위협 인텔리전스
조직들은 사이버 범죄자들이 AI와 자동화를 활용하여 더 빠르게 정교한 사이버 공격을 수행함에 따라 증가하는 사이버 공격의 양에 직면하고 있습니다. 보안에 대한 반응적 접근 방식은 진행 중인 공격을 식별하고 완화하려고 시도하는 것으로, 확장성이 없으며 공격자가 사건이 수정되기 전에 상당한 피해를 입힐 기회를 제공합니다.
위협 인텔리전스는 조직이 공격을 예측하고 식별하며 대응하는 데 사용할 수 있는 새로운 및 진행 중인 공격 캠페인에 대한 정보입니다. 이 기사는 위협 인텔리전스가 무엇인지, 그 핵심 구성 요소는 무엇인지, 그리고 조직이 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 탐구합니다.
위협 인텔리전스 이해하기
위협 인텔리전스는 조직이 공격 캠페인을 식별하거나 방어하는 데 사용할 수 있는 정보입니다. 예를 들어, 보안 연구자들은 일반적으로 알려진 악성 소프트웨어에 대한 파일 해시와 공격 캠페인에서 사용되는 IP 주소 및 도메인 이름을 배포합니다. 조직은 이 데이터를 사용하여 시스템에서 악성 소프트웨어를 탐지하고 알려진 악성 도메인에 대한 연결을 차단할 수 있습니다.
위협 인텔리전스의 핵심 구성 요소
위협 인텔리전스는 세 가지 주요 단계로 생성됩니다:
- 데이터 수집: 위협 인텔리전스는 사이버 위협에 대한 정보를 포함할 수 있는 데이터를 수집하는 것으로 시작됩니다. 보안 연구자들은 일반적으로 오픈 소스 인텔리전스(OSINT), 다크 웹 데이터, 악성 파일 또는 콘텐츠를 수집합니다. 내부 위협 인텔리전스는 시스템 로그, 네트워크 트래픽 및 조직의 네트워크에 대한 기타 정보에서 올 수 있습니다.
- 분석: 분석은 원시 데이터를 유용한 위협 인텔리전스로 변환합니다. 예를 들어, 보안 회사는 악성 소프트웨어 샘플을 분석하여 그것이 무엇을 하는지와 그것이 접속하는 IP 주소 및 도메인을 이해할 수 있습니다. 조직은 로그에서 악성 소프트웨어 감염을 나타내는 비정상적인 활동을 식별할 수 있습니다.
- 배포: 완성된 위협 인텔리전스는 내부 또는 외부로 배포될 수 있습니다. 보안 회사는 다른 조직에 잠재적인 위협을 알리기 위해 무료 또는 상업적인 위협 정보 피드를 생성할 수 있습니다. 조직은 이러한 피드나 내부 위협 정보를 사용하여 보안 솔루션의 효과를 향상시킬 수 있습니다.
위협 정보의 유형
위협 정보는 다양한 형태로 제공되며, 서로 다른 청중을 위해 설계되었습니다. 일부 일반적인 유형은 다음과 같습니다:
- 전략적: 전략적 위협 정보는 사이버 위협에 대한 고급 정보를 제공하며, 경영진을 위해 설계되었습니다. 예를 들어, 피싱 공격이 일반적이라는 사실은 전략적 계획 및 예산 배분에 중요할 수 있습니다.
- 전술적: 전술적 위협 정보는 다양한 위협 행위자가 사용하는 전술, 기술 및 절차(TTP)를 설명합니다. 예를 들어, SOC는 위협 행위자의 기술에 대한 지식을 사용하여 그들의 공격을 식별하거나 더 효과적인 방어를 설계할 수 있습니다.
- 기술: 기술적 위협 정보는 일반적으로 악성 코드 파일 해시나 알려진 악성 도메인과 같은 침해 지표(IOC)를 포함합니다. 이들은 종종 고급 위협 보호(ATP) 또는 확장 탐지 및 대응(XDR) 솔루션과 같은 보안 도구에 의해 사용되어 공격을 식별합니다.
사이버 보안에서 위협 정보의 중요성
위협 정보는 보안 팀이 실제 위협을 식별하는 데 도움을 주기 때문에 사이버 보안에 유용한 도구입니다. 파일이 악성 코드라는 사실이나 도메인이 악성이라는 지식은 더 빠른 의사 결정 및 사건 대응을 가능하게 합니다.
사건 대응 개선
위협 정보는 대응 시간을 줄이고 잘못된 긍정을 줄여 사건 대응을 향상시킵니다. 예를 들어, 파일이 알려진 악성 코드의 해시와 일치하면 SOC 분석가는 그것이 실제로 악성 코드임을 확신할 수 있습니다. 위협 식별을 신속하게 하는 것 외에도, 이 파일 해시는 위협에 대한 추가 정보를 조회하는 데 유용하며, 수정에 대한 권장 조치를 포함합니다.
적극적인 방어
위협 정보는 보안 팀이 위협 행위자에 대한 정보를 사용하여 사이버 방어를 보다 적극적으로 수행할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 특정 위협 행위자가 특정 취약점을 악용하여 목표 환경에 초기 접근을 시도한다는 지식은 보안 팀이 공격자가 이를 악용하기 전에 시스템 내의 해당 취약점의 모든 사례를 적극적으로 찾아내고 패치하도록 장려합니다.
위협 정보 사용 사례 및 도전 과제
위협 정보는 조직의 보안 프로그램 모든 수준에서 사용될 수 있습니다. 기술적 IOC는 공격을 식별하고 차단하기 위해 보안 도구에 의해 수집되며, 전술적 및 전략적 위협 정보는 방어 계획에 사용됩니다. 이 정보는 기업 보안 프로그램에 매우 귀중할 수 있지만, 조직은 이를 효과적으로 생성하고 사용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
주요 사용 사례
위협 정보는 다양한 위협에 대한 보안을 직접적으로 개선할 수 있습니다. 일부 일반적인 응용 프로그램은 다음과 같습니다:
일반적인 도전 과제
위협 정보는 유용한 도구가 될 수 있지만, 더 많은 데이터가 항상 더 나은 것은 아닙니다. 조직이 모든 사용 가능한 위협 정보를 선별 없이 수집하면 성능이 저하되고 저품질 위협 정보로 인해 잘못된 긍정적 탐지가 발생할 수 있습니다.
기업들은 내부 위협 인텔리전스를 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 많은 양의 보안 데이터와 제한된 자원으로 인해 조직은 내부 데이터에서 유용한 정보를 효과적으로 추출하지 못할 수 있습니다.
카토 네트웍스의 위협 인텔리전스 지원 방법
카토의 플랫폼은 보유한 위협 인텔리전스의 유용성을 극대화하도록 설계되었습니다. 다음 표는 카토가 기업 규모에서 실시간으로 위협 인텔리전스를 적용하는 방법을 강조합니다.
통합 보안 아키텍처
카토 SASE 클라우드 플랫폼은 여러 보안 기능을 단일 패스 엔진으로 통합하여 실시간으로 트래픽을 분석합니다. 위협 인텔리전스는 검사 지점에서 적용되어 위협 사냥 및 위협 탐지와 같은 주요 보안 활동을 지원하는 추가적인 맥락을 제공합니다.
위협 인텔리전스 피드 및 자동화
카토는 여러 출처에서 수집된 선별된 위협 인텔리전스 피드를 사용하여 현재 공격 캠페인에 대한 포괄적인 가시성을 제공합니다. SASE PoPs는 실시간으로 업데이트된 위협 인텔리전스를 수신하여 새로운 위협을 네트워크 엣지에서 자동으로 탐지하고 차단할 수 있게 합니다.
위협 인텔리전스에 대한 자주 묻는 질문
위협 인텔리전스의 목적은 무엇인가요?
위협 정보는 알려진 공격 캠페인, 악성 콘텐츠 및 해킹 그룹 기술에 대한 정보를 제공합니다. 이는 보안 팀이 위협을 보다 정확하게 탐지하고 사전 방어를 설계할 수 있도록 합니다.
위협 정보는 어떻게 수집됩니까?
위협 정보는 내부 및 외부의 다양한 출처에서 수집됩니다. 상업적 및 오픈 소스 피드는 OSINT, 다크 웹 데이터 및 악성 콘텐츠 분석 정보를 수집하여 생성됩니다. 조직은 시스템의 로그 및 이벤트 데이터를 분석하여 자체 위협 정보를 생성할 수 있습니다.
누가 위협 정보를 사용합니까?
위협 정보는 보안 도구에서 C-suite까지 다양한 수준에서 사용됩니다. 보안 도구는 알려진 맬웨어나 피싱을 식별하기 위해 침해 지표(IOC)를 사용하고, SOC와 경영진은 방어를 설계하고 전략적 계획을 수행하기 위해 전술적 및 전략적 정보를 사용합니다.
Cato Networks는 위협 정보를 어떻게 전달합니까?
Cato Networks는 전 세계 네트워크에서 검사된 트래픽을 기반으로 위협 정보를 생성합니다. 이 데이터는 실시간으로 SASE PoP에 배포되어 모든 트래픽, 사용자, 앱 및 사이트에서 위협을 식별하고 보호를 강화합니다.
위협 정보를 통한 스마트한 방어 활성화
위협 정보는 본질적으로 보안 데이터를 통해 증류된 유용한 통찰력으로, 보안 프로그램을 강화하는 데 도움이 됩니다. 위협 정보를 보안 도구와 통합하는 것은 현대의 진화하는 위협에 대응하기 위해 기업 보안 아키텍처가 따라잡을 수 있도록 하는 데 필수적입니다.
Cato SASE 클라우드 플랫폼은 단일 패스 검사 엔진에서 통합된 위협 정보를 사용하여 실시간으로 네트워크 트래픽에서 위협을 식별합니다. Cato는 통합된 네트워크 및 보안 기능을 통해
정보, 검사 및 집행을 엣지에서 통합하는 이상적인 플랫폼입니다.
Cato Network의 클라우드 네이티브 SASE 플랫폼이 위협 정보를 통합하여 귀하의 조직이 실시간으로 위협을 탐지하고 대응하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보려면 데모 예약하기를 클릭하십시오.
This page was machine-translated. If you notice any inaccuracies or have feedback, please feel free to send it to us here.
