SIEM 상관 규칙 최적화를 통한 오탐 감소

오탐 지옥에서 벗어나는 첫걸음, SIEM 규칙 재정비

불필요한 알림, 이제 그만!

매일 아침 출근하면 밤새 쌓인 SIEM 알림들을 확인하느라 진이 빠지는 경험, 저만 그런가요? 수십, 수백 개의 경고 중 진짜 위협은 손에 꼽을 정도이고, 대부분은 오탐이거나 중요하지 않은 정보성 알림일 때가 많죠. 이렇게 쌓인 알림들은 우리 보안 담당자들의 피로도를 극대화하고, 결국에는 진짜 위협마저 놓치게 만드는 악순환을 만듭니다.

저도 예전에 이런 오탐의 늪에 빠져 허우적대다가 중요한 공격을 뒤늦게 알아차리고 식은땀을 흘렸던 기억이 생생해요. 단순히 규칙을 늘리는 것만이 해답이 아니라, 기존의 규칙들을 우리 회사의 환경에 맞게 면밀히 재검토하고 불필요한 부분은 과감히 덜어내는 작업이 정말 중요하다고 느꼈습니다.

규칙이 많다고 좋은 게 아니더라고요. 오히려 단순하고 명료한 규칙들이 더 효과적일 때가 많았어요.

우리 조직에 맞는 규칙은 따로 있다?

SIEM을 처음 도입할 때 기본적으로 제공되는 수많은 상관 규칙들이 마치 만능 해결책처럼 느껴지겠지만, 사실 우리 회사에 100% 딱 맞는 규칙은 거의 없다고 봐야 해요. 각 기업의 네트워크 환경, 시스템 구성, 사용하는 애플리케이션 등이 모두 다르기 때문이죠. 예를 들어, 특정 포트에서 발생하는 트래픽을 비정상으로 탐지하는 규칙이 우리 회사의 특정 서비스에는 정상적인 작동일 수 있어요.

이런 경우, 규칙을 그대로 적용하면 계속해서 오탐이 발생하고, 결국 해당 규칙의 신뢰도는 떨어질 수밖에 없습니다. 그래서 저는 항상 우리 조직의 특성을 깊이 이해하고, 그에 맞춰 규칙을 커스터마이징하는 작업을 최우선으로 생각합니다. 어떤 자산이 중요하고, 어떤 행위가 비정상적인지, 심지어는 특정 시간대에 발생하는 트래픽 패턴까지도 고려해서 규칙을 최적화해야 비로소 SIEM이 제 역할을 할 수 있더라고요.

왜 자꾸 오탐에 시달릴까? 기존 SIEM의 한계와 새로운 접근법

정형화된 규칙의 딜레마

초창기 SIEM 솔루션들은 대부분 정형화된 규칙 기반으로 위협을 탐지했어요. 특정 IP에서 비정상적인 로그인 시도가 5 회 이상 발생하면 경고를 울리는 식이죠. 이런 규칙들은 명확하고 직관적이라는 장점이 있지만, 날로 교묘해지는 최신 공격 기법들을 완벽하게 막아내기에는 역부족인 경우가 많습니다.

공격자들은 이러한 규칙들을 우회하기 위해 다양한 방법을 사용하고, 결국 SIEM은 수많은 정상 행위를 오탐으로 처리하거나, 반대로 중요한 위협을 놓치는 미탐(False Negative)의 딜레마에 빠지게 됩니다. 저도 이러한 규칙 기반 시스템만으로는 빠르게 진화하는 위협에 대응하기 어렵다는 것을 여러 번 경험했습니다.

마치 정해진 틀 안에서만 세상을 바라보는 것과 같아서, 틀 밖의 위협은 전혀 감지하지 못하는 거죠. 이 때문에 보안 운영팀은 끊임없이 규칙을 수정하고 추가해야 했고, 이는 엄청난 인력 소모로 이어졌어요.

맥락을 이해하는 분석의 중요성

기존 SIEM의 한계를 극복하고 오탐을 줄이기 위해서는 단순한 규칙 기반 분석을 넘어, 로그와 이벤트의 ‘맥락'을 이해하는 분석이 필수적입니다. 예를 들어, 한 번의 실패한 로그인 시도만으로는 큰 위협이 아닐 수 있지만, 동일한 계정으로 여러 시스템에서 동시에 실패한 로그인 시도가 짧은 시간 내에 발생했다면 이는 심각한 위협일 수 있습니다.

중요한 건 개별 이벤트가 아니라, 여러 이벤트들이 모여 만들어내는 ‘스토리'인 거죠. 최근에는 UEBA(User and Entity Behavior Analytics) 기술이나 머신러닝 기반의 분석 기법들이 이러한 맥락을 이해하고 비정상적인 행위를 탐지하는 데 큰 도움을 주고 있습니다.

사용자의 평소 행동 패턴을 학습하여 이상 징후를 감지하거나, 특정 서버의 일반적인 트래픽 양과 다른 패턴을 찾아내는 방식이죠. 이런 기술 덕분에 저도 오탐을 크게 줄이고, 진짜 위협에 더 집중할 수 있게 되었습니다.

XDR, 똑똑한 보안 운영의 게임 체인저

흩어진 데이터를 하나로 모으다

XDR(Extended Detection and Response)은 분산된 여러 보안 솔루션에서 생성되는 데이터를 한데 모아 통합적으로 분석하고 대응하는 플랫폼입니다. 기존에는 엔드포인트, 네트워크, 이메일, 클라우드 등 각 영역의 보안 솔루션들이 따로따로 경고를 보내고, 보안 담당자는 이 경고들을 일일이 연결하여 분석해야 하는 어려움이 있었죠.

마치 조각난 퍼즐을 맞추는 것 같았습니다. 하지만 XDR은 이러한 파편화된 정보들을 자동으로 수집하고 상관 분석하여, 전체 공격 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 돕습니다. 체크포인트와 같은 선도 기업들의 XDR 솔루션들은 빠른 공격 감지 및 대응에 최적화되어 있고, 단일 관리 플랫폼을 통해 운영 편의성을 크게 향상시키더라고요.

제가 직접 경험해본 바로는 XDR 도입 후 위협 분석 시간이 확연히 줄어들었고, 놓쳤을 법한 숨겨진 위협까지도 더 쉽게 찾아낼 수 있었습니다.

자동화된 대응으로 시간 절약!

XDR의 또 다른 강력한 장점은 바로 ‘자동화된 대응'입니다. 위협이 감지되면 SIEM이 경고를 보내고, 보안 담당자가 이를 확인하고 조치하는 데까지 상당한 시간이 걸리곤 합니다. 하지만 XDR은 위협의 심각성에 따라 자동으로 격리, 차단, 패치 등의 대응 조치를 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 악성코드가 탐지되면 해당 엔드포인트를 네트워크에서 자동으로 격리하여 더 이상의 확산을 막을 수 있는 것이죠. 이는 SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) 기능과도 연계되어 보안 운영의 효율성을 극대화합니다.

바쁜 업무 속에서 이런 자동화 기능은 정말 가뭄의 단비 같다고 느꼈어요. 사람이 일일이 대응하기 어려운 찰나의 순간에도 시스템이 알아서 움직여주니, 휴먼 에러를 줄이고 위협 확산을 최소화하는 데 큰 도움이 됩니다. 이제는 보안 담당자가 단순 반복 업무보다는 전략적인 위협 헌팅이나 분석에 더 집중할 수 있는 환경이 마련되는 거죠.

구분	기존 SIEM	XDR (차세대)
데이터 수집 범위	다양한 시스템 로그 및 이벤트 (범용적)	엔드포인트, 네트워크, 클라우드, 이메일 등 보안 관련 데이터 (최적화)
분석 방식	규칙 기반, 이벤트 중심의 상관 분석	데이터 모델 최적화, 맥락 기반 분석, AI/ML 활용
탐지 초점	이벤트 중심, 폭넓은 위협 탐지 시도	공격 체인 전반의 통합적 위협 탐지 및 가시성
오탐/미탐	규칙의 한계로 오탐 및 미탐 발생 가능성 높음	데이터 연관성 분석 및 AI로 오탐 감소 및 미탐 발견
대응	수동적인 경고 및 분석 후 대응 지시	자동화된 대응 (SOAR 연동), 빠른 조치

AI가 찾아주는 진짜 위협: 머신러닝 기반 상관 분석의 힘

과거 데이터를 통한 학습의 힘

“이게 진짜 위협일까? 아니면 또 오탐일까?” 매번 고민하게 만드는 알림들을 보면서 한숨만 쉬었던 때가 있었습니다. 하지만 머신러닝 기술이 SIEM과 XDR에 접목되면서 이러한 고민이 많이 줄었어요.

머신러닝 알고리즘은 과거의 방대한 보안 이벤트 데이터를 분석하고 학습하여, 정상적인 행위와 비정상적인 행위의 패턴을 스스로 파악합니다. 예를 들어, 특정 사용자가 주로 어떤 시간대에, 어떤 서버에, 어떤 방식으로 접근하는지 등의 정상 패턴을 학습하는 거죠. 그리고 나서 이러한 학습된 패턴에서 벗어나는 ‘이상 징후'가 발생하면 이를 위협으로 탐지합니다.

제가 직접 사용해보니, 머신러닝 기반의 분석은 사람이 미처 발견하지 못했던 미묘한 이상 행위까지도 콕 집어내는 능력이 탁월하더라고요. 덕분에 오탐률도 현저히 낮아지고, 보안 담당자의 피로도도 크게 줄어들었습니다.

이상 징후 포착, 사람보다 정확하게

머신러닝은 단순히 정해진 규칙에 따라 움직이는 것을 넘어, 스스로 데이터를 통해 학습하고 진화합니다. 이것이 바로 사람보다 더 정확하게 이상 징후를 포착할 수 있는 이유죠. 예를 들어, 새로운 유형의 공격이 발생하여 기존 규칙으로는 탐지하기 어려운 경우에도, 머신러닝은 과거의 다양한 공격 패턴과 현재의 데이터를 비교 분석하여 새로운 위협임을 감지할 수 있습니다.

특히, 사용자 행위 분석(UEBA)과 결합될 때 그 진가가 발휘되는데요. 평소와 다른 시간에 민감한 데이터에 접근하거나, 평소에 사용하지 않던 프로토콜을 사용하는 등 미묘하지만 중요한 이상 징후들을 정확하게 파악해줍니다. 이러한 지능적인 분석 덕분에 저는 훨씬 더 빠르고 효과적으로 진짜 위협에 집중할 수 있게 되었고, 보안 운영의 질이 한 단계 업그레이드되었다고 느꼈습니다.

우리 회사에 딱 맞는 SIEM/XDR 구축, 성공 비법은?

우리 환경을 먼저 파악하기

성공적인 SIEM이나 XDR 시스템 구축의 첫걸음은 바로 ‘우리 회사의 환경을 정확히 파악하는 것'이라고 생각합니다. 무조건 최신 기술이나 비싼 솔루션을 도입한다고 해서 다 좋은 결과로 이어지는 것은 아니더라고요. 어떤 시스템을 사용하고 있는지, 어떤 데이터가 중요하며, 어떤 유형의 위협에 가장 취약한지 등을 면밀히 분석해야 합니다.

예를 들어, 클라우드 환경을 적극적으로 사용한다면 클라우드 보안에 특화된 기능이 중요할 것이고, 특정 산업군의 경우 해당 산업에 자주 발생하는 위협 시나리오에 대한 대비가 필요하겠죠. 저는 항상 프로젝트를 시작하기 전에 내부 인프라와 비즈니스 프로세스에 대한 충분한 이해를 바탕으로 요구사항을 정의하는 데 많은 시간을 할애합니다.

우리 회사의 ‘보안 DNA'를 이해하는 것이 시스템의 효율성을 극대화하는 가장 중요한 요소라고 자신 있게 말할 수 있습니다.

전문가와의 협업, 왜 중요할까?

SIEM이나 XDR 시스템은 도입만큼이나 운영이 중요합니다. 그리고 이 과정에서 보안 전문 인력의 역량이 매우 중요하게 작용하죠. 하지만 현실적으로 모든 기업이 자체적으로 숙련된 보안 전문가를 충분히 확보하기란 쉽지 않습니다.

이럴 때 외부 보안 전문 기업과의 협업은 큰 도움이 될 수 있습니다. 저는 초기에 시스템을 구축할 때 외부 전문가의 도움을 많이 받았어요. 그들은 최신 위협 동향에 대한 깊은 이해와 다양한 구축 경험을 바탕으로 우리 회사의 환경에 최적화된 상관 규칙을 설계하고, 효율적인 운영 방안을 제시해주었습니다.

특히, 머신러닝 모델을 튜닝하거나 복잡한 위협 시나리오를 분석할 때는 그들의 전문성이 빛을 발했죠. 단순히 솔루션만 들여놓는 것이 아니라, 이를 제대로 활용할 수 있는 ‘사람'과 ‘프로세스'가 함께 구축되어야 비로소 성공적인 보안 운영이 가능하다고 믿습니다.

보안 담당자의 일상을 바꾸는 효율적인 위협 대응 전략

위협 헌팅, 이젠 선택이 아닌 필수

이제는 위협이 발생하기를 기다렸다가 대응하는 소극적인 방어 방식만으로는 충분하지 않습니다. 적극적으로 잠재된 위협을 찾아 나서는 ‘위협 헌팅(Threat Hunting)'이 필수가 된 시대죠. SIEM이나 XDR이 제공하는 방대한 로그 데이터를 활용하여 비정상적인 행위나 숨겨진 공격 징후를 선제적으로 찾아내는 활동입니다.

처음에는 어디서부터 시작해야 할지 막막했지만, 다양한 위협 헌팅 시나리오를 학습하고 이를 우리 시스템에 적용하면서 점차 노하우가 생기더라고요. 예를 들어, 특정 시간대에 접근하는 외부 IP 목록을 주기적으로 확인하거나, 평소와 다른 계정 권한 상승 시도를 찾아내는 식이죠.

위협 헌팅은 단순히 오탐을 줄이는 것을 넘어, 우리 조직의 보안 자세를 한층 더 강화하고 선제적인 방어 역량을 키우는 데 결정적인 역할을 합니다.

협업과 지식 공유의 중요성

보안은 혼자서만 잘한다고 되는 문제가 아닙니다. 조직 내 다른 팀들과의 긴밀한 협업, 그리고 동료들과의 지식 공유가 보안 운영의 효율성을 극대화하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, IT 운영팀과의 협업을 통해 시스템 변경 사항이나 업데이트 일정을 공유하면, 이로 인해 발생할 수 있는 오탐을 사전에 방지할 수 있습니다.

또한, 보안 팀원들끼리 새로운 공격 기법이나 효율적인 탐지 노하우를 공유하는 것은 팀 전체의 역량을 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 저는 주기적으로 내부 세미나를 열거나, 최신 보안 동향에 대한 정보를 공유하는 시간을 가지려고 노력합니다. 서로의 경험을 나누고 지식을 결합할 때, 우리는 훨씬 더 강력하고 유연한 보안 시스템을 만들어갈 수 있다고 생각해요.

결국, SIEM이나 XDR은 도구일 뿐, 이를 효과적으로 사용하는 것은 ‘사람'의 역량과 ‘협력'의 힘이라고 확신합니다.

마음 편한 보안 운영을 위한 SIEM/XDR 연동 시너지

통합 플랫폼이 주는 강력한 힘

앞서 말씀드렸듯이 SIEM과 XDR은 보안 운영의 핵심 축을 담당하며, 이 둘이 유기적으로 연동될 때 그 시너지는 상상 이상입니다. SIEM은 다양한 로그를 수집하고 저장하며, 규칙 기반의 초기 분석을 수행하는 데 강점이 있습니다. 반면, XDR은 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 등 특정 보안 도메인에서 심층적인 위협 탐지 및 자동화된 대응에 특화되어 있죠.

이 두 시스템을 효과적으로 연동하면, SIEM에서 탐지된 광범위한 경고 중 XDR이 더 정밀하게 분석해야 할 위협을 선별하여 전달하고, XDR은 이 정보를 바탕으로 심층 분석 및 자동 대응을 수행할 수 있습니다. 제가 직접 해보니, SIEM에서 발생한 수많은 이벤트를 XDR이 필터링하고 우선순위를 매겨주니, 진짜 중요한 위협에만 집중할 수 있어서 너무 좋았어요.

마치 똑똑한 비서가 먼저 중요한 서류만 분류해서 가져다주는 느낌이랄까요?

미래 지향적인 보안 아키텍처

현재의 보안 위협 환경은 끊임없이 변화하고 복잡해지고 있습니다. 이러한 변화에 효과적으로 대응하기 위해서는 유연하고 확장 가능한 보안 아키텍처를 구축하는 것이 무엇보다 중요합니다. SIEM과 XDR의 통합은 이러한 미래 지향적인 보안 아키텍처의 핵심 요소라고 할 수 있습니다.

이 두 플랫폼은 서로의 강점을 보완하고 약점을 채워주면서, 위협 가시성을 극대화하고, 탐지 정확도를 높이며, 대응 속도를 단축시키는 데 기여합니다. 앞으로는 AI와 머신러닝 기술이 더욱 고도화되면서 SIEM과 XDR의 지능적인 연동이 더욱 중요해질 것입니다. 저는 이러한 통합 시스템을 통해 우리 조직의 보안 역량을 지속적으로 강화하고, 예측 불가능한 미래의 위협에도 능동적으로 대처할 수 있는 기반을 마련할 수 있다고 확신합니다.

결국 마음 편하게 보안 운영을 할 수 있다는 것이 가장 큰 장점이죠.

글을 마치며

지금까지 SIEM과 XDR이 어떻게 우리의 보안 운영을 더욱 효율적이고 똑똑하게 만들 수 있는지 함께 살펴보았습니다. 오탐으로 가득했던 알림창에서 벗어나 진짜 위협에 집중하고, 선제적으로 대응할 수 있게 해주는 이 기술들은 이제 선택이 아닌 필수가 되었죠. 저도 직접 경험해보면서 보안 담당자의 일상이 얼마나 달라질 수 있는지 생생하게 느낄 수 있었습니다. 단순히 솔루션을 도입하는 것을 넘어, 우리 조직에 최적화된 전략과 지속적인 관심이 더해질 때 비로소 마음 편하게 보안을 운영할 수 있다는 점을 꼭 기억해주세요!

알아두면 쓸모 있는 정보

1. SIEM/XDR은 단순히 솔루션이 아닌, 우리 조직 환경에 맞는 ‘최적화'가 무엇보다 중요해요.

2. 오탐을 줄이려면 기존 규칙을 주기적으로 검토하고 불필요한 부분은 과감히 덜어내는 작업이 필수입니다.

3. AI와 머신러닝 기반 분석은 사람이 놓치기 쉬운 숨겨진 위협을 찾아내고 오탐을 줄이는 데 큰 도움이 됩니다.

4. 보안은 혼자가 아닌 팀워크! 조직 내 다른 팀들과의 협업, 그리고 동료들과의 지식 공유가 효율적인 운영의 핵심이에요.

5. 수동적인 위협 대응에서 벗어나 위협 헌팅(Threat Hunting)으로 선제적인 방어 태세를 갖추는 것이 중요합니다.

중요 사항 정리

기존 SIEM의 규칙 기반 한계를 극복하기 위해 XDR은 여러 보안 도메인의 데이터를 통합하고 맥락 기반 분석, AI/ML 기술을 활용하여 오탐을 줄이고 탐지 정확도를 높입니다. 체크포인트와 같은 선도 기업의 XDR 솔루션은 빠른 공격 감지와 자동화된 대응으로 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 성공적인 시스템 구축을 위해서는 우리 환경에 대한 깊은 이해와 보안 전문가와의 협업이 필수적이며, 위협 헌팅과 팀원 간의 지식 공유를 통해 능동적이고 강력한 보안 태세를 갖추는 것이 중요합니다.