엔드포인트 탐지 및 대응

에이전트는 엔드포인트 탐지 및 대응 시스템의 핵심 구성 요소로서, 엔드포인트에 설치되는 소프트웨어 모듈이다. 이 에이전트는 호스트의 모든 활동을 지속적으로 수집하고 분석하며, 중앙 관리 시스템에 데이터를 보고하는 역할을 담당한다.

에이전트는 일반적으로 프로세스 생성, 파일 시스템 변경, 네트워크 연결, 레지스트리 수정 등과 같은 다양한 시스템 이벤트와 행위를 실시간으로 모니터링한다. 수집된 데이터는 로컬에서 사전 분석을 거쳐 의심스러운 활동을 식별한 후, 정책에 따라 관리 콘솔로 전송된다. 에이전트는 경량화되어 시스템 자원을 최소한으로 사용하도록 설계되며, 사용자 작업에 방해를 주지 않아야 한다.

주요 기능은 다음과 같다.

에이전트의 배포 방식은 조직의 인프라에 따라 다르며, 대규모 환경에서는 중앙 배포 서버를 통해 원격으로 설치 및 업데이트가 이루어진다. 또한, 에이전트는 탐지를 회피하기 위한 무력화 시도로부터 스스로를 보호하는 기능을 포함하기도 한다.

관리 콘솔은 엔드포인트 탐지 및 대응 솔루션의 중앙 제어 및 관찰 허브 역할을 한다. 모든 배포된 에이전트에서 수집된 데이터가 이곳으로 집중되며, 보안 운영팀은 이 콘솔을 통해 전체 엔드포인트 환경에 대한 통합된 가시성을 확보한다. 콘솔은 실시간 경고, 엔드포인트 상태, 탐지된 위협 목록, 조사 중인 사건 등을 대시보드 형태로 제공하여 복잡한 데이터를 직관적으로 파악할 수 있게 한다.

주요 기능으로는 경고의 집계, 우선순위 지정 및 분류가 있다. 수천 개의 엔드포인트에서 발생하는 수많은 이벤트와 경고를 자동으로 상관 관계 분석하여 실제 위협 가능성이 높은 사건을 선별해낸다. 또한, 콘솔을 통해 보안 분석가는 의심스러운 엔드포인트에 대해 원격으로 조치를 명령할 수 있다. 예를 들어, 프로세스 종료, 파일 격리, 네트워크 연결 차단, 추가 정보 수집 명령 등을 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 실행한다.

조사와 대응을 지원하기 위한 포렌식 데이터의 시각화와 탐색 기능도 핵심이다. 분석가는 특정 엔드포인트에서 발생한 프로세스 트리, 레지스트리 변경 기록, 네트워크 연결 로그 등을 시간선을 따라 탐색하며 공격자의 행위 체인을 재구성할 수 있다. 많은 관리 콘솔은 협업 기능을 포함하여, 여러 분석가가 동일한 사건을 조사하고 메모를 남기거나 작업 상태를 공유할 수 있게 한다.

최신 관리 콘솔은 클라우드 컴퓨팅 기반의 SaaS 형태로 제공되는 경우가 많다. 이는 빠른 배포와 확장성을 제공하며, 벤더 측의 지속적인 위협 인텔리전스 업데이트와 분석 엔진 개선 사항을 즉시 반영할 수 있는 장점이 있다. 콘솔의 접근은 강력한 인증과 역할 기반 접근 제어를 통해 엄격하게 관리되어야 한다.

분석 엔진은 엔드포인트 탐지 및 대응 시스템의 두뇌 역할을 수행하는 핵심 구성 요소이다. 이 엔진은 에이전트로부터 수집된 방대한 양의 엔드포인트 데이터를 처리하고 분석하여 잠재적인 위협을 식별한다. 단순한 패턴 매칭을 넘어서 머신 러닝, 행위 분석, 규칙 기반 탐지 등 다양한 기법을 종합적으로 활용한다.

주요 분석 기법으로는 다음과 같은 것들이 있다.

분석 엔진의 성능은 탐지의 정확성과 속도를 결정한다. 가양성과 가음성을 최소화하기 위해 여러 분석 기법의 결과를 상호 연관시켜 평가한다. 또한, 위협 인텔리전스 피드로부터 최신 공격 정보를 지속적으로 반영하여 진화하는 위협에 대응할 수 있다. 최종적으로 분석 엔진은 위협으로 판단된 사건에 대해 심각도 수준을 부여하고, 관리 콘솔을 통해 경고를 발생시키거나 사고 대응 자동화 워크플로우를 트리거한다.

위협 인텔리전스는 엔드포인트 탐지 및 대응 시스템이 단순한 이상 행위 이상의 맥락에서 위협을 식별하고 우선순위를 정할 수 있도록 지원하는 핵심 구성 요소이다. 이는 외부 및 내부 소스로부터 수집된 가공된 정보로, 알려진 공격자의 전술, 기술, 절차, 악성 코드의 특징, 악성 IP 주소 또는 도메인 목록 등을 포함한다. EDR 솔루션은 이 인텔리전스를 분석 엔진에 실시간으로 공급하여, 엔드포인트에서 수집된 이벤트 데이터를 전역적인 위협 지표와 비교할 수 있게 한다.

주요 기능은 알려진 위협 지표 기반 탐지와 공격자 행위 패턴에 대한 사전 대응이다. 예를 들어, 랜섬웨어 군단이 사용하는 특정 C&C 서버 도메인이나, 파일리스 공격에 쓰이는 특정 프로세스 인젝션 기술에 대한 정보가 위협 인텔리전스 피드로 제공되면, EDR은 엔드포인트에서 해당 도메인으로의 연결 시도나 의심스러운 인젝션 행위를 즉시 탐지하고 차단할 수 있다. 이는 서명 기반 탐지보다 진화된 위협에 대응하는 데 필수적이다.

효과적인 위협 인텔리전스 통합을 위해 EDR 솔루션은 벤더 자체 연구팀에서 생성한 인텔리전스, 상용 위협 인텔리전스 공급업체의 피드, 그리고 오픈소스 커뮤니티의 정보를 종합적으로 수용한다. 또한, 해당 조직 내부에서 탐지된 새로운 위협 지표는 자동으로 인텔리전스 데이터베이스에 추가되어, 동일한 위협이 다른 엔드포인트로 확산되는 것을 방지하는 데 재활용된다. 이렇게 지속적으로 갱신되는 생생한 위협 인텔리전스는 EDR이 정적 패턴이 아닌 살아 움직이는 위협 환경에 대응할 수 있는 근간을 제공한다.

엔드포인트 탐지 및 대응의 지속적인 모니터링은 에이전트가 각 엔드포인트에 상주하며 시스템 활동을 실시간으로 수집하고 기록하는 핵심 기능이다. 이는 단순히 알려진 악성 파일을 검사하는 것을 넘어, 프로세스 생성, 네트워크 연결, 레지스트리 변경, 파일 시스템 활동 등 모든 행위와 이벤트를 광범위하게 관찰한다. 수집된 데이터는 일반적으로 로컬에서 일정 기간 보관되며, 분석을 위해 관리 콘솔로 전송된다.

모니터링의 범위는 매우 포괄적이다. 주요 대상에는 실행 중인 모든 프로세스와 그에 따른 자식 프로세스 생성 관계, 시스템 메모리 내의 활동, 디스크에 발생하는 모든 파일 생성·수정·삭제 이벤트, 그리고 내부 네트워크 및 외부로의 모든 네트워크 연결 시도가 포함된다. 또한, 운영체제 레지스트리의 주요 키 변경과 사용자 인증 시도 같은 활동도 중요한 모니터링 지표가 된다.

이러한 지속적이고 상세한 데이터 수집은 사전 예방적 차원의 의미도 가지지만, 보다 중요한 가치는 사후 대응과 조사에 있다. 공격이 탐지되었을 때, EDR 솔루션은 과거로 거슬러 올라가 해당 엔드포인트에서 발생한 모든 활동의 타임라인을 재구성할 수 있다. 이를 통해 공격의 시작 지점(인시던트의 근본 원인), 전파 경로, 그리고 영향을 받은 범위를 명확히 파악하는 포렌식 조사가 가능해진다.

지속적인 모니터링의 효과는 수집 데이터의 품질과 분석 능력에 좌우된다. 따라서 방대한 데이터 생성으로 인한 성능 부하를 최소화하고, 정확한 위협 식별을 위해 핵심적인 이벤트만을 선별적으로 수집하거나, 데이터를 효율적으로 압축·전송하는 기술이 중요하게 적용된다[3].

행위 기반 탐지는 서명 기반 탐지의 한계를 극복하기 위해 개발된 방식이다. 서명 기반 탐지는 알려진 악성 코드의 고유 패턴을 데이터베이스에 등록하여 이를 기준으로 탐지하는 반면, 행위 기반 탐지는 파일이나 프로세스의 실제 활동과 행동 패턴을 분석하여 악의적 의도를 판단한다. 이는 제로데이 공격이나 변종 멀웨어처럼 서명이 존재하지 않는 위협을 탐지하는 데 핵심적인 역할을 한다.

탐지 과정은 일반적으로 베이스라인 정립, 이상 행위 탐지, 위협 점수 부여의 단계로 이루어진다. 먼저, 정상적인 시스템과 사용자의 행위 패턴을 학습하여 기준선을 설정한다. 이후, 에이전트가 수집한 실시간 데이터(예: 프로세스 생성, 레지스트리 변경, 네트워크 연결 시도)를 분석 엔진이 이 기준선과 지속적으로 비교한다. 의심스러운 행위 연쇄(예: 정상적인 문서 편집기 프로세스가 파워셸을 비정상적으로 호출하고 외부 서버로 데이터를 전송하는 행위)가 관찰되면, 시스템은 각 행위에 위협 지표(IoC)와 TTP를 매핑하여 위협 점수를 누적시킨다.

이 기법의 효과성은 MITRE ATT&CK 매트릭스와 같은 공격자 TTP에 대한 지식과 깊이 연관되어 있다. 분석 엔진은 관찰된 행위들을 ATT&CK 매트릭스의 특정 전술(예: 실행, 지속성, 방어 회피) 및 기술에 대입하여 공격 체인의 단계를 식별한다. 단일 행위만으로는 정상 활동과 구분하기 어려울 수 있지만, 여러 단계에 걸친 행위들을 연결하여 분석하면 공격자의 의도와 목표를 더 명확히 파악할 수 있다. 이를 통해 탐지 시점을 공격 초기 단계로 앞당기고, 대응을 위한 중요한 컨텍스트를 제공한다.

엔드포인트 탐지 및 대응의 사고 대응 자동화 기능은 탐지된 위협에 대해 수동 개입 없이도 사전에 정의된 정책과 플레이북에 따라 즉각적인 조치를 취하는 것을 말한다. 이는 위협 확산을 최소화하고 대응 시간을 단축시키는 핵심 요소이다. 자동화는 단순한 경고 생성 수준을 넘어, 실제 위협을 차단하고 격리하는 실질적인 행동을 수행한다.

자동화된 대응 조치는 일반적으로 다음과 같은 형태로 실행된다.

이러한 자동화는 SOAR 플랫폼과의 통합을 통해 더욱 정교해질 수 있다. 운영팀은 특정 위협 인텔리전스 지표나 MITRE ATT&CK 프레임워크의 특정 전술에 반응하는 자동화된 워크플로우(플레이북)를 구성한다. 예를 들어, 랜섬웨어와 유사한 파일 암호화 행위가 탐지되면, 해당 엔드포인트를 즉시 네트워크에서 격리하고 프로세스를 종료하는 일련의 작업이 자동으로 실행된다. 이를 통해 대응 시간을 수시간에서 수초 단위로 줄일 수 있으며, 보안 운영팀의 피로도를 낮추고 고위험 위협에 집중할 수 있는 여력을 제공한다.

포렌식 조사 지원 기능은 엔드포인트 탐지 및 대응 솔루션이 탐지된 위협에 대한 심층 분석과 사고 원인 규명을 위해 제공하는 역량이다. 이 기능은 단순한 경고를 넘어, 공격의 전주기(Timeline)를 재구성하고 영향 범위를 파악하며, 법적 증거로 활용 가능한 데이터를 수집하는 데 중점을 둔다.

EDR은 엔드포인트에서 수집한 방대한 원시 데이터(프로세스 생성, 레지스트리 변경, 파일 활동, 네트워크 연결 등)를 기반으로 상세한 타임라인을 생성한다. 조사관은 관리 콘솔을 통해 특정 시점의 시스템 상태를 확인하거나, 의심스러운 프로세스를 시작점으로 하여 그 전후의 모든 활동을 추적할 수 있다. 이를 통해 공격자가 시스템에 처음 침투한 경로(초기 침입 벡터), 내부에서 이동한 경로(측면 이동), 그리고 최종 목표(데이터 유출 등)를 연결하는 공격 사슬(Attack Chain)을 명확히 파악한다.

이러한 포렌식 능력은 효과적인 대응을 가능하게 한다. 예를 들어, 특정 악성 파일이 발견되면 EDR 플랫폼은 해당 파일이 실행된 모든 엔드포인트를 즉시 검색하여 추가 감염을 확인한다. 또한, 공격자가 사용한 지속성 메커니즘(예: 예약 작업, 시작 프로그램)을 식별하고 제거하는 데 필요한 정확한 정보를 제공한다. 결과적으로, EDR의 포렌식 조사 지원은 재발 방지를 위한 근본 원인 분석(Root Cause Analysis)과 향후 유사 공격에 대한 방어 정책 수정에 결정적인 기여를 한다.

안티바이러스는 악성 코드의 서명을 데이터베이스에 저장하고 이를 기반으로 파일을 스캔하여 알려진 위협을 탐지하고 차단하는 방식으로 작동한다. 이 방식은 전통적인 바이러스나 웜과 같이 이미 식별된 위협에 대해서는 효과적이지만, 서명이 존재하지 않는 새로운 제로데이 공격이나 변종 악성 코드, 파일리스 공격에는 취약점을 보인다.

NGAV(Next-Generation Antivirus)는 전통적인 안티바이러스의 한계를 극복하기 위해 발전한 형태이다. 서명 기반 탐지에만 의존하지 않고, 머신 러닝, 행위 분석, 탐지 회피 기술을 사용하는 공격 패턴 탐지 등 다양한 기법을 활용한다. 이를 통해 알려지지 않은 위협과 정교한 지속적 위협(APT)을 더 잘 탐지할 수 있도록 설계되었다.

EDR은 NGAV보다 한 단계 더 발전하여, 단순한 예방과 탐지를 넘어서 포괄적인 사고 대응을 목표로 한다. EDR은 엔드포인트에서 수집된 방대한 데이터(프로세스, 네트워크 연결, 레지스트리 변경 등)를 지속적으로 모니터링하고 기록하며, 의심스러운 활동이 탐지되면 그 활동의 정황과 공격 체인을 재구성하여 조사하고 대응하는 데 중점을 둔다. 즉, NGAV가 '탐지와 차단'에 초점이 맞춰져 있다면, EDR은 '탐지, 조사, 대응, 복구'의 전체 사이버 킬 체인을 아우르는 플랫폼이다.

네트워크 기반 탐지 시스템(IDS)과 침입 방지 시스템(IPS)은 네트워크 트래픽을 분석하여 악의적인 활동이나 정책 위반을 식별하는 보안 솔루션이다. IDS는 주로 모니터링과 경고 생성에 중점을 두는 반면, IPS는 탐지된 위협을 능동적으로 차단하는 기능을 포함한다. 이들은 네트워크 경계나 주요 세그먼트에 배치되어 외부 공격과 내부 위협을 탐지하는 데 사용된다.

주요 탐지 방식은 서명 기반 탐지와 이상 탐지로 구분된다. 서명 기반 탐지는 알려진 공격 패턴(시그니처) 데이터베이스와 네트워크 패킷을 비교하여 일치하는 악성 활동을 찾아낸다. 이상 탐지는 정상적인 네트워크 활동의 기준선(Baseline)을 설정하고, 이를 벗어나는 비정상적인 트래픽이나 행위를 의심스러운 활동으로 판단한다.

엔드포인트 탐지 및 대응(EDR)과의 핵심 차이는 모니터링의 초점에 있다. IDS/IPS는 네트워크 레벨의 트래픽과 프로토콜을 분석하는 반면, EDR은 개별 호스트(엔드포인트)에서 실행되는 프로세스, 파일 활동, 레지스트리 변경 등 시스템 레벨의 세부적인 행위를 모니터링한다. 따라서 네트워크 기반 시스템은 네트워크 스캔이나 분산 서비스 거부 공격(DDoS)과 같은 광범위한 공격을 탐지하는 데 강점이 있지만, 엔드포인트 내부에서 발생하는 암호화된 트래픽이나 파일리스 공격을 탐지하는 데는 한계가 있다. 현대의 방어 체계에서는 네트워크 기반 탐지(IDS/IPS)와 엔드포인트 기반 탐지(EDR)를 함께 활용하여 다층적인 보안을 구축한다.

보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)는 네트워크, 서버, 애플리케이션 등 다양한 IT 자산에서 발생하는 로그와 이벤트 데이터를 중앙에서 수집, 상관관계 분석, 저장 및 보고하는 플랫폼이다. 주된 목적은 광범위한 환경에서의 보안 이벤트를 통합적으로 가시화하고, 규정 준수를 지원하며, 잠재적인 위협을 식별하는 것이다. SIEM은 주로 로그 데이터를 기반으로 하여 사후 분석 및 조사에 강점을 보인다.

반면, 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR)은 엔드포인트에 초점을 맞춰 실시간으로 프로세스 실행, 네트워크 연결, 레지스트리 변경과 같은 상세한 행위 데이터를 수집하고 분석한다. EDR의 핵심은 사전 예방보다는 탐지와 대응에 있으며, MITRE ATT&CK와 같은 공격자 행위 체계를 활용해 정교한 위협을 찾아내고 차단한다. 다음 표는 두 솔루션의 주요 차이점을 보여준다.

현대 보안 운영에서는 SIEM과 EDR이 상호 보완적으로 통합되어 사용된다. SIEM은 EDR 솔루션에서 생성된 고위험 경고를 포함한 모든 보안 신호를 통합 대시보드로 집계하여 전체적인 상황 인식(Situational Awareness)을 제공한다. 이렇게 통합된 아키텍처는 보안 분석가가 네트워크 수준의 공격 징후와 엔드포인트 수준의 구체적인 증거를 연결 지어 포괄적인 사고 조사를 수행할 수 있게 지원한다[4].

엔드포인트 탐지 및 대응 솔루션을 선정할 때는 조직의 보안 요구사항, 기술 환경, 운영 역량을 종합적으로 고려해야 합니다. 주요 선정 기준은 다음과 같습니다.

첫째, 탐지 능력과 정확도입니다. 솔루션이 행위 기반 탐지와 MITRE ATT&CK 프레임워크 기반의 공격자 전술, 기법, 절차(TTPs)를 얼마나 잘 식별하는지 평가해야 합니다. 탐지 정확도는 가양성과 가음성 비율로 측정하며, 낮은 가양성은 운영 효율성을, 낮은 가음성은 보안 효과성을 보장합니다. 또한 위협 인텔리전스 피드의 품질과 적시성, 그리고 알려지지 않은 제로데이 공격을 탐지할 수 있는 능력도 중요한 기준입니다.

둘째, 운영 효율성과 통합성입니다. 관리 콘솔의 사용 편의성, 대시보드의 직관성, 그리고 사고 대응 워크플로우 자동화 기능이 충분한지 검토해야 합니다. 기존에 운영 중인 보안 정보 및 이벤트 관리, 방화벽, 취약점 관리 플랫폼 등과의 원활한 통합 지원 여부도 장기적인 운영 효율성을 결정합니다. 배포 및 확장의 용이성, 특히 클라우드 환경과 컨테이너 환경 지원 수준도 고려 대상입니다.

셋째, 기술적 요구사항과 비용입니다. 에이전트가 엔드포인트의 시스템 성능과 사용자 경험에 미치는 영향을 반드시 테스트해야 합니다. 과도한 자원 점유는 업무 효율을 저하시킬 수 있습니다. 라이선스 정책(예: 사용자 수 기준, 디바이스 수 기준)과 총 소유 비용, 그리고 벤더의 기술 지원 체계와 사고 대응 지원 서비스 수준도 중요한 결정 요소입니다.

배포 전략은 조직의 인프라 규모, 업무 환경, 보안 요구사항에 맞춰 수립해야 합니다. 일반적으로 파일럿(Pilot) 배포를 시작으로 단계적으로 확장하는 접근법이 채택됩니다. 먼저 제한된 수의 중요도가 높은 엔드포인트(예: 관리자 워크스테이션, 서버)에 에이전트를 설치하여 기능과 성능 영향을 평가합니다. 이후 부서별 또는 역할별로 그룹을 나누어 점진적으로 배포 범위를 넓혀 나갑니다.

클라우드 기반 관리 콘솔을 사용하는 현대적 EDR 솔루션은 중앙 집중식 배포가 용이합니다. 그러나 네트워크 세그먼트, 지리적 위치, 운영체제(윈도우, 맥OS, 리눅스)의 다양성을 고려한 배포 계획이 필요합니다. 특히 항상 온라인 상태가 아닐 수 있는 원격 근무자의 장치나 IoT 기기를 포함할 경우, 오프라인에서도 데이터를 수집하고 나중에 동기화할 수 있는 에이전트의 능력이 중요합니다.

배포 시 고려해야 할 주요 요소는 다음과 같습니다.

성공적인 배포를 위해서는 IT 운영팀, 보안팀, 그리고 최종 사용자 부서 간의 긴밀한 협업이 필수적입니다. 배포 전 충분한 커뮤니케이션과 사용자 교육을 실시하여 불필요한 저항을 줄이고, 배포 후에는 성능 지표와 탐지 효율을 지속적으로 모니터링하여 정책을 조정해야 합니다.

엔드포인트 탐지 및 대응 시스템의 효과적인 운영 및 관리는 지속적인 가시성 확보와 위협 대응 능력을 유지하는 핵심이다. 운영은 단순한 도구 유지보수를 넘어, 보안 운영 센터의 업무 흐름과 통합되어야 한다. 이를 위해 정기적인 에이전트 상태 점검, 정책 업데이트, 탐지 규칙의 조정 및 최적화가 필요하다. 또한, 시스템에서 생성되는 수많은 경고와 이벤트를 효율적으로 처리하기 위한 티어링과 우선순위화 전략이 필수적이다. 운영 팀은 정기적인 보고서를 통해 탐지 추세, 대응 활동, 그리고 시스템의 전반적인 상태를 관리자에게 전달해야 한다.

관리 측면에서는 중앙 집중식 관리 콘솔을 통한 통합 제어가 중요하다. 관리 콘솔을 통해 모든 엔드포인트의 보안 상태를 일관되게 모니터링하고, 정책을 일괄 적용하며, 사고 조치를 원격으로 실행할 수 있다. 운영 효율성을 높이기 위해 사고 대응 플레이북과의 통합을 통해 일반적인 위협에 대한 대응 절차를 자동화하는 것이 좋다. 또한, 시스템 로그와 감사 추적은 보안 정책 준수성을 입증하고, 사고 발생 시 포렌식 분석에 필수적인 자료가 된다.

인력과 교육도 성공적인 운영의 중요한 축이다. EDR 운영 담당자에게는 네트워크 보안, 악성코드 분석, 운영체제 내부 구조에 대한 지식이 요구된다. 정기적인 교육과 훈련을 통해 새로운 위협 벡터와 공격자의 전술, 기술, 절차를 이해하고, EDR 솔루션의 고급 기능을 활용할 수 있어야 한다. 많은 조직에서는 EDR의 복잡한 경고를 분석하고 대응하는 데 전문성을 갖춘 위협 헌터의 역할을 도입한다.

엔드포인트 탐지 및 대응 솔루션의 도입은 운영 중인 엔드포인트에 대한 뛰어난 가시성을 제공하지만, 동시에 시스템 성능에 미치는 영향은 중요한 운영 고려사항이다.

EDR의 핵심인 에이전트는 엔드포인트에서 프로세스, 네트워크 연결, 레지스트리 변경, 파일 시스템 활동 등 광범위한 데이터를 실시간으로 수집한다. 이는 공격자의 행위를 상세히 재구성하고 위협을 탐지하는 데 필수적이지만, 수집되는 데이터의 양과 빈도는 시스템 리소스(CPU, 메모리, 디스크 I/O, 네트워크 대역폭)를 소모한다. 따라서 에이전트의 리소스 사용량은 최적화되어야 하며, 과도한 모니터링은 특히 리소스가 제한된 시스템에서 성능 저하를 초래할 수 있다. 운영팀은 에이전트의 데이터 수집 정책을 환경에 맞게 조정하여 필수적인 보안 가시성과 사용자 경험 사이의 균형을 찾아야 한다.

성능 영향은 배포 전략과 직접적으로 연관된다. 모든 엔드포인트에 동일한 수준의 모니터링 정책을 적용하는 것은 비효율적일 수 있다. 대신, 서버, 데스크톱, 임원용 노트북 등 엔드포인트의 역할과 중요도, 그리고 처리 능력에 따라 모니터링 수준을 차등화하는 것이 일반적이다. 예를 들어, 중요한 서버에서는 상세한 프로세스 실행 로그를 수집하는 반면, 일반 사무용 PC에서는 핵심 이벤트만 수집하도록 구성할 수 있다. 또한, 에이전트의 업데이트나 대규모 검사 작업은 업무 시간 외에 스케줄링하여 업무 차단을 최소화해야 한다.

결론적으로, EDR 운영의 성공은 제공하는 보안 가시성의 깊이와 시스템 성능에 미치는 영향을 지속적으로 관리하고 최적화하는 데 달려 있다. 정기적인 성능 모니터링과 사용자 피드백을 통해 에이전트 구성과 정책을 세밀하게 조정함으로써 강력한 보안 방어와 원활한 비즈니스 운영을 동시에 달성할 수 있다.

악성코드와 공격자들은 EDR 솔루션의 탐지를 피하기 위해 지속적으로 기술을 발전시킨다. 이러한 회피 기술은 크게 EDR 에이전트의 탐지 기능을 무력화시키는 것과, 탐지 대상이 되는 악의적인 행위 자체를 숨기거나 변형시키는 것으로 나눌 수 있다.

에이전트 무력화 기법에는 EDR 프로세스의 종료, 드라이버 또는 서비스 비활성화, 메모리 상의 후킹(Hooking) 제거 등이 포함된다. 또한, 공격 코드를 정상적인 시스템 프로세스에 삽입하거나(프로세스 hollowing), 합법적인 소프트웨어의 취약점을 이용해 서명 기반 탐지를 우회하는 방법도 사용된다. 일부 고급 공격은 커널 수준의 권한을 획득하여 EDR 에이전트가 운영체제로부터 받는 정보 자체를 조작하기도 한다[6].

행위 기반 회피는 MITRE ATT&CK 프레임워크에도 다수 등록되어 있다. 예를 들어, 공격자는 파일리스(Fileless Malware) 기법을 사용해 디스크에 악성 파일을 남기지 않고 메모리에서만 실행되도록 하거나, 스크립트 언어(PowerShell, JavaScript)와 합법적인 관리 도무를 남용(Living-off-the-Land)하여 탐지 규칙에서 벗어난다. 또한, 실행 파일을 작은 조각으로 나누거나(Process Doppelgänging), 암호화하여 전송하는 등 지속적으로 변형을 가하는 폴리모픽/메타모픽 기술도 활용된다.

이러한 회피 기술의 등장은 EDR 솔루션이 단순한 시그니처나 규칙에 의존하기보다, 머신러닝과 행위 분석을 통한 이상 탐지, 그리고 위협 인텔리전스를 통한 공격자 전술(TTPs)에 대한 사전 이해가 점점 더 중요해지고 있음을 보여준다.

확장형 탐지 및 대응(XDR)은 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR)의 진화된 형태로, 단일 엔드포인트에 국한되지 않고 조직의 전체 보안 인프라로 관찰 범위를 확장하는 통합 보안 플랫폼이다. XDR은 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 워크로드, 이메일, 서버 등 다양한 데이터 소스에서 수집된 정보를 상관관계 분석하여, 개별적인 경고가 아닌 공격의 전체적인 흐름을 파악하는 데 중점을 둔다. 이를 통해 여러 계층에 걸친 정교한 위협을 더 빠르고 정확하게 식별하고 대응할 수 있다.

XDR의 핵심 가치는 데이터의 통합과 자동화된 분석 및 대응에 있다. 기존의 EDR과 SIEM 솔루션은 각각 다른 영역에 특화되어 있어, 운영팀이 여러 콘솔을 전환하며 정보를 수동으로 연결해야 하는 번거로움이 있었다. 반면 XDR은 네이티브 통합 플랫폼을 제공하거나, 다양한 타사 제품과의 통합을 지원하여, 모든 보안 데이터를 하나의 통합된 콘솔에서 관리하고 분석할 수 있게 한다. 이는 평균 탐지 시간(MTTD)과 평균 대응 시간(MTTR)을 크게 단축시키는 효과가 있다.

XDR의 도입은 보안 운영의 효율성을 높이지만, 구현 방식에 따라 고려사항이 달라진다. 일부 벤더는 자사의 포트폴리오 내 제품군만을 지원하는 '네이티브 XDR'을 제공하는 반면, 다른 벤더는 개방형 아키텍처를 통해 다양한 타사 제품과의 통합을 강조하는 '오픈 XDR' 또는 '하이브리드 XDR' 접근 방식을 취한다. 조직은 기존 보안 인프라와의 호환성, 데이터 수집 및 처리 비용, 운영팀의 숙련도 등을 종합적으로 평가하여 적합한 접근 방식을 선택해야 한다.

클라우드 컴퓨팅과 모바일 장치의 광범위한 채용은 보안 경계를 확장시켰으며, 이는 엔드포인트 탐지 및 대응 솔루션의 적용 범위와 접근 방식에도 변화를 요구한다. 기존의 EDR은 주로 사내 데이터 센터의 고정된 서버와 데스크톱 컴퓨터를 중심으로 설계되었으나, 현대의 분산된 IT 환경에서는 가상 머신, 컨테이너, IaaS, 서버리스 컴퓨팅 인스턴스, 그리고 다양한 모바일 운영 체제를 가진 장치들도 중요한 엔드포인트로 포함된다. 따라서 EDR 솔루션은 이러한 이질적이고 동적인 환경에서도 일관된 가시성과 보호 기능을 제공할 수 있도록 진화해야 한다.

클라우드 환경에서의 EDR 운영은 몇 가지 독특한 과제를 안고 있다. 첫째, 클라우드 인스턴스는 수명이 짧고 자동으로 확장되며, 종종 이미지나 템플릿으로부터 빠르게 생성되고 제거된다[7]. EDR 에이전트는 이러한 라이프사이클에 원활하게 통합되어, 인스턴스 생성 시 자동으로 배포되고 종료 시 정리되어야 한다. 둘째, 퍼블릭 클라우드 제공업체의 책임 공유 모델에 따르면, 가상 머신 내부의 게스트 운영 체제 보안은 고객의 책임이다. 따라서 EDR은 클라우드 공급자의 네이티브 모니터링 도구(예: AWS CloudTrail, Azure Activity Log)와 통합하여, 네트워크 및 인프라 계층의 로그와 엔드포인트 내부의 활동을 연관 지어 분석하는 것이 중요해졌다.

모바일 환경에서의 EDR, 때로는 모바일 위협 방어(MTD)라고도 불리는 영역은 또 다른 복잡성을 추가한다. iOS와 안드로이드 운영 체제는 강력한 샌드박싱과 권한 제어 모델을 가지고 있어, 전통적인 데스크톱 EDR 에이전트가 시스템 깊숙이 접근하여 모든 활동을 모니터링하는 것이 제한된다. 대신, 모바일 EDR 솔루션은 주로 모바일 애플리케이션 관리(MAM) 및 모바일 장치 관리(MDM) 프레임워크와의 통합, 앱 행위 분석, 네트워크 트래픽 검사, 그리고 악성 앱 탐지에 초점을 맞춘다. 또한, 개인 장치의 업무 사용(BYOD)이 일반화됨에 따라, 기업 데이터 보호와 사용자 프라이버시 간의 균형을 맞추는 정책 수립이 EDR 운영의 핵심 고려사항이 되었다.

이러한 환경적 변화에 대응하여, EDR 공급업체들은 클라우드 네이티브 아키텍처를 채택하고, 주요 클라우드 플랫폼의 마켓플레이스에 에이전트를 제공하며, 모바일 장치용 경량 에이전트를 개발하고 있다. 궁극적인 목표는 데이터 센터, 클라우드, 모바일을 아우르는 통합된 보안 운영 뷰를 제공하고, 확장형 탐지 및 대응 아키텍처로 발전하여 다양한 보안 데이터 소스를 하나의 플랫폼에서 분석할 수 있도록 하는 것이다.

MITRE ATT&CK는 사이버 공격자의 전술(Tactics), 기법(Techniques), 절차(Procedures)를 체계적으로 분류한 지식 베이스이자 프레임워크이다. 이 프레임워크는 실제 관찰된 공격 행위를 기반으로 구축되었으며, 엔드포인트 탐지 및 대응 솔루션의 탐지 규칙 개발과 대응 전략 수립에 핵심적인 참조 모델로 활용된다.

EDR 솔루션은 MITRE ATT&CK 매트릭스를 활용하여 탐지 범위와 능력을 평가하고 강화한다. 공급업체와 보안 팀은 EDR이 특정 ATT&CK 전술(예: 실행, 지속성, 권한 상승, 방어 회피)과 기법(예: 코드 인젝션, 스케줄된 태스크 남용)을 얼마나 효과적으로 탐지하고 대응하는지 매핑한다. 이를 통해 보안 체계의 간극을 식별하고, 탐지 시그니처와 행위 기반 탐지 로직을 구체적인 공격 모델에 맞춰 최적화할 수 있다. 또한, 사고 대응 과정에서 수집된 포렌식 데이터를 ATT&CK 기법에 대입함으로써 공격자의 행동 체인을 재구성하고 공격 수준을 정확히 파악하는 데 도움을 얻는다.

MITRE ATT&CK는 다양한 공격자 그룹과 캠페인에 사용된 기법들을 정리한 데이터셋도 제공한다. EDR의 위협 인텔리전스 엔진은 이러한 데이터를 통합하여 알려진 공격자들의 행동 패턴과 연관시켜 탐지 정확도를 높인다. 결과적으로, ATT&CK는 EDR 솔루션의 성능을 객관적으로 비교하고, 보안 운영의 성숙도를 측정하며, 위협 헌팅과 대응 플레이북 개발을 위한 공통 언어를 제공하는 표준적인 역할을 수행한다.

NIST 사이버 보안 프레임워크(NIST Cybersecurity Framework, CSF)는 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 개발한 자발적 지침으로, 조직이 사이버 보안 위험을 관리하기 위한 구조를 제공한다. 이 프레임워크는 핵심(Core), 구현 계층(Implementation Tiers), 프로파일(Profiles)이라는 세 가지 주요 부분으로 구성되어 있다. 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 솔루션은 이 프레임워크의 핵심 기능, 특히 '탐지(Detect)', '대응(Respond)', '복구(Recover)' 기능 영역을 실현하는 데 중요한 역할을 한다.

EDR은 NIST CSF의 '탐지(Detect)' 기능에 직접적으로 기여한다. 이 기능은 사이버 보안 사건을 적시에 발견할 수 있는 활동을 정의한다. EDR의 지속적인 모니터링과 행위 기반 탐지 기능은 '이상 및 사건 탐지(Anomalies and Events)' 및 '보안 지속적 모니터링(Security Continuous Monitoring)' 범주에 해당하는 요구사항을 충족시킨다. 또한, '대응(Respond)' 기능에서 EDR은 사고 대응 계획 실행, 분석, 완화 활동을 지원하며, '복구(Recover)' 기능에서는 영향을 받은 시스템을 정상 운영 상태로 복원하는 데 필요한 포렌식 데이터와 가시성을 제공한다.

따라서 조직은 NIST CSF를 준비 상태를 평가하고 보안 프로그램의 격차를 식별하는 데 사용하는 반면, EDR은 특히 탐지 및 대응 능력을 구체적으로 구현하는 실행 도구로 작동한다. EDR 도입 및 운영 시 NIST CSF의 '구현 계층'을 참고하여 조직의 위험 관리 관행이 부분적(Tier 1)에서 적응형(Tier 4)에 이르는 수준을 평가하고, '프로파일'을 작성하여 비즈니스 요구사항에 맞게 EDR의 정책과 경고 기준을 조정할 수 있다[8].