안 위협에 효과적으로 대응할 수 있게 하기 때문입니다. 행동 분석, 고급 AI, 지속적인 모니터링을 통해 실시간으로 위협을 탐지하는 데 훨씬 더 우수합니다. 클라우드 기반 제공 모델 덕분에 이러한 도구들은 확장성이 뛰어나고 사용자 친화적입니다. 중앙 집중식 관리 및 제어 기능은 기존 솔루션 대비 배포 측면에서도 우위를 점합니다.

동시에 이 솔루션은 기존 기술을 개선하는 데 그치지 않습니다. 멀웨어, 피싱, 제로데이 공격, 파일리스 공격 등 광범위한 위협을 효율적으로 차단합니다. SentinelOne는 구성, 유지보수, 사용자 교육, 지속적인 개선 분야의 모범 사례를 바탕으로 운영되는 도구입니다. 사이버 공격의 빈도와 복잡성이 계속 증가할 것이 분명한 만큼, 신속하고 지능적이며 효과적으로 구현된 엔드포인트 보호는 무시할 수 없는 보안 구성 요소임이 명백합니다.

FAQs

클라우드 기반 EPP란 무엇인가요?

기업 네트워크에 연결된 장치 또는 엔드포인트를 보호하기 위해 조직은 클라우드 기반 엔드포인트 보호 플랫폼(EPP)이라는 보안 솔루션을 활용할 수 있습니다. 이 솔루션은 인공지능과 머신 러닝을 통합하여 실시간 위협 탐지, 예방 및 사고 대응을 자동으로 수행합니다.

클라우드 기반 엔드포인트 보호의 장점

확장성은 클라우드 기반 엔드포인트 보호의 가장 뚜렷한 장점입니다. 클라우드 기반 플랫폼을 사용하면 10대에서 100,000대에 이르는 장치를 훨씬 간단하게 관리할 수 있습니다. 최신 인텔리전스 데이터베이스를 사용하여 점점 더 많아지는 위협을 탐지하고, 하드웨어 비용을 절감하며, 클라우드에서 실행되는 고급 분석 도구를 사용할 수 있습니다.

엔드포인트 보호에 가장 적합한 도구는 무엇이며 그 이유는 무엇인가요?

어떤 도구의 기능을 가장 효과적으로 활용하는지는 조직의 사용 목적과 요구 사항에 완전히 달려 있습니다. SentinelOne는 클라우드 기반 엔드포인트 보호 솔루션 중 가장 널리 사용되는 도구 중 하나입니다. 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술을 활용하여 지능형 위협 탐지 및 자동화된 사고 대응 처리를 수행합니다.