적응형 보안이란 무엇입니까?

디지털 세상에서 사이버 사고는 놀라운 속도로 증가하고 있습니다. 증가하는 사이버 공격과 변화하는 보안 환경으로 인해 개인과 조직은 보안 전략을 재평가해야 합니다. 따라서 "적응형 보안" 이라는 현대적인 상황 인식 보안 모델이 탐색되고 적용되고 있습니다.

그렇다면 적응형 보안(Adaptive Security)이란 무엇이며 진화하는 위협을 실제로 완화할 수 있을까요? 적응형 보안 구현을 위한 모범 사례는 무엇입니까? 기계 학습 및 분석은 Adaptive Security에 어떻게 도움이 됩니까? 다음 글을 통해 알아보도록 하겠습니다!

적응형 보안이란 무엇입니까?

적응형 보안은 기본적으로 아무것도 신뢰하지 않는 " 제로 트러스트 " 보안 이라고도 합니다. 이를 통해 오래되고 오래된 보안 인프라를 대응적인 인프라로 지속적으로 교체하는 민첩한 접근 방식과 함께 위협에 대한 일관된 모니터링이 보장됩니다.

저명한 Gartner 분석가 Neil MacDonald는 Adaptive Security를 ​​다음과 같이 설명했습니다.

"추가 정보를 사용하여 보안 결정을 내릴 때 보안 결정을 개선하면 보다 정확한 보안 결정을 내릴 수 있으며 동적 IT 및 비즈니스 환경을 지원할 수 있습니다."

적응형 보안의 기본 전제는 감지된 위협에 대한 보안 조치를 자동으로 구현하는 것입니다.

적응형 보안 모범 사례 및 4계층 모델

진정한 의미에서 적응형 보안은 다음 4개 계층의 구성 요소입니다.

예방하다

예방은 치료보다 낫습니다. 적응형 보안 모델의 최상위 계층은 이를 염두에 두고 설계되었습니다. 이 계층은 문제가 발생하기 전에 격리하고 잠재적인 위협을 물리치기 위한 정책, 절차 및 예방 도구의 개요를 설명합니다.

감지하다

이 계층은 예방 계층이 탐지하지 못한 모든 위협을 식별합니다. 여기서 주요 목표는 잠재적인 위협을 추적하여 차단하여 대응 시간을 줄이는 것입니다.

검토 및 분석

이 계층은 이전 계층에서 놓친 위협을 찾기 위해 더 깊이 파고듭니다. 또한 고급 탐지 방법과 위협 분석을 통해 상세한 사고 분석이 수행됩니다.

예측

마지막으로 예측 계층은 외부 이벤트를 모니터링합니다. 철저한 위험 평가를 제공하고 의심스러운 활동이 있으면 IT 직원에게 경고합니다.

이 계층에서 제공하는 정보는 성공적인 공격을 식별하고 향후 유사한 공격을 예측 및 예방하는 데 도움이 됩니다.

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적응형 보안에서 머신러닝의 역할

머신러닝은 적응형 보안에서 중요한 역할을 합니다.

클라우드 기반 서비스로의 급속한 전환으로 인해 고급 분석 및 기계 학습은 빅 데이터를 보호하는 데 큰 역할을 합니다 .

다음은 AI와 머신러닝이 적응형 보안에 제공하는 주요 이점 중 일부입니다.

위협 식별

고급 분석 및 기계 학습은 패턴 인식, 분류, 악성 이메일, 링크 및 첨부 파일 식별에 탁월합니다. 이는 새롭고 진화하는 위협을 식별하는 데 큰 도움이 됩니다.

위협 추적

분석과 기계 학습을 보안 환경에 통합할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 사고, 특히 몇 초 동안 애플리케이션을 중지하고 아무런 흔적도 남기지 않을 수 있는 사고를 추적할 수 있다는 것입니다.

여러 데이터의 즉각적인 분석

AI는 기존 보안 수단으로는 할 수 없는 대량의 데이터를 눈 깜짝할 사이에 분석할 수 있는 좋은 기회를 제공합니다.

이는 실시간 위협 탐지를 보장할 뿐만 아니라 위험 기반 모델링을 제공하여 위협을 완화하는 데도 도움이 됩니다.

위협 스트림을 사용하는 기능

Adaptive Security에는 위협 스트림을 사용할 수 있는 기능이 있습니다.

대부분의 조직은 여러 소스로부터의 데이터 위협에 직면하고 있으며 모든 것을 추적하기가 어렵습니다. AI 및 기계 학습 덕분에 Anamoly의 ThreatStream과 같은 중앙 집중식 지능형 플랫폼은 여러 소스에서 데이터 조사를 제공합니다.

위협 스트림의 예로는 모든 네트워크 엔드포인트를 즉시 스캔하기 시작하는 IP 주소가 있습니다. 그러나 스마트 도구를 사용하면 IP가 이상하게 행동할 때마다 추가 조사를 위해 위협 스트림에 기록됩니다.

적응형 보안 구현의 주요 이점

예방적 특성으로 인해 Adaptive Security는 보안 사고를 조기에 감지할 수 있습니다. 이벤트, 사용자, 시스템 및 네트워크 트래픽에 대한 실시간 평가는 보안 위협을 조기에 감지하는 데 도움이 되며, 자동화된 대응은 악의적 공격 해결 시간을 단축합니다.

다음은 Adaptive Security를 ​​통해 얻을 수 있는 주요 이점 중 일부입니다.

위험을 조기에 감지

위험을 조기에 감지하는 것은 Adaptive Security의 주요 이점입니다. 이 보안 모델의 예방적 특성으로 인해 위험이 실제 위협으로 변하기 전에 쉽게 감지할 수 있습니다.

이벤트 필터링 및 우선순위 지정

Adaptive Security의 고급 분석 및 기계 학습을 사용하면 기존 모니터링 시스템에서는 감지할 수 없는 보안 사고를 감지, 필터링하고 우선순위를 지정할 수 있습니다.

더 빠르게 해결하세요

모든 사용자, 시스템 및 도구에 대한 실시간 평가와 수동 및 자동화 프로세스의 조합은 조기 위험 감지를 지원하는 동시에 자동화된 대응은 교정 시간을 크게 단축하는 데 도움이 됩니다.

공격의 영향을 줄입니다.

적응형 보안은 공격의 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다.

위협을 즉각적으로 감지하고 더 빠르게 해결하는 능력 덕분에 Adaptive Security는 공격 규모를 줄이고 피해 확산을 제한할 수 있습니다.

다단계 감시 접근 방식은 지속적으로 발전하고 있습니다.

Adaptive Security는 하나의 도구나 규모에만 국한되지 않는 다계층 모니터링을 지원합니다. 시스템 공격 추적(침해 지표)을 확인하여 향후 위협에 대응하기 위해 지속적으로 진화합니다.

위협 벡터가 더 많이 변경될수록 적응형 보안은 더욱 민첩해집니다.

다른 도구와의 유연성 및 통합

설계상 Adaptive Security는 다양한 도구와 플랫폼에서 작동할 수 있는 유연한 개념입니다. 전체 인프라를 재구성하는 대신 Adaptive Security는 기존 시스템과 통합할 수 있습니다.