사이버 위협으로부터 조직을 보호하는 보안 운영 센터(SOC)에는 보안 담당자뿐만 아니라 보안 담당자가 역할을 수행하는 데 사용하는 도구와 기술도 포함됩니다.
사이버 위협 환경이 진화함에 따라 SOC는 조직에서 점점 더 중요한 구성 요소가 되고 있습니다. SOC가 없으면 조직은 지능형 사이버 위협을 식별하고 대응하는 데 필요한 역량이 부족할 수 있습니다.
SOC의 책임 에는 잠재적 위협에 대한 기업 IT 환경 모니터링과 식별된 침입에 대한 대응이 포함됩니다. SOC는 일반적으로 다음 두 가지 범주 중 하나로 분류할 수 있습니다.
사내든 외부든 SOC는 다음과 같은 모범 사례를 구현해야 합니다.
보안은 종종 조직의 나머지 운영과 충돌하는 것으로 간주됩니다. 보안 담당자와 다른 사업부 간의 이러한 적대적 관계로 인해 보안 정책이 위반되거나 무시될 수 있습니다. 또한 보안의 중요성과 비즈니스에 대한 가치에 대한 이해가 부족하면 SOC 가 업무를 수행하는 데 필요한 자금, 리소스 및 인력을 확보하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
SOC 전략을 비즈니스 목표에 맞추면 SOC를 자산이자 조직 성공의 중요한 구성 요소로 인식하는 데 도움이 됩니다. SOC는 위험 평가를 수행하여 기업 자산을 식별하고 이러한 시스템에 대한 사이버 공격의 잠재적 위험과 영향을 평가할 수 있습니다. 다음으로, 팀은 SOC가 나머지 비즈니스를 지원하는 방법을 보여주는 메트릭과 KPI를 식별할 수 있습니다. 마지막으로, 팀은 이러한 목표를 달성하기 위해 설계된 프로세스와 절차를 정의할 수 있습니다.
SOC 담당자는 다양한 시스템과 잠재적인 보안 위협을 관리해야 합니다. 따라서 SOC의 기능을 극대화하기 위해 최신 도구를 모두 구입하고 배포하고 싶을 수 있습니다. 그러나 새로운 도구는 수익이 감소하고 배포, 구성 및 모니터링해야 하므로 다른 위협을 식별하고 관리하는 데 필요한 리소스를 빼앗깁니다. SOC의 기술 도구 스택은 각 도구의 이점이 관련 비용보다 클 수 있도록 신중하게 고려해야 합니다. 이상적으로 SOC는 보안 모니터링 및 관리를 단순화하고 간소화하기 위해 가능한 한 통합 보안 플랫폼을 사용해야 합니다.
신속한 위협 탐지 및 대응은 보안 사고의 가능성과 영향을 최소화하는 데 필수적입니다. 공격자가 조직의 환경에 오래 액세스할수록 중요한 데이터를 훔치거나 멀웨어를 심거나 회사에 다른 피해를 줄 수 있는 기회가 커집니다.
위협 인텔리전스 및 머신 러닝(ML)은 위협을 신속하게 식별하고 대응하는 SOC의 능력에 필수적입니다. 포괄적인 위협 인텔리전스를 기반으로 하는 머신 러닝 알고리즘은 대량의 보안 데이터를 선별하고 조직에 대한 잠재적 위협을 식별할 수 있습니다. 위협이 탐지되면 이 데이터를 인간 분석가에게 제공하여 추가 조치를 알리거나 수정 조치를 자동으로 트리거할 수 있습니다.
현대의 기업 네트워크는 규모가 크고 다양하며 확장되고 있습니다. 기업 IT 환경에는 이제 온프레미스 및 클라우드 기반 시스템, 원격 근무자, 모바일 및 사물인터넷(IoT)(IoT 디바이스.
조직에 대한 위험을 관리하기 위해 SOC 담당자는 네트워크 전반에 걸쳐 엔드 투 엔드 가시성이 필요합니다. 이를 위해서는 여러 디스플레이와 대시보드 간에 전환해야 할 필요성으로 인해 보안 분석가가 잠재적인 위협을 간과하거나 놓치지 않도록 보안 통합이 필요합니다.
사이버 공격은 언제든지 발생할 수 있습니다. 위협 행위자가 조직의 시간대 내에서 활동하더라도 조직이 대응할 준비가 덜 된 야간이나 주말에 의도적으로 공격 시간을 정할 수 있습니다. 응답 지연은 공격자에게 SOC 담당자의 탐지나 간섭 없이 공격 목표를 달성할 수 있는 창을 제공합니다.
이러한 이유로 기업 SOC는 기업 네트워크를 24×7 모니터링할 수 있어야 합니다. 지속적인 모니터링을 통해 위협을 보다 신속하게 탐지 및 대응할 수 있으므로 잠재적인 비용과 공격이 조직에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.
SOC는 조직 보안 프로그램의 초석입니다. 효과적이려면 사이버 위협을 대규모로 효과적으로 예방, 탐지 및 대응할 수 있는 도구로 무장한 숙련된 직원이 필요합니다.
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