사이버 보안 자동화를 사용해야 하는 4가지 방법
최근의 사이버 공격은 고도로 자동화되어 있습니다. 조직이 이러한 공격을 수동으로 방어하려고 하면 조직에 매우 불리한 확률로 인간 대 기계의 싸움이 됩니다. 자동화된 공격을 성공적으로 방어하려면 자동화를 사이버 보안 노력에 통합하여 불에는 불로, 이 경우에는 기계에는 기계로 대응하는 것이 필수적입니다. 자동화는 경쟁의 장을 평평하게 하고, 위협의 양을 줄이며, 이전에알려지지 않은새로운위협을 더 빠르게 방지할 수 있게 해줍니다.
많은 보안 공급업체는 자동화를 효율성을 높이고 인력이나 인력을 절약하기 위한 수단으로 간주합니다. 자동화는 행동을 더 잘 예측하고 보호 기능을 더 빠르게 실행하는 데 사용할 수 있는 도구로 보아야 하며, 또 그래야 합니다. 자동화를 적절한 도구와 함께 적절하게 구현하면 성공적인 사이버 공격을 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 자동화를 사용하는 네 가지 방법입니다:
1. 상호연관 데이터
많은 보안 공급업체가 상당한 양의 위협 데이터를 수집합니다. 그러나 데이터는 실행 가능한 다음 단계로 조직화되지 않으면 가치가 거의 없습니다. 이를 효과적으로 수행하려면 먼저 조직은 모든 공격 경로와 자체 인프라 내의 보안 기술에서 위협 데이터를 수집하고 인프라 외부의 글로벌 위협 인텔리전스를 수집해야 합니다.
그런 다음 방대한 양의 데이터 내에서 유사하게 행동하는 위협 그룹을 식별하고 이를 통해 공격자의 다음 단계를 예측해야 합니다. 이 접근 방식을 사용하면 더 많은 데이터를 수집할수록 더 정확한 결과를 얻을 수 있으며, 그룹이 단순히 이상 징후를 식별할 가능성을 줄일 수 있습니다. 따라서 분석에는 오늘날의 위협 규모를 대규모로 처리할 수 있는 충분한 컴퓨팅 성능이 있어야 하는데, 이는 수동으로 수행하는 것이 불가능합니다. 머신 러닝과 자동화를 통해 데이터 시퀀싱을 더 빠르고, 더 효과적이고, 더 정확하게 수행할 수 있습니다. 마지막으로, 이러한 접근 방식을 동적 위협 분석과 결합해야만 이전에 볼 수 없었던 정교한 위협을 정확하게 탐지할 수 있습니다.
2. 공격이 확산될 수 있는 속도보다 빠르게 보호 기능 생성
위협이 식별되면 공격이 조직의 네트워크, 엔드포인트, 또는 클라우드 전체로 확산되는 것보다 더 빠르게 보호 기능을 생성하고 배포해야 합니다. 분석에 따른 시간적 불이익 때문에 새로 발견된 공격을 차단하는 가장 좋은 위치는 공격이 발견된 위치가 아니라 공격의 다음 단계로 예상되는 지점입니다. 미래의 행동에 대응할 수 있는 다양한 보안 기술과 시행 지점에 대한 전체 보호 세트를 수동으로 생성하는 것은 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 사용자 환경의 여러 보안 공급업체를 상호연관하고 적절한 제어 및 리소스가 없는 경우 매우 어려운 작업입니다. 자동화를 통해 리소스에 부담을 주지 않으면서도 공격에 대응하는 동시에 보호 프로세스를 신속하게 생성할 수 있습니다.
3. 공격 진행 속도보다 더 빠르게 보호 기능 구현
보호 기능이 생성되면 라이프사이클 동안 공격이 더 이상 진행되지 않도록 구현해야 합니다. 위협이 식별된 위치뿐만 아니라 조직 내 모든 기술에 걸쳐 보호를 적용하여 공격의 현재 및 미래 행동에 대해 일관된 보호를 제공해야 합니다. 보호 기능을 배포할 때 자동화를 활용하는 것이 잘 조율된 자동화 공격보다 더 빠르게 대응하고 공격을 막을 수 있는 유일한 방법입니다. 자동화된 빅데이터 공격 시퀀싱과 자동화된 보호 기능 생성 및 배포를 통해 알려지지 않은 공격의 다음 단계를 보다 정확하게 예측하고 신속하게 대응하여 공격을 방지할 수 있습니다.
4. 이미 네트워크에 있는 감염 탐지
위협이 네트워크에 유입되는 순간 타이머는 침해가 발생할 때까지 카운트다운을 시작합니다. 데이터가 네트워크를 떠나기 전에 공격을 차단하려면 공격 자체보다 더 빠르게 움직여야 합니다. 감염된 호스트 또는 의심스러운 동작을 식별하려면 환경의 데이터를 과거 및 현재 시간으로 분석하여 환경의 호스트가 감염되었음을 나타내는 동작 조합을 찾을 수 있어야 합니다. 네트워크에 침입하려는 알려지지 않은 위협을 분석하는 것과 마찬가지로, 네트워크, 엔드포인트, 클라우드 전반의 데이터를 수동으로 상호연관하여 분석하는 것은 대규모로 수행하기 어렵습니다. 자동화를 통해 더 빠르게 분석하고 네트워크의 호스트가 손상된 경우 더 빠르게 탐지 및 개입할 수 있습니다.
공격자들은 자동화를 통해 빠르게 움직이고 새로운 위협을 빠른 속도로 구축합니다. 이러한 위협에 효율적으로 대응하고 방어할 수 있는 유일한 방법은 사이버 보안 노력의 일환으로 자동화를 도입하는 것입니다. 차세대 보안 플랫폼 은 데이터를 빠르게 분석하여 알려지지 않은 위협을 알려진 위협으로 전환하고, 공격 DNA를 생성하며, 공격 라이프사이클을 차단하기 위해 조직을 통해 전체 보호 세트를 자동으로 생성 및 시행합니다.
