사이버 보안의 위협 인텔리전스란 무엇입니까? 폭로된 비밀!

위협 인텔리전스란 무엇입니까?

사이버 위협 인텔리전스 라고도 하는 위협 인텔리전스 는 조직이 해당 위험을 표적으로 삼았거나 표적으로 삼았거나 현재 공격 중인 위험을 이해하는 데 사용하는 데이터입니다. 데이터를 기반으로 하는 위협 인텔리전스는 공격 대상이 누구인지, 동기가 무엇인지, 시스템에서 찾아야 할 침투 지표와 같은 컨텍스트를 제공하여 정보에 입각한 보안 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이 정보는 중요한 자원을 훔치기 위한 사이버 공격을 계획, 예방 및 인식하는 데 사용됩니다.

위협 인텔리전스는 기업이 이러한 위협에 대한 실용적인 지식을 얻고, 효과적인 방어 시스템을 개발하며, 수익과 평판에 해를 끼칠 수 있는 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 결국 집중 공격에는 표적 방어가 필요하고 사이버 위협 정보는 보다 사전 예방적인 보호를 가능하게 합니다.

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위협 인텔리전스의 중요성

위협 인텔리전스 시스템은 새로운 또는 기존의 악의적인 공격자와 위협에 대한 다양한 소스에서 원시 데이터를 수집합니다. 그런 다음 이 데이터를 검사하고 필터링하여 자동화된 보안 제어 시스템에서 사용할 수 있는 정보를 포함하여 위협 인텔리전스 피드 및 관리 보고서를 제공합니다. 이러한 유형의 사이버 보안의 주요 목적은 지능형 지속적 공격, 제로 데이 공격, 취약성으로 인한 위험 및 이러한 공격으로부터 스스로를 보호하는 방법에 대해 기업에 정보를 제공하는 것입니다.

일부 기업은 위협 데이터 스트림을 네트워크에 통합하기 위해 노력하지만 추가 데이터로 무엇을 해야 할지 모릅니다. 이는 우선 순위를 지정하고 무시할 대상을 선택하는 기술이 부족한 분석가의 부담을 가중시킵니다.

사이버 인텔리전스 시스템은 이러한 각 문제를 해결할 수 있습니다. 최고의 솔루션에서 머신 러닝은 기존 옵션과 통합하여 정보 처리를 자동화하고 여러 소스에서 비정형 데이터를 수집한 다음 침해 지표(IoC) 및 위협 플레이어의 계획에 대한 정보를 제공하여 링크를 찾는 데 사용됩니다. , 방법론 및 절차(TTP).

위협 정보는 시기 적절하고 컨텍스트를 제공하며 선택 담당자가 이해할 수 있기 때문에 실행 가능합니다.

위협 인텔리전스는 위협 데이터를 처리하여 공격자를 진정으로 이해하고 사고에 더 빠르게 대응하며 위협 행위자의 다음 행동을 예측하도록 지원함으로써 모든 규모의 기업을 지원합니다. 이 데이터를 통해 SMB는 범위를 벗어날 수 있는 보호 수준을 얻을 수 있습니다. 반면에 대규모 보안 팀이 있는 기업은 외부 위협 인텔리전스를 사용하고 분석가의 역량을 강화함으로써 비용과 필요한 기술을 줄일 수 있습니다.

위협 인텔리전스 수명 주기

인텔리전스 수명 주기는 의사 결정 및 조치를 위해 원시 데이터를 세련된 인텔리전스로 변환하는 프로세스입니다. 연구에서 인텔리전스 주기의 약간 다른 변형을 여러 번 접하게 되지만 성공적인 위협 인텔리전스 프로그램의 개발 및 구현을 통해 사이버 보안 팀을 안내하는 목적은 동일합니다.

위협 인텔리전스는 위협이 지속적으로 발전하고 기업이 신속하게 대응하고 효과적인 조치를 취해야 하기 때문에 관리하기 어렵습니다. 인텔리전스 주기는 팀이 리소스를 극대화하고 위협에 효과적으로 대응할 수 있는 구조를 제공합니다. 이 주기는 지속적인 개선을 자극하기 위해 피드백 루프에서 절정을 이루는 6개 부분으로 구성됩니다.

1단계 – 요구 사항

요구 사항 단계는 특정 위협 인텔리전스 작업에 대한 로드맵을 설정하기 때문에 위협 인텔리전스 수명 주기에 매우 중요합니다. 이 계획 단계에서 팀은 이해 관계자의 요구에 따라 정보 프로그램의 목표와 방법에 동의합니다.

인텔리전스 목표가 조직의 기본 가치, 선택의 규모, 결정의 적시성과 같은 특성을 기반으로 우선 순위를 정하십시오.

2단계 – 수집

다음 단계는 첫 번째 단계에서 설정한 기준을 충족하는 원시 데이터를 수집하는 것입니다. 네트워크 이벤트 로그 및 이전 사고 대응 기록과 같은 내부 소스와 오픈 웹, 다크 웹 등과 같은 외부 소스를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 것이 중요합니다.

위협 데이터는 일반적으로 악성 IP 주소, 도메인 및 파일 해시와 같은 IoC 목록으로 간주되지만 고객의 개인 정보, 붙여넣기 사이트의 원시 코드, 뉴스 기관 또는 소셜 미디어의 텍스트와 같은 취약성 정보도 포함될 수 있습니다. 미디어.

3단계 – 처리

획득한 정보를 조직에서 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 것을 처리라고 합니다. 획득한 모든 원시 데이터는 개인이든 로봇이든 처리해야 합니다. 다양한 수집 방법은 종종 다른 처리 접근 방식을 필요로 합니다. 인적 보고서는 연결 및 정렬, 충돌 제거 및 확인이 필요할 수 있습니다.

보안 공급업체의 보고서에서 IP 주소를 추출하고 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 소프트웨어로 가져오기 위해 CSV 파일에 추가하는 것이 한 예입니다. 보다 기술적인 맥락에서 처리에는 이메일에서 신호를 수집하고 추가 데이터로 이를 보강한 다음 자동 차단을 위해 엔드포인트 보호 시스템과 상호 작용할 수 있습니다.

4단계 – 분석

분석은 처리된 데이터를 의사 결정을 위한 지능으로 변환하는 인간 활동입니다. 상황에 따라 판단에는 가능한 위험에 대한 조사, 공격 방지를 위해 취해야 할 긴급 조치, 보안 통제를 강화하는 방법 또는 새로운 보안 리소스에 대한 투자가 정당한지 등이 포함될 수 있습니다.

정보가 전달되는 방식이 중요합니다. 의사결정자가 이해하거나 사용할 수 없는 형식으로만 정보를 수집하고 분석하는 것은 무의미하고 비효율적입니다.

5단계 – 보급

그 후 최종 제품은 대상 사용자에게 배포됩니다. 실행 가능하려면 위협 인텔리전스가 적시에 적절한 사람에게 전달되어야 합니다.

또한 인텔리전스 주기 전반에 걸쳐 연속성을 보장하고 학습이 손실되지 않도록 추적해야 합니다. 다른 보안 시스템과 상호 작용하는 티켓팅 시스템은 인텔리전스 주기의 각 단계를 추적하는 데 사용할 수 있습니다. 새로운 인텔리전스 수요가 발생하면 티켓을 제출하고, 작성하고, 평가하고, 다른 팀의 다양한 개인이 이행할 수 있습니다. 한 위치.

6단계 – 피드백

위협 인텔리전스 수명 주기의 마지막 단계에서는 전달된 보고서에 대한 정보를 수집하여 향후 위협 인텔리전스 활동에 변경이 필요한지 여부를 평가합니다. 이해 관계자의 우선 순위, 인텔리전스 보고서 수신 빈도 및 데이터 공유 또는 제공 방법은 다를 수 있습니다.

사이버 위협 인텔리전스 유형

사이버 위협 인텔리전스에는 전략, 전술 및 운영의 세 가지 계층이 있습니다.

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결론

사이버 보안 전선에 관계없이 모든 규모의 조직은 몇 가지 보안 문제에 직면해 있습니다. 사이버 범죄자들은 ​​항상 네트워크에 침투하고 정보를 훔치는 새롭고 독창적인 방법을 고안하고 있습니다. 이 영역에는 상황을 더욱 복잡하게 만드는 상당한 기술 격차가 있습니다. 사이버 보안 전문가가 충분하지 않을 뿐입니다. 그러나 기업은 숙련된 사이버 보안 전문가에게 막대한 보상을 지불할 준비가 되어 있습니다.

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