사이버 공격의 빈도와 정교함은 계속 증가하고 있으며, 이는 전 세계의 조직, 그리고 이들과 상호 작용하는 고객에게 심각한 위험을 야기합니다. 중요한 파일을 암호화하는 랜섬웨어 공격, 자격 증명을 탈취하도록 설계된 피싱 캠페인, 알려지지 않은 취약성을 노리는 제로데이 공격은 진화하는 위협 환경의 몇 가지 예에 불과합니다. 비즈니스가 디지털 인프라에 그 어느 때보다 많이 의존하여 일상적인 운영을 수행하는 상황에서 민감한 데이터를 보호하고 운영 연속성을 유지하기 위해서는 단순히 대응적인 방어 체계만이 아닌 더 많은 것이 필요합니다. 조직은 사이버 보안에 대한 전략적이고 정확한 접근 방식을 도입하여 악의적 공격자보다 앞서 나갈 수 있는 인사이트를 활용해야 합니다.
수명 주기는 명확한 요구 사항을 설정하는 데서 시작합니다. 이 단계에서는 IT 리더, 보안 팀, 경영진 등 이해 관계자 간 공동 작업을 통해 조직의 가장 시급한 사이버 보안 문제를 파악합니다. 기업의 IT 보안 태세에 대해 이러한 이해 관계자가 가질 수 있는 모든 질문을 해결하면 인텔리전스 프로세스에 대한 로드맵을 만드는 데 사용할 수 있는 목표를 수립하는 데 도움이 됩니다.
목표가 수립되면 다음 단계에서는 다양한 소스로부터 관련 데이터를 수집합니다. 여기에는 내부 시스템(예: SIEM 로그 또는 엔드포인트 탐지 플랫폼)과 외부 소스(예: 위협 인텔리전스 피드 및 업계 정보 공유 네트워크)의 데이터가 포함되어야 합니다. 이 단계의 목표는 요구 사항 단계에서 정의된 문제를 해결하기 위해 가능한 많은 관련 데이터를 취합하는 것입니다.
이전 단계에서 수집된 원본 데이터는 분석할 수 있도록 정리해서 필터링해야 합니다. 일반적으로 처리에는 관련 없는 정보나 중복 정보를 제거하는 동시에 데이터를 정렬, 구조화 및 상호 연관시키는 작업이 포함됩니다. 또한 이 단계에는 파일 복호화, 외국어 소스 번역 또는 MITRE ATT&CK과 같이 위협 행동을 분류하는 표준화된 프레임워크를 적용하는 작업이 포함될 수 있습니다. 이러한 프로세스의 일부를 자동화하기 위해 AI(인공 지능)와 ML(머신 러닝)을 활용하는 최신 도구가 많습니다.
분석 단계에서는 처리된 데이터가 실행 가능한 위협 인텔리전스로 변환됩니다. 보안 분석가는 패턴, 추세 및 이상을 검사하여 요구 사항 단계 중에 제기된 구체적인 질문에 답합니다. 이 단계의 결과에는 일반적으로 실행 가능한 권장 사항이 포함되어 있어 IT 보안 팀에 식별된 위협을 해결하는 방법을 알려줍니다.
분석이 완료되면 결과를 적절한 이해 관계자와 공유해야 합니다. 배포는 상세 보고서, 요약 보고서, 보안 도구에 직접 통합된 자동 경보 등 다양한 형태로 이루어질 수 있습니다. 이 단계를 통해 이전 단계에서 개발된 인사이트를 의사 결정자와 운영자에게 효과적으로 전달하면 식별된 위협에 신속하게 대응할 수 있습니다.
수명 주기의 마지막 단계에는 지속적인 개선을 위한 프로세스 회고가 포함됩니다. 이해 관계자들은 인텔리전스가 자신의 요구를 충족했는지 여부에 대한 피드백을 제공하고, 부족한 부분이나 새롭게 제기되는 문제점들은 다음 주기를 위해 기록합니다. 이와 같은 유형의 지속적인 개선을 통해 위협 인텔리전스 프로세스는 조직의 사이버 보안 문제에 발맞춰 발전하고 시간이 지남에 따라 효과가 더욱 증대됩니다.
사이버 위협의 범주는 굉장히 다양하기 때문에 위협 인텔리전스가 다양한 형태로 제공되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 저마다 특정한 사이버 보안 문제를 해결하고 조직 내의 다양한 요구 사항을 충족시키도록 설계되었습니다. 이러한 유형의 인텔리전스는 비즈니스 리더를 위한 고급 인사이트부터 보안 팀을 위한 상세 기술 정보에 이르기까지 다양한 수준의 컨텍스트를 제공합니다.
위협 인텔리전스의 네 가지 주요 유형은 다음과 같습니다.
이러한 비기술적 고급 인텔리전스는 위협 환경과 조직에 미치는 위험에 대한 광범위한 관점을 제공합니다. 또한 경영진과 의사결정자들이 사이버 보안 전략을 비즈니스 목표에 맞게 조정할 수 있도록 장기적인 추세, 지정학적 요인, 산업별 위험을 분석해 줍니다.
전술적 인텔리전스는 위협 행위자가 사용하는 구체적인 TTP(전술, 기법, 절차)에 초점을 맞춥니다. 이를 통해 보안 팀은 공격의 실행 방식과 공격을 방어하는 방법을 이해할 수 있습니다. 이러한 유형의 인텔리전스는 보안 통제 및 방어에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 유용합니다.
운영 인텔리전스는 특정한 공격 또는 캠페인의 의도, 타이밍, 방법 등 활발하게 진행 중인 위협에 대한 실시간 정보를 제공해 줍니다. 운영 인텔리전스는 공격자의 행동, 동기, 도구 등을 분석하여 보안 팀이 인시던트에 대한 우선 순위를 정하고 대응할 수 있도록 지원합니다.
기술 인텔리전스는 악성 URL, 파일 해시, 악성 코드 서명과 같은 상세한 IOC(침해 표시기)를 제공합니다. 이러한 유형의 인텔리전스는 악의적인 활동의 확실한 증거에 초점을 맞추고 있기 때문에 매우 구체적이고 유용합니다. 이를 통해 팀에서는 보안 도구를 사용해 가능한 한 신속하게 위협을 탐지하고 대응할 수 있습니다.
위협 인텔리전스는 사이버 범죄자보다 앞서가는 데 필요한 인사이트와 도구를 조직에 제공해 줍니다. 더 구체적으로, 향상된 위협 인텔리전스의 주된 장점은 다음과 같습니다.
- 계획 및 전략 강화
위협 인텔리전스는 의사 결정자들이 위험을 평가하고 미래의 위협을 예측하는 데 도움이 되며, 사이버 보안 이니셔티브가 조직의 우선 순위를 지원하도록 합니다. 이와 같은 전략적 예측으로 자원 할당 및 장기 계획을 개선하면 진화하는 문제를 해결할 수 있습니다.
- 위협 탐지 및 완화의 최적화
위협 인텔리전스는 공격자 행동과 IOC를 분석하여 악의적인 활동을 조기에 탐지하는 조직의 역량을 강화합니다. 그 결과, 보안 팀은 문제가 본격적인 인시던트로 커지기 전에 위험을 완화할 수 있게 됩니다.
- 위협 우선 순위 설정 개선
위협 인텔리전스를 통해 조직은 가장 중요한 취약상과 위협을 해결하는 데 노력을 집중할 수 있습니다. 이렇게 하면 더 타겟팅되고 영향력 있는 접근 방식을 취하여 가장 피해가 큰 위험을 완화하기 위한 자원을 확보할 수 있습니다.
- 더 효과적인 위협 대응
많은 위협 인텔리전스 플랫폼이 자동화를 활용합니다. 이를 통해 IT 팀원의 관심이나 승인 없이도 완화 및 개선 조치를 트리거하여 탐지된 위협에 대한 대응 속도를 높일 수 있습니다.
위협 인텔리전스는 다양한 사이버 보안 분야에서 실용적으로 활용됩니다. 다음은 위협 인텔리전스가 상당한 가치를 제공할 수 있는 몇 가지 일반적인 사용 사례입니다.
- 인시던트 대응
위협 인텔리전스는 공격자 기법에 대한 핵심 컨텍스트를 제공하여 인시던트 대응 노력을 강화합니다. 이를 통해 위협을 보다 신속하게 탐지, 차단 및 방어할 수 있으며, 결과적으로 보안 인시던트의 영향을 줄일 수 있습니다.
- 보안 운영
보안 운영 시 위협 인텔리전스는 팀이 잠재적인 위협을 보다 적극적으로 파악하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 위협 헌팅, 경보 강화, 진화하는 공격 방법에 맞게 보안 제어 조정 등의 작업을 지원합니다.
- 취약성 관리
위협 인텔리전스는 악용되고 있는 취약성을 식별합니다. 이와 같이 타겟팅된 접근 방식을 통해 조직은 패치가 필요한 부분과 보안 인프라의 취약성을 명확하게 파악할 수 있습니다.
- 사기 예방
위협 인텔리전스는 비공개 영역과 공개 영역에서 수집한 데이터를 분석하여 공격자가 사기를 저지르는 데 사용하는 전술을 밝혀냅니다. 이를 통해 조직은 데이터, 브랜드 또는 시스템을 표적으로 삼는 활동을 탐지하고 방지할 수 있습니다.
- 외부 공급업체 위험 감소
위협 인텔리전스는 외부 공급업체 및 파트너의 보안 태세에 대한 인사이트를 제공하므로 외부 당사자와 관련된 위험을 더 정확하게 평가할 수 있습니다.
효과적인 위협 인텔리전스를 구현하기 위해서는 다양한 도구와 서비스를 활용하여 사이버 위협을 탐지 및 분석하고 이에 대응하는 조직의 역량을 강화해야 합니다. 위협 인텔리전스 플랫폼부터 고급 AI 및 머신 러닝에 이르기까지, 이러한 도구는 프로세스를 간소화하고 보안 기능을 강화하는 데 사용됩니다.
TIP는 외부 위협 데이터를 내부 시스템과 통합하는 중심 허브 역할을 합니다. 실시간 평가, 우선 위험 평가 및 지능형 데이터 분석을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 조직에 위협에 대한 포괄적인 관점을 제공하며, 맞춤형 인사이트를 통해 팀은 새로운 위험에 빠르게 적응하고 적절한 대응을 계획할 수 있습니다.
위협 데이터 피드는 위협 행위자 TTP와 IOC(예: 악성 IP 주소, 도메인, 파일 해시, 맬웨어 서명) 등 악성 활동에 대한 최신 정보를 제공합니다. 이러한 피드를 통해 보안 팀은 탐지 역량을 강화하고, 취약성의 우선 순위를 지정하며, 방어 조치를 신속하게 배포할 수 있습니다.
AI와 ML은 비즈니스가 수집하는 방대한 양의 위협 데이터를 처리하는 데 점점 중요한 역할을 맡고 있습니다. 이러한 기술을 통해 데이터 캡처를 자동화하고, 위험 평가를 개선할 수 있으며, 예측 모델을 생성하여 미래의 위협을 예측할 수 있습니다. AI 기반 시스템은 데이터를 대규모로 구조화하고 분석하여 인적 분석가가 간과할 수 있는 패턴과 이상 현상을 식별할 수 있습니다.
사이버 위협의 진화에 발맞춰 비즈니스도 적응해야 합니다. 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않으며, 조직에는 이 데이터를 효과적으로 통합, 분석 및 운영할 수 있는 솔루션이 필요합니다. ServiceNow TISC(위협 인텔리전스 보안 센터)가 바로 그러한 솔루션이며, 조직이 전반적인 보안 태세를 강화하는 동시에 위협 인텔리전스의 수명 주기 전체를 관리할 수 있도록 중앙 집중식 애플리케이션을 제공합니다. ServiceNow SecOps 제품군에 포함되어 강력하고 확장 가능한 Now Platform®을 기반으로 구축된 ServiceNow TISC는 고급 위협 헌팅, 모델링, 분석 및 실시간 모니터링을 제공합니다.
주요 보안 도구와의 원활한 통합을 통해 내부 및 외부 위협 데이터를 집계하고 상호 연관시켜 위협과 이에 대처하는 방법에 대한 깊이 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 위협 분석가 작업 공간과 커스터마이제이션 가능한 위협 점수를 통해 보안 팀은 위험의 우선 순위를 정하고 반복적인 작업을 자동화하며 영향력이 큰 위협에 집중할 수 있습니다. 가상 사용자 기반 대시보드 및 보고 기능은 분석가와 리더가 보안 운영을 모니터링하고 구체화할 수 있도록 주요 메트릭에 대한 가시성을 제공합니다. 그리고 이것은 빙산의 일각에 불과합니다. ServiceNow TISC를 통해 조직은 어떤 형태의 위협에 노출되든 위협에 대비하는 데 필요한 도구를 확보할 수 있습니다.
위협 인텔리전스 보안 센터는 보안이 유지된 상태로 안전하게 비즈니스를 운영하는 데 필요한 디지털 보호 솔루션을 제공합니다. 지금 바로 데모를 요청하세요.