EDR (r1)

탐지는 엔드포인트에서 발생하는 활동을 지속적으로 모니터링하여 악성코드, 무단 접근, 이상 행위 등 위협의 징후를 찾아내는 과정이다. 전통적인 안티바이러스가 알려진 악성코드 서명을 기반으로 탐지하는 반면, EDR의 탐지는 행위 기반 분석과 머신러닝을 활용해 알려지지 않은 위협과 정교한 공격도 식별한다. 탐지 엔진은 프로세스 생성, 네트워크 연결, 레지스트리 변경, 파일 시스템 활동 등 다양한 이벤트 데이터를 분석하여 의심스러운 패턴이나 위협 지표를 발견한다.

대응은 탐지된 위협을 차단, 격리, 제거하여 피해를 최소화하고 시스템을 정상 상태로 복구하는 일련의 조치를 의미한다. EDR의 대응 기능은 단순한 악성코드 삭제를 넘어서 공격 사슬을 차단하는 데 중점을 둔다. 예를 들어, 감염된 프로세스를 종료하거나, 악성 파일을 격리하며, 손상된 엔드포인트를 네트워크에서 분리하는 등의 조치를 포함한다.

탐지와 대응은 EDR의 핵심 사이클을 형성하며, 이 두 요소는 밀접하게 연계되어 작동한다. 효과적인 대응은 정확하고 신속한 탐지를 전제로 하며, 탐지된 정보는 대응 조치의 방향과 범위를 결정하는 데 활용된다. 많은 현대 EDR 솔루션은 이 과정의 일부를 자동화하여, 탐지 즉시 사전 정의된 플레이북에 따라 대응 조치를 실행함으로써 대응 시간을 크게 단축한다.

엔드포인트 가시성은 EDR의 근본적인 토대를 이루는 개념이다. 이는 조직 내 모든 엔드포인트에서 발생하는 활동과 이벤트를 실시간으로 포괄적으로 관찰하고 데이터를 수집할 수 있는 능력을 의미한다. 전통적인 안티바이러스가 알려진 위협 서명을 탐지하는 데 중점을 둔다면, EDR은 먼저 '무슨 일이 일어나고 있는지'를 완전히 이해하는 데 초점을 맞춘다.

가시성을 확보하기 위해 EDR 에이전트는 엔드포인트에서 다양한 데이터를 수집한다. 이 데이터에는 프로세스 생성 및 종료, 네트워크 연결, 파일 시스템 변경, 레지스트리 수정, 사용자 활동 등이 포함된다. 이러한 저수준의 시스템 이벤트 데이터는 상관 관계를 분석하여 정상적인 활동과 악의적인 활동을 구분하는 데 사용된다.

높은 수준의 엔드포인트 가시성은 효과적인 위협 탐지와 신속한 대응을 가능하게 한다. 공격자가 시스템에 침투했을 때, 그 행위의 흔적은 이러한 세부 데이터에 남게 된다. EDR은 이를 통해 공격자의 이동 경로(Lateral Movement), 권한 상승 시도, 데이터 유출 행위 등을 재구성하고, 단순한 경고를 넘어 공격의 전모를 파악할 수 있다. 결과적으로, 보안 팀은 단일 경고에만 반응하는 것이 아니라, 공격 체인의 전체적인 맥락을 이해하고 근본 원인을 해결하는 조치를 취할 수 있다.

행위 기반 분석은 악성코드의 정적 특징이 아닌, 실행 과정에서 나타나는 동작과 패턴을 관찰하여 위협을 식별하는 접근법이다. 이 방법은 서명 기반 탐지가 미처 알려지지 않은 제로데이 공격이나 지능형 지속 위협(APT)을 놓칠 수 있다는 한계를 보완한다. 시스템에서 발생하는 프로세스 생성, 네트워크 연결, 레지스트리 변경, 파일 접근 등 다양한 이벤트를 실시간으로 수집하고, 정상적인 행위의 기준선을 설정한 후 이를 벗어나는 이상 행위를 탐지한다.

분석은 주로 규칙 기반과 머신 러닝 기반 방식으로 이루어진다. 규칙 기반 분석은 사전에 정의된 의심스러운 행위 패턴(예: 권한 상승 시도, 정상 프로세스에 의한 암호화 작업)과 비교한다. 머신 러닝 기반 분석은 대량의 엔드포인트 데이터를 학습하여 정상 행위의 모델을 만들고, 이 모델에서 크게 벗어나는 편차를 이상 징후로 판단한다. 이를 통해 공격자가 시스템에 침투한 후 내부에서 수행하는 래터럴 무브먼트나 데이터 유출 시도와 같은 복합적인 공격 단계를 연관 지어 파악할 수 있다.

이러한 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 EDR 솔루션이 엔드포인트에서 충분한 수준의 가시성을 확보하고, 관련 이벤트 데이터를 장기간 저장하여 조사에 활용할 수 있어야 한다. 행위 기반 분석은 탐지 정확도를 높이기 위해 위협 인텔리전스 피드와 결합되거나, 의심스러운 행위가 확인되면 자동으로 격리나 프로세스 종료와 같은 대응 조치를 트리거하는 자동화된 워크플로우의 기초가 되기도 한다.

EDR의 지속적인 모니터링 기능은 엔드포인트에 설치된 에이전트를 통해 실시간으로 시스템 활동을 관찰하고 데이터를 수집하는 핵심 과정이다. 이는 단순히 알려진 악성코드를 차단하는 것을 넘어, 정상적인 활동의 기준선을 설정하고 그로부터 벗어나는 모든 이상 징후를 포착하는 데 목적이 있다. 모니터링은 배포 초기 학습 기간을 거쳐 각 엔드포인트의 고유한 행위 패턴을 이해하며, 이후에는 이 기준에 비추어 지속적인 분석을 수행한다.

수집되는 데이터는 매우 포괄적이며, 주로 다음과 같은 범주에 속한다.

이러한 지속적인 모니터링을 통해 EDR은 공격의 초기 단계인 침투나 실행 단계부터 탐지할 가능성을 높인다. 예를 들어, 합법적인 응용 프로그램이 평소와 다른 네트워크 포트에 연결을 시도하거나, 문서 편집기 프로세스가 스크립트 파일을 생성하는 등 의심스러운 프로세스 체인을 식별할 수 있다. 데이터는 일반적으로 클라우드 기반의 중앙 관리 콘솔로 실시간 전송되어 집계되고 분석된다.

지속적인 모니터링은 보안 팀에게 단순한 경고 이상의 가치를 제공한다. 공격이 탐지되었을 때, 모니터링을 통해 수집된 상세한 활동 로그는 사고 대응 및 포렌식 조사의 근간이 된다. 이를 통해 공격 경로를 재구성하고, 영향을 받은 시스템의 범위를 파악하며, 최종적으로 위협을 완전히 제거하는 데 필요한 증거를 확보할 수 있다. 따라서 이 기능은 사전 예방적 탐지와 사후 대응적 조사를 연결하는 필수적인 백본 역할을 한다.

EDR 시스템의 핵심 기능 중 하나는 엔드포인트에서 수집된 방대한 데이터를 분석하여 악성코드, 무단 접근, 이상 행위 등 다양한 위협을 실시간으로 탐지하고 적절한 경고를 생성하는 것이다. 탐지는 단순한 시그니처 기반 탐지를 넘어, 행위 기반 분석과 머신러닝 알고리즘을 활용하여 알려지지 않은 제로데이 공격이나 정교한 지속적 위협(APT)까지 식별하는 것을 목표로 한다.

탐지 엔진은 일반적으로 여러 계층의 분석을 결합하여 작동한다. 예를 들어, 의심스러운 프로세스 생성, 레지스트리 변경, 네트워크 연결 시도와 같은 이벤트들을 연관 지어 분석한다. 특정 행위 시퀀스가 알려진 공격 패턴(TTP)과 일치하거나, 정상적인 활동 범위를 벗어나는 편차를 보일 경우 위협으로 판단하고 경보를 발생시킨다. 탐지 결과는 위협의 심각도(높음, 중간, 낮음)와 신뢰도에 따라 분류되어 운영자에게 전달된다.

생성된 경고는 SIEM 시스템이나 SOAR 플랫폼으로 전송되어 중앙 집중화된 모니터링과 대응 워크플로우를 가능하게 한다. 효과적인 경고는 단순히 이벤트를 나열하는 것을 넘어, 공격의 전체적인 맥락(공격 체인), 영향을 받은 엔드포인트, 권장 조치 사항을 포함하여 보안 분석가의 신속한 의사 결정과 대응을 지원한다. 이는 탐지에서 대응으로의 원활한 전환을 위한 필수적인 단계이다.

EDR은 사이버 공격이 발생한 후, 그 영향을 최소화하고 재발을 방지하기 위해 체계적인 사고 조사와 포렌식 기능을 제공합니다. 이는 단순한 경고 생성 이상으로, 공격의 근본 원인, 침해 범위, 공격자의 행위를 심층적으로 분석하는 과정을 포함합니다. EDR 솔루션은 엔드포인트에서 수집한 방대한 데이터를 기반으로 공격 사슬을 재구성하고, 손상된 시스템을 복구하기 위한 실행 가능한 증거를 제공합니다.

조사 과정은 일반적으로 타임라인 분석과 프로세스 트리 분석을 중심으로 진행됩니다. 분석가는 EDR 콘솔을 통해 의심스러운 프로세스가 시작된 정확한 시간, 실행된 명령어, 접근한 파일, 통신한 네트워크 주소 등을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 단일 이벤트가 아닌, 공격자가 초기 침투부터 데이터 유출까지 수행한 일련의 행위들을 연결하여 전체적인 공격 경로를 파악합니다. 또한, 메모리 덤프 분석이나 디스크 포렌식을 통해 파일리스 공격[1]의 흔적이나 삭제된 악성 파일을 복구할 수도 있습니다.

EDR의 포렌식 기능은 자동화된 조사 플레이북 형태로 제공되기도 합니다. 예를 들어, 특정 맬웨어 해시 값이 탐지되면, 해당 파일이 존재하는 모든 엔드포인트를 자동으로 검색하고 격리하는 작업을 트리거할 수 있습니다. 이는 수동 조사에 필요한 시간을 크게 단축시키고, 보안 운영팀이 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 조사 결과는 상세한 보고서 형태로 생성되어, 법적 대응이나 규제 준수 보고에 활용될 수 있습니다.

EDR의 대응 자동화 기능은 탐지된 위협에 대해 수동 개입 없이 사전에 정의된 정책과 플레이북에 따라 즉각적인 조치를 취하는 것을 의미한다. 이는 사이버 보안 운영의 효율성을 극대화하고, 위협 확산을 신속하게 차단하여 피해 규모를 최소화하는 데 핵심적인 역할을 한다.

대응 자동화는 일반적으로 다음과 같은 단계와 조치를 포함한다.

자동화의 범위와 수준은 조직의 정책과 위협의 심각도에 따라 조정된다. 단순한 악성 파일 삭제부터 다단계 공격 체인을 차단하는 복잡한 오케스트레이션까지 적용된다. 이를 구현하기 위해 SOAR 플랫폼과 통합되거나, EDR 솔루션 자체 내에 내장된 플레이북 기능을 활용하는 경우가 많다. 효과적인 자동화는 정확한 탐지에 기반해야 하므로, 오탐률을 최소화하고 신뢰도가 높은 경고에만 적용하는 것이 중요하다.

EDR 시스템의 핵심 구성 요소는 엔드포인트에 설치되는 소프트웨어 에이전트이다. 이 에이전트는 서버, 데스크톱, 노트북, 가상 머신 등 조직 네트워크에 연결된 모든 장치에 배포된다. 에이전트의 주요 역할은 해당 엔드포인트에서 발생하는 활동에 대한 포괄적인 데이터를 지속적으로 수집하고, 이를 중앙 관리 콘솔이나 클라우드 기반 플랫폼으로 전송하는 것이다.

수집되는 데이터는 매우 세분화되고 광범위하다. 일반적인 안티바이러스 소프트웨어가 파일의 정적 특성만을 검사하는 것과 달리, EDR 에이전트는 프로세스 생성, 네트워크 연결 시도, 레지스트리 변경, 파일 시스템 활동, 사용자 행위 등 시스템의 실시간 동작을 포착한다. 이는 행위 기반 분석의 기초가 되는 원시 데이터를 제공한다.

수집된 데이터는 에이전트에 의해 필터링되고 정리된 후, 보안 분석을 위해 중앙 시스템으로 전송된다. 전송 방식은 일반적으로 경량화된 데이터 패킷을 사용하여 네트워크 대역폭과 엔드포인트 성능에 미치는 영향을 최소화한다. 중요한 것은 에이전트가 오프라인 상태가 되더라도 데이터 수집을 중단하지 않으며, 연결이 복구되면 저장된 데이터를 전송한다는 점이다[3]. 이 과정은 EDR이 탐지(Detection)와 사고 조사를 위한 풍부한 증거 자료를 확보하는 첫 번째이자 가장 중요한 단계이다.

EDR 시스템은 수집된 엔드포인트 데이터를 중앙의 클라우드 플랫폼으로 전송하여 분석합니다. 이 클라우드 기반 아키텍처는 로컬 리소스에 의존하는 전통적인 방식과 달리, 확장성과 집중된 분석 능력을 제공합니다. 모든 에이전트로부터 들어오는 방대한 데이터는 클라우드에서 통합되어 상관관계 분석이 이루어집니다. 이를 통해 단일 엔드포인트에서는 보이지 않을 수 있는, 조직 전체에 걸친 위협 패턴이나 이동 경로를 식별할 수 있습니다.

분석 엔진은 머신러닝과 행위 기반 분석을 활용하여 정상적인 활동과 악의적인 활동을 구분합니다. 사전 정의된 시그니처 기반 탐지에만 의존하지 않고, 파일의 실행, 프로세스 생성, 네트워크 연결, 레지스트리 변경과 같은 이벤트 시퀀스를 분석하여 이상 행위를 탐지합니다. 예를 들어, 알려진 악성 코드와 무관하지만, 정상적인 소프트웨어에서는 일반적으로 발생하지 않는 일련의 행위(예: 암호화 도구 실행 후 다수의 파일 빠르게 수정)를 탐지할 수 있습니다.

클라우드 분석의 핵심 장점 중 하나는 실시간으로 업데이트되는 위협 인텔리전스와의 연동입니다. 글로벌 위협 데이터베이스와 연동되어 새로운 공격 기법(TTPs)이나 악성 IoC에 대한 정보를 즉시 반영할 수 있습니다. 이는 지역적으로만 발생하는 공격보다 빠르게 대응할 수 있는 기반을 마련합니다. 또한, 분석 결과와 탐지 규칙은 클라우드를 통해 모든 고객의 에이전트에 자동으로 배포되어 보호 수준을 지속적으로 향상시킵니다.

이러한 중앙 집중식 분석은 보안 운영의 효율성을 높입니다. 보안 분석가(SOC 분석가)는 단일 대시보드에서 조직 전체의 보안 상태를 조망하고, 클라우드 기반의 조사 도구를 사용하여 사고의 범위와 근본 원인을 신속하게 파악할 수 있습니다. 결과적으로, 온프레미스 솔루션에 비해 더 빠른 위협 탐지와 대응이 가능해집니다.

위협 인텔리전스는 알려진 공격자, 악성 도구, 공격 기법, 악성 인디케이터 등에 대한 체계화된 정보를 의미한다. EDR 솔루션은 이러한 외부 위협 인텔리전스 피드를 지속적으로 수신하여 분석 엔진에 통합함으로써 탐지 능력을 강화한다. 이를 통해 단순히 알려진 악성 파일의 해시값을 차단하는 수준을 넘어, 최신 공격 캠페인에서 사용되는 도메인 네임, IP 주소, 레지스트리 키, 파일 경로 등의 인디케이터 오브 컴프로마이즈를 실시간으로 탐지할 수 있다.

위협 인텔리전스와의 연동은 탐지의 정확성과 속도를 높이는 데 기여한다. 예를 들어, 특정 APT 그룹이 사용하는 고유한 C&C 서버 도메인이나 특정 랜섬웨어가 생성하는 파일 확장자 정보가 인텔리전스 피드로 제공되면, EDR은 엔드포인트에서 발생하는 네트워크 연결이나 파일 생성 활동을 즉시 해당 피드와 비교하여 위협을 판단한다. 이는 제로데이 공격이나 정교한 지속적 위협과 같이 시그니처 기반 탐지로는 발견하기 어려운 공격을 행위와 컨텍스트를 통해 찾아내는 데 결정적인 역할을 한다.

연동 방식은 주로 클라우드 기반의 EDR 아키텍처를 통해 이루어진다. EDR의 중앙 관리 콘솔이나 클라우드 분석 플랫폼은 여러 상용 및 오픈소스 위협 인텔리전스 공급자로부터 피드를 자동으로 수집하고, 이를 정제하여 탐지 규칙이나 어노말리 탐지 모델에 반영한다. 일부 고급 EDR 솔루션은 자체적으로 수집한 글로벌 위협 데이터를 가공하여 고유의 인텔리전스를 생성하고, 이를 다시 가입자들에게 제공하는 선순환 생태계를 구축하기도 한다.

이러한 연동을 통해 EDR은 고립된 탐지 도구가 아닌, 글로벌 위협 상황에 실시간으로 대응하는 능동적인 보안 플랫폼으로 진화한다. 최신 위협 인텔리전스를 기반으로 탐지 규칙이 자동으로 업데이트되므로, 보안 운영팀은 새로운 위협에 대해 수동으로 대응 정책을 추가할 필요 없이 선제적인 방어가 가능해진다.

EDR은 엔드포인트에 대한 심층적인 가시성과 분석 능력을 제공하여 기존 안티바이러스 솔루션보다 진보된 위협 방어 수준을 달성한다. 가장 큰 장점은 사전 예방적 차단에만 의존하지 않고, 탐지와 대응에 중점을 둔 능동적인 보안 체계를 구축할 수 있다는 점이다. 공격이 발생하기 전, 진행 중, 또는 발생한 후에도 지속적인 모니터링과 분석을 통해 위협을 식별하고 신속하게 대응할 수 있다.

또한, EDR은 단순한 악성코드 탐지를 넘어서는 정교한 위협을 포착하는 데 효과적이다. 파일리스 공격, 제로데이 공격, 지능형 지속 공격(APT)과 같이 전통적인 시그니처 기반 방법으로는 탐지하기 어려운 공격 패턴을 행위 기반 분석을 통해 식별할 수 있다. 이를 통해 공격의 전 과정을 추적하고 근본 원인을 파악하는 데 결정적인 정보를 제공한다.

조사와 포렌식 기능도 주요 장점이다. EDR은 엔드포인트에서 발생한 모든 활동에 대한 상세한 로그와 타임라인 데이터를 중앙에서 관리한다. 보안 사고 발생 시, 이 데이터를 기반으로 공격 경로를 재구성하고 영향을 받은 범위를 신속하게 규명할 수 있으며, 이는 사고 복구 시간을 단축하고 향후 유사 공격을 방지하는 정책 수립에 기여한다.

마지막으로, 대응 자동화를 통한 운영 효율성 향상을 꼽을 수 있다. 확인된 위협에 대해 사전 정의된 플레이북에 따라 자동으로 격리, 치료, 롤백 등의 조치를 취할 수 있어, 대응 시간을 극적으로 줄이고 보안 담당자의 업무 부담을 경감시킨다. 이는 제한된 보안 인력으로 광범위한 엔드포인트를 효과적으로 관리해야 하는 조직에 특히 유용하다.

EDR은 강력한 보안 도구이지만, 완벽한 해결책은 아니다. 운영 과정에서 여러 한계와 도전 과제에 직면한다.

가장 큰 도전 과제 중 하나는 가양성과 경고 피로이다. EDR은 정교한 탐지 규칙과 머신 러닝 모델을 사용하지만, 정상적인 사용자 활동이나 합법적인 관리 도구를 악성 행위로 오탐지하는 경우가 빈번하다. 이로 인해 쏟아지는 수많은 경고를 분석하는 보안 담당자는 중요한 실제 위협을 놓칠 위험이 있다. 또한, EDR은 에이전트 기반으로 작동하므로, 에이전트가 비활성화되거나 제거되면 보호 기능이 완전히 상실된다. 공격자는 시스템에 침투한 후 첫 번째 행동으로 EDR 에이전트를 무력화시키는 기술을 사용하기도 한다.

다른 주요 한계는 운영의 복잡성과 숙련된 인력에 대한 의존성이다. EDR은 방대한 양의 데이터를 생성하며, 이를 효과적으로 분석하고 대응 조치를 결정하려면 높은 수준의 사이버 보안 전문 지식이 필요하다. 많은 조직이 적절한 인력과 기술 부족으로 EDR 솔루션의 전체 잠재력을 활용하지 못한다. 또한, EDR은 주로 엔드포인트에 초점을 맞추기 때문에, 네트워크, 클라우드, 이메일 등 다른 공격 경로에서 시작된 위협의 전체적인 그림을 보기 어렵다. 이는 XDR 같은 확장된 개념이 등장하는 이유가 된다.

마지막으로, 비용 문제도 중요한 고려사항이다. 고급 EDR 솔루션은 상당한 라이선스 비용이 들며, 이를 효과적으로 운영하기 위한 인력 채용과 교육에도 지속적인 투자가 필요하다. 중소기업이나 예산이 제한된 조직에게는 진입 장벽이 될 수 있다.

EDR 솔루션을 선택할 때는 조직의 보안 요구사항, 인프라 환경, 운영 역량을 종합적으로 고려해야 합니다. 주요 선택 기준은 탐지 능력, 성능 영향도, 관리 편의성, 통합 가능성, 비용 효율성으로 구분할 수 있습니다.

첫째, 탐지 정확도와 범위가 가장 중요한 기준입니다. 솔루션이 맬웨어 뿐만 아니라 파일리스 공격, 라이브러리 하이재킹, 정상 프로세스 악용 등 다양한 고급 지속 위협(APT) 기법을 얼마나 잘 탐지하는지 평가해야 합니다. 또한, 탐지 엔진이 시그니처 기반 탐지에만 의존하는지, 머신 러닝과 행위 기반 분석을 활용하는지 확인하는 것이 중요합니다. 많은 벤더들이 탐지율을 비교할 수 있는 독립적인 테스트 결과(예: MITRE ATT&CK 평가)를 공개하고 있으니 이를 참고하는 것이 좋습니다.

둘째, 운영 및 관리 측면에서 다음 요소들을 점검해야 합니다.

마지막으로, 벤더의 기술 지원 수준과 제품의 지속적인 발전 가능성도 중요한 판단 요소입니다. 위협 환경은 빠르게 진화하므로, 벤더가 정기적인 탐지 엔진 업데이트와 새로운 공격 기법에 대한 대응 능력을 보유하고 있는지 확인해야 합니다. 개념 증명(PoC)을 통해 실제 환경에서 솔루션의 성능과 운영성을 직접 검증하는 것이 최선의 선택 방법입니다.

EDR 솔루션의 운영 및 관리는 기술적 복잡성과 인력 부담이라는 도전 과제를 동시에 안고 있습니다. 첫째, 솔루션 자체의 구성과 정책 설정이 복잡합니다. 수많은 엔드포인트에 에이전트를 원활하게 배포하고, 조직의 업무 환경에 맞춰 탐지 민감도와 경고 규칙을 세밀하게 조정해야 합니다. 지나치게 엄격한 정책은 업무 방해를 초래할 수 있고, 너무 관대한 정책은 위협을 놓칠 수 있어 균형 잡기가 어렵습니다.

둘째, 지속적인 모니터링과 대응 활동에 상당한 전문 인력과 시간이 요구됩니다. EDR은 대량의 경고와 이벤트 로그를 생성하며, 이들 중 진짜 위협(진양성)과 허위 경고(거짓 양성)를 구분하는 작업은 숙련된 보안 운영 센터 분석가의 판단이 필수적입니다. 이는 인력 부족에 시달리는 많은 조직에게 부담으로 작용합니다.

마지막으로, EDR은 단독 솔루션이 아닌 전체 보안 체계의 일부로 통합되어야 효과를 발휘합니다. SIEM 시스템, 이메일 보안, 네트워크 보안 도구 등 다른 보안 제어 장치들과의 연동을 설정하고, 발생한 사고에 대해 종합적인 조사와 대응을 조율하는 과정은 추가적인 복잡성을 만듭니다. 따라서 조직은 EDR 도입 시 단순한 기술 구매를 넘어, 지속적인 튜닝과 전문 인력 양성, 그리고 프로세스 정립에 대한 투자까지 고려해야 합니다.

XDR은 EDR의 범위를 확장한 통합 보안 플랫폼 개념이다. EDR이 엔드포인트에 집중하는 반면, XDR은 엔드포인트뿐만 아니라 네트워크, 클라우드 환경, 이메일, 서버 등 다양한 보안 레이어에서 발생하는 데이터를 수집하고 상관관계를 분석하여 위협을 탐지하고 대응한다. 이는 기존의 개별 보안 솔루션이 생성하는 데이터와 경고를 통합된 단일 콘솔에서 관리하고 분석할 수 있도록 하여, 보다 포괄적인 가시성과 효율적인 대응을 가능하게 한다.

XDR의 주요 목표는 보안 운영 센터의 효율성을 극대화하는 것이다. 여러 벤더의 이기종 보안 제품들에서 발생하는 수많은 경고와 로그를 수동으로 연관 지어 분석하는 것은 시간이 많이 소요되고 전문 인력이 부족한 현실에서 큰 부담이 된다. XDR은 이러한 데이터를 자동으로 수집, 정규화, 상관 분석하여 단일의 고위험 인시던트로 정리해낸다. 이를 통해 보안 분석가는 정교한 공격의 전반적인 흐름을 더 빠르게 이해하고, 근본 원인을 파악하며, 우선순위에 따라 대응할 수 있다.

XDR의 구현 방식은 주로 두 가지로 나뉜다. 하나는 단일 벤더가 제공하는 네이티브(native) XDR로, 해당 벤더의 포트폴리오 내 제품들(예: 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 보안 솔루션)을 통합하는 방식이다. 다른 하나는 오픈(open) 또는 허브형(hub-based) XDR로, 여러 벤더의 다양한 보안 제품에서 데이터를 수집하여 통합 분석 플랫폼에서 처리하는 방식이다. 각 방식은 데이터의 통합성과 유연성 측면에서 장단점을 가진다.

XDR은 SOAR 및 SIEM과 같은 기존 보안 운영 기술과도 밀접한 관계를 가진다. XDR은 주로 탐지와 대응에 특화된 고급 분석과 자동화를 제공하는 반면, SIEM은 광범위한 로그 수집과 장기 보관에 중점을 둔다. XDR과 SOAR는 자동화 측면에서 기능이 중복될 수 있으나, XDR은 탐지에서부터 시작되는 네이티브 자동화에, SOAR는 다양한 도구를 오케스트레이션하는 워크플로 자동화에 각각 강점을 보인다. 현대 보안 아키텍처에서는 이들 기술이 상호 보완적으로 통합되어 운영된다.

SOAR는 보안 팀이 사고 대응 및 워크플로우 자동화를 체계화하고 효율화하는 플랫폼이다. EDR과 SOAR의 통합은 탐지된 위협에 대한 대응 과정을 자동화하고 가속화하는 데 핵심적인 역할을 한다. EDR 솔루션이 엔드포인트에서 정교한 위협을 탐지하고 상세한 컨텍스트를 제공한다면, SOAR 플랫폼은 이 정보를 바탕으로 사전 정의된 플레이북(Playbook)을 실행하여 대응 조치를 조율한다.

통합의 주요 이점은 대응 시간의 단축과 인력 의존도의 감소이다. 예를 들어, EDR이 특정 엔드포인트에서 랜섬웨어 행위를 탐지하고 경고를 발생시키면, SOAR 플랫폼은 자동으로 해당 경고를 수신하여 플레이북을 실행한다. 이 플레이북은 네트워크에서 해당 장치를 격리하고, 영향을 받은 파일을 백업 위치에서 복원하며, 티켓 시스템에 사고 기록을 생성하고, 담당자에게 알림을 보내는 일련의 작업을 자동으로 수행할 수 있다[5].

이러한 통합은 보안 운영 센터(SOC)의 운영 효율성을 극대화한다. EDR과 SOAR가 연동되면, 수동으로 처리해야 할 반복적이고 시간 소모적인 작업이 자동화되어 분석가들은 보다 복잡한 위협 분석과 전략적 결정에 집중할 수 있다. 또한, 통합된 환경에서는 여러 보안 도구(예: 방화벽, SIEM)에서 발생하는 다양한 경고를 SOAR가 중앙에서 수집하고 상관 관계를 분석하여, EDR에서 탐지된 엔드포인트 사건을 더 넓은 공격 맥락에서 이해하고 대응하는 데 도움을 준다.