위협 인텔리전스는 사이버 공격에 대한 증거 기반 정보를 분석하여 사이버 보안 전문가가 상황에 맞는 문제를 파악하고 탐지된 문제에 대한 맞춤형 솔루션을 만들 수 있도록 지원합니다.
오픈 소스 인텔리전스(OSINT)와 마찬가지로 데이터에 뿌리를 둔 위협 인텔리전스는 누가 공격하는지, 공격자의 동기와 능력은 무엇인지, 시스템에서 어떤 침해 지표(IOC)를 찾아야 하는지 등의 컨텍스트를 제공하여 보안에 대한 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
디지털 혁신이 산업을 재편함에 따라 사이버 보안의 중요성은 기하급수적으로 커지고 있습니다. Statista의 연구에 따르면 2033년까지 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 시장은 440억 달러 이상으로 급증할 것이며, 이는 최신 비즈니스 전략에서 정보에 기반한 데이터 기반 방어의 중요한 역할을 강조합니다. 이는 2023년 미래 위협 인텔리전스 현황 보고서의 최근 설문조사 결과와 일치하는 것으로, 응답자의 70.9%가 위협 인텔리전스 수집 및 분석에 집중하는 전담 팀을 보유하고 있는 것으로 나타났습니다.
이 문서에서는 위협 인텔리전스가 사이버 위험을 효과적으로 탐지, 분석 및 완화하여 사전 예방적 보안 접근 방식을 보장하는 방법에 대해 심층적으로 설명합니다. 구성 요소, 중요성, 침입 및 공격을 방지하기 위해 조직 내에서 구현하는 방법에 대해 알아보세요.
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Key Takeaways
- 위협 인텔리전스는 사이버 보안에 매우 중요하며, 전술적, 기술적, 운영적, 전략적 인텔리전스 등 다양한 형태를 통해 새로운 사이버 위협을 이해하고 완화함으로써 조직이 선제적으로 방어를 강화할 수 있는 증거 기반 지식을 제공합니다.
- 위협 인텔리전스 플랫폼(TIP)은 외부 위협 피드를 내부 데이터와 통합하여 위협 식별 및 대응을 강화하는 필수 도구이며, 자동화된 데이터 수집 및 분석에 인공지능과 머신러닝을 활용하여 위협 인텔리전스 효율성을 개선하는 사례가 점점 더 늘어나고 있습니다.
- 위협 인텔리전스의 실제 적용 분야에는 사고 대응 및 분류, 보안 운영, 위협 헌팅, 취약성 관리 등이 있으며, 이는 사이버 위협에 신속하게 대응하고 관리하는 데 필수적이며 조직의 비즈니스 연속성과 데이터 보호를 유지하는 데 도움이 됩니다.
위협 인텔리전스란 무엇인가요?
위협 인텔리전스는 데이터를 수집, 처리, 분석하여 위협 행위자의 동기, 행동, 목표를 파악하고 사이버 범죄를 예방하고 대처할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
사이버 보안은 조직에 새로운 사이버 위협을 비롯한 잠재적 사이버 위협에 대한 증거 기반 인사이트를 제공하여 선제적으로 방어를 강화하고 정보에 입각한 보안 결정을 내리는 데 필요한 지식을 제공하는 진화하는 학문입니다.
Gartner에 따르면 위협 인텔리전스는 기존 또는 새로운 위협에 대한 맥락과 실행 가능한 조언을 포함한 증거 기반 인사이트를 제공하여 대응 전략에 정보를 제공합니다.
그렇다면 위협 인텔리전스에는 정확히 무엇이 포함되며, 주요 구성 요소는 무엇일까요?
정의 및 목적
위협 인텔리전스는
- 사이버 위협을 식별 및 분석하여 사전 예방적이고 정보에 입각한 방어 지원
- 단순한 위협 데이터 집계 그 이상
- 증거와 컨텍스트를 통합하는 포괄적인 보기 제공
- 조직의 사이버 보안 전략 가이드
위협 인텔리전스를 해석하면 조직이 직면한 위험을 이해하고 잠재적 피해를 완화하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.
주요 구성 요소
효과적인 위협 인텔리전스는 포괄적인 정보에 달려 있습니다. 다양한 데이터 유형이 혼합되어 있어야 합니다:
- 다양한 출처에서 수집
- 상황별 맞춤화
- 실행 가능한 인사이트 제공
여기에는 내부 시스템, 보안 제어 및 클라우드 서비스의 원시 데이터가 포함되며, 이 모든 것이 강력한 사이버 위협 인텔리전스 프로그램의 토대를 마련합니다.
목표는 위협이 유효하다는 증거와 효율적인 완화 방법을 제안하는 실행 가능한 인사이트를 모두 제공하는 것입니다.
사이버 위협 인텔리전스의 중요성
위협 인텔리전스는 사이버 보안에서 중추적인 역할을 하며, 특히 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 사이버 위협을 포함하여 잠재적인 사이버 위협을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 강력한 사이버 위협 인텔리전스 프로그램에 투자하면 조직은 사이버 공격의 위험을 줄이고 보안 태세를 강화할 수 있습니다.
그렇다면 위협 인텔리전스는 사이버 보안 문제를 어떻게 해결하고 조직의 보안 태세를 어떻게 강화할 수 있을까요?
사이버 보안 문제 해결
사이버 보안의 세계에는 수많은 도전과제가 존재합니다. 처리해야 할 데이터의 양이 방대하고 공격 기법이 빠르게 진화하며 숙련된 사이버 보안 인력이 부족합니다. 하지만 위협 인텔리전스가 해결책을 제시합니다. 다양한 소스의 데이터를 통합하고, 우선순위를 지정하고, 인증하면 위협 인텔리전스가 데이터 과부하를 완화하는 데 도움이 됩니다.
머신러닝은 대량의 데이터를 처리하는 데 도움을 주므로 전문 인력의 필요성을 줄여줍니다. 또한 위협 인텔리전스 플랫폼(TIP)을 통해 진화하는 공격 벡터를 관리할 수 있습니다:
- 외부 위협 피드 및 내부 로그 파일 처리
- 우선순위가 지정된 상황별 알림 만들기
- 조직이 새롭고 정교한 사이버 공격 방식에 적응할 수 있도록 지원합니다.
보안 태세 강화
위협 인텔리전스 프로그램은 단순히 문제만 해결하는 것이 아니라 조직의 보안 태세를 강화합니다. 위협 인텔리전스를 조직 전략에 통합하면 기업은 사이버 공격을 적극적으로 방어하고 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있어 보안 전문가가 위험을 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.
사이버 위협 인텔리전스 플랫폼(TIP)은 통합 위협 인텔리전스를 차세대 방화벽 및 IDS/IPS와 같은 보안 도구에 제공하여 악의적인 위협 행위자의 활동을 탐지하고 차단하는 기능을 강화합니다.
또한 위협 데이터를 지속적으로 모니터링함으로써 조직은 보안 조치를 업계 벤치마크와 비교하여 보안 강화의 강점 영역과 기회를 파악할 수 있습니다.
다양한 유형의 위협 인텔리전스
사이버 위협 인텔리전스는 다양한 형태로 제공되며, 각각 고유한 목적을 가지고 조직 내 다양한 의사 결정 수준을 충족합니다. 이러한 양식에는 다음이 포함됩니다:
- 전략적 위협 인텔리전스
- 전술적 위협 인텔리전스
- 기술 위협 인텔리전스
- 운영 위협 인텔리전스
그렇다면 이러한 형태는 무엇을 수반하며 조직의 사이버 보안에 어떻게 기여할까요?
운영 위협 인텔리전스
운영 위협 인텔리전스는 특정 위협과 캠페인을 이해하는 데 중점을 둡니다. 보안 취약점 및 공격 기법에 대응하고 이해하기 위한 실시간 인사이트와 실행 가능한 권장 사항을 제공합니다. 과거 공격을 연구하고 위협 행위자의 전술, 기술 및 절차(TTP)에 대한 결론을 도출하면 조직이 각 사이버 공격의 '누가', '왜', '어떻게' 공격했는지 파악하는 데 도움이 되는 운영 인텔리전스를 확보할 수 있습니다.
전략적 위협 인텔리전스
전략적 위협 인텔리전스는 위협 환경에 대한 포괄적인 이해를 제공하여 전략적 인텔리전스를 비롯한 다른 유형의 위협 인텔리전스를 보완합니다. 이러한 총체적인 접근 방식은 조직이 잠재적인 위협으로부터 보호하기 위해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 제공합니다:
- 장기 추세 분석
- 향후 조직에 대한 공격으로 이어질 수 있는 중대한 위험 식별
- 지정학적 요인 및 업계 동향을 포함한 사이버 보안 위협에 대한 개괄적인 개요
이 인텔리전스를 통해 조직은 위협 환경에 대한 포괄적인 시각을 확보하고 잠재적인 위협에 한발 앞서 대응할 수 있습니다.
이 문서는 높은 수준의 의사 결정 지침에 의존하는 회사 이사회와 같은 비기술적 이해관계자를 위해 설계되었습니다.
기술 위협 인텔리전스
기술 위협 인텔리전스는 세부 사항에 관한 것입니다. 멀웨어 시그니처 및 IP 주소와 같은 특정 기술 세부 정보와 침해 위협 지표에 집중합니다. 목표는 동작, 전달 메커니즘, 시스템에 미치는 잠재적 영향에 초점을 맞춰 취약성과 멀웨어에 대한 자세한 정보를 제공하는 것입니다.
전술적 위협 인텔리전스
마지막으로 전술적 위협 인텔리전스는 위협 행위자가 사용하는 전술, 기술 및 절차(TTP)를 개략적으로 설명하는 데 중점을 둡니다. 그들의 방법과 전략에 대한 중요한 인사이트를 제공합니다. 전술 인텔리전스는 실행 가능한 위협 인텔리전스를 제공함으로써 즉각적인 위협 환경에 대한 인사이트를 제공하고 변화하는 공격자의 행동과 위협에 적응할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 사이버 위협 인텔리전스 서비스는 전술 인텔리전스의 효과에 크게 기여합니다.
업계 전반의 위협 정보를 사용하여 잠재적인 공격을 모델링하면 조직이 특정 위협에 더 잘 대비할 수 있습니다.
위협 인텔리전스 라이프사이클의 역할
다양한 형태의 위협 인텔리전스를 이해하는 것과 위협 인텔리전스 라이프사이클을 탐색하는 것은 별개의 문제입니다. 이 라이프사이클은 6단계로 구성됩니다: 방향 설정, 수집, 처리, 분석, 배포 및 피드백의 6단계로 구성됩니다. 각 단계는 인텔리전스 프로세스의 지속적인 개선과 개선을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 그렇다면 각 단계에는 어떤 것들이 포함되며, 각 단계가 중요한 이유는 무엇일까요?
요구 사항 및 목표
'방향' 단계는 모든 것이 시작되는 곳입니다. 여기에서 주요 이해관계자의 의견을 수렴하여 사이버 위협 인텔리전스 프로그램의 목표를 설정합니다. 조직과 관련된 사이버 보안 질문에 답하기 위한 인텔리전스 요구 사항이 설정되어 있습니다. 이해관계자의 피드백은 사이버 위협 인텔리전스를 활용하는 보안팀의 인텔리전스 우선순위를 이해하는 데 매우 중요하며, 이는 다시 이러한 인텔리전스 요구사항의 문서화를 안내합니다.
데이터 수집 방법
방향이 설정되면 데이터 수집에 초점을 맞춥니다. 여기에는 보안 로그, 위협 피드, 전문가 인터뷰 등 다양한 내부 및 외부 소스에서 정보를 수집하는 작업이 포함됩니다. 목표는 위협 인텔리전스 라이프사이클의 다음 단계에 정보를 제공하기 위해 가능한 한 많은 관련 데이터를 수집하는 것입니다.
처리 및 구성
데이터 수집 후에는 처리가 이루어집니다. 이 단계에서는 수집된 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환합니다. 여기에는 관련 없는 데이터를 걸러내고 나머지 정보를 구조화하여 효율적으로 분석하는 작업이 포함됩니다. 인공 지능과 머신 러닝의 도움으로 트렌드를 파악하여 다음 단계에 필요한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
데이터 분석 및 해석
위협 인텔리전스 분석 단계에는 다음이 포함됩니다:
- 처리된 정보를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하기
- 적 프로파일링
- 위협 상관관계
- 행동 분석
이러한 요소는 이 단계에서 매우 중요한 요소입니다.
이러한 요소는 위협의 본질과 잠재적 영향을 이해하는 데 필수적인 요소입니다.
배포 및 보고
분석이 완료되면 배포 단계에서는 주요 권고 사항과 결론을 관련 이해관계자가 받을 수 있도록 합니다. 배포 형식은 청중의 필요에 따라 공식적인 위협 인텔리전스 보고서부터 비디오 피드 또는 프레젠테이션에 이르기까지 다양할 수 있습니다.
피드백 및 반복
마지막으로, 피드백은 사이버 위협 인텔리전스 수명 주기의 중요한 구성 요소입니다. 이를 통해 제공되는 인텔리전스가 조직의 변화하는 요구와 우선순위를 충족하도록 보장합니다. 피드백 단계에서 확인된 새로운 질문이나 인텔리전스 격차는 다음 주기에서 해결하여 지속적인 개선과 개선을 보장할 수 있습니다.
더 나은 위협 인텔리전스를 위한 머신 러닝
오늘날의 대규모 데이터 처리에는 오픈 웹, 딥 웹, 다크 웹, 기술 채널 등 다양한 소스의 데이터를 효과적으로 결합하여 종합적인 개요를 생성할 수 있는 자동화가 필요합니다.
Recorded Future는 데이터를 카테고리로 구조화하고, 여러 언어의 텍스트를 분석하고, 위험 점수를 제공하고, 예측 모델을 생성하는 등 네 가지 방식으로 머신러닝 기술을 사용하여 위협 데이터 수집 및 집계를 개선합니다.
- 데이터를 엔티티와 이벤트로 구조화합니다: 머신 러닝은 온톨로지를 사용하여 데이터를 분류하므로 엔티티와 그 관계를 정의하여 관리가 더 쉬워집니다. 이를 통해 수동 정렬 없이 여러 언어의 이벤트를 인식하고 온톨로지를 활용하여 카테고리와 계층 구조를 파악할 수 있습니다.
- 자연어 처리를통해 여러 언어로 된 텍스트를 구조화합니다: 다양한 언어의 비정형 텍스트를 정형 데이터로 변환하여 명확성과 접근성을 향상시킵니다. 유사한 개체(예: "Apple" 기술 회사와 과일)를 구분함으로써 데이터 분석을 간소화하고 정확도를 향상시킵니다.
- 이벤트와 엔티티를 분류하여 인간 분석가가 경보의 우선순위를 정할 수 있도록 도와줍니다: 머신 러닝이 위험 점수를 할당하여 위협을 식별하고 우선순위를 지정함으로써 인간의 전문 지식과 AI의 정밀성을 결합합니다. 이 분류는 분석가가 오탐에 소비하는 시간을 줄여주므로 보다 효율적인 위협 평가가 가능합니다. 위험을 분류하는 방법을 자동화하면 분석가가 오탐을 분류하고 우선순위를 결정하는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있으므로 Recorded Future를 사용하는 IT 보안 담당자는 보고서 작성에 소요되는 시간을 34% 줄일 수 있습니다.
- 예측 모델을 통해 이벤트 및 엔터티 속성 예측: 예측 모델링은 과거 데이터를 사용하여 미래의 위협을 예측함으로써 위협 탐지를 더욱 능동적으로 수행할 수 있습니다. 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 이러한 모델은 점점 더 정확해져 잠재적 위험을 예측하고 완화할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.
위협 인텔리전스 도구 및 서비스 구현하기
위협 인텔리전스 플랫폼, 위협 데이터 피드, 인공 지능은 모두 사이버 위협 인텔리전스 기능을 향상하고 프로세스를 간소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 그렇다면 이러한 도구와 서비스는 무엇이며 위협 인텔리전스 프로세스에 어떻게 기여할까요?
위협 인텔리전스 플랫폼
위협 인텔리전스 플랫폼 (TIP)은 외부 위협 피드를 내부 데이터와 통합하여 신속한 평가, 우선 순위가 지정된 위험 평가, 스마트 위협 데이터 분석 및 시각화 등의 기능을 제공합니다. 사이버 위협 인텔리전스 플랫폼은 더 넓은 시장과 조직의 산업과 관련된 위협에 대한 세분화된 가시성을 제공하며, 이는 팀의 효과적인 대응과 새로운 과제에 대한 적응에 매우 중요합니다.
위협 데이터 피드
위협 데이터 피드는 위협 행위자 TTPS, 취약성 및 새로운 공격과 같은 최신 정보를 제공합니다. 다음과 같은 다양한 정보로 구성되어 있습니다:
- 악성 IP 주소
- 도메인
- 파일 해시
- 멀웨어 시그니처
- 보안 트렌드 데이터
이러한 피드를 통해 의사 결정 프로세스를 간소화하고 대응책을 더 빠르게 배포할 수 있습니다.
인공 지능 및 머신 러닝
인공지능과 머신러닝 기술은 점점 더 많은 분야에서 사용되고 있습니다:
- 데이터 구조화
- 텍스트 분석
- 위험 점수 제공
- 위협 인텔리전스 향상을 위한 예측 모델 생성
자동화된 데이터 수집 및 분석을 지원하여 위협 인텔리전스 운영과 관련된 시간과 비용을 절감합니다.
위협 인텔리전스의 실제 사용 사례
위협 인텔리전스는 단순한 이론이 아니라 다양한 보안 영역에 걸쳐 실제적으로 적용되는 위협 인텔리전스 프로그램의 중요한 구성 요소입니다. 보안 인시던트 대응 및 분류부터 보안 운영 및 위협 헌팅에 이르기까지 조직이 사이버 위협을 신속하게 관리하고 대응하는 데 도움이 되는 필수 인사이트를 제공합니다. 이제 위협 인텔리전스의 주요 사용 사례를 살펴보겠습니다.
인시던트 대응 및 분류
사고 대응 및 분류에서 위협 인텔리전스는 중추적인 역할을 합니다. 평균 탐지 시간(MTTD) 및 평균 응답 시간(MTTR)과 같은 주요 성능 지표를 측정할 수 있어 사고 대응 효과를 평가하는 데 도움이 됩니다.
위협 인텔리전스를 사고 대응에 통합하면 조직은 대응 시간을 크게 단축하여 비즈니스 연속성과 데이터 보호를 유지할 수 있습니다.
보안 운영 및 위협 헌팅
보안 운영에서 위협 인텔리전스는 지능형 지속 위협과 같은 정교한 사이버 위협을 사전에 식별하고 완화하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 기술 및 행동 분석은 네트워크 애플리케이션에 대한 프로필을 개발하고 사용자 및 디바이스 데이터를 분석하여 위협을 찾는 기능을 향상시킵니다.
취약성 관리 및 위험 분석
취약성 관리에서는 운영 인텔리전스를 포함하는 효과적인 위협 인텔리전스 프로그램이 필수적입니다. 활발하게 악용되는 중요한 취약점을 식별하여 조직이 패치의 우선 순위를 정하고 잠재적인 소프트웨어 취약점을 선제적으로 해결할 수 있도록 지원합니다.
사기 방지
조직을 안전하게 지키려면 데이터나 브랜드의 부정 사용을 방지하는 것이 중요합니다. 지하 및 지상 소스의 위협 인텔리전스를 통합하면 위협 행위자의 전술과 동기에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 또는 브랜드에 대한 정보도 필요합니다.
보안 리더십
보안 리더는 제한된 리소스와 진화하는 위협으로부터 보호해야 하는 필요성 사이에서 균형을 유지해야 합니다. 위협 인텔리전스는 위협 환경을 매핑하고 위험을 평가하는 데 도움이 되며, 모든 보안 전문가에게 필요한 정보에 입각한 시기적절한 의사 결정을 내리는 데 필요한 컨텍스트를 제공합니다.
타사 위험 감소
조직이 디지털화되고 데이터 수집이 확대됨에 따라 기존의 위험 관리 방식은 최신 보안 과제에 필요한 컨텍스트가 부족해졌습니다. 위협 인텔리전스는 타사 위협 환경에 대한 실시간 인사이트를 제공하여 위험 평가 및 관리를 강화합니다.
자주 묻는 질문
위협 인텔리전스의 3P는 무엇인가요?
위협 인텔리전스의 3P는 선제적, 예측적, 예방적입니다. 이러한 접근 방식은 잠재적 위협이 현실화되기 전에 적극적으로 찾아내어 식별함으로써 보안 전문가의 위협 인텔리전스 역량을 강화하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
위협 인텔리전스 팀은 어떤 일을 하나요?
위협 인텔리전스 팀은 공격자, 공격자의 역량 및 동기에 대한 데이터를 분석하여 사이버 공격(보안 침해, 데이터 도난 등)을 방지합니다. 이는 정보 보안의 필수적인 측면입니다.
마무리
위협 인텔리전스는 강력한 사이버 보안을 위해 매우 중요하며, 조직이 사이버 위협을 예측하고 완화하여 보안 태세를 강화할 수 있는 지식을 갖추도록 합니다. 다양한 형태의 위협 인텔리전스와 그 수명 주기를 이해하고 적절한 도구와 서비스를 사용함으로써 조직은 사이버 위협에 선제적으로 대응할 수 있습니다.
Recorded Future의 위협 인텔리전스 서비스로 사이버 보안 전략을 어떻게 혁신할 수 있는지 직접 확인하려면 지금 바로 데모를 예약하세요.
이 문서는 2019년 3월 23일에 처음 게시되었으며 2024년 4월 25일에 마지막으로 업데이트되었습니다.