지능형 위협 탐지란?

위협 탐지는 기업의 공격 표면에서 틈새를 찾아내는 프로세스입니다. 고급 위협 탐지는 자동화를 통해 더욱 새롭고 효율적인 식별 및 위협 무력화 기능을 제공합니다.

위협 탐지를 고도화하는 이유는 무엇인가요?

위협 탐지에는 인텔리전스 수집, 위협 검증, 대응이라는 세 가지 핵심 프로세스가 필요합니다.

정보 수집: 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 및 AI 를 사용하여 원시 데이터(예: 로그, 네트워크 이벤트)를 수집하여 이상 징후를 식별합니다.
위협 검증: 위협 인텔리전스를 상호 참조하고, 위험 점수를 적용하고, 오탐을 줄여 의심스러운 활동을 검증합니다.
대응: 자동화된 조치와 인시던트 대응 프로토콜을 통해 확인된 위협을 완화하여 인시던트를 격리하고 해결합니다.

2000년대 중반에는 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 와 같은 도구가 로그 데이터 포인트를 개별 인텔리전스 스트림으로 자동 구축할 수 있었습니다.

그러면 이상한 로그 문자열이 감지되면 분석가에게 알림이 전송됩니다.

그러나 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 도구에는 시간이 지남에 따라 사용자 행동과 애플리케이션이 변경됨에 따라 오탐이 만연하고, 분석가가 모든 알림을 확인하고 대응해야 하는 부담이 여전히 존재한다는 몇 가지 일관된 문제가 있었습니다.

고급 위협 탐지 도구는 생성된 로그를 기업 내 관련 컨텍스트와 자동으로 비교하여 이 문제를 해결합니다. 이는 고급 위협 탐지를 통해 네트워크와 엔드포인트의 요청을 외부 위협과 내부 일상적인 동작에 대해 평가하는 AI를 통해 가능합니다.

Real-Life Example:

고급 도구는 사용자가 새 디바이스에서 로그인할 때마다 경고를 표시하는 대신 MFA를 요청하여 적법성을 확인하고 사용자의 기본 위험 점수와 비교하여 이 새 디바이스를 기록합니다. 그런 다음 이 새 디바이스가 비정상적인 리소스를 요청하기 시작하면 경고를 발행합니다.

알림이 분석가의 워크플로우에 도달하기 전에 상호 참조되므로 즉시 조치를 취할 수 있습니다.

4가지 주요 지능형 위협 탐지 도구

위협 탐지는 매우 광범위한 분야이므로 이를 작은 단위의 구성 요소로 나누는 것이 유용합니다.

이는 여러 사이버 보안 도구를 사용하여 수행됩니다. 이러한 도구는 총체적으로 조직의 위협 탐지 및 대응 기술 스택의 대부분을 구성합니다.

참고: 이러한 기능을 모두 개별 도구로 배포할 필요는 없습니다. 점점 더 많은 보안 제공업체가 위협 탐지 기능을 하나의 통합된 플랫폼으로 통합하고 있습니다.

#1위: 로그 분석을 위한 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)

보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 도구는 다음과 같은 다양한 소스에서 로그 데이터를 수집, 집계 및 분석하여 위협 탐지를 강화합니다:

Servers
엔드포인트
방화벽
Applications

이 데이터를 일관된 구조로 정규화하여 패턴과 상관관계를 쉽게 파악할 수 있도록 합니다. 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 도구는 로그를 중앙 플랫폼에 통합함으로써 상관관계 규칙을 사용하여 여러 번의 로그인 시도 실패에 이은 데이터 유출 시도와 같이 서로 관련이 없어 보이는 이벤트를실행 가능한 인사이트로 연결합니다.

이러한 도구는 로그 데이터를 실시간으로 모니터링하고 위협 인텔리전스 피드를 활용하여 알려진 침해 지표(IoC)와 활동을 비교합니다. 이상 징후 또는 사전 정의된 임계값이 감지되면 SIEM은 경보를 생성하여 잠재적인 위협을 보안 팀에 알립니다.

또한 기록 분석을 위해 로그 데이터를 보관하여 조직에서 활용할 수 있습니다:

트렌드 파악
포렌식 조사 수행
규제 요건을 준수하세요.

실시간 모니터링, 이상 징후 탐지, 실행 가능한 알림을 결합한 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 로그 분석은 사전 예방적 및 사후 대응적 위협 탐지를 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다.

#1위: 네트워크 분석을 위한 NDR

NDR 솔루션은 동서 및 남북 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하여 내부 통신 및 외부 연결에 대한 심층적인 가시성을 제공합니다. NDR 도구는 네트워크 세그먼트 전반의 데이터를 상호 연관시킴으로써 다음과 같이 눈에 띄지 않을 수 있는 악성 활동을 식별할 수 있습니다:

측면 이동
데이터 반출
명령 및 제어(C2) 통신.

이러한 가시성을 통해 조직은 엔드포인트 또는 경계 방어를 우회하는 위협을 발견할 수 있습니다.

서명이나 사전 정의된 규칙에 의존하는 기존 보안 도구와 달리 NDR은 패턴, 이상 징후, 정상에서 벗어난 행동을 인식하여 의심스러운 파일과 활동을 식별합니다. 이를 통해 NDR 시스템은 알려진 위협과 알려지지 않은 위협을 모두 탐지할 수 있습니다.

#3: 타사 위협 인텔리전스

업계 동료를 대상으로 활용되는 공격을 이해하면 자체 방어 체계를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 때문에 많은 사이버 보안 도구에는 위협 인텔리전스가 내장되어 있으며, 이 인텔리전스가 더 광범위하고 최신일수록 위험에 대한 충실도가 높아집니다.

#4: 엔드포인트 분석을 위한 XDR

확장 탐지 및 대응(XDR)은 다음과 같은 의심스러운 행동에 대한 엔드포인트의 지속적인 모니터링을 제공합니다:

무단 액세스 시도
비정상적인 파일 수정
예기치 않은 프로세스 실행.

이 데이터를 네트워크 트래픽과 같은 데이터와 결합하여 광범위한 공격 캠페인의 일부로 엔드포인트 취약성을 악용하는 위협을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, XDR은 엔드포인트 이상 징후를 네트워크 기반 측면 이동 또는 멀웨어를 전달한 피싱 이메일과 연결할 수 있습니다... .

위협 탐지의 AI 및 머신 러닝

AI와 머신 러닝은 위협 탐지 아키텍처에서 타협할 수 없는 부분이 되었습니다. 이는 여러 가지 고유한 기능을 제공하기 때문입니다.

탁월한 속도와 정확성

AI는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있도록 맞춤 제작되었습니다. 데이터 레이크와 웨어하우스의 도입으로 데이터를 관리하고 전송하는 새로운 방식과 함께 발전해 왔습니다. 이제 무한한 데이터를 수집하고 전송할 수 있게 되면서 알고리즘은 전례 없는 속도로 방대한 데이터 포인트를 수집할 수 있게 되었습니다:

네트워크 트래픽
시스템 로그
사용자 활동

적응형 방어

사이버 범죄자들이 끊임없이 새로운 전술을 혁신하는 상황에서 AI의 학습 및 진화 능력은 매우 중요합니다.

AI 기반 시스템은 과거 공격 및 위협 인텔리전스를 분석하여 사용자 및 네트워크 행동의 기준선을 구축할 수 있습니다. 그러나 결정적으로 AI 모델은 정해진 성공 기준을 따르는 것이 가능하며, 이러한 기준에 도달하기 위해 AI 모델은 자체 매개변수를 조정하고 적응할 수 있습니다.

이는 기업의 자체 변화에 대응하여 더욱 정밀한 탐지 기능으로 진화한다는 의미입니다.

향상된 효율성 및 정확성

보안팀은 엄청난 양의 데이터에 직면하고 있기 때문에 시간을 낭비하는 오탐과 진짜 위협을 구분하기가 어렵습니다.

AI는 반복적인 보안 작업을 자동화하여 분석가에게 모든 인시던트를 보다 완벽하게 파악할 수 있게 해줍니다.

체크 포인트로 고급 위협 탐지 구현하기

체크포인트의 체크포인트 플랫폼은 엔드포인트, 모바일, 데이터베이스, 네트워크, 이메일 받은 편지함에서 핵심 서비스 세트를 통해 풀스택 보안을 제공하므로 지능형 위협 탐지가 복잡할 필요가 없습니다. 단일 플랫폼에서 운영되는 린 보안 팀은 AI 기반 위협 탐지의 모든 기능을 활용하고 자동화된 대응 기능을 구현하여 효율성을 더욱 높일 수 있습니다.

데모를 보면서 체크 포인트 탐색을 시작하세요.

수백만 개의 런타임 매개변수를 검사하는 AI 엔진과 풍부한 규칙 기반 예방 기능을 결합한 세계적인 수준의 AI 탐지 기능인 네트워크별 위협 탐지 기능에 대해 자세히 알아보려면 Check Point를 확인하세요.