위협 헌팅: 최신 사이버 보안에서의 정의와 역할

최신 사이버 보안의 핵심 요소인 위협 헌팅은 기존 보안 시스템을 우회할 수 있는 위협을 선제적으로 검색하는 것입니다. 오늘날 디지털 우선의 세상에서 랜섬웨어, 멀웨어, 피싱 공격과 같은 사이버 위협은 점점 더 정교해지고 있어 사후 대응 조치만으로는 불충분합니다. 이 솔루션은 본격적인 침해로 확대되기 전에 잠재적인 취약점을 탐지하고 무력화하는 미래 지향적인 솔루션입니다.

강력한 네트워크 보안을 유지하고 제로 트러스트 접근 방식을 채택하기 위해 노력하는 조직은 제로 트러스트에 크게 의존하고 있습니다. 제로 트러스트는 민감한 정보를 취급하는 기업에서 데이터를 보호하고 사이버 위협에 대한 복원력을 키우는 데 필수적입니다. 하지만 제로 트러스트는 정확히 무엇이며, 더 넓은 사이버 보안 환경에 어떻게 적용될 수 있을까요? 자세히 살펴보겠습니다.

위협 헌팅이란 무엇인가요?

위협 헌팅은 방화벽이나 바이러스 백신 소프트웨어와 같은 기존 보안 도구의 탐지를 회피한 위협을 사전 예방적이고 반복적으로 검색하는 프로세스를 말합니다. 기존의 사후 대응 조치와 달리 조직의 데이터, 시스템 또는 네트워크를 손상시키기 전에 잠재적인 위험을 적극적으로 식별하고 완화합니다.

위협 헌팅은 단순히 경보에 대응하는 것이 아니라 공격자보다 한발 앞서 대응하는 것입니다. 이 개념의 동의어로는 “선제적 위협 탐지” 및 “사이버 위협 분석”이 있습니다. 제로 트러스트 보안 프레임워크의 기본 프로세스로, 네트워크 무결성을 보장하기 위해 지속적인 모니터링과 검증을 강조합니다.

사이버 보안 전문가들은 고급 도구와 기술을 사용하여 숨겨진 공격자를 찾아내고 공격자의 발길을 막습니다. 사이버 위협의 빈도가 증가함에 따라 디지털 자산을 보호하고 조직의 평판을 지키기 위해 이러한 관행이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

주요 구성 요소

더 잘 이해하려면 핵심 구성 요소로 세분화하는 것이 중요합니다:

가설 생성
위협 헌팅은 알려진 위협 행동, 침해 지표(IoC) 또는 네트워크의 비정상적인 활동을 기반으로 한 가설에서 시작되는 경우가 많습니다.
조사
사이버 보안 팀은 고급 도구를 사용하여 시스템 로그, 엔드포인트 및 네트워크 활동을 분석하여 의심스러운 패턴을 식별합니다.
해결
위협이 식별되면 취약점 패치 또는 악성 IP 차단 등 그 영향을 완화하기 위한 즉각적인 조치가 취해집니다.
지속적인 개선
위협 추적 연습을 통해 얻은 인사이트는 조직의 사이버 보안 태세를 개선하고 탐지 방법을 개선하는 데 사용됩니다.

기원/역사

이 방법은 사이버 위협의 증가와 네트워크 보안의 발전과 함께 진화해 왔습니다.

시대	주요 개발 사항
2000년대 초반	안티바이러스 소프트웨어 및 방화벽과 같은 자동화된 보안 도구의 등장.
2000년대 중반	행동 기반 탐지 방법과 선제적 위협 탐지의 개념을 소개합니다.
2010s	고급 사이버 보안 솔루션을 위한 AI 및 머신 러닝의 사용 증가.
현대 시대	정교한 공격에 대응하기 위해 위협 헌팅 플랫폼과 제로 트러스트 보안 모델을 채택합니다.

이 개념은 기존의 탐지 방법을 회피할 수 있는 지능형 지속 위협(APT)에 대한 대응책으로 처음 주목받기 시작했습니다. 사후 대응에서 사전 예방적 보안 조치로의 역사적인 전환은 오늘날의 사이버 보안 환경을 형성하는 데 중추적인 역할을 했습니다.

위협 헌팅의 유형

방법론과 도구에 따라 다음과 같은 유형으로 분류할 수 있습니다:

유형	설명
가설 기반	전문 지식에 의존하여 잠재적인 공격 벡터 또는 행동을 기반으로 위협을 식별합니다.
지표 기반	의심스러운 IP, 파일 해시 또는 도메인 이름과 같은 IoC를 식별하는 데 중점을 둡니다.
머신 러닝 기반	AI를 활용하여 잠재적 공격을 나타내는 이상 징후와 패턴을 탐지합니다.

각 유형에는 고유한 강점과 적용 분야가 있으며, 많은 조직에서 이러한 접근 방식을 결합하여 종합적인 방어 전략을 수립하고 있습니다.

위협 헌팅은 어떻게 작동하나요?

위협 헌팅은 일반적으로 구조화된 방법론을 따릅니다:

데이터 수집: 보안팀은 엔드포인트, 서버, 네트워크 장치에서 원격 분석 데이터를 수집합니다.
위협 가설: 분석가는 잠재적 위협에 대해 교육받은 추측을 만들어냅니다.
분석: 고급 도구는 데이터를 상호 연관시키고 의심스러운 패턴이나 활동을 식별하는 데 사용됩니다.
치료: 위협이 발견되면 이를 무력화하고 그 결과를 사용하여 방어를 강화합니다.

예를 들어, 모의 훈련 중에 분석가가 해외 IP 주소에서 비정상적인 로그인 시도를 감지할 수 있습니다. 추가 조사를 통해 무차별 대입 공격이 진행 중임을 밝혀내면 공격자가 액세스 권한을 얻기 전에 차단할 수 있습니다.

장단점

장점	단점
정교한 위협에 대한 탐지 기능을 강화합니다.	숙련된 인력과 리소스가 필요합니다.
새로운 공격에 대한 대응 시간을 단축합니다.	소규모 조직에서는 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다.
전반적인 사이버 보안 태세를 강화합니다.	결과는 도구와 전문 지식에 따라 달라질 수 있습니다.
보안 시스템의 지속적인 개선을 촉진합니다.	제대로 실행되지 않으면 오탐이 발생할 수 있습니다.

이점은 부인할 수 없지만, 조직은 관련 비용 및 리소스 요구 사항과 이점의 균형을 맞춰야 합니다.

애플리케이션 또는 용도

위협 헌팅은 사이버 보안 영역에서 다양하게 활용되고 있습니다.

금융: 금융: 민감한 고객 데이터에 대한 사기 또는 무단 액세스를 탐지하고 방지합니다.
의료 서비스: 랜섬웨어 공격으로부터 환자 기록을 보호합니다.
리테일: 카드 스키밍 멀웨어로부터 이커머스 플랫폼 보호.
정부 국가 차원의 사이버 스파이 시도를 식별하고 완화합니다.

회사 및 도구

여러 회사가 도구와 서비스를 전문적으로 제공하고 있습니다:

CrowdStrike: AI 기반 위협 헌팅 기능을 제공합니다.
Cisco: 엔드포인트 보호 및 위협 인텔리전스 도구를 제공합니다.
Fortinet: 실시간 위협 탐지 및 방지 솔루션을 제공합니다.
IBM 보안: AI 및 머신 러닝으로 고급 위협 헌팅을 지원합니다.

이러한 조직은 혁신의 최전선에서 기업이 사이버 보안에 대한 사전 예방적 접근 방식을 채택할 수 있도록 지원합니다.