조직은 빠르게 성장하고 더욱 정교해지는 사이버 위협 환경에 직면해 있습니다. 사이버 위협 공격자는 지능형 멀웨어에 액세스하고 자동화를 활용하여 공격 캠페인의 속도를 높이고 규모를 확장할 수 있습니다. 따라서 다양한 IT 인프라를 보유한 대규모 조직은 이러한 공격을 탐지, 예방 및 해결하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
확장 탐지 및 대응(XDR)은 보안 팀과 보안 운영 센터(SOC)에 IT 환경 전반에서 포괄적인 위협 가시성과 관리 기능을 제공합니다. XDR 솔루션은 다중 소스 보안 데이터를 통합하고 고급 분석 및 보안 자동화를 활용하여 잠재적인 공격을 찾아내고 수정함으로써 사이버 공격을 보다 신속하게 탐지하고 예방할 수 있는 잠재력을 제공합니다.
다른 보안 도구와 마찬가지로 XDR도 올바르게 배포하고 운영할 때만 그 약속을 지킬 수 있습니다. 이 7가지 모범 사례는 조직이 XDR 배포를 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
#1. 보안 데이터 중앙 집중화 및 통합
일반 조직은 수많은 IT 및 보안 시스템을 보유하고 있습니다. 이들 각각은 보안 사고를 식별하고 해결하는 데 유용한 로그와 경고를 생성할 수 있습니다. 그러나 이러한 정보가 여러 도구와 위치에 흩어져 있으면 조직의 사이버 공격 탐지 능력이 저하될 수 있습니다. 현대의 정교한 사이버 공격은 교묘하기 때문에 여러 데이터 소스를 결합하여 얻은 컨텍스트를 통해 식별해야 할 수 있습니다.
XDR은 중앙 집중식 단일 보안 데이터 풀에 액세스할 수 있는 경우에 가장 효과적입니다. 이러한 통합을 통해 XDR 솔루션은 컨텍스트를 활용하여 잠재적인 사이버 위협을 보다 정확하게 식별할 수 있습니다.
#2. 고급 분석 및 위협 인텔리전스 활용
사이버 공격은 점점 더 정교하고 교묘하며 자동화되고 있습니다. 결과적으로 사이버 공격은 정상적인 트래픽의 노이즈에 가려져 조직이 잠재적인 위협을 식별하고 해결하기가 더 어려워질 수 있습니다.
XDR 솔루션은 고급 분석 및 위협 인텔리전스를 사용하여 이러한 잠재적 위협을 탐지할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 위협 인텔리전스 피드는 최신 공격 캠페인에 대한 인사이트를 제공하며, 이러한 피드를 수집하고 활용할 수 있는 XDR 솔루션은 이를 분석에 사용하여 공격으로부터 조직을 효과적으로 보호할 수 있습니다.
#3. AI 기반 상관관계
인공지능 (AI)의 부상으로 사이버 방어에 새로운 잠재적 기회가 열렸습니다. AI 시스템은 대량의 데이터를 분석하고 트렌드와 이상 징후를 파악하는 데 매우 효과적입니다.
이러한 기능을 위협 탐지 및 대응에 적용하면 조직은 레이더에 포착되지 않을 수 있는 공격을 발견할 수 있습니다. 사람이 데이터의 홍수 속에서 놓칠 수 있는 트렌드와 이상 징후를 AI가 빠르게 식별하여 보안 분석가가 잠재적인 보안 사고를 더 빠르고 효과적으로 찾아내고 수정할 수 있습니다.
#4. 협업 및 커뮤니케이션 촉진
효과적인 사이버 보안 프로그램을 위해서는 명확한 협업 및 커뮤니케이션 채널이 필수적입니다. 보안 데이터가 사일로화되면 보안팀이 정교한 사이버 위협을 식별하는 데 필요한 컨텍스트를 확보하지 못할 수 있습니다. 조직이 적절한 데이터를 적시에 적절한 사람에게 제공하는 데 어려움을 겪는 경우 커뮤니케이션이 원활하지 않으면 위협 탐지 및 대응이 느려질 수도 있습니다.
XDR 솔루션을 올바르게 사용하면 조직이 사일로를 허물고 필요한 커뮤니케이션을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다. 조직의 IT 인프라 전반에서 데이터를 가져오는 XDR 솔루션은 다양한 시스템의 문제를 식별하고 보안 인시던트를 중앙 집중식으로 모니터링 및 관리할 수 있도록 도와줍니다.
#5. 정기 업데이트
사이버 보안의 최신 기술은 빠르게 변화하고 있습니다. 새로운 공격이 등장하면 이를 식별하고 방지하는 데 도움이 되는 새로운 시그니처, AI 모델 및 기타 도구가 개발됩니다.
XDR 솔루션을 정기적으로 업데이트하면 조직이 최신 도구를 사용할 수 있도록 하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 XDR 솔루션이 최신 공격 캠페인과 사이버 위협 행위자가 개발한 새로운 도구 및 기법을 탐지할 수 있는 확률이 높아집니다.
#6. UEBA 통합
사용자 및 엔티티 행동 분석(UEBA)은 사용자 및 계정 활동에 대한 인사이트를 제공합니다. 행동을 추적하면 침해된 계정을 사용한 공격자의 악의적인 활동을 기반으로 사이버 공격을 탐지하고 예방할 수 있습니다.
다른 데이터 소스와 마찬가지로 UEBA를 통합하면 XDR 솔루션의 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 조직의 모든 IT 환경에서 ID 및 행동 데이터에 액세스할 수 있는 XDR 솔루션은 조직 인프라의 다양한 부분에 걸쳐 있는 비정상적인 활동을 보다 효과적으로 탐지할 수 있습니다.
#7. 보안 자동화
사이버 공격은 빠르게 발생하며 조직이 빠르게 대응할 수 있을수록 좋습니다. 이상적으로는 공격이 발생하기 전에 공격을 포착하고 예방하는 것이지만, 사고 대응 시간을 줄이면 공격자가 데이터를 훔치거나 측면으로 이동하거나 조직의 시스템에서 다른 악의적인 작업을 수행할 수 있는 기회도 제한됩니다.
XDR을 사용할 때는 보안 자동화 기능을 최대한 활용하는 것이 중요합니다. 수동 프로세스를 자동화된 작업으로 대체하면 조직은 공격이 조직의 나머지 부분에 위협이 되기 전에 공격을 차단하거나 감염된 단일 엔드포인트에 제한할 수 있습니다.
체크포인트는 예방 우선의 확장된 예방 및 대응(XDR/XPR)을 개척했습니다. AI와 고급 분석을 기반으로 하는 이러한 예방에 중점을 두면 사이버 공격이 조직과 시스템에 위협이 되기 전에 이를 방지할 수 있습니다. 체크 포인트 인피니티 XDR/XPR에 대해 자세히 알아보기
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