예측 위협 인텔리전스는 공격이 발생하기 전에 이를 예측하는 데 중점을 둔 사이버 보안 접근 방식입니다.
기존의 위협 인텔리전스는 일반적으로 악성 파일, IP 주소 또는 시그니처와 같은 알려진 침해 지표(IOC)에 대응합니다. 이 방법은 유용하지만, 공격이 이미 시작된 후에 방어자가 뒤따라 대응하게 되는 경우가 많습니다.
반면, 예측 위협 인텔리전스는 AI와 행위 분석을 활용하여 잠재적 위협이 형성되고 있음을 나타내는 패턴, 트렌드, 신호를 연구합니다. 이러한 조기 경고 신호를 식별함으로써 보안 팀은 사전에 준비하고, 위험을 줄이며, 피해가 발생하기 전에 공격을 차단할 수 있습니다.
이러한 대응적 방어에서 사전 예방적 방어로의 전환은 조직에 더 강력하고 예측적인 보안 태세를 제공합니다.
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예측 위협 인텔리전스 vs 기존 위협 인텔리전스
기존 위협 인텔리전스와 예측 위협 인텔리전스의 주요 차이점은 각 접근 방식이 위험을 관리하고 해석하는 방식에 있습니다.
기존 모델은 대응적으로, 이미 관찰된 알려진 위협을 식별하는 데 중점을 둡니다. 예측 모델은 사전 예방적으로, 데이터 분석과 AI를 활용해 새로운 공격이 발생하기 전에 이를 예측합니다.
다음은 두 접근 방식 간의 주요 차이점에 대한 심층 비교입니다:
데이터 소스 및 초점
기존 위협 인텔리전스는 악성 IP 주소, 파일 해시, 도메인 등 침해 지표(IOC)를 중심으로 구축됩니다. 이러한 지표는 유용하지만, 공격자가 이미 계획의 일부를 실행한 후에야 활용됩니다. 이는 방어자가 피해가 시작된 후에 대응하게 됨을 의미합니다.
예측 위협 인텔리전스는 공격 지표(IOA), 행위 패턴, 이상 징후로 초점을 전환합니다. 알려진 지표를 기다리는 대신, 예측 시스템은 공격자의 행위를 연구하고, 위협이 형성되고 있음을 시사하는 비정상적인 활동을 탐지합니다. 이를 통해 조직은 알려진 IOC가 없어도 더 일찍 공격을 탐지하고 차단할 수 있습니다.
AI 및 분석의 활용
기존 시스템은 수동 상관관계 및 인간 분석에 의존합니다.
예측 위협 인텔리전스는 머신러닝과 행위 분석을 적용하여 방대한 데이터 스트림을 처리하고, 패턴을 인식하며, 공격자의 의도를 예측하고, 지속적인 인간 개입 없이 새로운 공격 방법에 적응합니다.
대응 방식
기존 인텔리전스는 침해가 이미 발생한 후에 작동합니다. 침해 원인 식별과 영향을 받은 시스템 복구에 중점을 둡니다.
예측 인텔리전스는 공격 라이프사이클 초기에 대응 단계를 앞당깁니다. 공격 준비 신호를 인식하여 자산을 격리하고 의심스러운 활동을 피해 발생 전에 차단할 수 있도록 지원합니다.
신규 위협에 대한 적응성
기존 모델은 과거 데이터에 의존하기 때문에 제로데이 위협이나 진화하는 공격 기법을 놓칠 수 있습니다.
예측 모델은 지속적으로 학습하여 현대의 빠르게 변화하는 위협 환경에 더 적합합니다.
아래 표는 예측 위협 인텔리전스와 기존 위협 인텔리전스 간의 주요 차이점을 요약합니다.
| 측면 | 기존 위협 인텔리전스 | 예측 위협 인텔리전스 |
| 핵심 접근 방식 | 대응적; 위협 발생 후 식별 및 대응에 중점. | 사전 예방적; 공격 발생 전에 예측 및 방지. |
| 주요 초점 / 데이터 소스 | 악성 IP, 해시, 도메인 등 침해 지표(IOC)에 의존. 위협이 관찰된 후 사용. | 공격 지표(IOA), 행위 패턴, 이상 징후를 활용해 위협이 형성되는 과정에서 탐지. |
| AI 및 분석 활용 | 주로 수동 상관관계 및 인간 주도 분석. | 머신러닝과 행위 분석을 통해 대용량 데이터 스트림을 처리, 패턴 탐지 및 자동 적응. |
| 대응 방식 | 침해 발생 후 활성화, 격리, 복구, 침해 원인 식별에 중점. | 공격 주기 초기에 대응을 앞당겨 피해 발생 전 예방 조치 가능. |
| 신규 위협 적응성 | 알려진 데이터와 과거 지표에 의존해 제로데이 또는 진화하는 위협 식별이 느림. | 지속적으로 학습 및 적응하여 새로운 공격자 행위와 신흥 위협 패턴에 높은 적응성. |
| 결과 | 사후 대응 방어로 사고 이후 피해 감소. | 예측적 방어로 사고 가능성 감소 및 조사 시간 단축. |
예측 위협 인텔리전스의 작동 방식
예측 위협 인텔리전스는 텔레메트리, 행위 분석, 머신러닝을 결합하여 아직 완전히 전개되지 않은 위협을 탐지합니다.
보안 시스템은 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 환경에서 텔레메트리 데이터를 수집한 후, AI 모델을 사용해 사용자, 애플리케이션, 프로세스의 장기적인 행위를 분석합니다. 현재 활동을 학습된 기준선과 비교함으로써, 이러한 모델은 진행 중인 공격을 시사하는 비정상적이거나 의심스러운 패턴을 강조할 수 있습니다.
위협 행위자는 MITRE ATT&CK와 같은 보고서에서 관찰된 패턴을 기반으로 본격적인 침입 전에 미묘한 행위 신호를 남기는 경우가 많습니다.
예를 들어, 여러 계정에서 반복적으로 로그인 실패가 발생하면 크리덴셜 스터핑 공격을 시사할 수 있습니다. 엔드포인트에서 갑작스러운 아웃바운드 트래픽 급증은 데이터 유출을 의미할 수 있습니다. 신호가 개별적으로는 무해해 보일 수 있지만, AI는 이를 연결해 더 큰 그림을 드러낼 수 있습니다.
자동화된 위협 상관관계는 서로 다른 시스템과 환경에서 관련 이벤트를 연결하는 데 핵심 역할을 합니다:
- 상황 분석은 탐지된 행위가 공격자들이 일반적으로 사용하는 전술과 일치하는지 여부를 보여줌으로써 의미를 부여합니다.
- 예측 점수화는 이러한 결과를 실제 침해로 이어질 가능성에 따라 순위를 매깁니다.
이러한 단계가 결합되어 보안 팀이 가장 긴급한 위험에 집중하고, 공격자가 목표에 도달하기 전에 조치할 수 있도록 합니다.
예측 위협 인텔리전스의 핵심 구성 요소
예측 위협 인텔리전스는 신흥 위협을 식별, 분석, 완화하기 위해 함께 작동하는 여러 핵심 요소에 의존합니다.
데이터 집계 플랫폼
데이터 집계 플랫폼은 엔드포인트, 네트워크 트래픽, 클라우드 로그, 외부 위협 피드 등 다양한 소스에서 정보를 수집하고 중앙 집중화합니다.
구조화된 데이터와 비구조화 데이터를 결합함으로써 조직의 디지털 환경에 대한 포괄적인 시야를 제공합니다. 이 통합 데이터셋은 이상 징후 및 의심스러운 활동 탐지의 기반이 됩니다.
빅데이터 분석 엔진
분석 엔진은 대용량 데이터를 실시간으로 처리하여 패턴, 상관관계, 트렌드를 식별합니다. 엔드포인트, 서버, 클라우드 서비스 전반의 이벤트를 분석해 위협을 시사하는 비정상 행위를 탐지합니다. 이러한 엔진은 심각도와 빈도에 따라 경보의 우선순위를 지정하는 데 도움을 줍니다.
머신러닝 및 AI 모델
머신러닝 및 AI 모델은 행위 패턴, 공격 기법, 과거 트렌드를 분석하여 잠재적 위협을 예측합니다. 지속적으로 새로운 전술, 기법, 절차에 적응하며, 지속적인 인간 개입 없이도 동작합니다. AI 모델은 사용자 행동, 시스템 이벤트, 네트워크 트래픽의 미묘한 이상을 탐지하여 신흥 공격에 대한 조기 경고를 제공합니다.
취약점 관리 통합
예측 위협 인텔리전스를 취약점 관리 시스템과 통합하면 어떤 취약점이 실제로 공격받을 가능성이 높은지 식별할 수 있습니다. 이 통합은 위험 노출도와 악용 가능성에 따라 패치 및 복구 우선순위를 지정합니다. 보안 팀이 가장 영향이 큰 문제에 먼저 집중할 수 있도록 지원합니다.
사고 대응 통합
예측 인텔리전스는 사고 대응 도구와 긴밀하게 연동되어 격리 및 복구를 가속화합니다. 잠재적 위협이 탐지되면 자동화된 플레이북, 경보, 워크플로우가 보안 팀의 신속한 조치를 안내합니다. 이를 통해 체류 시간을 줄이고 피해를 제한할 수 있습니다.
보안 플랫폼과의 통합
예측 위협 인텔리전스를 EDR, XDR, SIEM, 클라우드 보안 플랫폼과 연결하면 조직은 인사이트를 실시간으로 운영에 적용할 수 있습니다. 엔드포인트와 네트워크 전반의 가시성을 통합함으로써 팀은 공격에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.
예측 위협 인텔리전스의 이점
과거 데이터에 의존하는 기존 시스템과 달리, 예측 위협 인텔리전스는 조직이 진화하는 사이버 위험과 공격을 탐지하고 대응하는 방식을 개선합니다. 아래는 보안 운영 및 위험 관리 전반에 걸쳐 제공되는 주요 이점입니다.
- 사전 예방적 위협 탐지: 행위 패턴과 상황 신호를 분석하여 예측 모델은 공격이 확산되기 전 악의적 의도의 초기 징후를 식별합니다. 이를 통해 방어자는 사전에 조치하여 침해를 예방할 수 있습니다.
- 더 빠른 대응 시간: 자동화된 탐지와 우선순위가 지정된 경보를 통해 대응 팀은 검증된 고위험 활동에 집중할 수 있습니다. 이는 격리 속도를 높이고 체류 시간을 줄이며, 사고 조사 주기를 단축합니다. 예측 위협 인텔리전스를 도입한 조직은 성공적인 침해 감소와 더 빠른 사고 대응 시간을 보고합니다.
- 경보 피로 감소: AI 기반 분석은 관련 없는 데이터를 필터링하고 오탐을 줄입니다. 보안 분석가는 확인된 위협에 더 많은 시간을 할애할 수 있어 운영 집중도와 정확성이 향상됩니다. 이러한 효율성 증가는 분석가 번아웃을 방지하고 자원이 적절히 할당되도록 합니다.
- 복잡한 환경에서의 보호: 예측 위협 인텔리전스는 엔드포인트, 네트워크, 아이덴티티 시스템, 클라우드 워크로드의 인사이트를 연결합니다. 이 통합된 시야는 교차 환경 공격과 수평 이동을 탐지하는 데 도움이 됩니다. 다양한 인프라 전반의 데이터를 상관관계 분석함으로써 조직은 복잡한 환경에서도 강력한 보안 태세를 유지할 수 있습니다.
- 신규 위협에 대한 적응 방어: 예측 모델은 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하므로, 수동 업데이트 없이도 신흥 전술, 기법, 절차(TTP)에 적응합니다. 이러한 적응성은 제로데이 익스플로잇과 지능형 지속 위협(APT)에 효과적입니다. 이러한 적응형 방어를 활용하면 조직은 진화하는 위협에 앞서 나갈 수 있습니다.
- 위험 우선순위 지정 개선: 예측 분석은 보안 팀이 어떤 취약점이나 행위가 가장 높은 위험을 초래하는지 평가하는 데 도움을 줍니다. 이는 더 나은 의사결정과 보안 자원의 효율적 사용을 지원합니다. 고위험 위협에 집중함으로써 조직은 자원을 더 잘 할당하고 전체 위험 노출을 줄일 수 있습니다.
- 협업 및 상황 인식 강화: 예측 인사이트를 EDR, XDR, SIEM 플랫폼에 통합하면 팀이 공유된 운영 상황을 가질 수 있습니다. 부서 간 조정이 개선되어 사고 시 의사결정 속도가 빨라집니다.
예측 위협 인텔리전스 도입 시 과제
아래는 예측 위협 인텔리전스 도입 시 조직이 흔히 직면하는 주요 과제와 이를 해결하는 실질적인 방법입니다.
데이터 통합
예측 시스템은 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 서비스, 아이덴티티 시스템, 외부 피드의 텔레메트리가 필요합니다. 데이터가 별도의 사일로나 호환되지 않는 형식에 존재하면 상관관계 분석과 신속한 분석이 어려워져 탐지 범위가 줄고 대응이 느려집니다.
조직은 수집 형식을 표준화하고 정규화 파이프라인을 구축하여 모델이 일관된 단일 데이터셋으로 작동할 수 있도록 해결합니다.
모델 정확도
AI 모델은 정상 행위와 악의적 행위를 올바르게 구분하기 위해 다양하고 대표성 있는 학습 데이터가 필요합니다. 데이터셋이 편향되거나 너무 좁으면 탐지 누락 또는 오탐이 발생해 시스템 신뢰도가 저하됩니다.
정기적 재학습, 정상 및 악성 패턴 모두 포함, 독립적 검증이 모델 성능 개선의 실질적 단계입니다.
빠르게 진화하는 위협
공격자는 기존 방어를 우회하는 새로운 기법을 빠르게 개발합니다. 예측 시스템은 실시간으로 진화해야 관련성을 유지할 수 있습니다.
이를 위해서는 최신 글로벌 위협 피드를 활용한 지속적 학습과 재학습이 필요합니다. 인텔리전스 공유 커뮤니티와의 협력은 예측 모델이 신흥 위험에 맞춰 정렬되도록 외부 인사이트를 제공합니다.
복잡한 환경에서의 확장성
예측 인텔리전스를 온프레미스, 멀티클라우드, 컨테이너, 원격 엔드포인트까지 확장하면 성능 및 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 각 환경은 서로 다른 유형과 양의 텔레메트리를 생성하여 중앙 처리 복잡성을 높이고 블라인드 스팟을 만들 수 있습니다.
컨테이너화된 AI 모델이나 연합 학습을 사용하는 아키텍처는 중앙 서비스를 과부하시키지 않고도 커버리지를 확장할 수 있습니다.
조직 준비도
예측 인텔리전스 도입에는 SOC, IT, DevOps, 위험 관리 등 여러 팀 간의 새로운 역량과 협업이 필요합니다. 많은 보안 팀이 AI 활용 경험이나 지속적으로 업데이트되는 모델과의 협업 경험이 부족해 도입이 느려지고 경보 오해 가능성이 높아집니다.
목표별 교육, 테이블탑 연습, 조치 및 에스컬레이션 경로를 정의한 명확한 플레이북이 예측 결과를 효과적으로 활용하는 데 도움이 됩니다. 또한, 팀 간에 텔레메트리와 사고 맥락을 공유하는 문화를 구축하면 의사결정 주기가 단축되고 자동화된 권고에 대한 신뢰도가 높아집니다.
데이터 과부하
예측 플랫폼은 방대한 텔레메트리 스트림을 수집하므로, 필터링 및 보강이 없으면 분석가가 과부하될 수 있습니다. 원시 로그와 중복 경보는 의미 있는 신호를 숨겨 실제 위협 탐지를 어렵게 만듭니다.
스마트 필터링, 보강 파이프라인, 맥락이 풍부한 경보를 표면화하는 대시보드를 구현하면 노이즈를 줄이고 조사자 분류 속도를 높일 수 있습니다.
예측 위협 인텔리전스 도입을 위한 모범 사례
예측 위협 인텔리전스를 성공적으로 도입하려면 전략적 계획과 지속적 적응이 필요합니다. 아래는 예측 위협 인텔리전스 시스템의 효과를 높이기 위한 필수 모범 사례입니다.
다양하고 고품질의 데이터 수집
예측 위협 인텔리전스 시스템은 포괄적인 데이터 소스에 의존합니다. 따라서 조직은 네트워크 로그, 엔드포인트 텔레메트리 등 내부 소스와 위협 인텔리전스 피드, 오픈소스 인텔리전스(OSINT), 업계별 위협 보고서 등 외부 소스를 모두 수집해야 합니다.
다양한 데이터 소스 통합은 시스템의 광범위한 위협 탐지 능력을 높이고, 중요한 지표 누락 가능성을 줄입니다.
AI 모델 구성 및 업데이트
AI 및 머신러닝 모델은 예측 위협 인텔리전스의 핵심입니다. 효율성을 유지하려면 조직은 새로운 데이터로 정기적으로 업데이트하고, 진화하는 위협 환경에 맞춰 재학습해야 합니다.
이 과정에는 알고리즘 미세 조정, 보안 분석가의 피드백 반영, 모델이 최신 위협 인텔리전스와 정렬되어 있는지 확인하는 작업이 포함됩니다.
위험 맥락 기반 경보 우선순위 지정
예측 위협 인텔리전스 시스템이 생성하는 모든 경보가 동일하게 중요한 것은 아닙니다. 대응 최적화를 위해 조직은 자산 중요도, 악용 가능성 등 요소를 기반으로 경보 우선순위를 지정하는 메커니즘을 구현해야 합니다. 이를 통해 보안 팀은 가장 시급한 위협에 집중할 수 있습니다.
경보 우선순위 지정 기준을 검토 및 개선하는 것이 중요하며, 위협이 진화하고 비즈니스 우선순위가 변경될 수 있습니다. 또한, 자동화된 워크플로우를 통합해 고위험 경보는 즉시 조치로 에스컬레이션하고, 저위험 사고는 모니터링 큐로 라우팅할 수 있습니다.
팀 간 협업 유지
예측 위협 인텔리전스는 조직 내 다양한 팀 간의 협업이 필요합니다. 빈번한 커뮤니케이션과 정보 공유는 위협 인텔리전스가 실행 가능하고 조직의 우선순위와 일치하도록 보장합니다.
위협 인텔리전스 공유를 위한 중앙 플랫폼 구축과 공동 훈련을 실시하면 협업 환경을 조성하고 조직의 사전 대응 능력을 높일 수 있습니다.
사이버 보안에서 예측 위협 인텔리전스의 활용 사례
예측 위협 인텔리전스는 다양한 사이버 보안 시나리오에서 실질적으로 활용됩니다. 주요 활용 사례와 각 사례가 사전 예방적 방어 전략에 어떻게 기여하는지 아래와 같습니다:
내부자 위협 탐지
예측 위협 인텔리전스는 행위 패턴, 접근 로그, 커뮤니케이션 활동을 분석하여 잠재적 내부자 위협을 식별할 수 있습니다. 머신러닝 모델은 비정상적인 로그인 시간, 무단 데이터 전송 등 정상 사용자 행위에서 벗어난 행동을 탐지합니다. 이를 통해 악의적이거나 부주의한 행동이 피해를 일으키기 전에 조기 탐지가 가능합니다.
시간이 지남에 따라 예측 모델은 과거 사고와 오탐에서 학습하여 정확도를 높입니다. 이를 통해 조직은 정상 활동의 신뢰할 수 있는 프로필을 구축하고, 비정상 행동 발생 시 더 빠르게 대응하여 내부 데이터 유출이나 사보타주 위험을 줄일 수 있습니다.
랜섬웨어 예방
예측 위협 인텔리전스는 의심스러운 파일 암호화 행위나 시스템 간 수평 이동 등 랜섬웨어 활동의 초기 징후를 식별하는 데 도움을 줍니다. 위협 행위자의 전술과 캠페인 트렌드를 분석함으로써 조직은 랜섬웨어 감염을 실행 전에 예측하고 차단할 수 있습니다.
클라우드 워크로드 모니터링
기업이 클라우드 서비스를 확장함에 따라, 예측 인텔리전스는 멀티클라우드 및 하이브리드 환경 전반의 워크로드 모니터링에 필수적입니다. 무단 접근 시도, 권한 상승, 리전 간 데이터 이동 등 이상 징후를 탐지합니다.
사전 예방적 위협 헌팅
예측 위협 인텔리전스는 침해 지표(IOC)를 표면화하고 이를 공격자 행위와 매핑함으로써 지속적이고 사전 예방적인 위협 헌팅을 지원합니다. 분석가는 침해 후 경보에 대응하는 대신, 고가치 단서에 집중할 수 있습니다.
이 접근 방식은 탐지 정확도를 높이고, 보안 팀이 기존 시그니처 기반 도구로는 놓칠 수 있는 숨겨진 위협을 발견할 수 있게 합니다. 시간이 지남에 따라 조직의 회복력을 높이고, 탐지-조사-대응 간격을 단축합니다.
취약점 관리 및 우선순위 지정
예측 모델은 취약점을 심각도 점수뿐 아니라 악용 가능성, 자산 중요도, 노출 수준까지 평가합니다. 이를 통해 보안 팀은 정적 순위가 아닌 실제 위협 가능성에 따라 패치 우선순위를 지정할 수 있습니다.
예측 위협 인텔리전스를 취약점 관리 도구와 통합하면 패치 적체를 줄이고, 실제로 악용될 가능성이 높은 문제에 복구를 집중할 수 있습니다. 이러한 위험 기반 접근 방식은 방어력을 강화하고 복구 프로그램의 효율성을 높입니다.
SentinelOne이 제공하는 예측 위협 인텔리전스
Singularity™ Threat Intelligence는 조직의 위협 환경에 대한 더 깊은 이해를 제공합니다. 신흥 위협을 모니터링하고, 환경 내 적을 식별하여 위험을 사전에 줄일 수 있습니다. SentinelOne의 실행 가능한 인텔리전스를 활용해 조직을 위협 행위자로부터 보호할 수 있습니다. 보안 팀이 고우선순위 사고에 집중하고, 실시간으로 잠재적 영향을 최소화할 수 있도록 지원합니다. 인텔리전스 기반 위협 헌팅 기능으로 사이버 위협보다 한 발 앞서 나가십시오.
SentinelOne은 사고를 특정 위협 행위자, 악성코드, 조직을 겨냥한 활성 캠페인에 귀속시켜 맥락을 제공합니다. Singularity™ Threat Intelligence는 Mandiant가 지원하며, 30개국 500명 이상의 위협 인텔리전스 전문가가 30개 이상의 언어로 큐레이션합니다. 연간 1,800건 이상의 침해 대응에서 인사이트를 생성하고, 연간 200,000시간의 사고 대응에서 인텔리전스를 큐레이션합니다.
Mandiant IR 및 MDR 서비스로부터 최전선 인텔리전스도 제공합니다. 오픈소스 위협 인텔리전스(OSINT)와 독점 인텔리전스가 모두 포함됩니다. 적 맥락과 함께 보안 경보를 분류하고, 고정밀 탐지로 위협 행위자를 식별할 수 있습니다.
침해 지표(IOC)가 식별되면 자동 대응 정책을 사용하여 잠재적 위험을 신속하게 무력화할 수 있습니다. Singularity™ Threat Intelligence는 WatchTower 리포팅, SentinelLABS 위협 연구를 제공하며, API를 통해 자체 인텔리전스도 연동할 수 있습니다. Singularity™ Marketplace에서 큐레이션된 통합도 이용할 수 있습니다.
SentinelOne의 Offensive Security Engine™과 Verified Exploit Paths™를 통해 적보다 여러 단계 앞서 나갈 수 있습니다. 공격을 사전에 예측하고, 확산을 방지할 수 있습니다.
Purple AI는 최신 인사이트로 보안 팀의 역량을 극대화할 수 있습니다. SentinelOne의 AI-SIEM 솔루션은 실시간 데이터 보존 및 스트리밍 기능으로 가시성, 탐지, 조사를 혁신하며, Singularity™ Data Lake for Log Analytics는 이벤트 데이터를 100% 수집·분석하여 모니터링, 분석, 새로운 운영 인사이트를 제공합니다.
SentinelOne은 MITRE Engenuity ATT&CK Enterprise Evaluation 2024에서 방어력을 입증했습니다.
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See how the SentinelOne threat-hunting service WatchTower can surface greater insights and help you outpace attacks.
Learn More결론
예측 위협 인텔리전스는 조직 내에서 어떤 조치를 취해야 팀, 자산, 사용자를 보호할 수 있는지 안내할 수 있습니다. 이는 모든 우수한 사이버 보안 전략의 중요한 구성 요소이므로 간과하지 마십시오.
예측 위협 인텔리전스는 미래를 지키고, 비용이 많이 드는 실수를 예방할 수 있습니다. 그러나 예측 위협 인텔리전스를 위한 데이터와 인사이트를 큐레이션하는 것은 또 다른 과제입니다. 이 부분에서 SentinelOne의 솔루션이 도움이 될 수 있습니다. 지원이 필요하다면 저희 팀에 문의해 주십시오.
자주 묻는 질문
예측 위협 인텔리전스는 데이터, 분석, AI를 활용하여 사이버 공격이 발생하기 전에 잠재적 위협을 예측합니다.
IP 주소나 악성코드 시그니처와 같은 기존의 알려진 지표에만 의존하는 대신, 위협이 발생할 가능성을 시사하는 행위, 패턴, 신호를 분석합니다. 이를 통해 보안팀이 조기에 대응하여 피해를 예방할 수 있습니다.
AI는 대량의 네트워크 트래픽, 사용자 활동, 시스템 데이터를 실시간으로 분석합니다. 공격 준비를 시사할 수 있는 비정상적인 행위나 이벤트 조합을 식별합니다. 과거 사고로부터 학습하고 새로운 전술에 적응함으로써, AI는 기존 모니터링 도구가 놓칠 수 있는 위험을 식별할 수 있습니다.
예측 위협 인텔리전스는 위협이 완전히 현실화되기 전에 가시성을 제공하여 대응 시간을 단축합니다. 조직이 위험을 우선순위화하고, 오탐을 줄이며, 신종 공격 기법에 대한 방어를 강화할 수 있도록 지원합니다. 그 결과, 비용이 많이 드는 침해 가능성을 낮추는 보다 선제적인 보안 태세를 갖출 수 있습니다.
EDR 및 XDR 플랫폼은 예측 위협 인텔리전스를 활용하여 탐지 및 대응 역량을 강화합니다. 예측 인사이트가 이러한 도구에 제공되어 공격 활동의 초기 지표를 식별하고, 대응을 자동화하며, 잠재적 위협에 대한 컨텍스트를 분석가에게 제공합니다. 이 통합을 통해 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 환경 전반에서 더 빠른 조사와 강력한 보호가 가능합니다.
SentinelOne은 예측 인텔리전스를 단일 자율 플랫폼에 통합하여 전체 공격 표면을 보호한다는 점에서 두드러집니다. Singularity XDR Platform은 AI 기반의 예방, 탐지, 대응, 위협 헌팅을 엔드포인트, 클라우드 워크로드, 컨테이너, IoT 디바이스 전반에 걸쳐 제공합니다.
이 플랫폼은 분산 AI, Storyline 상관관계, 실시간 분석을 결합한다는 점에서 차별화됩니다. 모든 엔드포인트와 워크로드는 오프라인 상태에서도 악의적 행위를 독립적으로 인식하고 차단할 수 있습니다. Storyline은 며칠 또는 몇 주에 걸친 이벤트를 하나의 명확한 뷰로 연결하여, 분석가가 수동으로 수 시간에 걸쳐 구축해야 하는 컨텍스트를 즉시 제공합니다.
