사이버 보안 분석이란?

사이버 보안 분석은 다양한 원본에서 데이터를 수집하고 분석하여 보안 위협을 나타낼 수 있는 패턴과 변칙을 식별합니다. 그런 다음, 이 데이터는 기계 학습과 같은 고급 분석 기술을 사용하여 처리되어 잠재적인 위협을 실시간으로 감지하고 대응합니다. 사이버 보안 분석 솔루션의 일반적인 워크플로에는 다음 단계가 포함됩니다.
 

1. 데이터 컬렉션. 뻔한 말처럼 들릴 수 있지만 효과적인 사이버 보안 분석은 몇 가지 원본의 이름을 꼽아보자면 엔드포인트, 라우터, 앱 및 이벤트 로그 등 방대한 양의 데이터에 대한 포괄적인 액세스를 사용합니다.
   
   
2. 데이터 정규화. 원시 데이터는 실행 가능한 보안 인사이트를 제공하는 데 가장 유용하지 않습니다. 데이터 정규화를 통해 보안 팀은 다양한 원본의 데이터 세트를 단일 형식으로 집계하고 분석 및 의사 결정을 지원하도록 요약할 수 있습니다. 
   
   
3. 데이터 분석. 데이터가 일관되고 이해할 수 있는 형태로 정규화되면 분석을 시작할 수 있습니다. 패턴과 인사이트는 서로 다른 다양한 데이터 요소에서 식별되는 곳입니다. 규칙, 통합 문서 및 쿼리와 같은 도구를 사용하여 동작 추세를 식별하고 잠재적 위험으로 플래그를 지정할 수 있습니다.
   
   
4. 기계 학습. 빅 데이터를 분석하는 데는 시간과 리소스가 필요하며, 보안 전문가에게 둘 다 너무 많습니다. 위협 패턴 또는 위험한 동작을 인식하도록 기계 학습 모델을 학습함으로써 보안 전문가는 데이터를 훨씬 더 빠르게 처리하고, 변칙을 더 쉽게 감지하고, 조사의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 UEBA(사용자 및 엔터티 동작 분석) 도구는 동작 분석, 기계 학습 알고리즘 및 자동화를 사용하여 조직’네트워크 내에서 비정상적인 동작을 식별합니다. 
   
   
5. 데이터 시각화. 빅 데이터의 보안 인사이트는 복잡하지 않고 이해하기 어려울 수 있으며 비즈니스 및 보안 의사 결정권자에게는 어려운 과제가 될 수 있습니다. 데이터 시각화는 차트, 그래프 및 지도를 사용하여 추세, 이상값 및 패턴을 그래픽으로 표현하여 복잡한 데이터의 접근성과 이해도를 높입니다. 조직에서는 이해할 수 있는 위협 인텔리전스를 통해 위협 환경을 포괄적으로 파악하여 정보에 입각한 보안 결정을 내릴 수 있습니다.

일부 조직에서는 클라우드 네이티브 SIEM 도구를 사용하여 머신 속도로 분석되는 데이터를 집계하여 패턴, 추세 및 가능한 문제를 식별합니다. 클라우드 네이티브 SIEM을 사용하면 조직에서 기존 도구에서 자체 위협 인텔리전스 피드 및 신호를 가져올 수 있습니다.

조직은 다양한 사이버 보안 분석 도구에 액세스할 수 있으며, 각 도구는 서로 다른 요구 사항을 해결하는 기능을 제공합니다. 일부 도구는 분석을 넘어 자동화된 보호 및 위협 대응을 제공합니다.

엔드포인트 검색 및 응답(EDR)은 실시간 분석 및 AI 기반 자동화를 사용하여 최종 사용자, 엔드포인트 디바이스 및 IT 자산을 보호하는 소프트웨어입니다. EDR은 기존 바이러스 백신 소프트웨어 및 기타 기존 엔드포인트 보안 도구를 우회하도록 설계된 위협으로부터 보호합니다.

XDR(확장 검색 및 대응)은 위협을 자동으로 식별, 평가 및 수정하는 도구입니다. XDR은 조직의 엔드포인트, 서버, 클라우드 애플리케이션 및 전자 메일을 포함하여 EDR보다 광범위한 제품으로 보호를 확장하여 보안 범위를 확장합니다.

네트워크 트래픽 분석은 잠재적인 보안 위협 및 기타 IT 문제에 대한 정보를 추출하기 위해 네트워크 트래픽을 모니터링하는 프로세스입니다. 네트워크 동작에 대한 중요한 인사이트를 제공하여 보안 전문가가 네트워크 인프라 및 데이터 보호에 대한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

SIEM은 조직이 비즈니스 운영에 피해를 입기 전에 보안 위협을 감지, 분석 및 대응할 수 있도록 지원합니다. SIM(보안 정보 관리) 및 SEM(보안 이벤트 관리)을 모두 하나의 보안 관리 시스템으로 결합합니다.

보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR)은 향상된 가시성을 위해 시스템을 통합하고, 작업을 실행하는 방법을 정의하고, 조직의 요구에 맞는 인시던트 대응 계획을 개발하여 사이버 공격 방지 및 대응을 자동화하는 도구 집합을 말합니다.

사이버 위협 헌팅은 보안 팀이 자동화된 보안 솔루션을 피할 수 있는 고급 위협을 사전에 감지, 격리 및 중화하는 프로세스입니다. 다양한 도구를 사용하여 조직의’네트워크, 엔드포인트 및 데이터에서 알 수 없거나 감지되지 않은 위협을 검색합니다.

위협 인텔리전스는 조직이 사이버 공격으로부터 더 잘 보호하는 데 도움이 되는 정보입니다. 여기에는 보안 팀이 공격에 대비하고, 탐지하고, 대응하는 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 위협 환경을 포괄적으로 볼 수 있는 분석이 포함됩니다.

UEBA는 동작 분석, 기계 학습 알고리즘 및 자동화를 사용하여 조직 네트워크 내의 사용자와 디바이스에서 나타나는 비정상적이고 잠재적으로 위험한 동작을 식별하는 보안 소프트웨어 유형입니다.

취약성 관리는 도구와 솔루션을 사용하여 컴퓨터 시스템, 네트워크 및 엔터프라이즈 애플리케이션을 사이버 공격 및 데이터 침해로부터 지속적으로 사전에 안전하게 유지하는 프로세스입니다.

사이버 보안 분석 도구는 온 프레미스, 클라우드, 애플리케이션, 네트워크 및 디바이스 등 조직의 전체 환경을 매일 모니터링하여 이상 또는 의심스러운 동작을 파악할 수 있습니다. 이러한 도구는 원격 분석을 수집하고, 데이터를 집계하고, 인시던트 대응을 자동화합니다.

사이버 보안 분석 도구는 보안 팀에게 조직 데이터를 보호하고 전반적인 보안 프로세스를 개선할 수 있는 다양한 이점을 제공합니다.

이러한 주요 이점 중 일부는 다음과 같습니다. 
 

• 더 빠른 위협 탐지. 기계 학습 및 동작 분석을 통해 향상된 분석을 사용할 경우의 가장 큰 이점은 문제가 되기 전에 위험을 미리 파악하는 것입니다. 사전 모니터링은 보안 팀이 이전보다 더 빠르게 위험을 식별하고 대응하는 데 도움이 됩니다. 

• 인시던트 대응 향상. 위협은 보안 시스템을 통해 가져오고 조직 데이터에 영향을 주는 경우가 있습니다. 그러나 응답 시간이 빨라질수록 손상을 제한하고, 영향을 받는 영역을 격리하고, 조직 시스템 내에서 위협이 확산되지 않도록 방지할 수 있습니다.

• 위험 평가. 모든 위협이 같은 것은 아닙니다. 사이버 보안 분석 도구는 IT 전문가가 해결해야 하는 위험과 우선 순위 순서를 평가하는 데 도움이 됩니다.

• 프로세스 및 리소스 할당 간소화. 사이버 보안 분석 도구는 보안 팀이 대량의 조직 데이터를 보다 효율적이고 효과적으로 수집, 상관 관계 지정 및 분석하는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구는 프로세스를 간소화하여 보안 팀에 시간을 되돌리고 주의를 기울여야 하는 시스템 또는 인시던트에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

• 위협 인식 및 가시성 향상. 사이버 보안 분석의 자동화된 특성을 통해 보안 팀은 지속적으로 테스트하고 추적할 필요 없이 위험을 파악할 수 있습니다. 기계 학습 및 동작 분석 모델은 조직에 보다 포괄적인 사이버 보안 인식을 제공하도록 지속적으로 조정되고 있습니다.

다른 도구와 마찬가지로 기술만으로는 성공을 보장하는 데 충분하지 않습니다. 가장 효과적이기 위해 사이버 보안 분석 도구는 구현 전에 몇 가지 준비가 필요하며, 구현 후 현재 비즈니스 사례를 일부 변경해야 할 수도 있습니다. 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.
 

• 데이터 분류. 조직 데이터가 제대로 분류되고 내부 또는 외부 규정 준수 표준을 충족하는지 확인합니다. 또한 중요한 정보에 대한 액세스 제어를 정의합니다. 데이터 보안 도구를 사용하는 조직에는 분류 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 프로세스가 이미 있을 수 있습니다. 

• 연장 보존 기간. 나중에 위협 헌팅 또는 규정 준수 감사에 필요할 수 있는 이벤트 로그를 유지합니다. 조직에서 로그를 보존해야 하는 기간은 산업, 규정 준수 규정 또는 기관에 따라 달라질 수 있습니다. 

• 제로 트러스트. 모든 사용자의 ID 및 디바이스를 인증하여 각 파일, 전자 메일 및 네트워크를 보호하는 제로 트러스트 아키텍처를 사용하여 모든 환경을 보호합니다.

• 현재 인텔리전스. 위협 환경을 포괄적으로 볼 수 있는 최신 데이터인 위협 인텔리전스를 사용하여 보안 결정을 알릴 수 있습니다. 

사이버 보안 분석을 시작하려면 조직은 다음을 수행해야 합니다.
 

1. 요구 사항 식별. 각 조직에는 더 빠른 응답 시간 또는 규정 준수에 대한 향상된 투명성에 관계없이 자체 보안 목표가 있습니다. 사이버 보안 분석을 효과적으로 수행하는 첫 번째 단계는 이러한 모든 목표를 식별하고 새 도구를 선택하고 구현하는 프로세스 전체에서 이러한 결과를 우선 순위로 유지하는 것입니다.
    
2. 데이터 원본 식별. 이 프로세스는 까다로울 수 있지만 효과적인 사이버 보안 분석에 필수적입니다. 데이터 원본을 포괄적으로 만들수록 위험한 동작과 위협을 나타낼 수 있는 비정상적인 활동에 대한 가시성이 높아질 수 있습니다.
    
3. 상황에 맞는 도구 선택. 다양한 사이버 보안 분석 도구는 이를 사용하는 조직의 다양한 요구 사항과 상황에 대해 설명합니다. 새 회사에는 모든 위협 평가 및 응답을 처리하는 포괄적인 솔루션이 필요할 수 있습니다. 그러나 이 경우 좀 더 성장한 회사에는 사이버 보안 솔루션이 이미 있을 수 있습니다. 적절한 도구는 기존 시스템과 통합하고 이러한 투자를 대체하는 대신 향상하도록 설계된 도구일 수 있습니다.

고품질 사이버 보안 분석을 위해 노력하고 있는 조직은 데이터 개인 정보 보호 문제, 기술 차이, 진화하는 위협 등 다양한 문제에 직면합니다.

데이터 위반이 자주 국제 헤드라인을 장식하는 경우 고객과 최종 사용자가 회사의 개인 정보 사용 및 보호 방식에 대해 우려하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 또한 조직이 데이터 관리 시스템을 업데이트할 수 있는 것보다 더 빠르게 적용될 수 있는 로컬 또는 업계 규정 준수 규정의 복잡성을 더합니다. 이러한 문제에 대한 솔루션은 내부 액세스를 제한하고 외부 공격을 사전에 방지하는 기본 제공 규정 준수 기능과 데이터 보호에 있는 사이버 보안 분석 시스템일 수 있습니다.

사이버 보안은 새로운 개념이 아니지만, 현대 기술과 시스템은 내부 요구 사항과 외부 위협을 모두 충족하기 위해 빠른 속도로 진화하고 있습니다. 숙련된 사이버 보안 분석 전문가가 부족하기 때문에 조직은 수동 프로세스와 오래된 시스템에 점점 더 의존하여 이를 따라가고 있습니다. 첫 번째 해결 방법은 직원을 위한 추가 교육입니다. 그러나 보다 효율적인 방법은 일반적인 사이버 보안 분석 프로세스를 자동화하고 CDR, 클라우드 데이터 및 서버에 대한 미리 빌드된 커넥터와 같은 기본 제공 기능을 포함할 수 있는 사용자 친화적인 도구를 구현하는 것입니다.

사이버 공격 진화 속도는 엄청납니다. 그리고 기존의 보안 분석은 내부 시스템보다 더 정교한 위협을 식별, 이해 및 대응하는 조직의 기능에 의해 제한됩니다. 이 솔루션은 위협과 보조를 맞추기 위해 진화하는 사이버 보안 분석 접근 방식입니다. 기계 학습 및 동작 분석은 조직에 영향을 주기 전에 공격을 중지할 수 있는 사전 예방적 위협 분석을 구동합니다. 위협 인텔리전스 플랫폼 솔루션은 다양한 원본의 위협 표시기 피드를 집계하고 네트워크 디바이스, EDR 및 XDR 솔루션 또는 SIEM과 같은 솔루션에 적용할 데이터를 큐레이팅합니다.

사이버 보안 분석 분야가 빠르게 발전함에 따라 대화에서 네 가지 추세가 나타나고 있습니다.

생성 AI가 모든 기술 대화에서 나타나고 있고 사이버 보안 분석도 예외가 아닙니다. 기계 학습 및 동작 분석은 빅 데이터를 통한 변동에 중요한 요소이지만, 사이버 보안에 대한 생성 AI는 새로운 기술 구축을 통해 향상된 대응, 향상된 자동화 및 향상된 작업 품질로 보안 팀에 도움이 될 수 있습니다. 이러한 인지 및 리소스 부하를 생성 AI에 오프로드할 가능성은 높지만, 사람들이 얼마나 참여해야 하는지에 대한 질문이 제기됩니다.

AI는 사이버 보안 분석을 향상시킬 수 있지만 아직 실제 환경과 인간 사이버 보안 분석 전문가의 혁신을 대체하는 것은 아닙니다. 조직은 여전히 보안 분석가와 의사 결정자에 의존하여 추세, 위협 및 대응 정책을 결정합니다. 사이버 보안 분석에서 AI가 더 널리 보급됨에 따라 분석 기술 세트는 유창성을 생성 AI와 통합하기 위해 발전해야 합니다.

사이버 보안 분석은 현재 보안 팀에서 수동으로 수행하는 많은 프로세스를 자동화하도록 설계되었습니다. 자동화를 통해 팀은 이러한 프로세스를 더 빠르게 실행할 수 있으므로 위협을 방해하고 대응하는 데 집중할 시간을 확보할 수 있습니다. 더 많은 프로세스가 자동화됨에 따라 기술 구축, 도구 개발, 디지털 포렌식 등 다양한 작업에 해당 시간을 사용할 수 있습니다.

사이버 보안 프로세스와 관련하여 반복은 핵심일 뿐만 아니라 지속적인 성공을 위해 필수적입니다. 움직이는 부분이 매우 많기 때문에 사이버 보안 분석은 지속적인 최적화에 의존하여 효율성을 유지합니다. 최적화를 구동하는 몇 가지 요인으로는 진화하는 기술, 위협, 규정 준수 규정, 보안 운영에 대한 개인 설정된 권장 사항, 새로운 취약성 및 비용 절감 기회가 포함됩니다. 사이버 보안 팀은 상황에 따라 적응하도록 설계된 분석 도구뿐만 아니라 변화를 수용할 수 있는 문화와 절차가 필요합니다.

 
사이버 보안 분석을 새 보안 프로세스 또는 기존 보안 프로세스에 통합하는 것은 조직을 안전하게 유지하고 현재 적용 가능한 규정을 준수하는 데 매우 중요합니다. 보안 전문가는 기계 학습 및 동작 분석을 통해 패턴, 변칙 및 위협을 식별하여 데이터를 보다 쉽게 보호하고 비즈니스의 연속성을 보장할 수 있습니다. Microsoft Security는 사이버 보안 분석을 통합하여 조직에 원하는 위협 방지 기능을 제공하는 통합 보안 운영 플랫폼을 제공합니다.