위협 인텔리전스는 사이버 위협, 공격 패턴 및 악의적 행위자에 대한 정보를 수집, 분석 및 적용하여 조직의 보안 태세를 강화하는 프로세스를 말합니다. 기업과 보안 팀이 새로운 위협을 이해하고 예방 조치를 취함으로써 사이버 공격에 대해 사전에 방어할 수 있도록 돕습니다.
위협 인텔리전스는 일반적으로 세 가지 수준으로 분류됩니다.
전략 정보: 임원과 의사 결정권자가 장기적인 보안 전략을 수립하는 데 도움이 되는 전 세계적 위협 추세, 공격자의 동기, 사이버 보안 위험에 대한 높은 수준의 통찰력입니다.
전술적 인텔리전스: 공격 기술, 침해 지표(IoC), 취약성에 초점을 맞춰 보안 팀이 방화벽, WAF, 엔드포인트 보호와 같은 방어 시스템을 미세하게 조정할 수 있도록 지원합니다.
운영 인텔리전스: IP 주소, 맬웨어 시그니처, 피싱 도메인을 포함하여 진행 중인 공격에 대한 실시간의 실행 가능한 인텔리전스를 통해 즉각적인 대응과 완화가 가능합니다.
위협 인텔리전스 프로세스는 일반적으로 다음 단계를 따릅니다.
데이터 수집: 허니팟, 오픈소스 피드, 다크 웹 모니터링, 보안 공급업체를 포함한 다양한 소스로부터 데이터를 수집합니다.
데이터 분석: 원시 데이터를 필터링, 상관관계 분석, 해석하여 의미 있는 위협 패턴과 IoC를 식별합니다.
위협 탐지 및 대응: 통찰력을 활용하여 침입 탐지 시스템(IDS), SIEM 플랫폼 및 보안 정책을 업데이트하여 위협을 차단하거나 완화합니다.
지속적인 모니터링 및 적응: 사이버 위협은 끊임없이 진화하므로 효과적인 상태를 유지하려면 정보를 정기적으로 업데이트해야 합니다.
위협 인텔리전스는 사전 예방적 보안 이점을 제공하지만 데이터 과부하, 거짓 긍정, 정보를 올바르게 해석하기 위한 숙련된 분석가의 필요성과 같은 과제도 따릅니다. 정확성과 효율성을 개선하기 위해 조직은 AI 기반 위협 인텔리전스, 자동화된 위협 사냥, 보안 커뮤니티 간 협업을 점점 더 많이 도입하고 있습니다.
사이버 위협이 점점 더 정교해짐에 따라, 공격이 발생하기 전에 방어를 강화하고 위험을 완화하려는 기업이라면 실시간, AI로 강화되고 상황에 맞는 위협 인텔리전스를 활용하는 것이 매우 중요합니다.