사이버 위협 인텔리전스(CTI)란 무엇인가요?

CTI는 사이버 보안과 관련된 광범위한 정보 및 분석을 다룹니다. 그러나 정보 유형과 용도에 따라 세 가지 일반적인 카테고리로 구분할 수 있습니다. 균형 잡힌 CTI 프로그램에는 조직의 고유한 사이버 보안 요구 사항을 충족하기 위해 각 유형별로 다양한 수준이 포함됩니다.

전략적 인텔리전스

전략적 위협 인텔리전스(STI)는 광범위한 사이버 보안 트렌드와 이러한 트렌드가 조직에 미칠 수 있는 영향에 대한 높은 수준의 분석에서 비롯됩니다. 위협 행위자의 동기, 역량, 표적에 대한 인사이트를 제공하고 IT 외부의 경영진과 의사 결정권자가 잠재적인 사이버 위협을 이해하는 데 도움을 줍니다. 일반적으로 다른 유형의 CTI보다 기술적이고 사고별로 덜 구체적인 전략 위협 인텔리전스는 향후 사이버 공격의 영향을 완화하기 위한 위험 관리 전략과 프로그램을 수립하는 데 사용됩니다.

전술 인텔리전스

이름에서 알 수 있듯이 전술적 위협 인텔리전스(TTI)는 위협 행위자의 전술, 기술 및 절차(TTP)에 초점을 맞추고 위협 행위자가 조직을 공격하는 방법을 이해하려고 합니다. 또한 전술적 위협 인텔리전스는 조직 네트워크 내에서 초기에 탐지되지 않은 위협을 선제적으로 검색하는 위협 헌팅을 사용하여 위협 취약성을 탐색합니다. TTI는 STI보다 더 기술적이며 일반적으로 IT 또는 SOC 팀에서 사이버 보안 조치를 강화하거나 사고 대응 계획을 개선하는 데 사용됩니다.

운영 인텔리전스

운영 위협 인텔리전스(OTI)는 STI 및 TTI보다 더 상세하고 사고별로 즉각적이며 적시에 위협 탐지 및 사고 대응을 용이하게 하는 데 사용되는 실시간 데이터입니다. CISO, CIO 및 SOC 구성원은 종종 OTI를 활용하여 공격 가능성을 식별하고 차단합니다.

위협 인텔리전스 소스

위협 인텔리전스의 출처는 사이버 보안 환경만큼이나 다양합니다. 그러나 CTI에는 몇 가지 일반적인 원인이 있습니다.

• 내부 데이터: 조직이 자체 데이터, 네트워크 로그, 인시던트 대응 등에서 수집한 정보입니다.
• 오픈 소스 인텔리전스(OSINT): 공개 도메인으로 간주되는 리소스에서 얻은 정보입니다.
• 비공개 소스 서비스: 일반 대중에게 공개되지 않는 정보입니다.
• 정보 공유 및 분석 센터(ISAC): 실행 가능한 위협 정보를 수집, 분석하고 회원 조직과 공유하는 비즈니스 부문별 조직입니다.
• 정부 권고: FBI(미국), 국가사이버보안센터(영국), 유럽 연합 사이버보안청(ENISA) 등의 기관에서 발표한 정보입니다.
• 심층 및 다크 웹 인텔리전스: 사이버 범죄 및 활동에 관한 정보, 임박한 공격에 대한 조기 경고, 사이버 범죄자의 동기와 방법에 대한 인사이트를 제공하는 암호화된 익명 정보입니다.

외부 및 내부 위협 인텔리전스 활용하기

내부 및 외부 출처의 CTI는 조직의 위협 환경에 대해 서로 다르지만 똑같이 중요한 인사이트를 제공합니다.

내부 데이터를 분석하면 조직이 개별 상황, 비즈니스 시스템, 제품 및 서비스에 따라 가장 관련성이 높은 위협을 식별하고 확인하는 데 도움이 되는 '상황별 CTI'가 생성됩니다. 과거 인시던트의 정보를 검토하면 손상 지표(IOC)를 파악하고, 침해의 원인과 결과를 자세히 파악하며, 인시던트 대응 계획을 개선할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다. 또한 내부 CTI는 조직의 취약성을 더 잘 이해하여 CISO와 SOC가 보다 맞춤화된 타깃형 사이버 보안 조치를 개발할 수 있게 해줍니다.

외부 CTI는 현재 및 향후 위협 행위자보다 앞서 나가는 데 필요한 인사이트를 제공합니다. 글로벌 TTP부터 ISAC 및 업계 동료 그룹과 같은 출처의 부문별 인텔리전스에 이르기까지 외부 CTI는 위협 인식을 높이고 조직이 더욱 강력한 사이버 보안 프로그램을 구축할 수 있는 능력을 향상시킵니다.

위협 탐지에서 인텔리전스 기반 데이터의 가치

모든 사이버 위협 탐지 및 대응 프로그램에서 중요한 요소인 인텔리전스 기반 데이터는 조직이 취약성을 더 잘 이해하고, 사이버 위협을 예측하고, 가장 중요한 위협에 리소스를 집중하고, 사이버 공격의 영향을 최소화하는 사고 대응 계획을 개발하는 데 도움이 되는 선제적 방어 태세를 구축하는 데 원동력이 됩니다.

또한 인텔리전스 기반 데이터는 위험 관리 및 규정 준수 문제에 대한 심층적인 이해를 제공하여 데이터 유출로 인한 잠재적인 재정적 및 평판 손실을 줄일 수 있습니다.

위협 인텔리전스 도구 및 서비스

사이버 위협 인텔리전스를 생성하는 도구는 점점 더 다양해지고 있으며, 각 도구는 조직의 사이버 보안 요구사항에 맞게 고유한 형태와 기능을 갖추고 있습니다.

여러 도구와 위협 인텔리전스 플랫폼의 기능을 결합하면 가장 완벽하고 철저한 위협 탐지 및 방지 프로그램을 만들 수 있습니다.

위협 인텔리전스 도구와 그 기능에 대한 개요

• 위협 인텔리전스 플랫폼( TIP) : 외부 위협 데이터를 자동으로 수집, 집계, 분석합니다.
• 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템 : 시스템 로그, 이벤트 데이터 및 기타 상황별 소스로 구성된 내부 위협 데이터를 수집하고 분석합니다.
• 위협 인텔리전스 피드: 현재 또는 진행 중인 사이버 위협과 관련된 실시간 정보 스트림을 제공하며, 특정 관심 영역(IP 주소, 도메인, 멀웨어 서명 등)에 초점을 맞추는 경우가 많습니다.
• 샌드박싱 도구: 조직이 조직 내부 시스템에 대한 위험 없이 잠재적으로 위험한 파일이나 프로그램을 분석하거나 열 수 있는 제어된 환경을 제공합니다.
• 오픈 소스 인텔리전스(OSINT) 도구: 공개 소스(소셜 미디어, 블로그, 공개 토론 포럼 등)에서 데이터를 수집합니다.

위협 인텔리전스 서비스: 사이버 보안을 강화하는 방법

위협 인텔리전스 서비스는 사이버 위협 분석, 방지 및 복구 프로그램을 개발하고 최적화할 수 있는 도구를 CISO와 SOC에 제공하여 조직의 사이버 보안 노력을 지원합니다. 효과적인 CTI 지원은 전반적인 위협 인식을 높이고, 선제적 방어 조치를 가능하게 하며, 사고 대응 계획을 강화하고, 의사 결정 및 위험 관리를 개선합니다.

위협 인텔리전스 프로그램에서 사고 대응의 역할

IRP(사고 대응 계획) 는 위협 인텔리전스 프로그램에서 여러 가지 용도로 사용됩니다. IRP는 조직이 사이버 보안 사고에 대응하고 복구하는 방법을 간략하게 설명합니다. 잘 계획된 IRP는 사이버 공격에 대한 조직의 대비를 보장할 뿐만 아니라 향후 사이버 보안 조치를 개선하는 데 사용할 수 있는 다양한 유형의 위협 인텔리전스를 제공합니다.

위협 인텔리전스의 실질적인 구현

사이버 위협 인텔리전스의 실질적인 구현은 명확한 목표를 정의하고 다양한 내부 및 외부 소스에서 관련 데이터를 수집하는 것에서 시작됩니다. 분석된 데이터는 기존 사이버 보안 프로그램에 통합할 수 있도록 설계된 실행 가능한 인텔리전스를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

위협 인텔리전스를 사이버 보안 전략에 통합하기

CTI 프로그램에서 얻은 인사이트를 전반적인 사이버 보안 전략에 적용하면 위협 인식, 공격 방지 및 사고 대응을 강화할 수 있습니다. 이러한 통합을 위해서는 기존 프로세스를 조정하거나, 제어 조치를 조정하거나, 계획을 업데이트하거나, 사용자 교육 프로그램을 수정해야 할 수도 있습니다.

위협 헌팅: 사이버 보안에 대한 선제적 접근 방식

정교한 해커는 네트워크에 침투하여 데이터, 로그인 자격 증명 또는 기타 민감한 자료를 검색하거나 수집하는 동안 탐지되지 않은 채로 남아있을 수 있습니다. 위협 헌팅은 내부 네트워크에서 이전에 탐지되지 않은 사이버 위협을 선제적으로 검색하는 작업입니다. 위협 헌팅은 지능형 지속 위협(APT)을 제거하는 데 매우 중요합니다.

위협 인텔리전스 수명 주기: 개요

위협 인텔리전스 수명 주기는 CISO가 사이버 위협 인텔리전스 프로그램을 개발하고 구현하는 프로세스의 개요입니다. 이는 원시 위협 데이터를 실행 가능한 위협 인텔리전스로 지속적으로 변환하여 조직의 사이버 보안에 대한 위협을 식별하고 방지하는 데 활용할 수 있는 프레임워크입니다.

위협 인텔리전스 수명 주기 단계 이해하기

1. 발견: 내부 조사 및 소스, 위협 인텔리전스 피드, 파트너십, 기타 오픈 소스 위협 인텔리전스(OSINT) 등 다양한 소스에서 위협 인텔리전스 데이터(지표, 적의 전술, 도구 등)를 발견하세요.
2. 컬렉션: 위협 인텔리전스 데이터가 발견되면 추가 처리 및 분석을 위해 해당 데이터를 수집하고 저장하세요.
3. 처리: 데이터를 정리하여 중복, 불일치, 관련 없는 정보를 제거합니다. 그런 다음 원시 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환하고 추가 컨텍스트 및 메타데이터로 개선합니다.
4. 분석: 처리된 데이터를 심층적으로 분석하여 패턴, 트렌드, 잠재적 위협을 파악하고 다양한 기법을 사용하여 숨겨진 인사이트를 찾아냅니다. 그런 다음 식별된 위협의 신뢰성과 영향을 평가합니다.
5. 조치: 사고 대응팀, SOC, 경영진 등 관련 이해관계자에게 실행 가능한 인텔리전스를 준비하여 배포합니다. 간결하고 명확하도록 다양한 오디언스의 특정 요구 사항에 맞게 정보를 맞춤화하세요.
6. 피드백 루프: 제공된 위협 인텔리전스의 효과와 관련성에 대한 주요 이해관계자의 피드백을 수집합니다. 그런 다음 피드백과 교훈을 바탕으로 수집, 처리, 분석 및 프로세스를 지속적으로 개선하고 개선합니다.

효과적인 위협 인텔리전스 프로그램 구축하기

효과적인 CTI 프로그램을 구축하려면 올바른 도구를 찾고 데이터를 검색하는 것 이상으로 전략 중심의 계획, 전문가 팀, 잘 조직된 프로세스, 지속적인 학습과 개선을 위한 조직 전체의 노력이 필요합니다.

위협 인텔리전스 프로그램 설정의 주요 단계

• 목표와 목적을 정의합니다.
• 리소스와 적절한 숙련된 직원을 할당합니다.
• 관련 데이터 수집을 위한 프로세스를 구현합니다.
• 데이터 분석 및 인텔리전스 생성을 위한 방법론을 개발합니다.
• 사이버 보안 프로그램에 인텔리전스를 통합하고 활용합니다.
• 인텔리전스 배포를 위한 형식 정의.
• 피드백 수집 및 검토.
• 업계 표준, 규정 및 내부 거버넌스 정책을 준수하고 준수하도록 보장합니다.

위협 인텔리전스에서 지속적인 학습과 적응의 중요성

사이버 위협 환경은 위협 행위자들의 지식이 풍부해지고 정교해짐에 따라 지속적으로 변화하고 있습니다. 효과적인 CTI 프로그램은 차단하려는 위협만큼이나 역동적이어야만 그 효과를 유지할 수 있습니다. 조직은 이전 인시던트와 위협 인텔리전스 피드백으로부터 학습하여 CTI 프로그램의 요소를 지속적으로 조정하고 개선하여 최대한 적절하고 효과적으로 유지할 수 있습니다.

위협 인텔리전스 FAQ