능동 기반 보안

능동 기반 보안의 핵심 원리 중 하나는 '가정 위반'이다. 이는 기존의 수동적이고 정적인 보안 모델이 내포한 근본적인 취약점을 인정하고, 그 가정이 깨질 것을 전제로 한 사고방식이다. 전통적인 보안은 네트워크 경계 내부는 신뢰할 수 있고, 외부는 위험하다는 명확한 구분, 또는 알려진 위협 시그니처만으로도 방어가 가능하다는 가정에 기반한다. 그러나 현대의 지능형 지속 위협과 같은 공격은 이러한 경계를 쉽게 무너뜨리며, 제로데이 공격은 시그니처 기반 탐지를 무력화한다. 가정 위반 원리는 이러한 전통적 가정이 이미 유효하지 않으며, 침해는 시간 문제라고 보는 것이다.

이 원리에 따라, 능동 기반 보안은 '모든 시스템은 이미 침해되었거나 곧 침해될 수 있다'는 전제에서 출발한다. 따라서 보안 활동의 초점은 단순한 차단에서, 침해가 발생했을 때 이를 얼마나 빨리 탐지하고 대응하여 피해를 최소화할 수 있는지로 이동한다. 이는 공격 수명 주기에서 초기 침투 단계보다는, 침투 후 공격자가 내부에서 활동하는 단계를 더 중요하게 여기는 것을 의미한다. 결과적으로, 지속적인 모니터링과 이상 행위 탐지, 그리고 사고 대응 자동화가 핵심 역량이 된다.

가정 위반 사고방식은 보안 팀의 문화와 전략에도 변화를 요구한다. 이는 더 이상 완벽한 방어를 추구하기보다, 공격자가 필연적으로 내부에 존재할 것이라고 가정하고 그들의 활동을 찾아내는 '사냥꾼'의 역할을 강조한다. 보안 운영 센터의 업무는 알람 대응에서 능동적 위협 헌팅으로 확장되며, 보안 인프라 설계 시에도 가시성과 대응 능력을 최우선으로 고려하게 된다. 이는 방어 체계를 공격자의 관점에서 재평가하도록 만든다.

이러한 원리는 사이버 킬 체인 모델이나 MITRE ATT&CK 프레임워크와 같은 현대 공격 모델링과도 깊이 연관되어 있다. 공격자의 전술, 기술, 절차를 이해함으로써, 보안 팀은 가정이 위반되는 구체적인 지점과 방법을 예측하고, 그에 맞는 탐지 및 대응 계획을 수립할 수 있다. 궁극적으로 가정 위반은 보안을 고정된 상태가 아닌, 지속적인 적응과 개선의 과정으로 인식하게 하는 철학적 토대를 제공한다.

능동 기반 보안의 핵심 원리 중 하나인 지속적 모니터링은 네트워크, 시스템, 애플리케이션, 사용자 활동을 끊임없이 관찰하고 분석하여 이상 징후를 실시간으로 포착하는 과정이다. 이는 단순히 주기적으로 점검하는 수동적인 감시를 넘어, 모든 활동에 대한 연속적인 가시성을 확보하고 데이터를 수집하는 체계를 의미한다. 지속적 모니터링의 목표는 잠재적인 위협이 발생하는 즉시, 공격이 성공하기 전에 이를 식별하는 것이다.

지속적 모니터링은 다양한 데이터 소스로부터 정보를 수집한다. 주요 데이터 소스에는 엔드포인트에서 발생하는 프로세스, 레지스트리 변경, 파일 시스템 활동과 같은 로그 데이터, 네트워크 트래픽 분석을 통한 비정상적인 데이터 흐름 패턴, 그리고 클라우드 환경의 구성 변경 및 접근 이력 등이 포함된다. 이러한 다각도의 데이터 수집은 공격자의 활동을 단편적으로 보는 것이 아니라, 공격 경로를 따라 종합적으로 이해할 수 있는 기반을 제공한다.

이러한 모니터링을 효과적으로 수행하기 위해서는 자동화된 도구와 플랫폼이 필수적이다. 대규모 환경에서 발생하는 방대한 양의 이벤트 데이터를 인간 분석가가 수동으로 처리하는 것은 불가능에 가깝다. 따라서 인공지능과 머신러닝 기반의 분석 엔진을 활용하여 정상적인 활동의 베이스라인을 학습하고, 이를 벗어나는 편차나 악의적인 패턴을 자동으로 식별해 낸다. 예를 들어, Google Safe Browsing 서비스는 방문하려는 웹사이트 주소를 실시간으로 검증 데이터베이스와 비교 분석하여 피싱 사이트나 악성코드 유포 사이트 접근을 차단하는 방식으로 지속적 모니터링을 구현한다.

궁극적으로 지속적 모니터링은 보안 사고의 평균 탐지 시간을 획기적으로 단축시키는 데 기여한다. 위협이 방화벽이나 안티바이러스 같은 1차 방어선을 우회하더라도, 시스템 내부에서의 지속적인 관찰을 통해 이상 행위를 조기에 발견하면 신속한 대응이 가능해진다. 이는 능동 기반 보안이 추구하는 사전 예방적 대응의 토대를 마련하는 핵심 과정이다.

자동화된 대응은 능동 기반 보안의 핵심 원리 중 하나로, 탐지된 위협에 대해 사람의 개입 없이 사전에 정의된 규칙과 플레이북에 따라 즉각적으로 조치를 취하는 과정이다. 이는 위협이 확산되거나 피해를 입히기 전에 신속하게 차단하고 격리함으로써 보안 사고의 영향을 최소화하는 것을 목표로 한다. 예를 들어, 악성코드 감염이 탐지된 엔드포인트를 자동으로 네트워크에서 격리하거나, 의심스러운 계정의 접근을 일시 중단하는 등의 조치가 여기에 해당한다.

자동화된 대응의 구현은 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응 플랫폼을 통해 이루어진다. 이 플랫폼은 다양한 보안 솔루션에서 수집된 위협 정보와 로그를 통합 분석하고, 미리 설정된 워크플로우에 따라 대응 작업을 실행한다. 대표적인 조치로는 방화벽 규칙 차단, 이메일 격리, 엔드포인트 격리, 계정 잠금, 취약점 패치 자동 적용 등이 있다. 이를 통해 보안 운영 팀의 반복적 업무 부담을 줄이고, 대응 시간을 극적으로 단축할 수 있다.

그러나 자동화된 대응은 오탐지로 인한 비즈니스 연속성 저하 위험을 내포하고 있다. 따라서 정교한 위협 탐지와 정확한 행동 분석이 선행되어야 하며, 자동화 규칙은 지속적으로 조정되고 검증되어야 한다. 또한, 완전 자동화보다는 특정 위험 수준 이상의 사건에 대해서는 운영자에게 알림을 보내고 승인을 받는 반자동화 방식을 적용하는 것이 일반적이다.

능동 기반 보안 체계에서 위협 탐지는 공격이 발생하기 전이나 초기 단계에 이를 식별하는 핵심적인 구성 요소이다. 이 접근법은 기존의 시그니처 기반 탐지에 의존하기보다는 지속적인 모니터링과 행동 분석을 통해 이상 징후를 포착하는 데 중점을 둔다.

특히 웹 기반 위협에 대한 탐지는 중요한 영역으로, 사용자가 악성 웹사이트를 방문할 때 발생할 수 있는 악성 코드 다운로드 또는 실행 시도를 실시간으로 차단한다. 이는 피싱 사이트, 악성코드 유포 사이트, 사기성 웹사이트 등으로부터 사용자의 시스템을 보호하는 것을 목표로 한다. 대표적인 서비스인 구글 세이프 브라우징은 방대한 URL 데이터베이스를 검색하고 실시간 클라이언트측 분석을 결합하여 위험을 탐지한다.

이러한 위협 탐지 메커니즘은 단순히 알려진 위협 목록과의 비교를 넘어, 정상적인 네트워크와 엔드포인트 활동의 기준을 설정하고 그로부터 벗어나는 편차를 분석한다. 이를 통해 제로데이 공격이나 지능형 지속 공격과 같이 사전 정의된 패턴이 없는 새로운 위협도 발견할 가능성을 높인다. 탐지된 위협 정보는 보안 오케스트레이션 플랫폼으로 전달되어 자동화된 대응 절차를 촉발시키는 기초가 된다.

행동 분석은 능동 기반 보안의 핵심 구성 요소로, 시스템 내 사용자, 애플리케이션, 네트워크 엔터티의 활동 패턴을 학습하고, 이를 기준으로 벗어나는 이상 행위를 식별하는 과정이다. 이 접근법은 기존의 알려진 위협 시그니처에 의존하기보다 정상적인 활동의 기준선을 설정하고, 그 기준에서 벗어나는 편차를 잠재적 위협으로 간주한다. 예를 들어, 특정 사용자가 갑자기 평소와 다른 시간대에 접속하거나, 접근 권한이 없는 대량의 데이터에 접근을 시도하는 행위는 분석 엔진에 의해 위험 신호로 포착된다.

이 기술은 특히 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA) 솔루션에서 중점적으로 구현된다. UEBA는 머신 러닝과 통계 모델링을 활용해 각 엔터티의 정상적인 행동 프로필을 지속적으로 구축한다. 이후 실시간으로 수집되는 로그 데이터와 네트워크 트래픽을 이 프로필과 비교하여 미세한 이상 징후를 탐지한다. 이를 통해 외부 공격자는 물론, 내부자의 악의적이거나 부주의한 행위, 그리고 계정이 탈취당한 경우의 비정상적 활동까지 효과적으로 찾아낼 수 있다.

행동 분석의 효과는 다양한 데이터 소스를 통합하여 컨텍스트를 이해할 때 극대화된다. 단순한 로그인 실패 횟수보다는, 로그인 위치, 사용된 애플리케이션, 접근 시도 시간, 이후의 파일 접근 행위 등 여러 요소를 연관 지어 분석함으로써 공격의 의도와 단계를 더 정확히 판단할 수 있다. 이렇게 탐지된 이상 행위는 보안 오케스트레이션 플랫폼으로 전달되어 자동화된 조치나 사고 대응 팀의 조사가 트리거된다.

보안 오케스트레이션은 능동 기반 보안 체계 내에서 탐지된 위협에 대한 대응 작업을 자동화하고 조율하는 핵심 구성 요소이다. 이는 위협 탐지 및 행동 분석 시스템에서 생성된 수많은 경고와 사건 정보를 효율적으로 처리하기 위한 프레임워크를 제공한다. 단순한 자동화를 넘어서, 여러 보안 도구와 프로세스를 통합하여 일관되고 신속한 대응 워크플로를 실행하는 것이 목표이다.

주요 기능으로는 사건 티켓의 자동 생성, 관련 위협 인텔리전스의 수집, 영향을 받는 시스템의 격리, 악성 프로세스 종단과 같은 대응 조치의 실행 등이 포함된다. 이를 통해 보안 운영 센터의 분석가가 수동으로 수행해야 하는 반복적이고 시간 소모적인 작업을 크게 줄여준다. 보안 오케스트레이션의 핵심은 SOAR 플랫폼으로, 이는 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응 기능을 하나로 통합한다.

구현 시에는 기존의 방화벽, 침입 탐지 시스템, 엔드포인트 탐지 및 대응 솔루션 등 다양한 보안 제품과의 연동이 필수적이다. 또한, 플레이북이라고 불리는 미리 정의된 대응 절차를 통해 표준화된 워크플로를 실행함으로써 대응의 정확성과 속도를 높인다. 이를 통해 보안 팀은 복잡한 다단계 공격에 대해 체계적으로 대응하고, 사건 해결 시간을 단축하며, 전체적인 보안 운영 효율성을 개선할 수 있다.

[정보 테이블 확정 사실]에 제시된 정의는 능동 기반 보안의 일반적 개념이 아닌, 구체적으로 Google Safe Browsing과 같은 안전한 탐색 서비스의 설명입니다. 따라서 이는 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR)의 정의로 사용할 수 없습니다. 아래는 EDR에 대한 정확한 설명입니다.

엔드포인트 탐지 및 대응(EDR)은 네트워크에 연결된 각 엔드포인트 장치(예: 노트북, 데스크톱 컴퓨터, 서버)에서 발생하는 활동과 이벤트를 지속적으로 수집하고 분석하여 고급 지속적 위협(APT)을 포함한 정교한 사이버 공격을 탐지하고 대응하는 보안 솔루션이다. EDR의 핵심은 단순한 악성코드 차단을 넘어, 이미 침투한 공격자의 행동을 신속하게 식별하고 차단하는 능동적인 대응 능력에 있다.

EDR 솔루션은 일반적으로 에이전트 소프트웨어를 각 엔드포인트에 설치하여 프로세스 실행, 네트워크 연결, 파일 시스템 변경, 레지스트리 수정 등과 같은 상세한 텔레메트리 데이터를 중앙 관리 콘솔로 전송한다. 이 데이터는 클라우드 기반 또는 온프레미스의 분석 엔진을 통해 실시간으로 분석되며, 머신 러닝과 행동 분석 기술을 활용해 정상적인 활동과 악의적인 활동을 구분한다.

주요 기능으로는 위협 탐지, 공격 범위 및 경로의 시각화를 위한 인시던트 조사, 그리고 탐지된 위협에 대한 자동화된 대응 조치(예: 악성 프로세스 종료, 네트워크 연결 차단, 파일 격리)를 포함한다. 이는 바이러스 백신과 같은 기존의 시그니처 기반 방어가 놓칠 수 있는, 파일 없는 공격이나 제로데이 익스플로잇과 같은 새로운 위협을 식별하는 데 효과적이다.

[정보 테이블 확정 사실]의 내용은 '안전한 브라우징' 서비스에 대한 설명으로, 현재 작성할 섹션인 확장 탐지 및 대응(XDR)의 정의와는 직접적인 관련이 없습니다. 따라서 해당 정보는 사용하지 않습니다.

확장 탐지 및 대응은 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR)의 개념을 확장한 통합 보안 플랫폼이다. EDR이 주로 엔드포인트에 초점을 맞춘다면, XDR은 엔드포인트뿐만 아니라 네트워크, 클라우드 워크로드, 이메일, 애플리케이션 등 다양한 보안 계층에서 발생하는 데이터를 수집하고 상관관계를 분석한다. 이를 통해 단일 공격 벡터가 아닌, 여러 영역에 걸친 복잡한 공격의 전체적인 흐름을 파악하고 대응하는 것을 목표로 한다.

XDR의 핵심은 다양한 보안 제품에서 생성되는 데이터를 통합하여 분석하는 것이다. 기존에는 방화벽, 침입 탐지 시스템(IDS), 엔드포인트 보안 솔루션 등이 각각 독립적으로 동작하며, 이로 인해 발생하는 정보의 단편화와 대응 지연 문제가 있었다. XDR은 이러한 데이터 소스들을 하나의 플랫폼으로 통합하고, 인공지능(AI)과 머신러닝을 활용해 정교한 위협을 탐지한다. 이를 통해 보안 운영팀은 단일 콘솔에서 포괄적인 가시성을 확보하고, 자동화된 워크플로우를 통해 신속하게 대응할 수 있다.

주요 보안 벤더들은 자사 솔루션 생태계에 최적화된 네이티브 XDR을 제공하거나, 여러 벤더의 제품을 통합할 수 있는 오픈 XDR 접근 방식을 취하고 있다. XDR 도입은 보안 운영의 효율성을 높이고, 평균 탐지 시간 및 평균 대응 시간을 단축시키는 데 기여한다. 그러나 효과적인 운영을 위해서는 방대한 데이터를 처리할 수 있는 인프라와 분석 역량이 필요하며, 기존 보안 운영 센터(SOC) 프로세스의 재정비가 수반되어야 한다.

[정보 테이블 확정 사실]의 내용이 현재 작성해야 할 '사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)' 섹션과 전혀 관련이 없습니다. 제공된 정보는 '안전한 브라우징' 서비스에 대한 설명으로, UEBA와는 다른 개념입니다. 따라서 UEBA에 대해 사전 조사에서 확인된 일반적인 사실만을 바탕으로 작성합니다.

사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)은 네트워크 내의 사용자와 시스템(엔터티)의 일반적인 활동 패턴을 학습한 후, 이 패턴에서 벗어나는 이상 행위를 탐지하여 내부 위협과 침해 사고를 식별하는 보안 접근법이다. 기존의 시그니처 기반 탐지가 알려진 공격 패턴을 찾는 데 집중한다면, UEBA는 '정상'이 무엇인지를 먼저 정의하고 그로부터의 편차를 통해 알려지지 않은 위협을 찾아낸다.

UEBA 시스템의 핵심은 기계 학습과 통계 모델링을 활용한 행동 프로파일링이다. 시스템은 일정 기간 동안 사용자의 로그인 시간, 접근하는 데이터베이스 또는 파일 서버, 사용하는 애플리케이션, 네트워크 트래픽 양 등 다양한 활동 데이터를 수집하여 개별 사용자나 역할(예: 재무팀 직원)의 기준 행동 프로파일을 생성한다. 이후 실시간으로 수집되는 활동 데이터가 이 프로파일과 얼마나 다른지를 점수화하여 위험 점수를 부여하고, 위험 점수가 임계치를 초과하면 경고를 발생시킨다.

이 접근법은 권한이 있는 내부자의 불법적 활동(예: 대량의 고객 데이터를 비정상적인 시간에 외부로 전송)이나 자격 증명이 도난당해 발생하는 이상 접근(예: 평소와 다른 국가에서의 로그인 시도 후 중요 파일 다운로드)을 탐지하는 데 효과적이다. UEBA는 종종 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템이나 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 솔루션과 통합되어, 다양한 로그와 이벤트 데이터를 종합적인 행동 분석에 활용한다.

능동 기반 보안과 방어적 보안은 위협에 대한 접근 방식에서 근본적인 차이를 보인다. 방어적 보안은 주로 알려진 위협에 대한 사전 예방적 차단에 초점을 맞춘다. 대표적인 예로 방화벽, 침입 탐지 시스템, 안티바이러스 소프트웨어 등이 있으며, 이들은 미리 정의된 규칙이나 악성코드 시그니처 데이터베이스를 기반으로 공격을 차단한다. 이 방식은 알려진 공격 벡터를 효과적으로 막을 수 있지만, 제로데이 공격이나 새로운 변종 악성코드, 정교한 지속적 위협과 같이 사전에 정의되지 않은 새로운 위협에는 대응이 어렵다는 한계가 있다.

반면, 능동적 보안은 단순한 차단을 넘어 지속적인 모니터링과 분석, 그리고 자동화된 대응을 강조한다. 이 접근법은 네트워크와 엔드포인트에서 발생하는 모든 활동을 가정 없이 관찰하고, 정상적인 활동의 기준선을 설정한 후 이를 벗어나는 이상 행위를 실시간으로 탐지한다. 핵심은 위협이 침투했다는 가정 하에, 공격자가 내부에서 활동을 시작하는 단계인 공격 사슬의 초기 단계에서 이를 발견하고 차단하는 것이다. 따라서 방어적 보안이 '문을 잠그는' 것에 비유된다면, 능동적 보안은 '집 안에 침입자가 들어왔을 때 이를 즉시 찾아내고 제압하는' 방식이라고 볼 수 있다.

이러한 차이는 사이버 보안 위협 환경의 변화에 대응하기 위한 진화 과정에서 비롯되었다. 전통적인 방어적 보안만으로는 진화하는 APT 공격이나 내부자 위협을 완벽하게 방어하기 어려워졌다. 능동적 보안은 엔드포인트 탐지 및 대응, 사용자 및 엔터티 행동 분석 같은 기술을 활용해 이러한 간극을 메우고자 한다. 결과적으로, 현대의 효과적인 보안 운영 센터는 방어적 보안으로 외부 경계를 단단히 하면서도, 능동적 보안을 통해 내부에서 발생할 수 있는 위협을 상시 탐지하고 대응하는 하이브리드 모델을 채택하는 추세이다.

능동 기반 보안의 핵심 접근법 중 하나는 행동 기반 탐지이다. 이는 기존의 시그니처 기반 탐지와 근본적으로 다른 원리를 가진다. 시그니처 기반 탐지는 알려진 악성코드나 공격 패턴의 고유한 지문, 즉 '시그니처'를 데이터베이스로 보유하고, 들어오는 트래픽이나 파일을 이 데이터베이스와 비교하여 일치하는 위협을 차단하는 방식이다. 이 방법은 이미 알려진 위협에 대해서는 빠르고 정확하게 대응할 수 있지만, 제로데이 공격이나 새로운 변종 악성코드처럼 시그니처 데이터베이스에 등록되지 않은 새로운 위협에는 효과가 없다는 근본적인 한계를 지닌다.

반면, 행동 기반 탐지는 특정 행동이나 활동 패턴이 악의적일 수 있다는 가정 아래 작동한다. 이 접근법은 시스템이나 네트워크, 사용자의 정상적인 행동 베이스라인을 먼저 학습한다. 그 후, 이 베이스라인에서 크게 벗어나는 이상 행동, 예를 들어 평소와 다른 시간대에 대량의 데이터를 외부로 전송하거나, 권한이 없는 시스템 파일에 접근을 시도하는 등의 활동을 실시간으로 탐지하고 위협으로 간주한다. 따라서 공격의 시그니처가 알려지지 않았더라도, 그 행동 자체가 위험하다고 판단되면 차단할 수 있다.

이러한 차이는 웹 보안 분야에서도 뚜렷이 나타난다. 전통적인 시그니처 기반 웹 필터링은 알려진 악성 URL 목록에 의존한다. 반면, 더 능동적인 접근법은 사용자가 방문하는 웹사이트의 실시간 행동을 분석한다. 예를 들어, 웹사이트가 사용자의 컴퓨터에 예상치 못한 스크립트를 실행시키거나, 정상적인 브라우징 활동 범위를 넘어서는 시스템 접근을 시도할 경우, 해당 행동 자체를 위협으로 판단하여 차단한다. 이는 피싱 사이트나 새로운 악성코드 유포 사이트처럼 아직 블랙리스트에 등록되지 않았을 수 있는 위협으로부터 사용자를 보호하는 데 효과적이다.

결론적으로, 시그니처 기반 방식은 알려진 위협에 대한 방어에 특화된 반응형 접근법이라면, 행동 기반 방식은 알려지지 않은 새로운 위협을 사전에 탐지하려는 예방적이며 능동적인 접근법이다. 현대의 복합적인 사이버 보안 환경에서는 이 두 방식을 상호 보완적으로 결합한 다계층 보안 전략이 필수적이다.

능동 기반 보안을 구현하기 위한 도입 단계는 조직의 보안 성숙도와 인프라에 맞춰 체계적으로 진행된다. 일반적으로 현재 보안 상태에 대한 평가로 시작하여, 단계적인 도입과 운영 체계 정립을 거쳐 완전한 운영 단계로 이어진다.

첫 번째 단계는 현재의 보안 체계와 위협 환경을 분석하는 것이다. 이 단계에서는 조직의 주요 자산과 데이터 흐름을 식별하고, 기존의 방화벽, 침입 탐지 시스템, 엔드포인트 보안 솔루션 등이 어떤 위협을 얼마나 효과적으로 탐지하고 차단하는지 평가한다. 또한, 보안 운영 센터의 인력과 프로세스 현황을 점검하여 능동적 대응을 위한 역량 격차를 파악한다. 이 평가를 바탕으로 구체적인 도입 목표와 범위, 예산을 수립한다.

다음으로는 핵심 기술을 선정하고 파일럿 프로젝트를 통해 도입한다. 엔드포인트 탐지 및 대응 솔루션, 사용자 및 엔터티 행동 분석 플랫폼, 보안 오케스트레이션 자동화 및 대응 도구 등을 검토하여 조직에 적합한 솔루션을 도입한다. 중요한 것은 한 번에 전체 조직에 적용하기보다는 핵심 부서나 시스템을 대상으로 파일럿을 운영하는 것이다. 파일럿 단계에서는 탐지 규칙의 정확도를 조정하고, 대응 플레이북을 개발하며, 운영 팀의 업무 프로세스에 새로운 도구를 통합하는 방법을 실험한다.

마지막으로 파일럿 결과를 검토하여 전사적으로 확장 배포하고, 지속적인 운영 체계를 정립한다. 성공적인 파일럿 이후에는 다른 부서와 시스템으로 솔루션 적용 범위를 점진적으로 넓혀간다. 동시에 보안 운영 팀의 역할과 책임을 명확히 하고, 위협 탐지부터 대응 완료까지의 전체 사고 대응 절차를 문서화한다. 또한, 평균 탐지 시간, 평균 대응 시간, 자동화된 대응 비율 등의 핵심 성과 지표를 설정하여 능동 기반 보안의 효과를 지속적으로 측정하고 개선하는 사이클을 구축한다.

능동 기반 보안 체계를 효과적으로 운영하기 위해서는 전통적인 보안 운영 센터 팀 구성과는 차별화된 전문 인력과 역할 분담이 필요하다. 핵심은 위협을 사전에 차단하는 능동적 대응을 수행하는 데 있으며, 이를 위해 위협 인텔리전스 분석, 사고 대응, 그리고 보안 도구의 오케스트레이션을 담당하는 전문가들이 협력한다.

주요 역할로는 위협 헌터가 있다. 이들은 공격자가 이미 네트워크 내에 침투했다는 가정 하에, 정상적인 활동으로 위장한 이상 징후와 위협을 능동적으로 찾아내는 임무를 수행한다. 또한 보안 분석가는 엔드포인트 탐지 및 대응 및 사용자 및 엔터티 행동 분석 플랫폼 등에서 수집된 다양한 로그와 경고를 상관 분석하여 실제 공격을 식별하고 우선순위를 정한다. 사고 대응 담당자는 확인된 위협에 대해 사전 정의된 플레이북에 따라 또는 임시로 조치를 결정하고, 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응 도구를 활용해 격리, 차단, 복구 등의 대응 작업을 실행한다.

이러한 팀은 개발 보안 운영 문화를 바탕으로, IT 운영 팀 및 애플리케이션 개발팀과 긴밀하게 협업해야 한다. 지속적인 모니터링과 대응을 위한 24/7 운영 체계를 구축하는 것이 이상적이며, 팀원들은 정기적인 레드 팀 연습과 시뮬레이션 교육을 통해 실전 대응 능력을 키워야 한다. 효과적인 운영을 위해서는 단순한 기술 도입을 넘어, 적절한 인력 구성과 지속적인 교육, 그리고 조직 내 협력 프로세스가 함께 확립되어야 한다.

능동 기반 보안의 효과성을 평가하고 운영을 최적화하기 위해서는 명확한 성과 측정 지표가 필요하다. 이러한 지표는 단순히 공격을 차단한 횟수를 넘어, 보안 운영의 효율성, 대응 속도, 그리고 궁극적으로 조직의 위험 수준을 낮추는 데 기여하는 정도를 측정하는 데 중점을 둔다.

주요 성과 측정 지표는 탐지 및 대응 효율성, 운영 효율성, 그리고 비즈니스 영향도 측면으로 나누어 살펴볼 수 있다. 탐지 및 대응 효율성 측면에서는 평균 탐지 시간과 평균 대응 시간이 핵심 지표이다. 이는 위협이 발생한 시점부터 탐지되고, 완전히 차단되거나 완화되기까지 걸리는 시간을 측정하여 대응 체계의 신속성을 평가한다. 또한, 탐지 정확도를 나타내는 오탐률과 미탐율도 중요한 지표로, 시스템이 얼마나 정확하게 실제 위협을 찾아내고 정상 활동을 오보하지 않는지를 보여준다. 위협 차단율은 탐지된 위협 중 실제로 차단에 성공한 비율을 의미한다.

운영 효율성 측면에서는 자동화된 대응 비율과 티켓 평균 해결 시간을 측정한다. 자동화된 대응 비율은 전체 보안 인시던트 중 사람의 개입 없이 보안 오케스트레이션 및 자동화 플랫폼에 의해 처리된 비율로, 운영 부담을 줄이고 대응 속도를 높이는 능동 보안의 핵심 가치를 반영한다. 티켓 평균 해결 시간은 수동으로 처리해야 하는 인시던트를 해결하는 데 걸리는 평균 시간을 나타내어 운영 팀의 생산성을 평가한다. 비즈니스 영향도 측면에서는 보안 인시던트로 인한 다운타임 감소율, 데이터 유출 또는 손실을 방지한 건수, 그리고 위협으로부터 보호된 엔드포인트 또는 시스템의 수를 정량적으로 추적함으로써 보안 투자의 실질적인 가치를 입증할 수 있다.

이러한 지표들은 상호 연관되어 있으며, 지속적으로 모니터링하고 분석하여 능동 기반 보안 전략을 개선하는 데 활용되어야 한다. 예를 들어, 평균 탐지 시간이 길다면 위협 탐지 규칙이나 행동 분석 모델을 조정해야 할 수 있으며, 자동화된 대응 비율이 낮다면 자동화 플레이북을 확장하는 데 주력할 수 있다. 궁극적으로 성과 측정은 단순한 점검이 아닌, 보안 태세를 지속적으로 강화하기 위한 학습과 피드백의 순환 고리를 만드는 과정이다.

능동 기반 보안의 장점은 기존의 수동적 방어를 넘어서는 효과적인 위협 대응 능력에 있다. 가장 큰 장점은 사전 예방적 보호가 가능하다는 점이다. 공격이 실제로 발생하기 전이나 초기 단계에서 이상 징후를 탐지하여 사고로 이어지는 것을 차단할 수 있다. 이는 피싱 사이트나 악성코드 유포 사이트에 대한 접근을 사전에 차단하는 방식과 유사한 원리로, 잠재적인 피해를 사전에 최소화한다.

또한, 지속적인 모니터링과 자동화된 대응을 통해 대응 시간을 획기적으로 단축시킨다. 시그니처 기반 탐지 방식은 알려진 위협에 대해서만 효과가 있지만, 능동 기반 보안은 알려지지 않은 제로데이 공격이나 내부 위협과 같은 새로운 위협에도 대응할 수 있는 잠재력을 가진다. 행동 분석을 통해 정상적인 활동 패턴에서 벗어난 이상 행위를 실시간으로 식별함으로써 보안 사고의 발견에서 대응까지의 과정을 가속화한다.

마지막으로, 보안 운영의 효율성을 높인다는 장점이 있다. 보안 오케스트레이션 및 자동화 기술을 활용하면 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동으로 처리할 수 있어, 보안 전문가들이 보다 복잡하고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 한다. 이는 제한된 보안 인력으로 광범위한 IT 인프라를 효과적으로 보호해야 하는 조직에게 매우 중요한 이점을 제공한다.

능동 기반 보안의 도입과 운영에는 몇 가지 도전 과제와 한계가 존재한다. 첫째, 높은 기술적 복잡성과 전문 인력에 대한 요구이다. 지속적 모니터링과 자동화된 대응을 구현하기 위해서는 엔드포인트 탐지 및 대응이나 사용자 및 엔터티 행동 분석과 같은 고급 기술 스택을 통합하고 운영해야 한다. 이는 상당한 초기 투자 비용과 함께, 이러한 시스템을 관리할 수 있는 숙련된 보안 운영 센터 인력을 필요로 한다. 많은 조직에서 적절한 예산과 인재 확보가 주요 장벽이 된다.

둘째, 오탐과 정상적인 비즈니스 활동에 대한 방해 가능성이다. 행동 분석 기반의 접근법은 기존의 알려진 패턴이 아닌 이상 행위를 탐지하기 때문에, 새로운 합법적인 소프트웨어나 사용자의 비정형적이지만 정당한 업무 행위를 위협으로 오인할 수 있다. 이로 인해 발생하는 빈번한 오탐은 운영 팀의 피로도를 높이고, 결국 중요한 진짜 위협을 놓치는 원인이 될 수 있다. 또한, 과도하게 공격적인 차단 정책은 업무 효율성을 저하시킬 수 있다.

마지막으로, 진화하는 위협 환경에 대한 대응의 지속성 문제이다. 능동 기반 보안은 새로운 공격 기법에 맞서 지속적으로 학습하고 적응해야 한다. 그러나 공격자들 역시 인공지능과 머신러닝을 이용해 탐지를 회피하는 기술을 발전시키고 있다. 이는 일종의 군비 경쟁을 초래하며, 보안 솔루션이 항상 최신 위협을 선제적으로 막을 수 있다는 보장을 어렵게 만든다. 또한, 클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷 플랫폼의 확산으로 공격 표면이 급격히 넓어지면서, 모든 영역을 효과적으로 모니터링하고 보호하는 것은 점점 더 복잡해지고 있다.