SIEM
Security information and event management
오늘의 주제는 SIEM이다. 그동안 Daily CS 포스팅을 올리면서 한두번 정도 지나가듯 다뤘던 아이템인지라, 언제 한번 조사해봐야지 했던 걸 오늘 하게 되었다.
1. SIEM의 개요
1.1 SIEM의 정의와 주요 기능
SIEM(Security Information and Event Management)은 조직의 IT 환경에서 발생하는 보안 로그와 이벤트 데이터를 중앙에서 수집하고 분석하여 보안 상태를 실시간으로 모니터링하고 위협을 탐지하는 시스템이다. SIEM은 여러 보안 시스템에서 발생하는 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고, 분석 결과를 통해 위협을 식별하며, 대응 계획을 수립하는 데 도움을 준다.
주요 기능으로는 데이터 수집 및 중앙화, 이벤트 상관 관계 분석, 실시간 경고 및 위협 탐지, 보고 및 감사 기능이 있다. 예를 들어, 네트워크 트래픽 데이터와 엔드포인트 로그를 결합하여 비정상적인 활동 패턴을 탐지할 수 있으며, 이러한 활동은 즉각적인 경고를 통해 대응할 수 있다.
SIEM 주요 기능 요약 표
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 데이터 수집 및 중앙화 | 여러 소스(서버, 네트워크 장치, 애플리케이션 등)의 로그와 이벤트 데이터를 중앙에서 수집 |
| 이벤트 상관 관계 분석 | 다양한 이벤트 간의 연관성을 분석하여 개별 데이터로는 보이지 않는 위협을 탐지 |
| 실시간 경고 및 위협 탐지 | 비정상적인 활동이나 보안 위협이 발생할 경우 관리자에게 즉시 알림 |
| 규제 준수 지원 | GDPR, HIPAA 등 규제 요건에 맞는 감사 로그와 보고서를 자동으로 생성 |
1.2 SIEM의 역사와 발전 배경
SIEM은 2000년대 초반, 보안 데이터와 로그 관리의 필요성이 대두되면서 등장했다. 초기에는 SIM(Security Information Management)과 SEM(Security Event Management)이라는 두 가지 시스템이 별도로 존재했다. SIM은 데이터 수집과 저장, 검색에 중점을 두었고, SEM은 실시간 보안 이벤트 모니터링과 경고 기능을 제공했다.
이 두 개념은 통합되어 SIEM이 탄생했으며, 시간이 지나면서 더욱 고도화되었다. 특히, 2010년대에는 위협 인텔리전스와의 통합 및 클라우드 환경에 적합한 SIEM 솔루션이 개발되면서 SIEM은 단순한 로그 관리 도구에서 실시간 위협 탐지 및 대응 플랫폼으로 발전했다.
SIEM 발전의 주요 전환점
| 시기 | 주요 발전 |
|---|---|
| 2000년대 초반 | SIM과 SEM의 등장으로 로그 관리와 실시간 이벤트 탐지가 별도로 발전 |
| 2010년대 | 위협 인텔리전스 통합, 클라우드 지원 기능 추가. 복잡한 공격 탐지와 대규모 데이터 처리 기능이 강화됨 |
| 2020년대 이후 | AI와 머신러닝을 활용한 예측 분석 및 자동화 대응 기술 도입. 클라우드 네이티브 SIEM 솔루션이 확산됨 |
1.3 SIEM이 필요한 이유
현대 조직은 정교해지는 사이버 위협, 엄격한 규제 요구사항, 대규모 IT 인프라를 관리해야 하는 과제에 직면해 있다. 이러한 복잡한 환경에서 SIEM은 조직이 보안 위협을 조기에 탐지하고, 데이터 관리 효율성을 높이며, 법적 요구사항을 충족할 수 있도록 돕는다.
SIEM이 중요한 이유는 다음과 같다. 첫째, SIEM은 다양한 소스에서 데이터를 중앙에서 관리하여 조직 전체의 보안 가시성을 제공한다. 예를 들어, 네트워크 장치, 서버, 클라우드 인프라의 데이터를 통합하여 하나의 대시보드에서 실시간으로 모니터링할 수 있다. 둘째, 지능형 위협 탐지 기능은 공격자가 복잡한 기법을 사용하더라도 다수의 이벤트를 연결 분석하여 공격을 조기에 탐지할 수 있게 한다. 마지막으로, SIEM은 GDPR, PCI DSS와 같은 데이터 보호 규제를 준수하기 위한 감사 로그와 보고서를 제공하여 법적 리스크를 줄인다.
2. SIEM의 작동 원리
2.1 로그 데이터 수집과 중앙화
현대 조직은 정교해지는 사이버 위협, 엄격한 규제 요구사항, 대규모 IT 인프라를 관리해야 하는 과제에 직면해 있다. 이러한 복잡한 환경에서 SIEM은 조직이 보안 위협을 조기에 탐지하고, 데이터 관리 효율성을 높이며, 법적 요구사항을 충족할 수 있도록 돕는다.
SIEM이 중요한 이유는 다음과 같다. 첫째, SIEM은 다양한 소스에서 데이터를 중앙에서 관리하여 조직 전체의 보안 가시성을 제공한다. 예를 들어, 네트워크 장치, 서버, 클라우드 인프라의 데이터를 통합하여 하나의 대시보드에서 실시간으로 모니터링할 수 있다. 둘째, 지능형 위협 탐지 기능은 공격자가 복잡한 기법을 사용하더라도 다수의 이벤트를 연결 분석하여 공격을 조기에 탐지할 수 있게 한다. 마지막으로, SIEM은 GDPR, PCI DSS와 같은 데이터 보호 규제를 준수하기 위한 감사 로그와 보고서를 제공하여 법적 리스크를 줄인다.
2.2 이벤트 상관 관계 분석 (Correlation Analysis)
SIEM은 개별 로그나 이벤트를 단독으로 분석하는 것이 아니라, 서로 다른 이벤트 간의 연관성을 파악하여 복합적인 보안 위협을 탐지한다. 이 과정을 이벤트 상관 관계 분석이라고 하며, SIEM의 핵심 기능 중 하나다.
예를 들어, 한 사용자가 VPN을 통해 접속한 직후 관리자 권한을 가진 계정으로 시스템에 로그인한 경우, 이는 비정상적인 활동으로 간주될 수 있다. SIEM은 VPN 로그와 로그인 로그를 연결하여 경고를 생성하며, 이러한 비정상적 활동은 공격의 초기 징후일 수 있다.
- 연관성 분석 흐름도
[VPN 로그인 이벤트] → [관리자 계정 로그인 이벤트] → [데이터 다운로드 이벤트]2.3 경고 생성과 위협 탐지
SIEM은 상관 관계 분석을 통해 발견된 비정상적인 활동이나 보안 위협에 대해 경고(Alert)를 생성한다. 경고는 즉시 보안 팀에 전달되며, 이를 통해 조직은 신속히 대응할 수 있다.
경고 생성은 임계값 기반 탐지와 행동 분석 기반 탐지로 나뉜다. 임계값 기반 탐지는 미리 정의된 조건(예: 5회 이상의 로그인 실패)이 발생했을 때 경고를 생성하는 방식이다. 행동 분석 기반 탐지는 머신러닝과 같은 기술을 사용하여 비정상적인 패턴을 탐지하고 경고를 생성한다.
- 경고 흐름도
[로그 수집] → [정규화] → [상관 관계 분석] → [비정상 활동 감지] → [경고 전송]- 경고 생성 조건 표
| 조건 | 설명 |
|---|---|
| 로그인 실패 횟수 | 특정 시간 내 여러 번의 로그인 실패 발생 |
| 내부 시스템으로의 대규모 데이터 전송 | 비정상적인 파일 다운로드나 외부 전송 |
| 비인가된 IP 접속 시도 | 등록되지 않은 IP에서의 네트워크 접근 시도 |
2.4 데이터 저장 및 검색
SIEM은 데이터를 장기간 저장하여 법적 준수 및 보안 사고 분석에 활용할 수 있도록 한다. 저장된 데이터는 쿼리(Query)를 통해 검색 가능하며, 특정 시간대나 이벤트 유형에 따라 데이터를 필터링하여 분석할 수 있다.
예를 들어, 한 달 전 특정 IP 주소와 관련된 활동을 검색하려면 SIEM의 쿼리 기능을 사용하여 해당 IP와 연관된 모든 이벤트를 찾아낼 수 있다. 이 기능은 사고 후 조사와 규제 감사에 매우 유용하다.
데이터 저장 및 검색
- 로그 수집
- 네트워크 트래픽
- 애플리케이션 로그
- 정규화
- 공통 데이터 포맷 변환
- 저장
- 단기 저장 (7일 이내 실시간 분석)
- 장기 저장 (규제 준수를 위한 데이터 보관)
- 쿼리 예제
index=security_logs source_ip="192.168.1.100" earliest=-7d latest=now3. SIEM의 구성 요소
3.1 데이터 수집기 (Data Collector)
데이터 수집기는 SIEM의 첫 번째 구성 요소로, 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 정리하는 역할을 한다. 데이터 수집기는 서버, 네트워크 장치(예: 방화벽, 라우터), 애플리케이션, 클라우드 환경 등에서 생성된 로그와 이벤트 데이터를 중앙화된 SIEM 플랫폼으로 전달한다.
이 과정에서 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 정규화(Normalization)가 이루어진다. 이는 서로 다른 형식의 로그 데이터를 표준화하여 SIEM 시스템이 분석 가능한 형태로 변환하는 작업이다.
예시
- 방화벽 로그:
192.168.1.100 - 접속 차단 - 웹 서버 로그:
User-Agent: Mozilla/5.0 - 수집기는 위 데이터를 정규화하여 공통 필드(예: IP 주소, 동작, 날짜)로 변환해 상관 관계 분석에 활용
3.2 분석 엔진 (Analytics Engine)
SIEM의 분석 엔진은 수집된 데이터를 실시간으로 분석하여 보안 이벤트 간의 상관 관계를 파악하고, 위협을 탐지하는 핵심 구성 요소이다. 분석 엔진은 사전에 정의된 규칙(Rule-Based Analysis)과 행동 패턴 분석(Behavioral Analysis)을 결합하여 데이터의 이상 징후를 탐지한다.
예를 들어, 분석 엔진은 특정 사용자가 VPN 접속 후 관리자 계정에 로그인한 다음, 대량의 파일을 다운로드하는 이벤트 간의 상관 관계를 파악하여 비정상적인 활동으로 식별할 수 있다.
분석 기술
- 규칙 기반 분석: 사전에 정의된 조건을 충족하면 위협으로 판단 (e.g.: 5회 이상 로그인 실패)
- 행동 기반 분석: 과거의 행동 패턴과 비교해 비정상적인 활동 탐지 (e.g.: 새로운 지역에서의 로그인 시도)
3.3 경고 및 알림 시스템
경고 및 알림 시스템은 SIEM의 분석 엔진이 탐지한 위협이나 이상 활동에 대해 즉각적인 통보를 제공하는 역할을 한다. SIEM은 경고의 심각도(Severity)에 따라 우선순위를 정하고, 관리자가 신속히 대응할 수 있도록 정보를 제공한다.
예를 들어, 낮은 위험 수준의 경고는 이메일 알림으로 전송되고, 높은 위험 수준의 경고는 보안 팀의 대시보드에 즉각적으로 표시된다. 이 과정은 SIEM의 오케스트레이션 및 자동화(Security Orchestration, Automation, and Response, SOAR) 기능과 통합되어 보안 대응 시간을 단축시킨다.
3.4 대시보드와 보고서 기능
대시보드는 SIEM 사용자가 데이터를 시각적으로 확인하고, 위협 상황을 실시간으로 파악할 수 있도록 돕는 인터페이스이다. 대시보드는 로그 데이터의 요약, 보안 위협 상태, 경고 목록 등을 차트와 그래프 형태로 제공하여, 사용자가 직관적으로 정보를 이해할 수 있도록 설계된다.
보고서 기능은 규제 준수와 보안 감사에 필수적이다. 예를 들어, SIEM은 GDPR, HIPAA, PCI DSS와 같은 규제 요구사항에 맞는 데이터 보관 및 보고서를 자동으로 생성하여, 조직이 법적 요구를 충족할 수 있도록 지원한다.
대시보드 예시
- 실시간 경고 차트: 경고의 심각도 및 유형별 분류
- 로그 활동 요약: 시간대별 로그 발생량 및 주요 이벤트
- 사용자 활동 추적: 계정별 로그인, 파일 접근 현황
4. SIEM의 주요 도구와 기술
4.1 상용 SIEM 솔루션 (Splunk, IBM QRadar, ArcSight 등)
상용 SIEM 솔루션은 기업 환경에 적합하도록 설계된 전문적인 도구로, 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 기술 지원을 제공한다. 대표적인 도구는 다음과 같다:
- Splunk: 실시간 로그 분석과 머신러닝 기반 위협 탐지가 강점이다. Splunk는 대규모 데이터 환경에서도 효율적으로 작동하며, 확장성과 사용자 친화적인 대시보드를 제공한다.
- IBM QRadar: SIEM 시장에서 선도적인 솔루션으로, 네트워크 트래픽과 로그 데이터를 통합 분석하여 정확한 위협 탐지를 지원한다.
- ArcSight: 보안 이벤트 관리와 규제 준수에 초점을 맞춘 도구로, 대규모 기업 환경에 적합하다.
4.2 오픈소스 SIEM 도구 (Elasticsearch, Wazuh 등)
오픈소스 SIEM 도구는 비용 효율성이 높고 커스터마이징 가능성이 뛰어나며, 소규모 기업이나 기술적으로 유연한 조직에서 선호된다. 대표적인 도구는 다음과 같다:
- Elasticsearch: Elastic Stack의 핵심 도구로, 로그 데이터의 저장, 검색, 분석을 지원한다. Kibana를 통해 강력한 데이터 시각화 기능을 제공한다.
- Wazuh: 오픈소스 SIEM으로, 로그 관리, 위협 탐지, 규제 준수 보고를 지원한다. Wazuh는 다양한 운영 체제와 플랫폼에서 유연하게 작동한다.
비교: 상용 SIEM vs 오픈소스 SIEM
| 항목 | 상용 SIEM | 오픈소스 SIEM |
|---|---|---|
| 비용 | 고가의 라이선스 비용 | 무료 또는 낮은 비용 |
| 기술 지원 | 공식 지원 제공 | 커뮤니티 기반 지원 |
| 기능 확장성 | 제한적 | 높은 커스터마이징 가능 |
4.3 SIEM과 위협 인텔리전스 통합
위협 인텔리전스와 SIEM의 통합은 위협 탐지의 정확성과 효율성을 향상시킨다. SIEM은 외부 위협 인텔리전스 데이터를 활용하여 악성 IP, 도메인, 파일 해시 값을 자동으로 대조하고, 알려진 위협을 신속히 탐지한다.
예를 들어, 위협 인텔리전스 플랫폼에서 제공한 악성 IP 주소를 SIEM 데이터베이스와 비교하여, 조직의 네트워크에서 해당 IP와의 연결을 탐지하고 경고를 생성할 수 있다.
4.4 SIEM과 클라우드 보안
클라우드 기반 SIEM은 현대 IT 환경에서 필수적이다. 클라우드 환경은 동적으로 변화하며, 많은 데이터가 생성되기 때문에 클라우드에 최적화된 SIEM 솔루션은 대규모 데이터를 실시간으로 처리하고 위협을 탐지할 수 있어야 한다. 대표적인 클라우드 기반 SIEM 솔루션으로는 Microsoft Sentinel과 Splunk Cloud가 있다.
주요 특징
- 확장성: 클라우드 리소스를 활용해 필요에 따라 데이터 처리량을 조절 가능
- 다중 환경 지원: 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 데이터 수집 및 분석 지원
- 규제 준수: 클라우드 내 데이터 보관과 규제 보고를 지원하여, 클라우드 보안 태세를 강화
5. SIEM의 활용 사례
5.1 사이버 공격 탐지와 대응
SIEM은 다양한 소스에서 수집한 로그와 이벤트 데이터를 실시간으로 분석하여 사이버 공격을 조기에 탐지하고 대응하는 데 핵심적인 역할을 한다. 예를 들어, IBM Security QRadar SIEM은 사용자 행동 분석과 네트워크 트래픽 모니터링을 통해 비정상적인 활동을 식별하고, 이를 기반으로 신뢰도 높은 경고를 생성하여 보안 팀이 신속하게 대응할 수 있도록 지원한다.
5.2 규제 준수와 데이터 감사 (GDPR, HIPAA 등)
SIEM 시스템은 조직이 GDPR, HIPAA 등 다양한 규제 요구사항을 준수할 수 있도록 지원한다. 로그 데이터를 중앙에서 수집하고 저장하여 감사 추적을 용이하게 하며, 규제 준수를 위한 보고서를 자동으로 생성한다. 이를 통해 조직은 법적 요구사항을 충족하고, 보안 사고 발생 시 신속한 대응과 조사가 가능하다.
5.3 내부자 위협 탐지
SIEM은 내부자에 의한 보안 위협을 탐지하는 데 효과적이다. 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)을 통해 정상적인 활동 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 비정상적인 행동을 식별한다. 예를 들어, 일반적인 업무 시간 외에 대량의 데이터에 접근하거나, 평소와 다른 시스템에 로그인하는 등의 행위를 감지하여 내부자 위협을 조기에 발견할 수 있다.
5.4 APT(Advanced Persistent Threat) 대응
고도 지속 위협(APT)은 장기간에 걸쳐 지속적으로 이루어지는 정교한 공격으로, SIEM은 이러한 APT를 탐지하고 대응하는 데 중요한 역할을 한다. SIEM은 다양한 보안 이벤트의 상관관계를 분석하여 APT의 징후를 식별하고, 실시간 경고를 통해 보안 팀이 신속하게 대응할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 조직은 APT로 인한 피해를 최소화하고, 지속적인 모니터링을 통해 추가적인 공격을 방지할 수 있다.
6. SIEM의 장점과 한계
6.1 SIEM이 제공하는 주요 장점
SIEM은 조직의 보안 태세를 강화하고, 법적 요구 사항을 충족하며, 위협에 대한 신속한 대응을 가능하게 한다는 점에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있다. 가장 큰 장점 중 하나는 중앙화된 보안 관리다. SIEM은 네트워크, 서버, 엔드포인트 등 다양한 소스에서 생성된 데이터를 수집하여, 이를 단일 플랫폼에서 모니터링하고 분석할 수 있게 해준다.
또한, SIEM은 복합적인 위협 탐지에 강점을 가지고 있다. 단일 로그로는 탐지할 수 없는 공격을 다중 이벤트 간의 상관 관계 분석을 통해 식별한다. 예를 들어, 한 사용자가 외부 VPN을 통해 접속한 직후, 관리자 권한으로 데이터를 대량 다운로드하는 경우를 SIEM이 조기에 탐지할 수 있다.
마지막으로, SIEM은 규제 준수를 지원한다. GDPR, HIPAA, PCI DSS 등 다양한 법적 규제의 요구 사항에 맞는 감사 로그를 생성하고, 데이터를 장기적으로 보관하여 규제 준수에 필요한 모든 정보를 제공한다.
6.2 SIEM의 한계와 문제점
SIEM은 강력한 보안 도구이지만, 몇 가지 한계를 가진다. 첫째, 구현 및 유지보수의 복잡성이다. SIEM 시스템을 도입하려면 로그 데이터 수집을 위한 설정, 상관 관계 규칙 작성, 사용자 지정 분석 규칙 개발 등 시간이 많이 소요되는 작업이 필요하다.
둘째, SIEM은 잘못된 경고(False Positives) 문제를 자주 발생시킬 수 있다. 잘못 구성된 규칙이나 정상적인 활동이 비정상으로 인식되면서 불필요한 경고가 생성되는 경우, 보안 팀의 업무 부담이 가중될 수 있다.
셋째, 비용 문제도 중요한 한계점이다. 상용 SIEM 솔루션은 초기 도입 비용뿐 아니라 유지보수와 라이선스 비용도 매우 높다. 소규모 조직은 이러한 재정적 부담 때문에 SIEM 도입을 꺼릴 수 있다.
6.3 SIEM 한계를 보완하기 위한 접근법
SIEM의 한계를 극복하기 위해 몇 가지 전략을 적용할 수 있다. 먼저, SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response) 플랫폼과 SIEM을 통합하는 방식이다. SOAR는 SIEM의 경고 데이터를 자동으로 분석하고, 특정 조건에 따라 자동으로 대응 조치를 실행한다. 이를 통해 SIEM 경고의 우선순위를 정리하고, 보안 팀의 부담을 줄일 수 있다.
또한, 머신러닝과 인공지능(AI) 기술을 도입하여 경고의 정확도를 높이는 방법도 효과적이다. 머신러닝 모델은 비정상적인 활동 패턴을 학습하고, 잘못된 경고를 줄이며, 알려지지 않은 위협을 더 잘 탐지할 수 있도록 SIEM 기능을 강화할 수 있다.
마지막으로, 하이브리드 SIEM 환경을 고려할 수 있다. 온프레미스와 클라우드 기반 SIEM 솔루션을 결합하여 데이터 처리와 보안 모니터링의 유연성을 확보하면, 기존 SIEM의 비용 부담과 확장성 문제를 해결할 수 있다.
7. 마무리
사진을 긁어모으는 것보다 적절한 볼드체 사용이 가독성 확보에 훨씬 도움이 된다는 걸 깨달은 하루였다...
SIEM을 조사하다 보니, 상당히 실전적이며 현업에서 응용될 여지가 많아 보이는 시스템이자 플랫폼이라는 생각이 들었다. 거기다가 수행 기능과 잠재력 등에 대해 공부하다 보니 (솔직히 ArcSight, IBM QRadar 정도는 엄두가 안 나지만) Elasticsearch와 Wazuh 정도는 언젠가 한번 건드려보고 싶은데..? 하는 도전의식도 생긴 것 같다.
