보안 운영을 위한 참조 아키텍처

핵심 보안 운영 강화

이 참조 아키텍처는 보안 운영 팀이 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼에서 핵심 보안 운영 기능을 구축하고 확장하는 방법을 개요화합니다. 이는 텔레메트리를 중앙화하고, 구조화된 풍부함과 변환을 가능하게 하며, 탐지 엔지니어링, 위협 응답, 컴플라이언스 및 보고를 포함한 고급 워크플로우를 지원합니다.

아키텍처 개요

보안 운영 팀은 유연하고 데이터 기반 워크플로우에 의존하여 위협 탐지, 응답 및 컴플라이언스를 대규모로 관리합니다. 레거시 아키텍처는 종종 탐지, 조사 및 보고를 분리된 시스템에서 수행합니다. 보안 운영을 위한 보안 레이크하우스는 통제된 저장소, 오픈 분석, 그리고 확장 가능한 자동화를 하나의 플랫폼에서 결합함으로써 이러한 기능들을 통합합니다.

이 아키텍처는 엔드포인트, 신원, 네트워크 및 클라우드 소스에서의 텔레메트리가 배치 및 스트리밍 파이프라인을 사용하여 레이크하우스로 흐르는 방법을 보여줍니다. 보안 팀은 OCSF, ECS 또는 CIM과 같은 오픈 스키마 모델을 사용하여 이 데이터를 검증하고 정규화할 수 있습니다. 이벤트는 사용자, 자산 및 위협 컨텍스트로 풍부하게 만들어져 탐지 품질과 조사 결과를 향상시킵니다.

처리된 후, 이 데이터는 경보, 위협 사냥, 탐지 엔지니어링, 메트릭 보고 및 이상 탐지를 포함한 다양한 보안 운영 사용 사례를 지원합니다. 정제된 출력은 SIEMs, SOARs, 사례 관리 시스템 및 보고 도구와 통합되어 사건 워크플로우 및 팀 간 협업을 지원합니다.

1. 수집 및 라우팅

   텔레메트리와 위협 정보는 에이전트, 브로커, 집계자, 그리고 API를 사용하여 수집됩니다. 이 단계는 구조화된 및 비구조화된 형식을 지원하며 실시간 및 배치 수집을 가능하게 합니다. 데이터 소스에는 엔드포인트 로그, 신원 이벤트, 클라우드 텔레메트리, 취약성 데이터 및 상업적 위협 피드가 포함됩니다.

2. 변환 및 풍부함

   원시 데이터는 품질 및 스키마 정렬을 위해 검증되고, 운영 사용을 위해 정규화 및 풍부하게 만들어집니다. 풍부함은 사용자, 장치, 애플리케이션, 위협 인텔 및 자산 컨텍스트를 포함할 수 있습니다. OCSF 및 ECS와 같은 스키마 모델은 분석 및 자동화를 위한 필드를 표준화하는 데 도움이 됩니다.

3. 보고 및 관찰 가능성

   보안 분석가와 이해관계자는 구조화된 데이터를 사용하여 대시보드를 구축하고, 추세를 시각화하고, 핵심 지표를 추적합니다. 이러한 출력은 팀이 커버리지를 모니터링하고, 간극을 식별하고, 컴플라이언스 및 감사 요구사항을 충족하는 데 도움이 됩니다.

4. 탐지 및 응답

   탐지 엔지니어는 위협 및 의심스러운 행동을 식별하기 위한 규칙을 생성하고 관리합니다. 경보는 사건 응답 워크플로우, DFIR 런북 및 위협 사냥 조사에 피드됩니다. 팀은 플레이북을 조정하거나 경보를 사례 관리 시스템에 푸시할 수 있습니다.

5. 데이터 사이언스 및 ML

   보안 팀은 고급 분석 및 탐지를 위해 머신러닝 모델을 적용할 수 있습니다. 사용 사례에는 위협 모델링, 행동 기준선 설정, 이상 탐지 및 사용자 엔티티 행동 분석이 포함됩니다. 이러한 모델은 우선 순위를 향상시키고 거짓 긍정을 줄입니다.

6. 외부 시스템과 통합

   정제된 경보, 대시보드 및 컨텍스트는 SIEM, SOAR, 보고 및 티켓 시스템과 같은 하위 플랫폼으로 전달됩니다. 이를 통해 Databricks는 분석적인 기반이 될 수 있으며, Splunk, Sentinel, Jira 및 ServiceNow와 같은 도구에서 익숙한 분석가 워크플로우를 유지합니다.