SIEM의 역할이 중요하지 않은 적은 한 번도 없었습니다. 초창기부터 SIEM은 로그를 통합하고, 알림을 분석하며, 인시던트를 조사하는 시스템으로 변함없이 보안 운영의 중추적인 역할을 해왔습니다. 단지 변한 것이 있다면 SIEM을 제대로 활용할 수 있는 능력입니다.
기존의 전통적 방식의 SIEM에서는 도구를 사용하기 위해 항상 다른 것을 포기해야 했습니다. 수집 단계에서 데이터를 필터링하거나, 비용 절약을 위해 로그를 버리거나, 단절된 포인트 도구를 사용하면서 분석이 사일로화되기도 했습니다. 그 결과, SIEM은 무겁고 사후 대응에 그치며, 기대에 미치지 못하는 도구처럼 느껴졌습니다. 새로워진 현대적 클라우드 네이티브 SIEM은 규정 준수, 탐지, 조사, 대응이 모두 동일한 데이터 기반 위에서 실행될 수 있는 플랫폼 형식입니다.
모든 텔레메트리를 수집·보존하고, 최신 분석 및 자동화 기능으로 이를 분석함으로써, SIEM이 탐지 도구이자 모든 SOC가 신뢰할 수 있는 보안 데이터 플랫폼으로 진화한 것입니다. 아래의 10가지 활용 사례는 조직이 SIEM을 본래 의도된 방식으로 활용하고 있는 모습을 잘 보여주고 있습니다.
1. 위협 탐지 및 모니터링
위협 탐지는 모든 SIEM 플랫폼의 핵심입니다. 악의적인 공격자들은 매일 자격 증명 도용, 권한 상승, 내부자 오용, 랜섬웨어 캠페인을 시도합니다. Active Directory에서의 이상 로그인, 생소한 DNS 쿼리, AWS에서의 의심스러운 API 호출 등 다양한 도메인에서 표면적으로는 사소해 보이는 여러 신호를 종합적으로 연결해 위협을 파악하는 일은 어떤 보안팀에게도 쉽지 않은 일입니다. 현대적인 SIEM 솔루션은 이러한 신호들을 상호 연관시키고 위협 인텔리전스와 행동 기준선을 결합하여 노이즈 속에서도 두드러지는 인사이트를 제공합니다.
오늘날의 차별점은 바로 규모(Scale)입니다. 클라우드 네이티브 SIEM을 사용하면, 더 이상 탐지에 활용할 텔레메트리 피드를 제한할 필요가 없습니다. DNS, SaaS, 엔드포인트, 클라우드 감사 로그를 모두 실시간으로 분석하고 보존할 수 있습니다. 이렇게 폭넓은 데이터는 정확도를 높이고, 오탐(false positive)을 줄이며, 탐지 기능을 MITRE ATT&CK과 같은 프레임워크에 맞게 조정하여 실제 위협이 침해로 이어지기 전에 더 빠르게 식별할 수 있습니다.
2. 규정 준수 및 감사
많은 조직에서 SIEM을 도입하는 첫 번째 이유는 바로 규정 준수(Compliance) 때문입니다. PCI DSS, HIPAA, SOX, GDPR, FedRAMP, DORA와 같은 규제 프레임워크는 모두 로그의 중앙 집중식 보존과 보고를 요구합니다. SIEM이 없으면 규정 준수 사실을 입증하기 위해 여러 시스템에서 증거를 수작업으로 일일이 수집해야 하는데, 이는 비효율적일뿐 아니라 수집 과정에서 오류가 발생하기도 쉽습니다.
클라우드 규모의 SIEM은 규정 준수의 경제성을 완전히 변화시킵니다. 수년치 로그를 온라인 상태로 유지하면서 쿼리 가능하고, 보고서 형태로 쉽게 시각화할 수 있습니다. 또한, 사전 구축된 대시보드를 이용할 경우 보안팀은 특정 통제 항목에 대한 준수 여부를 명확히 입증할 수 있고 감사를 진행하는 측은 검증된 추적을 손쉽게 실행할 수 있습니다. 이제 규정 준수는 매년 반복되는 고통스러운 작업이 아니라 일상 운영 속에 자연스럽게 통합된 지속적이고 투명한 프로세스로 자리 잡게 됩니다.
3. 클라우드 및 멀티 클라우드 보안 모니터링
인프라가 AWS, Azure, GCP 및 다양한 SaaS 플랫폼 전반으로 확장됨에 따라, 보안팀은 곳곳에서 가시성의 사각지대(blind spot)를 마주하게 됩니다. 각 플랫폼의 기본 제공 도구를 사용하면 가시성이 제한적이기 때문에 다른 클라우드나 온프레미스 환경과의 연결성은 부족합니다. 이렇게 단절된 환경으로 인해 클라우드 간 위험이나 잘못된 구성을 탐지하기 어려워지면, 결국 공격자에게 침입 경로를 열어주는 셈이 됩니다.
현대적인 SIEM은 모든 클라우드 제공업체 및 기존의 소스에서 데이터를 수집하고 정규화하여 보안팀이 신뢰할 수 있는 ‘단일 진실 공급원(Single source of truth)’을 제공합니다. 클라우드 규모의 SIEM은 API 호출, IAM 이벤트, 감사 로그 등에서 생성되는 방대한 텔레메트리를 처리할 수 있습니다. 분석팀은 이를 통해 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에 걸쳐 통합된 가시성을 확보하고 멀티 클라우드에 걸쳐 발생하는 위협과 위험을 식별할 수 있습니다.
4. 내부자 위협 및 엔터티 분석
외부 공격자가 주목받는 경우가 많지만, 계정 탈취부터 의도적인 오용에 이르기까지 내부자의 위협도 못지않게 위험합니다. 그 이유는 이러한 활동이 겉보기에는 정상적인 사용자 행동처럼 보이기 때문입니다. 휴면 계정이 갑자기 활성화되거나, 권한 있는 사용자가 평소와 다른 데이터를 접근하거나, 서비스 계정이 비정상적으로 작동하는 현상 등은 모두 위험한 현상이지만 다른 도구를 사용할 때에는 미처 파악할 수 없습니다.
현대적 SIEM 솔루션은 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)을 활용하여 정상적인 활동 기준선을 설정하고, 그로부터 이탈되는 행동을 탐지합니다. 클라우드 규모의 데이터 보존 기능 덕분에 이러한 기준선은 지속적인 학습을 통해서 발전함과 동시에 표준으로 작동하므로 탐지의 정확도가 향상되고 오탐이 줄어드는 효과를 낳습니다. SIEM은 단순한 이벤트가 아니라 ‘엔터티’ 자체에 초점을 맞추므로 피해가 발생하기 전에 내부 위험을 드러내는 미묘한 이상 징후까지 식별할 수 있습니다.
5. 위협 헌팅
반응형 알림은 미리 정의된 패턴만 탐지할 수 있습니다. 반면, 선제적 대응팀은 위협을 헌팅하기 위해 가설을 세우고, 정규화된 텔레메트리 데이터를 쿼리하며, 관련 로그를 피벗하여 은밀한 침입 흔적을 찾아내는데 SIEM을 활용합니다. 이를 실현하기 위해서는 단순한 데이터가 아니라 높은 신뢰도의 데이터가 필요합니다.
이러한 데이터는 클라우드 네이티브 SIEM을 사용해야 얻을 수 있습니다. 위협 헌팅 담당팀은 DNS, NetFlow, SaaS, 엔드포인트 데이터를 수집 단계에서 필터링되지 않았을까 하는 염려 없이 자유롭게 쿼리할 수 있습니다. 또한 수개월치의 과거 데이터를 기반으로 가설을 검증하고, 다양한 데이터 세트 전반을 피벗하며, 시그니처 기반의 도구를 통과하는 공격 패턴까지 발견할 수 있습니다.
6. 사고 조사 및 포렌식
보안 사고가 발생하면, 경영진과 규제 당국은 이에 대한 답변을 요구합니다. 무슨 일이 있었는가? 공격자는 어떻게 침입했는가? 어떤 데이터가 영향을 받았는가? 기존 SIEM 솔루션은 아카이브된 로그가 느리거나 접근이 제한되어 있어, 조사 담당자가 불완전한 정보로 사건을 분석해야 하는 한계가 있었습니다.
클라우드 규모의 SIEM은 이러한 상황을 바꿉니다. 며칠, 몇 달, 심지어 몇 년 전의 로그에도 동일한 플랫폼에서 접근할 수 있습니다. 조사 담당자는 공격 타임라인을 재구성하고, 여러 도메인에 걸친 이벤트를 상호 연관시켜 추측이 아닌 확실한 증거를 기반으로 사건의 범위를 입증할 수 있습니다.
7. 사고 대응 자동화
탐지만으로는 충분하지 않습니다. 반드시 대응으로 이어져야 합니다. 현대적 SIEM에는 자동화 과정이 도입되어 자동으로 알림을 분류하고 이벤트를 보강하며 대응 플레이북을 실행하므로 공격 발생에서 사고 인지까지 걸리는 시간(dwell time)도 줄어들고 분석하는 사람의 부담도 완화됩니다. 그러나 자동화의 수준은 활용되는 데이터의 품질에 달려 있습니다.
클라우드 네이티브 SIEM을 사용하면 자동화를 통해 과거 기준선, 위협 인텔리전스, 피어 비교 등을 포함한 전체 컨텍스트를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 올바른 계정 재설정, IP 차단, 사고 에스컬레이션 등 정확하고 신속한 대응 조치를 내릴 수 있습니다. 자동화는 위험의 원인이 아니라, SOC의 역량을 배가시키는 강력한 수단이 됩니다.
8. 노이즈 감소 및 알림의 우선순위 지정
SOC의 번아웃은 현실적인 문제입니다. 분석팀은 매일 수천 건의 알림을 받지만, 그중 상당수는 오탐이거나 중복된 알림입니다. 기존 SIEM은 오히려 더 많은 알림을 생성해 이 문제를 심화시키기도 했습니다.
클라우드 규모의 SIEM은 이 방식을 완전히 뒤집습니다. 방대한 데이터 세트를 상호 연관시키고 고급 분석을 적용함으로써 불필요한 노이즈를 억제하고 진정으로 중요한 알림만을 부각합니다. 하나의 사건에 대해 10개의 알림을 받는 대신, 분석팀은 하나의 통합된 인사이트를 확인할 수 있습니다. AI 및 위험 점수 모델이 결합되면, 알림은 단순한 수량이 아닌 위험도 기반으로 우선순위화되므로 분석팀의 피로도 줄어들고 업무에 집중할 수 있게 됩니다.
9. 운영 및 비즈니스 모니터링
SIEM의 가치는 단순히 보안에만 국한되지 않습니다. SIEM은 모든 텔레메트리를 수집·저장한 후 이를 IT팀, 개발·운영(DevOps)팀, 사기 탐지팀 등 다양한 부서에 제공하기 때문에 여러 팀이 한꺼번에 애플리케이션 성능 로그, 트랜잭션 기록, 가동 시간 지표 등을 보안 데이터와 함께 분석할 수 있습니다. 이를 통해 부서 간의 가시성이 통합되는 것입니다.
예를 들어, 소매업체는 POS(Point-of-Sale) 가동 시간을 추적하고, 은행은 부정 인출을 모니터링하며, SaaS 제공업체는 애플리케이션 지연 문제를 조사할 수 있을 것입니다. 이렇게 SIEM 데이터를 여러 분야에 활용하면 사업이 강화되고 부서 간 협업도 촉진됩니다. 결국 SIEM은 단순한 SOC 도구를 넘어, 개발·보안·운영(DevSecOps) 전체를 아우르는 ‘단일 진실 공급원’으로 자리잡게 되는 것입니다.
10. 타사 및 공급망 위험 모니터링
오늘날 조직은 더 이상 고립된 상태로 운영될 수 없습니다. 벤더, 파트너, SaaS 제공업체 등은 모두 공격 표면을 확장합니다. 공급망 공격은 텔레메트리가 부재하거나 고립화된 가시성의 사각지대에서 활발하게 이루어집니다.
클라우드 규모의 SIEM은 파트너, MSP, SaaS 통합에서 로그를 수집하고, 정규화 과정을 거친 뒤 내부 데이터와 상호 연관하여 분석합니다. 이를 통해 조직은 외부 의존성을 가시적으로 파악하고 벤더 접근권이나 API 사용과 관련된 잠재적 위험을 식별할 수 있게 됩니다. 공급망 침해가 점점 더 빈번해지는 환경에서, SIEM은 핵심적인 방어 계층의 역할을 담당하고 있는 것입니다.
Sumo Logic의 차별성
많은 SIEM 솔루션이 위와 같은 활용성을 보장한다고 장담합니다. 그러나 지능형 보안 운영에 필요한 규모에 단순함을 갖춘 SIEM 솔루션은 드문 것이 현실입니다. 이와 같은 상황에서 Sumo Logic Cloud SIEM은 다음과 같은 기능으로 다른 솔루션과는 차별화된 우수성을 보입니다.
- 로그 중심 기반: 로그 분석 전문성을 기반으로 구축되어, 다양한 텔레메트리를 대규모로 수집하고 정규화하며 가시성의 사각지대나 누락된 데이터 없이 완전한 데이터 세트를 제공합니다.
- 클라우드 네이티브 아키텍처: 탄력적인 멀티테넌트(multi-tenant) 플랫폼을 비용 효율적으로 제공합니다. 별도로 관리할 계층(tier)이 없으며, 보존 기간에 관계없이 모든 데이터에 항상 접근하고 쿼리할 수 있습니다.
- 엔터티 중심 분석: UEBA와 위협 인텔리전스 통합, 그리고 ID·엔드포인트·네트워크·클라우드 전반을 아우르는 폭넓은 상관 분석을 통해 노이즈를 높은 신뢰도의 인사이트로 전환할 수 있습니다.
- 자동화 서비스: 내장된 대응 워크플로를 통해 복잡한 외부 SOAR 플랫폼 없이도 TDIR 프로세스를 효율적으로 자동화합니다.
- 부서 간 가치 창출: SIEM의 활용 범위를 SOC를 넘어 IT, 보안·운영, 사기 탐지팀으로 확장하여 하나의 클라우드 규모 플랫폼에서 전사적 가치를 제공합니다.
Sumo Logic Cloud SIEM은 클라우드 규모의 스토리지, 고급 분석, 통합 대응 기능을 통해 SIEM의 본래 비전을 실현함으로써 담당 부서가 방대한 양의 데이터로부터 의미 있고 시기적절한 조치를 이끌어 낼 수 있습니다.
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