IBM의 2024년 데이터 침해 비용 보고서에 따르면, 2024년 데이터 침해로 인한 평균 연간 손실액은 448만 달러이며, 이는 매년 10%씩 증가하는 추세입니다! 귀하의 민감한 정보는 결코 안전하지 않습니다. 쉽게 잘못된 손에 넘어갈 수 있습니다! 확장 탐지 및 대응 (XDR) 데이터 레이크는 진보적이고 복잡한 사이버 보안 솔루션의 필요성에서 탄생했습니다. 이는 미래의 위협으로부터 데이터를 보호하고 안전하게 지키는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 그 혜택을 최대한 활용하려면 데이터 레이크가 어떻게 작동하는지 알아야 합니다.
이 글에서는 XDR 데이터 레이크가 무엇인지 논의하겠습니다. 가장 중요한 장점과 관련된 모범 사례를 다룰 것입니다. 아래에서 더 빠른 위협 탐지, 대응 시간 달성 방법을 알아보실 수 있습니다.
XDR 데이터 레이크에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.
XDR 데이터 레이크란 무엇인가?
XDR 데이터 레이크 본질적으로 클라우드 환경 내 네트워크 트래픽이나 엔드포인트 등 다양한 환경에서 발생하는 보안 데이터를 중앙 집중화하는 저장소입니다. 이제 상당히 복잡한 랜섬웨어 공격을 처리한다고 가정해 보겠습니다. 수많은 도구들에 걸쳐 드문드문 분산된 로그들로 인해 실시간으로 원인을 추적하기가 거의 불가능한 상황입니다. 이때 XDR 데이터 레이크가 해결책이 됩니다. 모든 정보를 한곳에 모아 신속한 분석과 자동화된 위협 탐지를 가능하게 합니다.
XDR 데이터 레이크는 의심스러운 로그인과 엔드포인트 활동을 실시간으로 상관관계 분석할 수 있습니다. 이를 통해 보안 엔지니어는 위험을 훨씬 빠르게 완화하고 사고 대응을 효율화할 수 있습니다.
XDR 데이터 레이크가 기존 데이터 레이크와 어떻게 다른지 살펴보겠습니다.
XDR 데이터 레이크 vs 기존 데이터 레이크
최근 사이버 위협은 복잡해졌으며, 기존 데이터 레이크는 보안 팀에 가시성을 제공하지 못합니다. 물론 분석되지 않은 원시 데이터가 가득하지만, 맥락 없이 위협을 포착하는 것은 어렵습니다. 이는 오히려 사이버 공격을 조사하면서 무의미해 보이는 끝없는 로그를 검토해야 하는 과정과 같습니다. 이는 압도적이며 많은 시간을 소모합니다.
XDR 데이터 레이크를 통해 엔드포인트, 네트워크, 클라우드에서 데이터를 추출하는 것부터 더 나은 통찰력과 신속한 대응으로 모든 것이 연결되는 것까지 모든 것이 달라집니다. 이는 보안 팀의 작업 방식을 변화시킵니다. 바로 컨텍스트 중심 접근입니다.
XDR 데이터 레이크의 핵심 구성 요소를 더 깊이 살펴보겠습니다.
XDR 데이터 레이크의 핵심 구성 요소
XDR 데이터 레이크는 일반적으로 포괄적인 위협 탐지 능력을 제공합니다. 사이버 공격자들이 조직을 대상으로 새로운 공격 전술을 시도하는 것처럼, 보안 운영 팀도 점점 더 지능화되고 있습니다. 현대적인 XDR 데이터 레이크는 모듈식 보안과 고급 분석을 결합하여, SIEM 및 클라우드 네이티브 환경 보안을 위한 다양한 고급 위협 탐지 기능을 통합합니다.
XDR 데이터 레이크의 핵심 구성 요소는 다음과 같이 설명할 수 있습니다:
- 자동화 엔진: 위협 우선순위 지정, 이벤트 분류 및 완화 조치 수행, 위험 우선순위 지정, 모든 분석 작업 실행.&
- 데이터 수집 및 분석 엔진: 여러 소스의 원시 형식 데이터를 수집하여 변환 및 구조화합니다. 또한 다양한 도구에서 발생하는 보안 이벤트 데이터를 분석합니다. XDR 데이터 레이크는 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 서비스 및 애플리케이션 로그에서 데이터를 수집합니다.
- 데이터 저장: XDR 데이터 레이크는 수집된 데이터를 안전하게 저장하고 확장 가능하게 만듭니다. 이를 위해 NoSQL 데이터베이스, 객체 스토리지 솔루션 및 분산 파일 시스템을 혼합하여 사용합니다.
- 데이터 처리: Apache Flink, Apache Spark 및 유사한 도구와 같은 데이터 처리 프레임워크를 사용합니다. 또한 데이터 처리를 위해 AWS Glue 및 Apache NiFi와 같은 데이터 변환 솔루션을 사용합니다.
- 데이터 보강: 데이터에 컨텍스트를 추가하고 더 나은 데이터 분석을 위해 데이터를 준비합니다. 여기에는 적절한 카테고리 지정 및 정보 계층 추가와 같은 실시간 데이터 카탈로그 작업도 포함됩니다.
XDR 데이터 레이크 사용의 이점
XDR 데이터 레이크는 보안 엔지니어와 개발자들이 흔히 겪는 어려움을 완화하는 데 도움이 되는 다양한 이점을 제공합니다.
1. 향상된 위협 탐지
XDR 데이터 레이크는 다양한 출처의 데이터를 수집하여 기존 솔루션으로는 발견하기 어렵거나 불가능했던 초복잡 위협을 식별할 수 있게 합니다. 예를 들어 랜섬웨어 공격 시 XDR 데이터 레이크는 비정상적인 파일 활동과 의심스러운 로그인 시도를 연관 분석하여 팀에 조기 경보와 귀중한 맥락 정보를 제공할 수 있습니다.
2. 향상된 사고 대응
실시간 데이터 분석과 자동화된 경보 기능을 통해 XDR 데이터 레이크는 대응 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 무단 장치로 인해 경고 알림이 발생하면 보안 팀이 즉시 모든 관련 데이터를 확인할 수 있습니다. 여기에는 IP 주소, 최근 활동 로그 및 기타 관련 세부 정보와 같은 정보가 실시간으로 포함됩니다.
3. 중앙 집중식 데이터 관리
보안 데이터는 종종 사일로에 저장되어 이로 인해 조사 작업이 어려워지고 오류 발생 가능성이 높아집니다. XDR 데이터 레이크는 로그와 이벤트를 한 곳에 중앙 집중화하여 도구 간 전환 필요성을 없애고, 시간을 절약하며 중요한 사실 누락 위험을 낮춥니다.
4. 비용 효율성
기존 보안 솔루션은 여러 도구와 구독이 필요해 비용이 증가할 수 있습니다. XDR 데이터 레이크는 이러한 기능을 통합하여 여러 라이선스의 필요성을 줄이고 장기적으로 비용을 절감합니다.
5. 확장성 및 유연성
XDR 데이터 레이크는 조직의 성장에 따라 확장될 수 있도록 설계되었습니다. 인프라와 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 레이크는 더 큰 데이터 세트를 처리할 수 있으므로 보안 팀이 속도 저하 없이 모니터링 및 분석을 계속할 수 있습니다.
다음으로 효과적인 XDR 데이터 레이크 구축 방법에 대해 논의해 보겠습니다.
XDR 데이터 레이크 구축하기
XDR 데이터 레이크를 구축하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 견고한 기반을 마련하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 계획 및 전략 수립
명확한 목표부터 시작하세요. 예를 들어, 위협 데이터가 분산되어 어려움을 겪고 있는 금융 기관은 엔드포인트, 네트워크 및 클라우드 로그 통합을 우선시해야 합니다. 사고 대응 시간 단축이나 위협 탐지 정확도 향상과 같은 핵심 보안 목표를 정의하세요.
2. 적합한 도구 및 기술 선택
적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 빠르게 성장하는 대기업은 모든 데이터를 처리하기 위해 클라우드 기반 옵션이 필요할 수 있습니다. 무엇을 선택하든 방화벽 및 보안 시스템과 같이 이미 구축된 시스템과 원활하게 연동되어야 합니다.
3. 기존 시스템 통합
통합도 중요합니다. 예를 들어 병원에 이미 SIEM, 방화벽, 엔드포인트 보호 시스템 등을 이미 보유하고 있다면, XDR 데이터 레이크는 이러한 모든 소스의 데이터를 수집하고 연결하여 완전한 시각을 제공할 수 있어야 합니다.
4. 데이터 품질 및 일관성 보장
데이터의 최상급 품질을 보장하십시오. 전자상거래 기업이 방대한 데이터를 처리하는 경우, XDR 데이터 레이크로 유입되는 데이터가 깨끗하고 일관되며 항상 최신 상태인지 확인해야 합니다. 불완전한 데이터는 위협을 놓치게 할 수 있으며, 이는 절대 허용될 수 없는 일입니다.
다음으로, 이 과정에서 마주칠 수 있는 몇 가지 과제와 이를 정면으로 해결하는 방법을 살펴보겠습니다.
XDR 데이터 레이크 과제
XDR 데이터 레이크 운영은 어려울 수 있지만, 올바른 전략으로 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 주요 과제로는 빅데이터 관리, 데이터 보안 및 개인정보 보호, 실시간 처리, 규정 준수 등이 있습니다.
1. 빅데이터 관리
조직이 확장됨에 따라 수많은 엔드포인트에서 쏟아지는 데이터도 함께 증가합니다. 예를 들어, 수천 개의 엔드포인트를 보유한 글로벌 기업은 데이터 과부하를 경험할 수 있습니다. 확장 가능한 클라우드 스토리지와 분산 시스템을 활용하면 속도 저하 없이 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다.
2. 데이터 보안 및 개인정보 보호
데이터 유출 사고와 변화하는 개인정보 보호법, 예를 들어 GDPR 또는 HIPAA와 같은 변화하는 개인정보 보호법은 지속적인 주의를 요구합니다. 예를 들어, 의료 기관은 민감한 데이터를 보호해야 합니다. 암호화, 정기적인 보안 감사, 엄격한 접근 통제는 데이터를 안전하게 보호하고 규정 준수를 유지하는 데 도움이 됩니다.
3. 실시간 처리 달성
특히 위협 대응에 약간의 지연도 위험할 수 있는 금융 분야에서 실시간 위협 탐지를 달성하십시오. XDR 데이터 레이크의 반응성을 유지하려면 자주 사용되는 스트리밍 기술 활용을 정기적으로 최적화하고 자동화 워크플로를 업데이트하여 실시간 효율성을 유지하는 것이 도움이 됩니다.
4. 규정 준수 요구사항 충족
규정 준수 요구사항은 시간이 지남에 따라 변화하며, 이에 적응하지 못하면 큰 비용이 발생할 수 있습니다. 조직은 XDR 데이터 레이크에 규정 준수 모니터링, 업데이트된 보존 정책 및 정기적인 감사 보고서가 포함되도록 해야 합니다.
다음으로 XDR 데이터 레이크의 몇 가지 실제 사용 사례를 살펴보겠습니다.
XDR 데이터 레이크의 활용 사례
XDR 데이터 레이크는 보안 운영을 크게 향상시킬 수 있는 다양한 활용 사례를 제공합니다. 가장 일반적인 몇 가지를 살펴보겠습니다.
#1. 사고 대응
사이버 공격 발생 후 XDR 데이터 레이크는 정보를 신속하게 수집하고 분석하여 대응 시간을 단축합니다.
#2. 위협 헌팅
모든 데이터 소스를 스캔함으로써 보안 팀은 숨겨진 위협이 피해를 입히기 전에 탐지할 수 있습니다.
#3. 규정 준수 보고
XDR 데이터 레이크는 상세 기록을 저장하여 기업이 규제 요건을 충족하기 쉽게 합니다.
#4. 행동 분석
XDR 데이터 레이크는 사용자 행동 패턴을 분석하여 비정상적인 활동을 식별함으로써 내부자 위협이나 무단 접근을 방지합니다.
다음으로 XDR 데이터 레이크를 원활하게 운영하기 위한 모범 사례를 살펴보겠습니다.
XDR 데이터 레이크 최적화를 위한 핵심 모범 사례
XDR 데이터 레이크의 효과성과 신뢰성을 유지하려면 몇 가지 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다.
#1. 정기적인 감사 및 모니터링
보안 유지와 규정 준수를 위해 정기적인 감사 및 모니터링이 중요합니다. 특정 위협을 감시하도록 데이터 레이크를 설정했지만 시간이 지나면서 해당 설정이 구식이 될 수 있습니다. 정기적인 감사를 통해 탐지 규칙이 정확하고 관련성을 유지하도록 하여 중요한 경고를 놓치지 않도록 합니다.
#2. 데이터 소스의 지속적인 업데이트
데이터 소스를 정기적으로 업데이트하는 것도 중요합니다. 조직이 새로운 시스템이나 애플리케이션을 도입할 때, 전체적인 가시성을 확보하기 위해 이를 데이터 레이크에 추가해야 합니다. 예를 들어, 기업이 새로운 클라우드 서비스를 사용하기 시작하면 로그를 통합하여 사각지대를 최소화하는 것이 중요합니다.
#3. 크로스-기능 팀과의 협업
다른 팀과의 협업도 매우 중요합니다. 특정 데이터 요구 사항을 충족시키기 위해 보안 팀은 IT, 데브옵스, 규정 준수 팀과 협력해야 합니다. 예를 들어 데브옵스 팀은 새로운 애플리케이션 출시 관련 인사이트를 공유하여 보안 팀이 탐지 기준을 세밀하게 조정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
#4. 향상된 인사이트를 위한 머신 러닝 활용
더 나은 통찰력을 위해 머신 러닝(ML)을 활용하면 위협 탐지 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. ML 모델은 과거 데이터를 분석하여 비정상적인 패턴을 탐지함으로써 기존 접근법이 놓칠 수 있는 정교한 위협을 더 쉽게 포착할 수 있습니다. 예를 들어, ML은 직원의 일반적인 활동 패턴과 일치하지 않는 행동을 표시함으로써 내부자 위험을 탐지할 수 있습니다.
다음으로, SentinelOne이 XDR 데이터 레이크 이니셔티브를 어떻게 지원할 수 있는지 살펴보겠습니다.
SentinelOne으로 XDR 데이터 레이크 효율성 향상
SentinelOne는 보안 팀이 XDR 데이터 레이크를 관리하고 위협 탐지 능력을 향상시키는 데 도움이 되는 강력한 솔루션을 제공합니다. The Singularity™ 플랫폼는 AI를 활용하여 엔드포인트와 클라우드 환경을 보호하며, 팀에게 모든 자산에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다. 이를 통해 위협에 대응하고 신속하게 대응할 수 있으므로 대규모 환경에서 유용합니다.
Singularity™ XDR는 다양한 위치의 데이터를 결합하여 위협 가시성을 향상시킵니다. 또한 탐지를 자동화하고 원클릭 수정 기능을 제공하므로 대응이 더 빨라지고 공격이 실시간으로 차단됩니다.
Singularity™ Data Lake는 AI와 자동화된 워크플로를 활용하여 분석가가 여러 출처의 데이터를 수집하고 체계화하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 조사 속도가 빨라지고 보안 문제를 더 신속하게 해결할 수 있습니다.
Singularity™ 위협 인텔리전스는 Mandiant의 지원을 받아 새로운 위협에 대한 통찰력을 제공하고 공격자를 추적하는 동시에 다른 도구와 연동하여 대응 시간을 개선합니다.
SentinelOne의 솔루션은 데이터 사일로 및 위협 탐지 실패와 같은 일반적인 문제를 해결하여 개발자와 보안 팀이 사이버 위협에 쉽게 대비할 수 있도록 지원합니다. 따라서 보안 태세를 강화하고자 한다면 SentinelOne이 확실한 선택입니다.
XDR 데이터 레이크로 보안 극대화하기
XDR 데이터 레이크 구축은 조직의 위협 탐지 및 대응 능력을 향상시킬 수 있습니다. 다양한 출처의 데이터를 중앙 집중화하고 실시간 가시성을 제공합니다. 이 접근 방식은 복잡한 위협을 단순화하고 대응 시간을 단축하며 사이버 위험에 대한 보안을 강화합니다. 최상의 결과를 얻으려면 정기적인 업데이트, 다른 팀과의 협력, 머신 러닝 활용과 같은 관행을 따르는 것이 중요합니다.
보안을 한 단계 업그레이드하고 싶다면 SentinelOne의 Singularity 플랫폼을 고려해 보십시오. 강력한 AI와 손쉬운 통합 기능을 갖춘 올인원 솔루션으로, 모든 XDR 데이터 레이크 전략에 탁월한 선택입니다.
FAQs
Cortex XDR은 위협 탐지 및 대응에 사용됩니다. 머신 러닝을 활용해 데이터를 분석하고 공격을 찾아냅니다. 반면 데이터 레이크는 주로 대량의 원시 보안 데이터를 저장해 분석을 기다리는 용도입니다.
모바일 기기 관리(MDM)의 목표는 모바일 기기를 보호하고 관리하는 것입니다. 반면 데이터 레이크는 추가 분석을 위해 모든 기기 데이터를 저장합니다.
사이버 보안에서 데이터 레이크는 다양한 출처의 데이터를 수집하여 위협 탐지를 돕기 위한 통합된 시각을 제공합니다.
XDR 데이터 레이크에는 데이터 수집 도구, 저장소, 분석 도구, 시각화 도구와 같은 중요한 구성 요소가 있습니다.