위협 인텔리전스는 조직이 악성 공격으로부터 IT 인프라를 보호할 수 있도록 사이버 위협에 대한 세부 데이터를 수집, 분석 및 사용하는 것을 말합니다.
매일 전 세계의 조직들은 점점 더 위험해지고 정교한 사이버 위협에 대처해야 합니다. 위협 인텔리전스(사이버 위협 인텔리전스 또는 CTI라고도 함)는 사이버 팀이 새로운 사이버 위협에 대한 최신 정보를 유지하고 시스템의 잠재적 위험 또는 취약점을 식별하며 IT 네트워크, 비즈니스 및 평판을 보호하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다.
위협 인텔리전스는 사이버 위협 환경에 대한 설문조사를 생성하고 최신 전술의 프로파일을 구축하기 위해 다양한 소스에서 인텔리전스를 수집하고 분석하는 것을 포함합니다. 기술, 악의적인 행위자가 사용하는 절차(TTP)를 제공합니다.CTI의 출처 는 오픈 소스 인텔리전스(OSINT) 및 침해 지표(IoC)에서 내부 분석에 이르기까지 다양합니다. 기술 인텔리전스, 사이버 공격 포렌식 데이터 소셜 미디어 소스, 상업 인텔리전스 제공업체, 및 개별 장치 로그.
이미 진행 중인 공격으로부터 방어하는 방화벽 또는 멀웨어 방지 소프트웨어와 같은 기존의 보안 조치와 달리 위협 인텔리전스를 통해 조직은 사이버 공격이 발생하기 전에 이를 방지하기 위해 구체적이고 실행 가능한 데이터 기반 조치를 취함으로써 사이버 보안에 대한 보다 선제적인 접근 방식을 채택할 수 있습니다.
위협 인텔리전스는 사이버 보안 팀이 사이버 범죄자의 사고방식, 방법 및 동기를 이해하여 공격이 발생하기 전에 선제적으로 위협을 식별하고, 위협에 대한 최선의 방어 방법을 예측하고, 방어를 구현할 수 있도록 지원하는 조직의 위협 탐지 및 대응 전략의 중요한 부분입니다.
위협 인텔리전스는 또한 조직이 스마트한 결정을 빠르게 내릴 수 있도록 함으로써 사이버 공격이 발생할 때 더 빠르고 단호하게 대응할 수 있도록 합니다. 피싱 공격 및 멀웨어 공격부터 봇넷 공격, 랜섬웨어 공격, 데이터 침해, ID 위협, SQL 및 DDoS 공격, 지능형 지속적 위협(APT)에 이르기까지 모든 것이 가능합니다.
선제적 접근 방식과 대응적 접근 방식을 결합하면 조직은 보안 태세를 강화하고 위험을 최소화하며 위협 사고에 더 효율적으로 대응할 수 있습니다. 그 결과, 대규모 금융 기관 및 리소스 회사부터 엔터테인먼트 대기업 및 다국적 소셜 미디어 회사에 이르는 기업은 위협 인텔리전스를 성공적으로 사용하여 실제 및 잠재적 사이버 위협으로부터 자신과 고객을 방어할 수 있었으며, 프로세스에서 수백만 달러의 복구 비용을 절감할 수 있었습니다.
위협 인텔리전스는 모든 규모의 기업과 경제의 모든 부문에서 이익을 얻을 수 있습니다. 여기에는 민감한 자산과 정보를 보호하려는 조직, 위협 인텔리전스 기술을 사용하여 방대한 양의 원시 데이터를 분석하고 해석하는 보안 분석가, 위협 인텔리전스에 의존하여 공격자를 추적하고 사이버 범죄를 조사하는 법 집행 기관도 포함됩니다.
대기업의 경우 위협 인텔리전스를 통해 사이버 보안 비용을 크게 절감하는 동시에 보안 결과를 개선할 수 있습니다. 전용 사내 사이버 보안 팀을 고용할 자금이나 리소스가 부족한 중소기업의 경우 위협 인텔리전스는 가장 큰 위험을 완화할 수 있는 영향력이 큰 보안 조치의 우선 순위를 지정할 수 있는 방법을 제공합니다.
또한 효과적인 위협 인텔리전스는 기업이 가장 가능성이 높은 위협을 식별하고 비즈니스 운영에 미치는 잠재적 영향을 평가하며 보안 투자를 적절하게 안내하는 데 필요한 데이터와 통찰력을 제공하여 기업 전략에 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
대부분의 다른 사이버 보안 도구와 달리 위협 인텔리전스는 조직, 사이버 보안 제공업체 및 정부 기관 간에 협업하여 공유할 수 있습니다. 이러한 교환은 상호 이익을 제공하여 기업이 사이버 위협에 더욱 효과적으로 대응하고 집단 방어를 강화하며 가장 악의적인 공격자보다 한발 앞서 나갈 수 있도록 합니다.
위협 인텔리전스는 지속적이고 주기적인 프로세스입니다. 각 단계는 다음 단계에 정보를 제공하고 안내하며, 마지막 단계는 인텔리전스, 분석 및 조치의 지속적인 루프에서 첫 번째로 돌아갑니다. 위협 인텔리전스 수명 주기는 5가지 주요 단계로 구성됩니다.
1. 계획
첫째, 사이버 보안 팀은 모든 주요 이해관계자와 협력하여 조사하고자 하는 위협을 식별하고, 달성하고자 하는 목표를 정의하며, 역할과 책임을 설명하고, 충족해야 하는 특정 문제 또는 과제에 대한 계획을 세우고, 수집하고자 하는 인텔리전스에 대한 요구 사항을 설정합니다.
2. 데이터 수집
다음으로, 이해관계자의 질문에 답하고 주요 위험, 취약점, 공격자 및 공격 방법에 대한 완전한 그림을 그리기 위해 가능한 한 다양한 내부 및 외부 소스에서 관련 인텔리전스 데이터를 수집합니다.
3. 데이터 분석
그런 다음 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 도구를 사용하여 모든 원시 데이터를 처리, 평가 및 분석하여 데이터의 패턴 또는 추세를 식별하고 실제 위협을 오탐과 구별하며 공격의 가장 가능성 높은 표적과 벡터를 강조하고 보안 사고에 대응하는 방법에 대한 계획을 수립합니다.
4. 인텔리전스 배포
그런 다음 팀은 확인된 위협을 방어하기 위해 새로운 조치를 취할 수 있도록 이해관계자와 결론, 통찰력 및 주요 권장 사항을 공유합니다. 여기에는 IT 환경에서 발견된 취약점 해결, 기존 방어 업데이트 또는 확장, 추가 사이버 보안 시스템, 도구 또는 기술에 대한 새로운 투자 우선 순위 지정이 포함됩니다.
5. 지속적인 개선
마지막으로 팀은 다양한 이해관계자로부터 피드백을 수집하고 표적 사이버 위협을 예방 또는 방어하는 인텔리전스의 효과를 평가하며 주기가 다시 시작될 때 전체 위협 인텔리전스 프로세스를 개선하기 위해 해당 정보를 사용합니다.
각 단계에서 제공되는 인텔리전스의 효율성은 정확성, 적시성 및 관련성 측면에서, 특히 인텔리전스가 식별된 위협을 예측, 준비 또는 방어하는 데 얼마나 도움이 되었는지 측면에서 측정할 수 있습니다.
모든 위협 인텔리전스 플랫폼은 동일한 일반 프로세스를 따르지만, 조직이 보안 팀에 알리고 보안 시스템을 강화하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 유형의 위협 인텔리전스가 있습니다. 가장 일반적인 세 가지 유형은 다음과 같습니다.
위협 인텔리전스의 이점은 가상이 아닙니다. 위협 인텔리전스에는 조직이 위협을 식별하고 취약점을 발견하며 공격으로부터 자신을 보호하는 데 도움이 되는 수많은 구체적이고 매우 효과적인 실제 애플리케이션이 있습니다.
예를 들어, 조직은 위협 인텔리전스를 사용하여 사고 대응 계획에 정보를 제공하여 사이버 공격에 더 빠르고 효율적이며 효과적으로 대응할 수 있습니다. 또한 올바른 인텔리전스는 사고가 발생한 후 복구 및 복구 속도를 높이고 향후 유사한 공격이 다시 발생하지 않도록 방지하는 방법에 대한 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
또한 위협 탐지 및 대응 전략을 포함하여 위협 인텔리전스의 사용을 기존 보안 운영에 직접 통합하여 가장 악의적인 공격자를 식별하고, 지능형 지속적 위협(APT)을 방어하고, 가장 정교한 사이버 위협까지도 사전에 완화할 수 있습니다.
위협 인텔리전스에 대한 도움을 어디에서 받을 수 있습니까?
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