XDR (r1)

XDR은 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR), 네트워크 트래픽 분석(NTA), 클라우드 보안 등 기존의 개별 보안 솔루션들이 가진 한계를 해결하기 위해 등장한 통합 접근법이다. 주요 차별점은 데이터 소스의 범위와 통합된 분석 및 대응 능력에 있다. 기존 SIEM은 다양한 로그를 수집하고 상관관계를 분석하지만, 주로 알려진 위협 패턴에 의존하고 실시간 대응에는 한계가 있었다. 반면, XDR은 엔드포인트, 네트워크, 클라우드, 이메일 등 다중 벡터에서의 원시 데이터를 수집하여 정규화하고, 이를 단일 플랫폼에서 심층적으로 분석한다.

기존 방화벽이나 안티바이러스는 알려진 위협에 대한 예방과 차단에 초점을 맞췄다면, EDR은 엔드포인트에서의 이상 행위를 탐지하고 조사하는 데 특화되었다. 그러나 EDR은 네트워크나 다른 영역의 공격 단서와 연결 지어 분석하는 데 한계가 있었다. XDR은 이러한 개별 솔루션들이 생성하는 데이터와 컨텍스트를 수평적으로 통합함으로써, 공격 체인의 전 과정을 추적하고 더 정확한 근본 원인 분석을 가능하게 한다.

다음 표는 주요 기존 솔루션과 XDR의 핵심 차이를 보여준다.

결론적으로, XDR의 가장 큰 차별점은 개별 보안 툴의 단순한 집합체가 아니라, 다양한 보안 계층에서 수집된 데이터를 통합적으로 분석하여 위협의 전파 경로와 영향을 명확히 파악하고, 이를 바탕으로 조정된 대응을 가능하게 하는 플랫폼이라는 점이다. 이는 조각난 가시성과 수동적 대응으로 인한 대응 지연을 줄이고, 보안 운영의 효율성을 극대화한다.

XDR의 핵심은 엔드포인트, 네트워크, 클라우드, 이메일 등 다양한 보안 계층에서 수집된 데이터를 통합하여 분석하고, 이를 바탕으로 탐지와 대응을 하나의 통합된 워크플로우로 연결하는 데 있다. 기존의 포인트 솔루션은 각각 독립적으로 위협을 탐지하고 대응하므로, 공격의 전 과정을 파악하거나 신속하게 대응하기 어려웠다. XDR은 이러한 단절된 보안 활동을 통합함으로써, 단순한 경고 생성 수준을 넘어 실제 위협을 완화하기 위한 실행 가능한 인사이트와 조치를 제공한다.

이 통합은 크게 두 가지 측면에서 이루어진다. 첫째는 데이터와 컨텍스트의 통합이다. XDR 플랫폼은 다양한 소스의 원시 로그와 이벤트 데이터를 수집하여 정규화하고 상관관계를 분석한다. 이를 통해 단일 이벤트가 아닌 공격의 전체적인 킬 체인을 재구성할 수 있다. 예를 들어, 엔드포인트에서의 의심스러운 프로세스 실행, 네트워크의 비정상적인 외부 연결, 클라우드 환경의 구성 오류가 하나의 공격 캠페인으로 연결되어 식별될 수 있다.

둘째는 운영 워크플로우의 통합이다. XDR은 탐지된 위협에 대한 조사, 우선순위 결정, 대응 조치를 하나의 콘솔 내에서 수행할 수 있도록 지원한다. 분석가는 여러 도구를 전환할 필요 없이, 위협의 근본 원인을 추적하고, 영향을 받은 자산을 확인하며, 사전 정의된 플레이북을 통해 자동화된 격리, 패치 적용, 악성 파일 삭제 등의 대응을 실행할 수 있다. 이는 평균 탐지 시간(MTTD)과 평균 대응 시간(MTTR)을 크게 단축시키는 데 기여한다.

결과적으로, 탐지와 대응의 통합은 보안 운영 센터(SOC) 팀이 단순한 경고 처리자가 아닌, 능동적인 위협 헌터 및 대응자가 될 수 있는 기반을 마련해 준다. 이는 복잡한 현대 공격에 대응하는 데 필수적인 역량이다.

XDR 플랫폼의 기초는 방대하고 다양한 보안 데이터를 효과적으로 수집하여 일관된 형식으로 변환하는 데이터 수집 및 정규화 계층이다. 이 계층은 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 환경, 이메일, ID 시스템 등 기업 인프라 전반에서 발생하는 로그, 이벤트, 텔레메트리 데이터를 실시간으로 수집한다. 수집 범위는 EDR의 엔드포인트 데이터를 넘어 NDR의 네트워크 트래픽, SIEM의 다양한 애플리케이션 및 서버 로그, 클라우드 워크로드 보호 플랫폼의 데이터까지 확장된다.

수집된 원본 데이터는 소스와 형식이 제각각이기 때문에, 효과적인 분석을 위해 반드시 정규화 과정을 거쳐야 한다. 정규화 엔진은 서로 다른 포맷의 데이터를 공통된 스키마와 필드 이름, 시간대(예: UTC)로 변환한다. 예를 들어, 다른 벤더의 안티바이러스 소프트웨어가 보고하는 위협 이벤트나, 다양한 방화벽 장비의 네트워크 로그를 동일한 '이벤트 유형', '출처 IP', '대상 IP', '심각도' 등의 표준화된 필드로 매핑한다. 이 과정은 파서와 커넥터를 통해 이루어지며, 데이터 품질을 보장하고 분석 엔진이 모든 데이터를 일관되게 처리할 수 있도록 한다.

정규화된 데이터는 이후 분석 및 상관관계 엔진으로 전달되어 심층 분석의 기초가 된다. 이 계층의 효율성은 XDR 솔루션의 성능을 좌우하는 핵심 요소로, 높은 품질의 통합 데이터를 제공함으로써 정확한 위협 탐지와 신속한 대응을 가능하게 한다.

XDR 플랫폼의 �심은 수집된 방대한 보안 데이터를 분석하여 실제 위협을 식별하는 분석 및 상관관계 엔진이다. 이 엔진은 엔드포인트, 네트워크, 클라우드, 이메일 등 다양한 소스에서 정규화된 데이터를 입력받아, 단순한 이상 징후를 넘어서 정교한 공격 체인을 재구성하고 우선순위를 부여한다. 이를 위해 머신 러닝, 행위 분석, 규칙 기반 탐지 등 다양한 분석 기법을 결합하여 사용한다.

주요 작동 방식은 크게 두 가지로 구분된다. 첫째, 시그니처 기반 탐지와 휴리스틱 분석을 통해 알려진 악성 코드나 공격 패턴을 신속하게 차단한다. 둘째, 더 중요한 것은 이상 탐지와 사용자 및 엔터티 행위 분석을 통해 평소와 다른 행위 패턴을 찾아내는 것이다. 예를 들어, 정상적인 시간대에 접속하지 않는 관리자 계정의 활동이나, 내부 네트워크에서 외부로 대량의 데이터를 전송하는 행위 등이 여기에 해당한다.

이 엔진의 진정한 가치는 여러 개별적인 로그나 이벤트를 연결하여 공격의 전체 그림을 보여주는 상관관계 분석에 있다. 예를 들어, 한 엔드포인트에서의 의심스러운 파워셸 실행 이벤트, 동일 호스트에서 발생한 네트워크 스캔 시도, 그리고 몇 분 후 다른 서버로의 래터럴 무브먼트 시도가 각각 별개의 경고로 발생할 수 있다. 분석 엔진은 이러한 이벤트들을 시간적, 인과적 맥락에서 연결하여 단일 공격 캠페인의 일부임을 식별하고, 고위험 사고 티켓 하나로 통합하여 보안팀에 제공한다.

효과적인 분석을 위해 많은 XDR 솔루션은 지속적으로 업데이트되는 위협 인텔리전스 피드와 통합된다. 이를 통해 최신 공격 그룹의 전술, 기술, 절차를 학습하고, 내부 데이터와 비교하여 맞춤형 탐지 규칙을 생성하거나 기존 탐지의 정확도를 높인다. 결과적으로 보안 운영 센터 팀은 수많은 저위험 경보에 매몰되는 대신, 검증되고 우선순위가 부여된 진정한 위협에 집중하여 대응할 수 있게 된다.

XDR 플랫폼의 자동화된 대응 및 오케스트레이션 계층은 탐지된 위협에 대한 신속한 조치를 가능하게 하는 핵심 구성 요소이다. 이 계층은 단순한 알림을 넘어서 사고 대응 워크플로우를 자동으로 실행하여 평균 대응 시간을 크게 단축한다. 분석 엔진이 위협을 식별하고 우선순위를 부여하면, 미리 정의된 플레이북이나 정책에 따라 조치를 취한다. 이러한 조치는 영향을 받는 엔드포인트의 격리, 악성 프로세스 종료, 의심스러운 파일의 격리 및 분석을 위한 샌드박스 전송, 방화벽 규칙의 자동 업데이트 등을 포함한다.

오케스트레이션은 여러 보안 도구와 시스템 간의 조정된 작업 실행을 의미한다. XDR 플랫폼은 SIEM, SOAR, EDR, 네트워크 방화벽, 이메일 보안 게이트웨이 등 다양한 보안 제품과의 통합을 통해 이러한 오케스트레이션을 수행한다. 예를 들어, 특정 맬웨어가 탐지되면 XDR 플랫폼은 EDR 에이전트를 통해 해당 엔드포인트를 네트워크에서 격리하고, SIEM에 사고 티켓을 생성하며, 관리자에게 알림을 보내는 일련의 작업을 단일 플레이북으로 실행한다. 이는 수동으로 여러 콘솔을 오가며 조치를 취해야 하는 번거로움과 시간 지연을 해소한다.

자동화의 수준은 조직의 정책과 위험 허용 범위에 따라 조정된다. 일반적인 자동화 응답 유형은 다음과 같다.

효과적인 자동화를 위해서는 정기적인 플레이북의 검토와 조정이 필수적이다. 잘못 구성된 자동화는 정상적인 비즈니스 활동을 방해하는 오탐지 대응으로 이어질 수 있다. 따라서 많은 XDR 솔루션은 자동화 실행 전 운영자의 승인을 요청하거나, 특정 신뢰도 점수(confidence score) 이상의 위협에 대해서만 자동 조치를 실행하는 세분화된 정책 설정을 제공한다. 이 계층의 궁극적 목표는 보안 팀의 업무 부담을 줄이고, 위협 확산을 최소화하며, 일관되고 재현 가능한 방식으로 사고를 처리하는 것이다.

XDR 플랫폼은 기존의 SIEM이나 EDR이 주로 단일 영역의 데이터에 집중했던 것과 달리, 조직의 전체 디지털 환경에 걸쳐 확장된 가시성을 제공하는 것을 핵심 목표로 삼는다. 이는 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 워크로드, 이메일, ID 및 접근 관리 시스템 등 다양한 보안 계층과 데이터 소스로부터 로그 및 이벤트 데이터를 수집하고 통합함으로써 달성된다. 결과적으로 보안 팀은 단편적인 정보가 아닌, 공격의 전체적인 흐름과 맥락을 이해할 수 있는 통합된 뷰를 얻게 된다.

이러한 확장된 가시성의 핵심은 데이터의 정규화와 상관관계 분석에 있다. 각기 다른 포맷과 프로토콜로 수집된 원시 데이터는 플랫폼 내에서 공통의 스키마로 정규화되어 일관되게 처리된다. 이를 통해 네트워크에서의 이상 접속 시도, 엔드포인트에서의 의심스러운 프로세스 실행, 클라우드 구성 오류 등 서로 다른 영역에서 발생한 이벤트들이 하나의 공격 체인으로 연결되어 분석될 수 있다. 예를 들어, 피싱 이메일을 통한 침입부터 내부 네트워크 이동, 최종적인 데이터 유출 시도까지의 전 과정을 단일 콘솔에서 추적할 수 있게 된다.

확장된 가시성은 단순히 더 많은 데이터를 보는 것을 넘어, 보다 스마트하고 효율적인 가시성을 의미한다. 플랫폼은 수집된 방대한 데이터를 기반으로 위험도를 평가하고, 우선순위가 높은 경고와 잠재적인 위협 지표를 중심으로 보안 분석가의 주의를 집중시킨다. 이는 보안 운영 센터의 피로도를 줄이고, 실제 중요한 위협에 대한 탐지 및 대응 시간을 단축시키는 데 기여한다.

XDR 플랫폼의 위협 탐지 및 헌팅 기능은 단순한 알림 생성 수준을 넘어, 다양한 엔드포인트, 네트워크, 클라우드, 이메일 등에서 수집된 정규화된 데이터를 기반으로 고급 분석을 수행합니다. 핵심은 시그니처 기반 탐지에만 의존하지 않고, 행위 기반 분석과 머신 러닝을 활용하여 알려지지 않은 위협과 정교한 지속적 위협(APT)을 찾아내는 데 있습니다. 분석 엔진은 정상적인 활동의 베이스라인을 학습한 후, 이를 벗어나는 이상 징후나 악의적인 TTP를 식별합니다.

이 과정에서 상관관계 분석은 핵심 역할을 합니다. 예를 들어, 엔드포인트에서 의심스러운 프로세스 실행, 네트워크에서 외부 C&C 서버로의 비정상적 연결, 클라우드 환경에서의 권한 상승 시도 등 각각은 단독으로는 위협으로 판단하기 어려운 사소한 이벤트일 수 있습니다. XDR은 이러한 이벤트들을 시간적, 인과적 맥락에서 연결하여 하나의 공격 체인으로 재구성하고, 공격자의 전술과 목표를 명확히 드러냅니다.

사고 대응팀은 통합된 콘솔을 통해 이러한 탐지 결과를 바탕으로 사전 예방적 위협 헌팅을 수행할 수 있습니다. 사용자는 특정 IoC나 TTP를 쿼리하거나, 특정 사용자나 호스트의 활동을 심층 조사하여 잠재적으로 숨겨진 위협을 사전에 발견할 수 있습니다. 또한, 플랫폼은 탐지된 위협의 심각도와 신뢰도에 따라 자동으로 우선순위를 부여하고, 대응 절차를 제안함으로써 분석가의 업무 효율을 극대화합니다.

XDR 플랫폼의 사고 대응 자동화 기능은 탐지된 위협에 대한 수동적 대응을 넘어, 사전 정의된 플레이북이나 머신 러닝 기반의 의사 결정을 통해 일련의 대응 조치를 자동으로 실행하는 능력을 제공한다. 이는 평균 탐지 시간(MTTD)과 평균 대응 시간(MTTR)을 크게 단축시키는 핵심 요소이다. 자동화는 단순한 알림 이상으로, 위협의 심각도와 유형에 따라 격리, 차단, 증거 수집, 복구 등의 조치를 신속하게 적용한다.

자동화된 대응 워크플로는 일반적으로 다음과 같은 단계를 포함한다.

이러한 자동화는 SOAR 기술과의 긴밀한 통합을 통해 구현되는 경우가 많다. XDR 플랫폼은 SIEM, 방화벽, EDR, 이메일 보안 솔루션 등 다양한 보안 도구와의 연동을 통해 대응 조치의 범위와 효율성을 확장한다. 예를 들어, 피싱 이메일에서 발견된 악성 URL은 XDR 플랫폼이 이를 자동으로 분석한 후, 네트워크 보안 장비에 해당 URL을 차단하는 정책을 배포하고, 이미 클릭한 사용자의 엔드포인트를 검사하는 워크플로를 실행할 수 있다.

자동화의 수준은 사전 프로그래밍된 규칙 기반 반응부터, 위협의 맥락과 환경을 학습하여 적응형 대응 전략을 제안하는 인공지능 기반 반응까지 발전하고 있다. 그러나 완전 무인 자동화보다는 초기 대응을 자동화하여 분석가의 부담을 줄이고, 최종 결정은 인간 분석가의 검토를 거치는 반자동화 방식이 일반적이다. 이는 오탐지에 의한 비즈니스 중단과 같은 위험을 줄이기 위한 방편이다[1].

기존 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM), 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR), 네트워크 트래픽 분석(NTA) 솔루션 등이 이미 배포된 환경에서 XDR을 도입할 때는 통합 방안을 신중하게 검토해야 한다. 새로운 플랫폼이 기존 투자를 대체하기보다 상호 보완적으로 작동하도록 설계하는 것이 일반적이다. 이를 위해 XDR 벤더는 기존 시스템과의 API 연동을 제공하거나, 기존 데이터 레이크나 SIEM으로의 로그 전송 기능을 포함하는 경우가 많다.

통합 과정에서는 데이터 중복 수집, 처리 지연, 비용 증가를 방지하기 위한 아키텍처 설계가 필수적이다. 예를 들어, XDR의 데이터 수집 에이전트가 기존 EDR 에이전트와 충돌하지 않도록 조정하거나, 네트워크 메타데이터를 중복으로 수집하지 않도록 탭(Tap) 또는 스패니포트(SPAN Port) 구성을 최적화해야 한다. 또한, 기존 사고 대응 플레이북과 XDR의 자동화 워크플로우를 조율하여 운영 효율성을 유지하는 것도 중요하다.

성공적인 통합의 핵심은 단계적 접근법에 있다. 처음에는 핵심 엔드포인트와 네트워크 세그먼트부터 XDR을 적용한 후, 점차 범위를 확대하는 방식이 권장된다. 이 과정에서 기존 보안 운영 센터(SOC) 팀의 업무 프로세스 변화를 관리하고, 새로운 플랫폼에 대한 교육을 제공하는 것이 장기적인 성과로 이어진다.

XDR 플랫폼은 광범위한 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 환경에서 방대한 양의 보안 데이터를 수집하고 집중적으로 분석합니다. 이 과정에서 민감한 개인정보나 기밀 비즈니스 데이터가 포함될 수 있어, 데이터 프라이버시 보호는 핵심적인 도입 고려사항이 됩니다. 플랫폼은 수집, 저장, 처리되는 데이터의 범위와 보관 기간을 명확히 정의하고, 최소한의 데이터만을 수집하는 원칙을 따라야 합니다. 또한 데이터가 암호화 상태로 전송 및 저장되도록 해야 합니다.

다양한 산업과 지역에 적용되는 XDR 솔루션은 복잡한 규제 환경을 준수해야 합니다. 예를 들어, 유럽 연합의 GDPR(일반 데이터 보호 규칙)은 데이터 주체의 권리와 데이터 국경 이동에 대한 규정을 명시합니다. 의료 분야에서는 HIPAA(건강보험 이동 및 책임에 관한 법률)가 환자 정보 보호를 요구하며, 금융 서비스는 PCI DSS(결제 카드 산업 데이터 보안 표준) 등의 규제를 준수해야 합니다. 주요 규정 준수 요건은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

이러한 규정을 준수하기 위해 XDR 공급업체는 종종 독립적인 제3자 감사를 받아 SOC 2 Type II 또는 ISO/IEC 27001과 같은 인증을 획득합니다. 조직은 도입 시 특정 규제 요건을 충족하는지 확인하고, 필요에 따라 데이터를 지역별로 저장하거나 익명화/가명화 처리하는 기능을 검토해야 합니다. 또한 XDR 솔루션의 자체적인 감사 로그와 접근 제어 기능은 규정 준수 증명을 위한 중요한 증거 자료로 활용될 수 있습니다.