사이버 네트워크 분석은 매일 쏟아지는 사이버 위협과 공격으로부터 네트워크, IT 자산, 애플리케이션, 팀원을 보호하는 데 필수적인 부분입니다.
중소기업, 기업 조직, 정부 기관은 모두 위험에 노출되어 있으므로 사이버 보안에 우선순위를 두어야 합니다.
대규모 조직은 전통적으로 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템과 같은 복잡한 기술을 사용하여 사이버 피드와 이벤트를 수집하고 집계하는 동시에 ID 관리, 엔드포인트 보호, 바이러스 및 멀웨어 보호, 네트워크 보안에 중점을 둔 특정 기술과 통합해 왔습니다.
조직 네트워크의 일상적인 패턴과 상태를 이해하는 데 있어 핵심은 네트워크 분석이며, 이 글에서는 이를 자세히 살펴볼 것입니다.
사이버 네트워크 분석이란 무엇인가요?
네트워크 분석은 네트워크 패턴과 상태를 이해하기 위해 네트워크와 상호 작용하는 네트워크 사용자, 디바이스, 애플리케이션과 함께 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하는 프로세스입니다.
이 지속적인 프로세스는 정상적인 네트워크 동작을 이해하고 네트워크의 일별, 주별, 월별, 연간 패턴을 심층적으로 이해하는 데 필수적입니다.
네트워크 분석은 네트워크에 연결된 사용자, 장치와의 상호 작용, 네트워크 액세스 위치, 공유하는 데이터 유형 등을 식별하는 등 포괄적인 컨텍스트를 제공합니다.
이 모든 정보는 특정 네트워크의 정상적인 트래픽 패턴을 이해하는 데 필수적입니다. 네트워크 이상 징후 또는 네트워크에서 활동 중인 잠재적 위협을 식별하려면 정상적인 트래픽 패턴에 대한 이해가 필요합니다.
특히 지난 몇 년 동안 네트워크 경계가 크기와 모양이 변했기 때문에 말처럼 쉽지 않습니다.
코로나19로 인해 많은 조직에서 원격 및 하이브리드 근무 옵션을 허용하게 되었습니다. 이러한 근무 옵션의 변화는 다음과 같은 결과를 가져왔습니다:
- 더 큰 네트워크 구조
- 더 넓은 표면적 또는 디지털 풋프린트
- 네트워크에 대한 훨씬 더 많은 액세스 포인트.
이러한 대규모 네트워크는 공격 표면을 증가시켜 조직을 코로나19 이전보다 사이버 공격에 훨씬 더 취약하게 만들었습니다.
사이버 네트워크 분석이 중요한 이유는 무엇인가요?
네트워크 분석은 기존 네트워크의 핵심 상태를 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
네트워크 구성의 복잡성, 다양한 애플리케이션, 직원, 계약자, 게스트의 다양한 근무 위치로 인해 정상적인 네트워크 동작을 추적하고 파악하는 작업은 매우 복잡합니다.
네트워크 분석은 조직의 규모에 관계없이 연중무휴 24시간 운영되는 프로세스로, IT 또는 사이버 운영 팀의 핵심 기능입니다.
네트워크를 모니터링하고 보호하는 데 많은 것이 걸려 있기 때문에 조직은 일반적으로 모니터링에 사람과 고급 소프트웨어의 조합에 의존합니다.
↪cf_200D↩훈련된 전문가 부족
네트워크를 모니터링하기 위해 다양한 교대 근무를 기꺼이 할 수 있는 숙련된 전문가를 찾는 것은 어려운 일입니다.
또한 직원들이 네트워크를 모니터링하는 동안 알려진 활성 위험이 없는 경우 추가적인 사이버 활동에도 참여해야 합니다.
필요한 기술, 교대 근무 일정의 변화, 복잡한 업무 요구 사항으로 인해 사이버 운영팀에서 일할 숙련된 리소스를 유치하고 유지하는 것은 어려운 일입니다.
그 결과, 대부분의 조직은 네트워크 분석 소프트웨어를 사용하여 네트워크 트래픽을 모니터링하고 사람이 검토하고 집중할 수 있도록 경고 및 보고서를 제공합니다.
이러한 유형의 소프트웨어의 단점은 올바르게 조정하지 않으면 엄청난 양의 오경보를 발생시킨다는 것입니다.
이러한 잘못된 알림으로 인해 팀은 이전 작업에서 신속하게 전환하여 알림을 평가해야 합니다. 경보가 잘못 트리거되면 가뜩이나 바쁜 사이버 팀에게 귀중한 시간을 빼앗기게 됩니다.
↪CF_200D↩피로도 경고
알림과 관련하여 사이버 전문가들이 직면한 또 다른 문제는 '알림 피로'입니다.
사이버 운영 센터는 팀에서 검토해야 하는 수많은 보고서, 로그 및 경고를 생성하는 기술에 크게 의존하고 있습니다.
이러한 보고서, 로그, 경고는 아무리 규모가 큰 팀도 감당하기 어려울 정도입니다. 그 결과, 많은 경보가 음소거되고 사이버 분석가가 검토하지 않습니다.
이러한 경고 중 일부는 평범해 보일 수 있지만, 모든 위협이 네트워크 모니터링 기술에 의해 올바르게 분류되는 것은 아닙니다. 알림을 음소거하면 사이버 위협과 취약성이 몇 주 또는 몇 달 동안 탐지되지 않을 수 있습니다.
2020년 솔라윈즈 해킹 당시 공격자들은 14개월 이상 연방 정부를 포함한 수천 명의 솔라윈즈 고객의 네트워크, 시스템, 데이터에 액세스할 수 있었습니다.
솔라윈즈 공격 분석 결과, 공격자들은 합법적인 네트워크 트래픽을 모방하여 탐지를 피하고 숙련된 사이버 팀이 사용하는 위협 탐지 절차를 우회할 수 있었습니다.
사이버 네트워크 분석은 어떻게도움이 되나요?
사이버 네트워크 분석이 조직을 지원하는 방법에는 크게 두 가지가 있습니다:
엔터프라이즈 네트워크의 진화
조직은 하이브리드 또는 원격 근무 정책을 지속적으로 발전시키면서 네트워크, 디바이스, 직원을 보호하는 방식을 개선해야 합니다.
단일 건물 외부의 여러 사무실, 직원의 집, 커피숍, 코워킹 스페이스 및 Wi-Fi 신호가 있는 기타 장소로 네트워크를 확장하면 네트워크에 심각한 위협이 될 수 있습니다.
여기에 직원, 계약자 및 파트너가 자신의 디바이스를 네트워크에 가져와 엔터프라이즈 애플리케이션에 액세스할 수 있는 기능을 추가하세요.
이러한 모든 변화로 인해 네트워크 모니터링에 필요한 기술과 프로세스는 빠르게 구식이 되어가고 있습니다.
많은 조직이 외부 직원과 파트너가 기업 자산에 연결할 수 있도록 VPN(가상 사설망)을 사용하는 것에서 소프트웨어 정의 경계(SDP)를 사용하는 것으로 발전했습니다.
소프트웨어 정의 경계를 통해 조직은 사용자와 해당 디바이스가 네트워크에 액세스할 수 있는 디바이스 유형, 위치, 시간을 완벽하게 제어할 수 있습니다.
SDP 운영의 핵심은 네트워크에 접속하는 디바이스에 설치된 클라이언트입니다. 이 클라이언트를 통해 조직은 보안 환경을 유지하고 제로 트러스트 액세스 패턴으로의 진화를 시작할 수 있습니다.
조직은 엔드포인트에서 소프트웨어 클라이언트를 활용하여 사용자 프로필을 만들고 액세스가 승인되기 전에 사용자 디바이스 및 사용자가 준수해야 하는 특정 하드웨어, 지역 및 날짜/시간 요구 사항을 적용할 수 있습니다.
사용자 또는 디바이스가 SDP에서 설정하고 시행하는 정책 요구 사항을 충족하지 않는 경우, 사용자 또는 디바이스는 네트워크에 액세스할 수 없습니다.
트래픽 패턴
최신 네트워크 보안 기술을 사용할 때의 또 다른 주요 이점은 다음과 같은 풍부한 데이터를 제공할 수 있다는 점입니다:
- 네트워크 볼륨을 새 위치로 변경
- 지리적 위치가 자주 변경되는 경우
- 사용자 또는 위치의 비정상적인 볼륨
- 비정상적인 포트 또는 프로토콜을 통한 대용량
이 추가 데이터를 통해 조직은 네트워크에 적극적으로 액세스하는 디바이스와 사용자를 모니터링할 수 있으며, 네트워크 상태를 이해하는 데 중요한 네트워크 트래픽 패턴을 자세히 파악할 수 있습니다.
이와 같은 네트워크 분석 기능을 사용하면 특정 사용자 및 디바이스에 대한 트래픽은 물론 정확한 사용자, 디바이스, 지리적 위치를 쉽게 파악할 수 있습니다. 이러한 모든 새로운 데이터 속성은 네트워크의 이상 징후를 지속적으로 모니터링하는 새로운 네트워크 분석 기능에 포함될 수 있습니다.
사이버 네트워크 분석 비용
수많은 조직이 끊임없이 진화하는 사이버 위협에 대응하기 위해 네트워크 분석의 기능을 확장하는 기능을 개발하고 있습니다.
기업과 정부 기관은 기존 네트워크에서 고급 분석을 제공하기 위해 새로운 기법과 기술을 지속적으로 구현해야 합니다.
네트워크 분석 기능을 획득, 배포, 운영하는 데는 비용이 발생하며, 이는 많은 조직이 직면하는 주요 문제입니다.
일부 기업은 이미 기존 기술, 프로세스, 인력에 수백만 달러를 투자했으며 새롭고 혁신적인 기술을 추가하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이러한 어려움은 주로 기존 사이버 예산과 AI/ML 사이버 기능을 제공할 수 있는 고도로 숙련된 리소스에 대한 접근이 제한되어 있기 때문입니다.
더 나은 방법
사이버 솔루션의 높은 비용으로 인해 조직은 네트워크를 더 빠르고 쉽게 모니터링할 수 있는 방법이 필요합니다.
단순한 위협과 취약성을 자동으로 해결하고 사람의 개입이 필요한 적시에 관련성 있는 경고를 제공할 수 있는 솔루션이 미래입니다.
사이버 보안 및 네트워크 분석은 규칙, 패턴, 단순 분석에서 벗어나 인증된 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하고 학습하는 AI/ML 솔루션으로 계속 발전해야 합니다.
AI/ML 딥 러닝 모델과 대규모 언어 모델의 개발과 운영을 가속화할 수 있는 프레임워크를 제공하는 오픈 소스 기술의 지속적인 발전으로 조직은 네트워크 패턴과 사용자를 빠르고 안전하게 학습할 수 있는 새로운 기능을 활용하여 네트워크 패턴을 모니터링하고 학습할 수 있습니다.
최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 네트워크에 대한 질문을 학습하고 답변하도록 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
이러한 기능을 결합하면 기존 사이버 팀과 도구를 지원하는 고급 기능을 제공하여 조직의 네트워크, 애플리케이션 및 사용자를 지속적으로 보호할 수 있습니다.
추가 보너스: 이러한 새로운 기술은 리소스가 적은 팀도 사이버 위협과 잠재적 취약성을 검토하고 처리할 수 있도록 지원합니다!
네트워크 분석 업그레이드
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