위협 헌팅

위협 헌팅은 자동화된 탐지 시스템이 놓친 보안 사고를 찾기 위한 수동 또는 기계의 도움을 받는 프로세스입니다.

위협 헌팅은 위협 예방에 대한 선제적 접근 방식으로 위협 헌터를 통해 시스템에 감지되지 않은 채 숨어 있는 잠재적 사이버 위협 징후를 찾아냅니다. 헌팅은, 위협 인텔리전스와 결합하여 다음의 기능을 제공할 수 있습니다.

1. 공격 표면을 더 잘 파악할 수 있습니다.
2. 사이버 범죄자를 가능한 빨리 노출시켜서 시스템과 서비스에 악영향을 미치는 것을 방지합니다.

오늘날에는 가설 기반, 머신 러닝 헌팅, 베이스라인, AI 기반, IoC 및 IoA 기반 헌팅 등 여러가지 위협 헌팅 접근 방식이 있습니다.

위협 헌터는 방대한 양의 보안 데이터를 분석하여 도구로는 발견할 수 없었던 의심스러운 행위의 패턴을 찾아 공격의 징후를 탐지합니다. 또한 공격자의 전술과 기법을 파악하여 심층적인 방어 접근 방식을 개발하고, 이를 통해 해당 유형의 사이버 공격을 예방하는 데 도움을 줍니다. 또한 MITRE ATT&CK 또는 킬 체인 등의 일반적인 보안 프레임워크를 사용하여 현지 환경에 쉽게 적응할 수 있도록 도와줍니다.

위협 헌팅 프레임워크는 위협 헌팅을 더욱 안정적이고 효과적이며 효율적으로 할 수 있도록 설계된 반복 가능한 프로세스 체계입니다. 위협 헌팅 프레임워크를 통해 다음을 확인할 수 있습니다.

• 가능한 위협 헌팅의 유형
• 특정 상황에 가장 적합한 위협 헌팅 유형
• 각 위협 헌팅 유형별 수행 방법
• 예상되는 또는 달성되야 하는 결과
• 성공 측정 방법

PEAK 위협 헌팅 프레임워크는 Splunk의 SURGe팀에서 설계한 유연한 프레임워크로 특정 요구 사항에 맞는 세 가지 유형의 헌팅과 가이드라인을 포함하고 있습니다.