사이버 위협 인텔리전스 프로그램이란 무엇인가요?

위협 인텔리전스 프로그램을 시작하는 것은 사이버 위협으로부터 조직을 보호하는 데 있어 핵심입니다. 하지만 무엇이 프로그램을 견고하고 실행 가능하게 만들까요?

이 게시물에서는 명확한 목표를 설정하고, 숙련된 팀을 구성하고, 프로그램의 범위를 전략적으로 형성하는 방법을 안내합니다.

Key Takeaways

• 효과적인 위협 인텔리전스 프로그램을 위해서는 명확한 목표, 숙련되고 다양한 팀, 조직의 특정 위험과 요구사항에 맞는 범위가 필요합니다.
• 위협 인텔리전스의 핵심은 관련 데이터를 수집하고, 분석하여 실행 가능한 인텔리전스를 위한 패턴과 추세를 파악하고, 이 인텔리전스를 조직 전체에 효과적으로 배포하여 보안 정책을 알리고 침해를 예방하는 것입니다.
• 보안 제어를 평가하고 조정하는 것은 취약점을 파악하고 방어 전략을 강화하는 데 매우 중요합니다. 여기에는 기존 보안 메커니즘의 효과 평가, 방화벽 규칙 및 액세스 제어와 같은 구성 조정, 잠재적인 사이버 공격 완화 등이 포함됩니다.
• 위협 인텔리전스를 보안 도구와 통합하고, 즉각적인 위협에 신속하게 대응하고, 미래의 위험에 대비하는 것은 사이버 위협을 탐지, 분석 및 대응하는 능력을 향상시키는 데 매우 중요합니다.

사이버 위협 인텔리전스 프로그램이란 무엇인가요?

사이버 위협 인텔리전스 (CTI) 프로그램에는 잠재적인 사이버 위협 및 위협 행위자에관한 정보를 체계적으로 수집, 분석, 배포하는 것이 포함됩니다. CTI 프로그램의 목표는 조직이 디지털 자산을 보호하기 위해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 실행 가능한 인사이트를 제공하는 것입니다. CTI 프로그램은 위협 행위자의 전술, 기술 및 절차(TTP)를 이해하여 조직이 사이버 공격을 예측하고 예방할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.

운영 인텔리전스는 다양한 출처의 정보를 활용하여 향후 사이버 공격의 시기와 특성을 예측합니다. 이러한 유형의 인텔리전스는 보안 제어를 조정하고 대응 시간을 단축하며 공격자의 계획, 행동 및 지속적인 캠페인에 대한 인사이트를 제공하는 데 활용됩니다.

CTI 프로그램은 내부 로그, 외부 위협 피드, 소셜 미디어 플랫폼 등 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 그런 다음 이 데이터를 분석하여 침해 패턴과 지표(IOC)를 식별합니다. 생성된 인텔리전스는 보안 조치를 강화하고, 사고 대응 계획을 알리고, 위험 관리 결정을 지원하는 데 사용됩니다.

위협 인텔리전스 프로그램이 조직에 중요한 이유

사이버 위협 인텔리전스 프로그램은 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하여 조직이 사이버 위협을 선제적으로 방어할 수 있도록 지원합니다. 이러한 프로그램은 사후 대응에서 사전 예방적 방어에 중점을 두어 조직이 공격이 발생하기 전에 미리 예측하고 완화할 수 있도록 지원합니다.

레코디드 퓨처의 레비 건더트는 백서 '작지만 확실한 목표: 세계 최고 수준의 위협 인텔리전스 역량 구축 '에서 다음과 같이 말합니다:

"**유용한 위협 인텔리전스 프로그램은 사용 가능한 모든 소스에서 외부 공격 데이터를 자동으로 처리합니다. 이를 통해 조직은 외부 공격을 인지하고 외부 공격 데이터를 사용한 파생적인 내부 검색을 기반으로 내부 사고를 식별할 수 있습니다."**"

위협 인텔리전스 프로그램을 통해 조직은 사후 대응에서 사전 예방적 방어 태세로 전환할 수 있습니다. 잠재적인 위협과 그 방법론을 이해함으로써 조직은 미래의 공격을 예측하고 완화할 수 있습니다. 위협 인텔리전스의 예측 기능은 공격자, 취약한 영역, 향후 공격에 대한 구체적인 방어 조치를 식별하는 데 도움이 됩니다. IT 보안 팀부터 경영진에 이르기까지 수집된 인텔리전스는 위협 인텔리전스 및 보안 투자, 사고 대응 전략, 전반적인 위험 관리에 대한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

효과적인 위협 인텔리전스 프로그램 구축

건더트는 성숙한 위협 인텔리전스 프로그램에는 재능 있고 경험이 풍부한 풀타임 데이터 아키텍트가 한 명 이상 포함되어 있어야 한다고 말합니다. 2023년 사이버 인텔리전스 위협 헌팅의 가치가 24억 달러에 달할 것으로 예상되는 가운데, 사이버 위협 헌팅에 대한 수요가 증가함에 따라 우수한 위협 인텔리전스 프로그램이 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 보안팀은 위협 데이터를 처리하고 공격을 완화하여 조직의 보안을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

이러한 노력을 지원하려면 데이터 수집, 분석, 배포를 중앙 집중화하고 간소화할 수 있는 강력한 위협 인텔리전스 플랫폼을 선택하는 것이 필수적입니다. 레코디드 퓨처는 다양한 데이터 소스를 통합하고 고급 분석을 제공하여 위협 인텔리전스 프로그램의 효과를 높이는 종합 솔루션을 제공합니다.

데이터 아키텍트는 시스템을 설계하고 내부 및 외부 데이터를 빠르고 쉽게 저장, 처리, 상호 연관시킬 수 있는 자동화된 워크플로우를 개발하여 위협을 식별할 수 있도록 합니다. 또한 위협 데이터를 제공하는 외부 공급업체와 협력하고 다양한 데이터 제공 방법에서 운영 데이터 추출을 자동화하는 내부 도구를 구축하기 위한 노력을 주도합니다.

군더트가 설명합니다:

"**한 데이터 소스는 이메일을 통해 도착하며 CSV 파일 또는 PDF 파일을 포함할 수 있고, 다른 데이터 소스는 API를 통해 도착할 수 있습니다. 전송 및 양식 유형에 관계없이 운영 데이터는 프로그래밍 방식으로 수집 및 처리되어야 합니다."

운영 데이터의 수집, 분류, 상관관계를 자동화하는 것은 데이터 아키텍트의 위협 인텔리전스 책임의 한 측면에 불과합니다. 외부 공급업체에서든 내부 시스템에서든 데이터가 처리되면 설계자는 위협 데이터의 전략적 분석( 위협 인텔리전스 분석이라고 하는 프로세스)을 기반으로 제어를 지속적으로 조정해야 향후 사고를 예방할 수 있습니다.

사이버 위협 인텔리전스를 위한 운영 데이터의 중요성

운영 데이터와 외부 위협 인텔리전스를 결합하면 조직이 위협 환경을 더 잘 이해하고 보안 사고를 탐지하고 대응하는 능력을 향상하는 데 도움이 됩니다.

위협 인텔리전스를 통해 운영 데이터는 사전 예방적 보안 조치를 구축하는 기반이 됩니다. 운영 데이터를 위협 인텔리전스 프로세스에 통합하면 조직은 외부 위협 인텔리전스 피드를 내부 원격 분석으로 컨텍스트화하여 위협 환경에 대한 이해를 높이고 보안 사고를 탐지하고 대응하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

위협 인텔리전스에서 운영 데이터의 핵심적인 측면 중 하나는 조직의 네트워크 환경 내에서 비정상적이거나 악의적인 활동을 쉽게 탐지하는 역할입니다. 보안팀은 운영 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석함으로써 정상적인 행동 패턴을 확립하고 보안 위협을 나타낼 수 있는 비정상적인 활동을 감지할 수 있습니다.

조직의 IT 환경에 대한 포괄적인 최신 정보에 액세스하지 못하면 보안팀은 위협을 효과적으로 탐지하고 대응하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 운영 데이터는 보안 인프라의 눈과 귀 역할을 하여 조직이 잠재적인 보안 위험을 사전에 파악하고 본격적인 인시던트로 확대되기 전에 적절한 대응 조치를 취할 수 있게 해줍니다.

로그, 네트워크 트래픽, 엔드포인트 원격 분석 등 다양한 소스의 데이터를 집계하고 상호 연관시킴으로써 조직은 새로운 위협과 공격자의 행동에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 데이터 중심 접근 방식을 통해 보안 분석가는 패턴을 식별하고, 상관관계를 파악하고, 관련성과 심각도에 따라 알림의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.

위협 인텔리전스 프로그램의 영향력 측정하기

모든 투자와 마찬가지로 위협 인텔리전스 프로그램의 영향력과 효과를 측정하는 것은 필수적입니다. 이는 데이터 유출과 같은 사고로 인한 재정적 손실 감소, 위험 관리 개선, 법률 및 업계 규정 준수 강화에 미치는 영향을 살펴봄으로써 달성할 수 있습니다. 그렇다면 이러한 효과를 어떻게 측정할 수 있을까요?

핵심 성과 지표(KPI)와 지속적인 개선이라는 두 가지 핵심 요소가 작용합니다.

핵심 성과 지표(KPI)

핵심 성과 지표(KPI)는 위협 인텔리전스 프로그램의 비즈니스 가치를 측정하는 데 필수적인 도구입니다. 구체적인 요구 사항과 KPI를 미리 정의하면 조직 내에서 위협 인텔리전스의 가치를 입증할 수 있습니다. 이러한 KPI는 위협 지표를 포함하여 프로그램이 더 넓은 조직 맥락에 어떻게 부합하는지 고려하여 단순한 양보다 질을 장려하는 지표가 되도록 해야 합니다.

성능 추적에는 탐지된 인시던트 수, 이러한 인시던트에 대한 인시던트 대응 시간, 위협 예측의 정확성 등을 모니터링하는 것이 포함될 수 있습니다.

지속적인 개선

위협 인텔리전스 프로그램의 효과를 높이려면 KPI를 추적하는 것 외에도 지속적인 개선이 중요합니다. 이해관계자의 피드백을 통합하고 정기적으로 검토함으로써 개선이나 조정이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 프로그램을 지속적으로 개선하여 새로운 위협에 대한 관련성과 효율성을 유지할 수 있습니다.

위협 인텔리전스 프로그램에서 운영 데이터 사용의 이점

운영 데이터의 통합은 실시간 감시자 역할을 하여 네트워크 환경의 활동에 대한 지속적인 인사이트를 제공합니다. 보안팀은 로그, 네트워크 트래픽 및 시스템 구성을 통해 잠재적인 위협을 나타내는 이상 징후, 무단 액세스 또는 의심스러운 행동을 신속하게 감지할 수 있습니다.

또한 운영 데이터를 활용하면 보안 사고 발생 시 중요한 컨텍스트를 제공하여 사고 대응 역량을 강화할 수 있습니다. 또한 운영 데이터는 위협 평가 및 트렌드 분석을 위한 귀중한 인텔리전스를 제공하여 조직이 진화하는 사이버 위협을 사전에 예측하고 대비할 수 있도록 지원합니다.

위협 인텔리전스 프로그램은 운영 데이터의 전략적 사용을 통해 사이버 보안 태세를 강화하고 점점 더 정교해지는 위협 환경으로부터 선제적으로 보호할 수 있습니다.

일반적인 위협 인텔리전스 과제 극복하기

사이버 위협 인텔리전스라고도 하는 위협 인텔리전스는 사이버 보안의 강력한 도구이지만, 이를 효과적으로 구현하는 데에는 여러 가지 어려움이 따릅니다. 여기에는 예산 제약, 기술 부족, 이해관계자의 역할과 목표에 대한 명확성 부족 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 과제를 극복하려면 조직은 위협 인텔리전스 역량을 개발하고 위협 인텔리전스 전략을 수립하여 강력한 사이버 보안 태세를 갖춰야 합니다.

이러한 문제를 해결하고 위협 인텔리전스 프로그램을 최대한 효과적으로 운영할 수 있는 방법을 살펴보세요.

데이터 과부하 및 우선순위 지정

사이버 보안 팀이 직면하는 일반적인 문제 중 하나는 데이터 과부하입니다. 인텔리전스 피드를 구독하면서 발생하는 수많은 알림과 이슈로 인해 전략적 분석을 유지하고 오탐을 방지하는 것이 어려울 수 있습니다. 알림의 우선순위를 정하고 충실도가 높은 위협에 집중하면 이러한 데이터 과부하를 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

위협 인텔리전스를 활용하면 보안 데이터를 필터링하여 가장 중요한 알림의 우선순위를 정하고 관련 없는 정보나 '화이트 노이즈'를 제거하여 알림 피로도 문제를 완화할 수 있습니다.

시의적절하고 관련성 있는 인텔리전스 보장

또 다른 과제는 제공되는 정보가 시의적절하고 관련성이 있는지 확인하는 것입니다. 이를 극복하기 위해서는 이해관계자의 요구에 맞게 위협 인텔리전스 보고서의 형식과 내용을 조정하는 것이 중요합니다. 이해관계자의 전문 지식과 시간 제약에 맞춘 인텔리전스를 제공함으로써 유용하고 실행 가능한 정보를 확보할 수 있습니다.

또한 위협 인텔리전스의 공동 공유를 통해 조직은 실시간 업데이트를 받아 위협에 대한 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.

리소스와 기능의 균형

마지막으로 리소스와 기능의 균형을 맞추는 것도 일반적인 과제입니다. 위협 인텔리전스 프로그램에서 지속적인 역량을 유지하려면 적절한 리소스 할당을 보장하는 것이 중요합니다. 리소스 제약이 있는 경우 종종 집중해야 할 필요가 있습니다:

• 다양한 분야의 기술을 갖춘 인재
• 기존 도구 및 기술 활용
• 고가치 목표 우선순위 지정
• 외부 파트너와의 협업

자동화 및 머신 러닝에 투자하면 대규모 데이터 세트를 효율적으로 분석하여 인력의 한계를 극복할 수 있으며, 충실도가 높은 경보와 영향력이 큰 위협에 집중하면 위협 인텔리전스 팀이 리소스 제한 내에서 효과적으로 운영할 수 있습니다.

효과적인 위협 인텔리전스 프로그램을 위한 모범 사례

지금까지 위협 인텔리전스의 세계를 탐색하면서 강력한 프로그램에 기여하는 다양한 구성 요소와 기술에 대해 살펴봤습니다. 마지막으로 성공적인 위협 인텔리전스 프로그램을 구축하고 유지하는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 전략과 고려 사항을 검토해 보겠습니다.

이러한 모범 사례에는 협업 및 정보 공유, 위협 인텔리전스의 사용자 지정 및 상황별 맞춤화, 법적 및 윤리적 고려 사항 준수가 포함됩니다.

협업 및 정보 공유

사이버 보안의 세계에서는 협업이 핵심입니다. 신뢰할 수 있는 파트너와 위협 인텔리전스를 공유하면 새로운 위협에 대한 더 넓은 관점과 다양한 전문 지식을 제공하여 위협 환경을 더 풍부하게 이해할 수 있습니다. 파트너 간의 상호 지원과 신뢰를 구축함으로써 사이버 위협에 대항하는 연합 전선을 구축하여 사이버 보안 방어에서 공유 인텔리전스의 중요한 역할을 강조합니다.

또한 트렌드와 모범 사례에 대한 정보를 지속적으로 파악하면 리소스를 보다 효율적으로 관리하고 인텔리전스 프로그램의 관련성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

사용자 지정 및 컨텍스트화

위협 인텔리전스의 사용자 지정 및 상황별 맞춤화는 일반적인 인사이트를 타깃 인텔리전스로 변환하는 문제를 해결함으로써 그 효과를 높일 수 있습니다. 이해관계자의 요구에 맞게 위협 인텔리전스를 맞춤화하면 유용하고 실행 가능한 인텔리전스를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 다운타임을 줄이고 직원 생산성을 향상하는 등 비즈니스 KPI를 개선할 수 있습니다.

또한 구조화된 프레임워크와 분석 모델을 통해 사용자 지정 및 컨텍스트화를 운영하면 이러한 이점을 실현하는 데 도움이 될 수 있습니다.

법적 및 윤리적 고려 사항

마지막으로, 위협 인텔리전스 프로그램을 운영할 때는 법적 및 윤리적 고려 사항을 고려하는 것이 중요합니다. 사이버 보안 전문가는 민감한 데이터를 보호해야 할 윤리적 의무가 있습니다. 보안과 사회적 가치의 균형을 맞추고 강력한 윤리적 나침반을 준수해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 유해한 온라인 행위 식별
• 기밀 유지와 같은 고려 사항 고려하기
• 위협과 위험의 균형 맞추기
• 보안과 비즈니스 이익의 연계
• 사용자 개인정보 보호 보장

또한 전문가들은 개인정보 보호 및 데이터 액세스와 관련된 윤리적 딜레마에 직면하여 비윤리적이거나 불법적인 활동을 신고해야 합니다.

자주 묻는 질문

위협 인텔리전스 프로그램의 핵심 구성 요소는 무엇인가요?

포괄적인 위협 인텔리전스 프로그램에는 보안 데이터의 수집, 분석, 배포 등 몇 가지 주요 구성 요소가 포함됩니다. 이 프로그램은 전술적 위협 인텔리전스, 운영 위협 인텔리전스, 전략적 인텔리전스를 통합하여 사이버 보안의 다양한 측면을 다룰 수 있어야 합니다. 이러한 접근 방식은 보안 전문가가 중요한 위협을 식별하고 실행 가능한 위협 인텔리전스를 개발하여 전반적인 보안 태세를 강화하는 데 도움이 됩니다.

위협 인텔리전스 프로그램이 취약성 관리에 어떤 도움을 줄 수 있나요?

사이버 위협 인텔리전스 프로그램은 최신 위협과 식별된 취약점에 대한 정확한 인텔리전스를 제공함으로써 취약점 관리에 중요한 역할을 합니다. 조직은 외부 위협 인텔리전스 및 내부 원격 분석을 비롯한 다양한 소스의 데이터를 분석하여 해결 노력의 우선순위를 정하고 보안 제어를 조정하여 위험을 완화할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 향후 공격을 선점하고 공격 표면을 줄이는 데 도움이 됩니다.

보안 운영팀은 위협 인텔리전스 프로그램을 구현할 때 어떤 문제에 직면하나요?

보안 운영은 종종 데이터 과부하, 적시 위협 분석, 기존 보안 도구와의 통합과 같은 문제에 직면합니다. 사이버 위협 인텔리전스를 효과적으로 사용하려면 다크 웹을 비롯한 다양한 출처의 방대한 양의 데이터를 처리하여 실행 가능한 정보를 제공해야 합니다. 이러한 문제를 극복하려면 인텔리전스 팀 간의 협업, 위협 인텔리전스 수명 주기 프로세스의 지속적인 조정, 보안 사고에 대한 신속한 대응을 지원하기 위한 기술 위협 인텔리전스 활용이 필요합니다.

위협 인텔리전스는 사이버 보안을 위한 전략적 의사 결정을 어떻게 지원하나요?

사이버 위협 인텔리전스는 사이버 위협 환경과 사이버 공격자의 전술, 기술 및 절차(TTP)에 대한 인사이트를 제공하여 전략적 의사결정을 지원합니다. 인텔리전스 보고서와 위협 헌팅 기술은 조직이 비즈니스 목표와 관련된 위협을 이해하는 데 도움이 됩니다. 위협 인텔리전스를 보안 운영 센터 활동에 통합함으로써 조직은 공격 벡터에 대한 방어를 강화하고 전반적인 보안 태세를 개선할 수 있습니다.

기록된 미래로 위협 인텔리전스 프로그램 강화하기

운영 위협 데이터를 관리하려면 기술, 인내심, 지속적인 개선이 필요합니다. 위협 인텔리전스 역량 내에서 데이터 아키텍트의 역할을 잘 정의하는 것은 성공을 위해 매우 중요합니다. 레코디드 퓨처는 이러한 문제를 이해하고 이러한 프로세스를 간소화할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

지금 바로 데모를 예약하시면 위협 인텔리전스를 통해 데이터 수집, 분류, 상관관계, 컨텍스트화를 개선하여 비즈니스에 대한 새로운 침해 지표를 찾는 데 집중할 수 있는 방법을 보여드리겠습니다.

이 문서는 2015년 11월 23일에 처음 게시되었으며 2024년 6월 3일에 마지막으로 업데이트되었습니다.