보안 자동화란 무엇인가요?

보안 자동화란 무엇인가요?

보안 자동화는 사이버 위협을 자동으로 예방, 탐지, 식별 및 제거하는 프로세스입니다. 사람의 개입 없이도 효과적일 수 있지만 일반적으로 SOC 팀을 보완하는 역할을 합니다.

예를 들어, IT 운영을 위한 AI(AIOps) 는 조직 전반의 운영 어플라이언스에서 수집한 빅 데이터를 활용합니다. 그런 다음 머신 러닝(ML)을 사용하여 이러한 데이터 간의 패턴과 관계를 탐지하여 SOC가 보안 위협에 대한 의사 결정을 내릴 수 있는 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 

최신 사이버 보안 자동화 솔루션은 AI와 머신러닝을 사용하여 조직의 디지털 시스템, 프로그램, 데이터, 네트워크, 애플리케이션 및 디바이스를 보호합니다.

자동화와 사이버 보안은 어떤 관련이 있나요?

보안관제센터(SOC)는 전통적으로 분석가가 네트워크 전반에서 침해를 지속적으로 스캔하는 방식으로 운영됩니다. 분석가들은 대량의 경고, 오탐, 더 큰 보안 위협의 산만함으로 인해 시간이 많이 소요되는 활동인 위협을 수동으로 샅샅이 살펴봅니다. 그 결과 SOC 팀의 업무 과중, 성과 감소, 보안 공백으로 인한 실제 침해로 이어지는 퍼펙트 스톰이 발생하게 됩니다.

자동화를 통해 많은 수동 프로세스가 제거되고 알림이 줄어들어 SOC 분석가들이 반복적인 보안 작업을 훨씬 빠르게 수행할 수 있습니다.

그러나 보안 팀이 사이버 복원력을 위해 자동화를 사용하는 것처럼 악의적인 공격자들도 사이버 공격을 위해 자동화를 사용할 수 있습니다. 오늘날의 많은 사이버 공격은 자동화를 통해 빠르게 대규모로 이루어지고 다양한 공격 방법을 사용하여 취약점을 악용합니다.

수동 프로세스만으로는 자동화된 위협의 양을 따라잡을 수 없는 것이 현실입니다. 그렇기 때문에 점점 더 많은 조직에서 사이버 보안 자동화를 방어에 추가하고 있습니다. 다시 말해, 인공지능과 인공지능으로 싸우는 것입니다.

자동화된 보안 시스템 사용의 이점

1. 더 빠른 위협 탐지 및 대응

자동화된 보안 시스템은 방대한 양의 데이터를 처리하고 사람이 인식하기 어려울 수 있는 패턴을 찾아낼 수 있습니다.

클라우드 보안을 예로 들어 보겠습니다. 클라우드와 온프레미스 시스템 전반의 서로 다른 보안 인프라로 인해 하루에 수천 건의 알림이 발생하며, 일부 인시던트는 조사하는 데 며칠이 걸리기도 합니다.

자동화를 통해 이러한 클라우드 보안 경고를 자동 조치로 전환할 수 있습니다. 이벤트 데이터를 분석하여 데이터 레이크로 전송하고, 안전하지 않은 클라우드 구성을 패치하며, 사례 관리 워크플로우를 자동화합니다.

클라우드 인시던트는 사람의 개입 없이 자동으로 해결되며 일반적인 보안 분석가보다 훨씬 빠른 속도로 해결됩니다.

2. 인적 오류 가능성 감소

보안 분석가들은 주의를 요하는 수많은 인시던트의 양에 압도당하고 과중한 업무에 시달리는 경우가 많습니다. 이는 인적 오류로 이어집니다. 실제로 2023년 Verizon 데이터 침해 조사 보고서에따르면 침해의 74% 이상이 사람의 실수로 인한 것이었습니다.

사이버 보안 자동화는 일반적으로 분석가에게 주어지는 많은 지루하고 반복적인 작업을 없애고 의사 결정에 도움이 되는 심층적인 인사이트를 제공합니다.

3. 운영 효율성 향상

보안 자동화는 단순히 수작업으로 수행되는 SOC 업무를 넘어서는 것입니다. 보안 팀은 종종 잘못된 구성이나 거의 통합되지 않은 인프라의 사일로화된 데이터로 인해 변경 시 오류가 발생하기 쉽고 운영 속도가 느려지는 문제를 겪습니다.

예를 들어, 보안 팀은 하루에 네트워크 보안 정책에 대한 규칙 변경 요청을 여러 번 받을 수 있는데, 각각 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 이러한 변경은 복잡하고 애플리케이션 중단을 초래할 수 있습니다.

자동화를 통해 팀은 계획부터 유효성 검사 및 감사에 이르기까지 전체 정책 변경 프로세스를 자동화하는 워크플로를 사용자 지정할 수 있습니다. 이를 통해 인적 오류의 위험을 없애고 보안 팀의 업무 중단을 최소화할 수 있습니다.

보안 자동화 도구의 예

1. 확장 탐지 및 대응(XDR)

확장 탐지 및 대응(XDR)은 기존 EDR 도구를 멀티클라우드, 네트워크, 엔드포인트를 포함한 모든 데이터 소스로 확장합니다. XDR 시스템은 휴리스틱, 분석, 모델링 및 자동화를 사용하여 위협을 발견, 헌팅, 조사 및 대응하는 데 걸리는 시간을 단축합니다.

2. 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR)

SOAR 도구는 통합 사이버 보안 플랫폼 내에서 사람과 도구 간의 작업을 조정, 실행 및 자동화하는 데 도움이 됩니다. SOAR 솔루션에는 일반적으로 위협 및 취약성 관리, 보안 사고 대응, 보안 운영 자동화가 포함됩니다.

3. 취약점 관리

취약점 관리는 취약점 식별, 평가 및 수정을 자동화하는 일련의 도구와 프로세스를 말합니다. 취약점 관리에는 자동화된 평가 스캔 및 보고서, 공격 표면 관리 도구, SOAR와의 통합이 포함됩니다.

4. AIOps

AIOps는 대량의 데이터를 분석하여 의사 결정을 자동화합니다. 예를 들어, NetOps를 사용하면 AI가 네트워크 상태 데이터를 분석하여 네트워크 변경 팀에 전체 네트워크를 개선하는 방법에 대한 자세한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

사이버 보안 통합은 자동화에 어떤 영향을 미칠까요?

기존의 사이버 보안 방어는 오늘날의 AI 기반 공격을 따라잡는 데 어려움을 겪고 있습니다. 조직은 불에는 불로, AI에는 AI로 맞서야 합니다.

하지만 AI와 자동화를 사이버 방어에 제대로 통합하려면 보안 도구가 인프라 전반에서 수집한 대량의 데이터를 필요로 합니다. 이는 네트워크, 클라우드, 운영, 엔드포인트 전반의 데이터 요소를 의미합니다.

또한 데이터는 형식, 구조 및 라벨링의 모든 접점에서 일관성이 있어야 합니다. 이렇게 집계된 데이터를 통해 보안 자동화는 분석가의 도움 유무에 관계없이 공격을 인식하고 방지할 수 있습니다.

이것이 바로 사이버 보안 통합이 필요한 이유입니다. 사이버 보안 통합을 사용하면 전체 인프라의 데이터 요소를 하나의 중앙 데이터 레이크에 수집할 수 있습니다. 도구는 동일한 인텔리전스와 데이터를 공유하므로 향후 위협을 탐지하고 대응할 때 AI 알고리즘이 더욱 정확해질 수 있습니다.

AI 기능은 사용자, 디바이스 또는 위치별로 위협을 격리하고 적절한 알림 및 에스컬레이션 조치를 시작할 수 있습니다. 동시에 인적 전문가가 조사 및 해결 방법을 결정할 수 있습니다.

통합 사이버 보안의 자동화 FAQ