해설

한때 엄격한 프로토콜과 대응 조치를 기반으로 구축된 요새였던 사이버 보안은 혁신적인 변화를 겪고 있습니다. 디지털 환경이 더욱 복잡해지고 데이터 중심으로 변하면서 디지털 자산을 보호하기 위한 미묘한 접근 방식의 필요성이 그 어느 때보다 뚜렷해졌습니다. 이러한 발전은 기존의 위협 탐지에서 벗어나 상황을 강조하고 사용자 행동을 선점하여 변칙적인 패턴을 탐지하는 전략으로 방향을 전환합니다.

이는 알려진 위협에 대한 장벽을 세우는 것만이 아닙니다. 데이터가 액세스되고, 공유되고, 활용되는 방식의 미묘함을 더 깊이 파고드는 것입니다. 이는 단순히 "요새를 지키는 것"이 ​​아닌 사용자 상호 작용 및 데이터 이동이라는 렌즈를 통해 잠재적인 위험을 조기에 감지하는 데 중점을 두는 사전 예방적인 자세입니다. 많은 분석가들에게 이는 조직이 사이버 보안을 인식하고 대처하는 방식에 중요한 변화를 예고하며, 초점을 기본 위협 사냥 및 탐지에서 디지털 생태계에 대한 보다 전체적인 이해로 전환합니다.

위협 사냥만으로는 더 이상 충분하지 않습니다.

사이버 보안의 기존 모델은 오랫동안 대응적 보안에 중점을 두었습니다. 위협 탐지. 알려진 위협 탐지에 기반을 둔 이 접근 방식은 여전히 ​​중요하며 위협이 더 예측 가능하고 덜 복잡했던 디지털 환경에서 매우 효과적이었습니다. 이는 확립된 보안 프로토콜과 사전 정의된 위협 데이터베이스에 의존하여 시스템에 침입한 위협을 식별하고 완화하는 데 중점을 두었습니다. 이 방법은 알려진 위협이 기존 도구와 지식을 사용하여 효과적으로 관리될 수 있다는 가정하에 운영되는 많은 사이버 보안 프레임워크의 기초 역할을 했습니다.

그러나 클라우드로의 디지털 세계의 급속한 확장과 새로운 AI 기반 기능의 급증이 결합되어 사이버 위협의 새로운 시대, 복잡성과 미묘함이 특징입니다. 사이버 공격자가 표준 보안 조치를 우회하기 위한 새로운 방법을 지속적으로 개발함에 따라 기존 모델의 한계가 점점 더 분명해지고 있습니다. 이러한 새로운 위협은 종종 예상치 못한 방식으로 취약점을 악용하여 위협 탐지의 대응적 특성을 쓸모없게 만듭니다. 이러한 실현은 사이버 보안에 중요한 변화를 촉발하여 사후 대응뿐만 아니라 사전 예방적인 전략을 탄생시켰으며, 사용자 행동과 데이터 흐름을 활용하여 위험을 평가하고 잠재적인 위협을 예방했습니다.

사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)의 부상

사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA) 완전히 새로운 것은 아니지만 이제 표준이 되어가고 있습니다. UEBA는 알려진 위협에 대한 단순한 대응에서 사용자 및 엔터티 행동 패턴 분석으로 초점을 전환하여 잠재적인 보안 위험을 나타낼 수 있는 이상 현상을 식별한다는 점에서 독특합니다. 이 방법은 고급 분석, 기계 학습 및 "빅 데이터"를 활용하여 정상적인 사용자 행동에 대한 포괄적인 기준을 구축함으로써 침해 또는 악의적인 활동의 신호가 될 수 있는 편차를 더 쉽게 찾아낼 수 있도록 해줍니다. UEBA는 행동 패턴에 중점을 두어 보안에 대한 상황에 맞는 적응형 접근 방식을 제공하여 기존 도구가 놓칠 수 있는 위협을 식별할 수 있습니다.

이 접근 방식은 내부 위협, 손상된 계정, 미묘한 형태의 데이터 유출을 탐지하는 데 특히 효과적입니다. 예를 들어 UEBA는 비정상적인 로그인 시간, 반복적인 액세스 시도 실패 또는 예상치 못한 데이터 다운로드 급증과 같은 활동에 플래그를 지정할 수 있습니다. 이러한 활동은 본질적으로 악의적이지는 않지만 잠재적인 보안 문제에 대한 조기 경고 신호 역할을 할 수 있습니다. 이는 "나쁜 행동" 자체를 찾아내는 것이 아니라 "좋지 않은" 행동을 식별하고 이를 잠재적인 문제로 표시하는 것입니다. UEBA를 사이버 보안 전략에 통합함으로써 조직은 방어 메커니즘에서 보다 미묘하고 사전 예방적인 자세를 취할 수 있으며, 위협이 심각한 침해로 확대되기 전에 대응할 수 있습니다.

데이터 흐름의 중요성 증가

데이터 흐름에는 조직 내에서 데이터를 처리, 액세스 및 전송하는 방법의 복잡성에 대한 심층 분석이 포함됩니다. 이 개념은 전통적인 경계 방어를 넘어 데이터 이동 및 액세스 패턴의 세부적인 측면을 탐구합니다. 데이터의 흐름, 누가 데이터에 액세스하는지, 언제 액세스하는지 등 데이터 메커니즘을 이해함으로써 사이버 보안 전략을 세밀하게 조정하여 보안 위험을 나타낼 수 있는 미묘한 불규칙성을 감지할 수 있습니다. 이는 복잡한 기계의 내부 작동을 이해하는 것과 같습니다. 각 부품의 역할과 정상적인 작동을 학습함으로써, 무언가가 의도한 대로 작동하지 않을 때를 더 쉽게 식별할 수 있습니다. 이러한 수준의 통찰력은 위협이 항상 명백하거나 즉시 인식되지 않는 상황에서 매우 중요합니다. 우수한 API 보안 관행을 포함하여 데이터 흐름을 사이버 보안 프레임워크에 통합함으로써 조직은 보다 적극적인 자세를 채택하여 잠재적인 취약성을 식별하고 해결할 수 있습니다. 전에 그들은 착취당합니다.

보다 미묘한 사이버 보안 전략으로의 전환과 함께 데이터 개인 정보 보호, 소버린 클라우드 채택 및 데이터 현지화에 대한 강조도 점점 커지고 있습니다. 이러한 추세는 특히 데이터 규정이 지역에 따라 크게 달라지는 글로벌 상황에서 엄격한 데이터 보호의 필요성에 대한 인식이 높아지고 있음을 반영합니다. 소버린 클라우드는 데이터 저장 및 처리를 현지 규정에 맞춰 조정하고 규정 준수를 보장하며 데이터 주권을 강화하는 솔루션을 제공합니다. 개인 정보 보호에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식은 단순히 GDPR과 같은 법률을 준수하는 것이 아닙니다. 이는 데이터 규제에 있어 지역적 차이의 중요성을 인식하고 맞춤형 대응을 제공하는 것입니다. 이러한 고려 사항을 사이버 보안 프레임워크에 통합함으로써 조직은 데이터 관리 관행이 안전할 뿐만 아니라 직면한 다양한 법적 요구 사항을 준수하도록 보장하여 사이버 보안과 데이터 개인 정보 보호에 대한 입장을 강화합니다.

UEBA를 최신 사이버 보안 전략에 통합

UEBA를 지원하는 최신 사이버 보안 솔루션에는 데이터 보안에 대한 경계심을 유지하면서 데이터에 대한 안전한 원격 액세스, 제어된 공유 및 협업을 촉진하는 기능이 포함되는 경우가 많습니다. 이러한 기능을 통해 직원과 파트너는 데이터에 원활하게 액세스하고 작업할 수 있으며, 비정상적인 활동은 즉시 식별되어 해결됩니다. 이러한 보안과 유용성의 균형은 운영의 민첩성과 타협할 수 없는 보안 조치가 조화를 이루어야 하는 오늘날의 빠르게 변화하는 데이터 중심 비즈니스 환경에서 매우 중요합니다. UEBA와 데이터 흐름을 보안 이니셔티브에 결합함으로써 조직은 이러한 균형을 달성하고 운영 목표를 방해하지 않고 지원하는 강력한 보안 프레임워크를 구축할 수 있습니다.

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• 출처: https://www.darkreading.com/cybersecurity-operations/cybersecuritys-transformative-shift