2024년 제29회 보안 리포트: SOAR와 위협 인텔리전스 데이터 품질 관리 전략

 

서론:
보안 오케스트레이션과 자동화(SOAR) 시스템이 외부 위협 인텔리전스와 연계되면서, 보안 대응의 속도와 정확성이 크게 향상되었습니다. 하지만 외부 위협 인텔리전스 데이터가 항상 정확하거나 최신 상태를 유지하는 것은 아니며, SOAR 시스템의 성능을 최적화하기 위해서는 데이터의 품질을 체계적으로 관리하는 전략이 필요합니다. 이번 리포트에서는 SOAR와 위협 인텔리전스 데이터의 품질 관리 방안을 중심으로 성공적인 보안 운영 전략을 분석합니다.

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1. SOAR 시스템에서의 위협 인텔리전스 데이터 품질 관리의 중요성

• 정확한 위협 탐지와 오탐 방지: 위협 인텔리전스 데이터의 품질이 낮을 경우 오탐이나 미탐이 발생할 수 있으며, 이는 보안팀의 업무 부담을 증가시키고 실제 위협을 놓칠 가능성을 높입니다.
• 실시간 대응과 자동화 기능 강화: SOAR 시스템이 자동화된 대응을 위해서는 최신 위협 정보가 필요하며, 정확한 데이터를 기반으로 한 신속한 대응이 이루어져야 보안 사고를 최소화할 수 있습니다.
• 보안팀의 효율적인 의사결정 지원: 고품질의 위협 인텔리전스 데이터는 보안팀이 실질적인 위협에 집중할 수 있도록 지원하며, 의사결정 과정에서 더 나은 판단을 내릴 수 있도록 돕습니다.

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2. 위협 인텔리전스 데이터 품질 관리 주요 전략

• 데이터 소스 신뢰성 평가: 외부 위협 인텔리전스 데이터를 제공하는 소스의 신뢰성을 주기적으로 평가하여, 신뢰할 수 있는 공급업체와만 연계합니다. 이는 보안팀이 데이터의 신뢰성에 대한 의구심 없이 위협 인텔리전스를 활용할 수 있게 합니다.
• 정기적 데이터 업데이트: 최신 위협을 반영하기 위해 위협 인텔리전스 데이터를 정기적으로 업데이트하는 것이 중요합니다. SOAR 시스템은 일별 또는 실시간 업데이트 주기를 설정하여, 최신 위협 정보가 누락되지 않도록 관리합니다.
• 데이터 정제와 필터링: 위협 인텔리전스 데이터를 수집한 후, 불필요한 데이터를 제거하고 유효한 정보만 필터링하여 SOAR 시스템에 반영합니다. 이를 통해 보안팀이 필요한 정보만을 볼 수 있으며, 분석 과정에서 혼란을 줄일 수 있습니다.
• 오탐율 관리와 성능 모니터링: SOAR 시스템은 데이터를 분석한 결과에서 발생하는 오탐의 비율을 모니터링하고, 필요에 따라 필터링 규칙을 조정하여 오탐을 줄일 수 있어야 합니다. 이를 통해 보안팀은 더 중요한 위협에 집중할 수 있습니다.

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3. SOAR와 위협 인텔리전스 데이터 품질 관리의 성공 사례

• 사례 1: 금융 서비스 기업의 위협 데이터 관리 최적화 한 금융 서비스 기업은 위협 인텔리전스 데이터의 정확성을 높이기 위해 주기적인 데이터 소스 평가와 업데이트 주기를 설정했습니다. 이를 통해 외부 위협 인텔리전스를 주기적으로 업데이트하고, SOAR 시스템에 반영하여 실시간 위협 대응 능력을 강화했습니다. 이로 인해 금융 사고율이 20% 감소하는 성과를 얻었습니다.
• 사례 2: IT 기업의 오탐율 관리 시스템 도입 한 대형 IT 기업은 SOAR 시스템을 통해 수집된 위협 데이터를 정제하고, 오탐율을 줄이기 위한 필터링 규칙을 강화했습니다. 이 과정에서 매월 오탐율을 측정하고, 필요할 경우 데이터 필터링 규칙을 조정하여 효율성을 높였습니다. 이를 통해 보안팀의 업무 부담이 줄었고, 실제 위협에 집중할 수 있게 되었습니다.
• 사례 3: 의료 기관의 데이터 품질 모니터링 시스템 한 의료 기관은 환자 데이터와 연관된 위협 인텔리전스를 정확하게 관리하기 위해 SOAR 시스템에 품질 모니터링 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 외부 위협 인텔리전스의 품질을 평가하고, 신뢰할 수 있는 데이터만 반영하여 환자 정보 보호를 강화했습니다. 이로 인해 데이터 유출 사고 발생 가능성이 현저히 줄어들었습니다.

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4. SOAR와 위협 인텔리전스 데이터 품질 관리 도입 시 고려사항

• 신뢰성 평가와 소스 다변화: 외부 인텔리전스 공급업체의 신뢰성을 정기적으로 평가하고, 다수의 신뢰할 수 있는 소스를 통해 데이터의 신뢰도를 높여야 합니다. 이를 통해 특정 소스의 오류나 편향된 정보가 SOAR 시스템에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.
• 실시간 업데이트와 데이터 누락 방지: 위협 인텔리전스 데이터는 신속하게 반영될수록 효과가 커지므로, SOAR 시스템은 실시간 업데이트를 지원할 수 있어야 합니다. 데이터를 수집하는 과정에서 누락되지 않도록 주의해야 합니다.
• 정확한 필터링 기준 설정: 필터링 기준이 모호하면 오탐이 발생할 수 있습니다. 위협 데이터의 정확성을 높이기 위해 SOAR 시스템의 필터링 규칙을 세밀하게 설정하고, 필요할 경우 필터링 규칙을 지속적으로 개선해야 합니다.
• 보안팀과의 협력: SOAR 시스템과 외부 인텔리전스의 데이터를 보안팀이 적극적으로 활용할 수 있도록, 정기적인 교육과 협력 체계를 마련하여 SOAR 시스템의 효과를 극대화해야 합니다.

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5. SOAR와 위협 인텔리전스 데이터 품질 관리 최적화 방안

• 자동화된 데이터 검증 시스템 구축: SOAR 시스템은 수집된 위협 인텔리전스 데이터를 자동으로 검증하여 품질을 평가할 수 있는 시스템을 구축해야 합니다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 데이터만 보안 대응에 활용할 수 있습니다.
• 오탐 경고 필터링 최적화: SOAR 시스템의 경고 필터링 기능을 정기적으로 점검하여, 불필요한 오탐 경고가 발생하지 않도록 관리합니다. 이를 통해 보안팀은 주요 위협에 집중할 수 있습니다.
• 사용자 맞춤형 필터링 옵션 제공: 보안팀이 각자 담당하는 영역과 필요에 맞게 위협 인텔리전스를 필터링할 수 있도록, 사용자 맞춤형 필터링 옵션을 제공하여 데이터 품질을 높입니다.
• 위협 인텔리전스 데이터의 시각화 도구: 데이터를 쉽게 이해하고 빠르게 분석할 수 있도록 SOAR 시스템에 위협 인텔리전스 데이터를 시각화하는 대시보드와 리포트 기능을 추가하여 보안팀이 효율적으로 대응할 수 있게 합니다.

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결론 및 향후 전망:
SOAR 시스템이 외부 위협 인텔리전스와 연계되어 보안 대응 능력을 강화하는 과정에서 데이터 품질 관리 전략은 필수적입니다. 고품질의 위협 데이터를 확보하고 정확하게 활용하는 시스템은 보안팀의 효율성과 실시간 대응력을 크게 향상시킵니다. 앞으로 AI와 머신러닝 기술이 발전하면서 SOAR 시스템은 더욱 정교하게 위협 인텔리전스 데이터를 분석하고, 새로운 위협에 대한 자동화 대응 능력이 강화될 것으로 기대됩니다.

이상으로 2024년 제29회 사이버헬퍼 보안 리포트: SOAR와 위협 인텔리전스 데이터 품질 관리 전략을 마칩니다.