위협 인텔리전스: 사전 예방적 보안을 위한 위험 평가 활용

오늘날의 역동적인 위협 환경에서 조직은 점점 더 정교해지는 사이버 공격에 직면하고 있습니다. 대응적인 보안 조치만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 위협 인텔리전스와 위험 평가에 기반한 사전 예방적 접근 방식은 탄력적인 보안 태세를 구축하는 데 필수적입니다. 이 가이드에서는 위협 인텔리전스를 위험 평가 프로세스에 효과적으로 통합하여 특정 요구 사항에 맞는 위협을 식별, 분석 및 완화하는 방법을 살펴봅니다.

위협 인텔리전스 및 위험 평가 이해

위협 인텔리전스란 무엇입니까?

위협 인텔리전스는 기존 또는 새로운 위협 및 위협 행위자에 대한 정보를 수집, 분석 및 배포하는 프로세스입니다. 이는 사이버 위협의 누가, 무엇을, 어디서, 언제, 왜, 어떻게에 대한 귀중한 컨텍스트와 통찰력을 제공합니다. 이 정보를 통해 조직은 보안 전략에 대한 정보에 입각한 결정을 내리고 잠재적인 공격으로부터 방어하기 위한 사전 예방적 조치를 취할 수 있습니다.

위협 인텔리전스는 다음과 같은 유형으로 광범위하게 분류할 수 있습니다.

전략적 위협 인텔리전스: 지정학적 동향, 산업별 위협, 위협 행위자의 동기 등 위협 환경에 대한 높은 수준의 정보입니다. 이러한 유형의 인텔리전스는 경영진 수준에서 전략적 의사 결정을 알리는 데 사용됩니다.
전술적 위협 인텔리전스: 특정 위협 행위자, 도구, 기술 및 절차(TTP)에 대한 기술 정보를 제공합니다. 이러한 유형의 인텔리전스는 보안 분석가와 사고 대응자가 공격을 탐지하고 대응하는 데 사용합니다.
기술적 위협 인텔리전스: IP 주소, 도메인 이름, 파일 해시와 같은 특정 침해 지표(IOC)에 대한 세분화된 정보입니다. 이러한 유형의 인텔리전스는 침입 탐지 시스템(IDS) 및 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템과 같은 보안 도구에서 악성 활동을 식별하고 차단하는 데 사용합니다.
운영적 위협 인텔리전스: 조직에 영향을 미치는 특정 위협 캠페인, 공격 및 취약점에 대한 통찰력입니다. 이는 즉각적인 방어 전략 및 사고 대응 프로토콜에 정보를 제공합니다.

위험 평가란 무엇입니까?

위험 평가는 조직의 자산, 운영 또는 명성에 영향을 미칠 수 있는 잠재적 위험을 식별, 분석 및 평가하는 프로세스입니다. 여기에는 위험 발생 가능성과 발생 시 잠재적 영향력을 결정하는 것이 포함됩니다. 위험 평가는 조직이 보안 노력을 우선순위로 지정하고 리소스를 효과적으로 할당하는 데 도움이 됩니다.

일반적인 위험 평가 프로세스에는 다음 단계가 포함됩니다.

자산 식별: 하드웨어, 소프트웨어, 데이터 및 인력을 포함하여 보호해야 하는 모든 중요 자산을 식별합니다.
위협 식별: 자산의 취약점을 악용할 수 있는 잠재적 위협을 식별합니다.
취약점 평가: 위협에 의해 악용될 수 있는 자산의 취약점을 식별합니다.
가능성 평가: 각 위협이 각 취약점을 악용할 가능성을 결정합니다.
영향 평가: 각 위협이 각 취약점을 악용할 경우의 잠재적 영향을 결정합니다.
위험 계산: 가능성에 영향을 곱하여 전체 위험을 계산합니다.
위험 완화: 위험을 줄이기 위한 완화 전략을 개발하고 구현합니다.
모니터링 및 검토: 위험 평가가 정확하고 최신 상태로 유지되도록 지속적으로 모니터링하고 검토합니다.

위협 인텔리전스를 위험 평가에 통합

위협 인텔리전스를 위험 평가에 통합하면 위협 환경에 대한 보다 포괄적이고 정보에 입각한 이해를 제공하여 조직이 보다 효과적인 보안 결정을 내릴 수 있습니다. 통합 방법은 다음과 같습니다.

1. 위협 식별

기존 접근 방식: 일반적인 위협 목록 및 산업 보고서에 의존합니다. 위협 인텔리전스 기반 접근 방식: 위협 인텔리전스 피드, 보고서 및 분석을 활용하여 조직의 산업, 지리 및 기술 스택과 구체적으로 관련된 위협을 식별합니다. 여기에는 위협 행위자의 동기, TTP 및 대상을 이해하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 회사가 유럽의 금융 부문에서 운영되는 경우 위협 인텔리전스는 유럽 은행을 대상으로 하는 특정 멀웨어 캠페인을 강조 표시할 수 있습니다.

예: 글로벌 해운 회사는 위협 인텔리전스를 사용하여 가짜 선적 서류로 직원을 구체적으로 표적으로 삼는 피싱 캠페인을 식별합니다. 이를 통해 직원을 사전에 교육하고 이러한 위협을 차단하기 위해 이메일 필터링 규칙을 구현할 수 있습니다.

2. 취약점 평가

기존 접근 방식: 자동화된 취약점 스캐너를 사용하고 공급업체에서 제공하는 보안 업데이트에 의존합니다. 위협 인텔리전스 기반 접근 방식: 위협 행위자가 적극적으로 악용하는 취약점에 대한 위협 인텔리전스를 기반으로 취약점 수정의 우선순위를 지정합니다. 이렇게 하면 가장 중요한 취약점 패치에 리소스를 집중하는 데 도움이 됩니다. 위협 인텔리전스는 공개적으로 공개되기 전에 제로 데이 취약점을 밝힐 수도 있습니다.

예: 소프트웨어 개발 회사는 위협 인텔리전스를 활용하여 널리 사용되는 오픈 소스 라이브러리의 특정 취약점이 랜섬웨어 그룹에 의해 적극적으로 악용되고 있음을 발견합니다. 그들은 즉시 제품에서 이 취약점 패치의 우선순위를 지정하고 고객에게 알립니다.

3. 가능성 평가

기존 접근 방식: 과거 데이터와 주관적인 판단을 기반으로 위협 가능성을 추정합니다. 위협 인텔리전스 기반 접근 방식: 위협 행위자 활동에 대한 실제 관찰을 기반으로 위협 가능성을 평가하기 위해 위협 인텔리전스를 사용합니다. 여기에는 위협 행위자 타겟팅 패턴, 공격 빈도 및 성공률을 분석하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 위협 인텔리전스에서 특정 위협 행위자가 업계의 조직을 적극적으로 타겟팅하고 있음을 나타내는 경우 공격 가능성이 더 높습니다.

예: 미국 내 의료 제공업체는 위협 인텔리전스 피드를 모니터링하고 해당 지역의 병원을 대상으로 하는 랜섬웨어 공격이 급증했음을 발견합니다. 이 정보는 랜섬웨어 공격에 대한 가능성 평가를 높이고 방어를 강화하도록 촉구합니다.

4. 영향 평가

기존 접근 방식: 잠재적인 재정적 손실, 명성 손상 및 규제 벌금을 기반으로 위협 영향을 추정합니다. 위협 인텔리전스 기반 접근 방식: 성공적인 공격의 실제 사례를 기반으로 위협의 잠재적 영향을 이해하기 위해 위협 인텔리전스를 사용합니다. 여기에는 다른 조직에 대한 유사한 공격으로 인한 재정적 손실, 운영 중단 및 명성 손상을 분석하는 것이 포함됩니다. 위협 인텔리전스는 성공적인 공격의 장기적인 결과도 밝힐 수 있습니다.

예: 전자 상거래 회사는 위협 인텔리전스를 사용하여 경쟁사의 최근 데이터 침해 영향을 분석합니다. 그들은 침해가 상당한 재정적 손실, 명성 손상 및 고객 이탈을 초래했음을 발견합니다. 이 정보는 데이터 침해에 대한 영향 평가를 높이고 더 강력한 데이터 보호 조치에 투자하도록 촉구합니다.

5. 위험 완화

기존 접근 방식: 일반적인 보안 제어를 구현하고 업계 모범 사례를 따릅니다. 위협 인텔리전스 기반 접근 방식: 위협 인텔리전스를 통해 식별된 특정 위협 및 취약점을 해결하기 위해 보안 제어를 조정합니다. 여기에는 침입 탐지 규칙, 방화벽 정책 및 엔드포인트 보호 구성과 같은 타겟팅된 보안 조치를 구현하는 것이 포함됩니다. 위협 인텔리전스는 사고 대응 계획 및 테이블탑 훈련 개발에도 정보를 제공할 수 있습니다.

예: 통신 회사는 위협 인텔리전스를 사용하여 네트워크 인프라를 대상으로 하는 특정 멀웨어 변종을 식별합니다. 그들은 이러한 멀웨어 변종을 탐지하기 위한 맞춤형 침입 탐지 규칙을 개발하고 감염 확산을 제한하기 위해 네트워크 세분화를 구현합니다.

위협 인텔리전스와 위험 평가 통합의 이점

위협 인텔리전스와 위험 평가를 통합하면 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

향상된 정확성: 위협 인텔리전스는 위협 환경에 대한 실제 통찰력을 제공하여 보다 정확한 위험 평가를 가능하게 합니다.
효율성 향상: 위협 인텔리전스는 보안 노력을 우선순위로 지정하고 리소스를 효과적으로 할당하여 전반적인 보안 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
사전 예방적 보안: 위협 인텔리전스를 통해 조직은 공격이 발생하기 전에 예측하고 예방하여 보안 사고의 영향을 줄일 수 있습니다.
향상된 복원력: 위협 인텔리전스는 조직이 보다 복원력 있는 보안 태세를 구축하여 공격으로부터 신속하게 복구할 수 있도록 지원합니다.
더 나은 의사 결정: 위협 인텔리전스는 의사 결정자가 정보에 입각한 보안 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공합니다.

위협 인텔리전스와 위험 평가 통합의 과제

위협 인텔리전스를 위험 평가와 통합하면 많은 이점이 있지만 몇 가지 과제도 있습니다.

데이터 과부하: 위협 인텔리전스 데이터의 양이 압도적일 수 있습니다. 조직은 가장 관련성이 높은 위협에 집중하기 위해 데이터를 필터링하고 우선순위를 지정해야 합니다.
데이터 품질: 위협 인텔리전스 데이터의 품질은 크게 다를 수 있습니다. 조직은 데이터를 검증하고 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인해야 합니다.
전문성 부족: 위협 인텔리전스를 위험 평가와 통합하려면 전문적인 기술과 전문 지식이 필요합니다. 조직은 이러한 작업을 수행하기 위해 직원을 고용하거나 교육해야 할 수 있습니다.
통합 복잡성: 위협 인텔리전스를 기존 보안 도구 및 프로세스와 통합하는 것은 복잡할 수 있습니다. 조직은 필요한 기술과 인프라에 투자해야 합니다.
비용: 위협 인텔리전스 피드 및 도구는 비쌀 수 있습니다. 조직은 이러한 리소스에 투자하기 전에 비용과 이점을 신중하게 평가해야 합니다.

위협 인텔리전스와 위험 평가 통합을 위한 모범 사례

위협 인텔리전스를 위험 평가와 통합하는 데 따른 과제를 극복하고 이점을 극대화하기 위해 조직은 다음 모범 사례를 따라야 합니다.

명확한 목표 정의: 위협 인텔리전스 프로그램의 목표와 위험 평가 프로세스를 지원하는 방법을 명확하게 정의합니다.
관련 위협 인텔리전스 소스 식별: 조직의 산업, 지리 및 기술 스택과 관련된 데이터를 제공하는 평판이 좋고 신뢰할 수 있는 위협 인텔리전스 소스를 식별합니다. 오픈 소스와 상용 소스를 모두 고려하십시오.
데이터 수집 및 분석 자동화: 위협 인텔리전스 데이터의 수집, 처리 및 분석을 자동화하여 수동 작업을 줄이고 효율성을 개선합니다.
데이터 우선순위 지정 및 필터링: 관련성 및 신뢰성을 기반으로 위협 인텔리전스 데이터의 우선순위를 지정하고 필터링하는 메커니즘을 구현합니다.
위협 인텔리전스를 기존 보안 도구와 통합: 위협 인텔리전스를 SIEM 시스템, 방화벽, 침입 탐지 시스템과 같은 기존 보안 도구와 통합하여 위협 탐지 및 대응을 자동화합니다.
위협 인텔리전스를 내부적으로 공유: 보안 분석가, 사고 대응자 및 경영진을 포함하여 조직 내 관련 이해 관계자와 위협 인텔리전스를 공유합니다.
위협 인텔리전스 플랫폼 개발 및 유지 관리: 위협 인텔리전스 데이터의 수집, 분석 및 공유를 중앙 집중화하기 위해 위협 인텔리전스 플랫폼(TIP) 구현을 고려하십시오.
직원 교육: 위험 평가 및 보안 의사 결정을 개선하기 위해 위협 인텔리전스를 사용하는 방법에 대한 교육을 직원에게 제공합니다.
프로그램을 정기적으로 검토하고 업데이트: 위협 인텔리전스 프로그램이 효과적이고 관련성이 있는지 확인하기 위해 정기적으로 검토하고 업데이트합니다.
관리형 보안 서비스 제공업체(MSSP) 고려: 내부 리소스가 제한적인 경우 위협 인텔리전스 서비스 및 전문 지식을 제공하는 MSSP와 파트너십을 고려하십시오.

위협 인텔리전스 및 위험 평가를 위한 도구 및 기술

여러 도구와 기술이 조직이 위협 인텔리전스를 위험 평가와 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.

위협 인텔리전스 플랫폼(TIP): 위협 인텔리전스 데이터의 수집, 분석 및 공유를 중앙 집중화합니다. 예로는 Anomali, ThreatConnect 및 Recorded Future가 있습니다.
보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템: 다양한 소스의 보안 로그를 집계하고 분석하여 위협을 탐지하고 대응합니다. 예로는 Splunk, IBM QRadar 및 Microsoft Sentinel이 있습니다.
취약점 스캐너: 시스템 및 애플리케이션의 취약점을 식별합니다. 예로는 Nessus, Qualys 및 Rapid7이 있습니다.
침투 테스트 도구: 보안 방어의 약점을 식별하기 위해 실제 공격을 시뮬레이션합니다. 예로는 Metasploit 및 Burp Suite가 있습니다.
위협 인텔리전스 피드: 다양한 소스의 실시간 위협 인텔리전스 데이터에 대한 액세스를 제공합니다. 예로는 AlienVault OTX, VirusTotal 및 상용 위협 인텔리전스 제공업체가 있습니다.

위협 인텔리전스 기반 위험 평가의 실제 사례

다음은 조직이 위협 인텔리전스를 사용하여 위험 평가 프로세스를 강화하는 방법의 실제 사례입니다.

글로벌 은행은 위협 인텔리전스를 사용하여 고객을 대상으로 하는 피싱 캠페인을 식별하고 우선순위를 지정합니다. 이를 통해 고객에게 이러한 위협에 대해 사전에 경고하고 계정을 보호하기 위한 보안 조치를 구현할 수 있습니다.
정부 기관은 위협 인텔리전스를 사용하여 중요 인프라를 대상으로 하는 지능형 지속 위협(APT)을 식별하고 추적합니다. 이를 통해 방어를 강화하고 공격을 예방할 수 있습니다.
제조 회사는 위협 인텔리전스를 사용하여 공급망 공격의 위험을 평가합니다. 이를 통해 공급망의 취약점을 식별하고 완화하며 운영을 보호할 수 있습니다.
소매 회사는 위협 인텔리전스를 사용하여 신용 카드 사기를 식별하고 예방합니다. 이를 통해 고객을 보호하고 재정적 손실을 줄일 수 있습니다.

결론

사전 예방적이고 탄력적인 보안 태세를 구축하려면 위협 인텔리전스를 위험 평가와 통합하는 것이 필수적입니다. 위협 인텔리전스를 활용하여 조직은 위협 환경에 대한 보다 포괄적인 이해를 얻고 보안 노력을 우선순위로 지정하며 정보에 입각한 보안 결정을 내릴 수 있습니다. 위협 인텔리전스를 위험 평가와 통합하는 데 따른 과제가 있지만 이점은 비용보다 훨씬 큽니다. 이 가이드에 설명된 모범 사례를 따르면 조직은 위협 인텔리전스를 위험 평가 프로세스와 성공적으로 통합하고 전반적인 보안 태세를 개선할 수 있습니다. 위협 환경이 계속 진화함에 따라 위협 인텔리전스는 성공적인 보안 전략의 점점 더 중요한 구성 요소가 될 것입니다. 다음 공격을 기다리지 말고 오늘 위협 인텔리전스를 위험 평가에 통합하십시오.

추가 자료

SANS Institute: https://www.sans.org
NIST Cybersecurity Framework: https://www.nist.gov/cyberframework
OWASP: https://owasp.org