보안 자동화: IT 생산성과 네트워크 탄력성의 게임 체인저

자동화된 네트워크 모델링과 위험 점수화를 통해 방어 격차를 식별하고 접근 제어를 강화함으로써 조직의 보안 태세를 개선할 수 있습니다. 적절한 종류의 자동 생성된 문맥 정보와 인텔리전스로 인시던트 대응을 가속화할 수 있습니다.

2017년 아무 날이나 신문을 집어 들면, 오래된 이야기의 최신 장을 읽을 가능성이 높습니다: 보안 전문가 대 해커. 2013년 야후 해킹에 대한 러시아 국가 후원 개입에 대한 최근 폭로, 위키리크스(WikiLeaks)가 관리한 CIA 개발 익스플로잇 보물 창고 노출은 그 해커들이 정부 직원일 수도 있음을 의미합니다.

이것은 끝이 없는 이야기입니다. 이제 막 시작된 전투입니다. 그건 이미 인력 부족으로 한계에 다다른 IT 리더들에게 나쁜 소식입니다.

네트워크를 탄력적으로 유지해야 하는 증가하는 압력에 대한 쉬운 답은 없습니다. 은탄환도 없습니다. 하지만 고급 자동화 보안 도구는 그 인적 자원을 극대화하고 위협을 막는 훌륭한 기회를 제공합니다.

음의 실업률

정보 보안 산업은 오늘날 위험한 음의 실업률 상태에 도달했습니다. 올해 초 발표된 권위 있는 글로벌 정보 보안 인력 연구(GISWS)에 따르면, 전 세계 미충원 직위가 2022년까지 180만 개에 달할 것이며, 2015년 마지막 연구 이후 20% 증가했습니다.

이 연구는 만성적 부족이 고령 전문가 은퇴와 젊은 밀레니얼 세대의 업계 진입 실패로 전면적 위기로 변할 수 있다고 주장합니다.

영국은 '절벽 끝'으로 향하고 있습니다. 응답자의 3분의 2가 이미 사이버 보안 인력이 너무 적다고 주장하고, 거의 절반(47%)이 그 이유가 자격 있는 지원자 부족이라고 말합니다.

별도 보고서에 따르면, 2016년 3분기 보안 관련 역할 공고 수 대비 검색 수 측면에서 영국은 전 세계적으로 이스라엘에 이어 두 번째로 큰 기술 격차를 가지고 있습니다.

이 모든 것은 이미 업계에 있는 정보 보안 실무자들에게는 직업 안정을 의미합니다. 이 사람들에게는 좋은 일입니다. 하지만 미래는 어떨까요? 사이버 위험은 사라지지 않을 것입니다. 사실 최근 사건들은 악당들이 그 어느 때만큼 결단력 있고 정교하며 민첩하다는 것을 보여주었습니다.

따라서 인력 문제는 분명히 앞으로 심각한 과제입니다. 보안 관리자는 적절한 경험을 가진 후보자를 찾기 위해 몇 달 동안 헛되이 검색하고, 그저 그런 실무자들에 안주할 수 있습니다. 의자를 비워두나, 열등한 후보자를 뽑나? 어려운 결정입니다.

보안 관리자의 일은 오늘날 IT 환경의 본질로 인해 훨씬 더 어려워집니다. 이들은 보통 수년간 유기적으로 성장해왔으며, 중간 규모 조직에서도 여러 경쟁 보안 제품으로 채워져 있을 수 있습니다.

각각은 당시 한 이슈나 다른 이슈를 다루기 위해 필수적이라고 판단되었을 수 있습니다. 하지만 결합하면, 인력이 부족한 팀이 제공할 수 있는 것보다 더 많은 전문성과 관심을 요구하는 관리 불가능한 난장판을 나타냅니다. 거기서 자동화가 나옵니다.

인간 대 기계

사이버 방어에 너무 많은 자동화를 구축하는 생각에서 주저하는 사람들을 위해 이것을 기억하세요: 우리는 여기서 스카이넷(Skynet)을 만들려는 게 아닙니다. 최종적이고 가장 중요한 결정은 항상 인간이 내린다는 암묵적 이해가 항상 있습니다.

조직은 단순히 기술 스택의 한 부분에서 다른 부분으로 이벤트, 발견, 보안 분석을 이동하는 작업의 99%를 자동화해야 합니다. 관련된 데이터의 엄청난 양이 이를 요구합니다. 하지만 항상 팀의 일원이 취할 조치에 대한 최종 결정을 내립니다.

왜 이게 중요할까요? 기계가 규칙을 완벽하게 따르는 데 능숙한 반면, 그들이 맞서는 블랙 햇(black hats)은 악명 높은 규칙 파괴자들이기 때문입니다. 컴퓨터는 교활하고 창의적인 공격자를 차단하는 재치가 단순히 없습니다. 하지만 "내게 20TB 센서 데이터가 있는데: 패턴 X 같은 게 있나?"라는 질문에서는 인간보다 여전히 훨씬 낫습니다.

그러니 컴퓨터가 잘하는 일(복잡한 데이터 호수를 지칠 줄 모르고 체로 거르기)을 하게 하고, 가장 소중한 자원(직원)을 의사결정자와 전략가 역할로 격상시키세요.

넘어서기

기업이 자동화의 ROI를 측정하도록 돕으려 하면서 한 가지가 매우 명확해졌습니다. 보안 전문가는 조직의 방어 태세 평가가 네트워크를 탄력적으로 유지하고 데이터와 시스템을 안전하게 지키는 데 필수적임을 압니다.

하지만 올바른 도구가 없으면 이 중요한 단계를 달성할 희망이 없습니다. 최근 내가 이야기한 꽤 큰 기업 하나는 자동화가 이 작업에서 4인년(person-years) 상당을 절약할 수 있다고 계산했습니다.

그것도 초고속 비율에서, 한 사람이 24x7x365로 일한다고 계산했을 때: 조직 내 각 보안 장치 검토에 1시간, 보호 자산에 접근을 허용하는 각 규칙 검토에 1분, 네트워크 내 각 알려진 취약점 검토에 2분.

어떤 인간 분석가도 이 속도로, 이 오랫동안 운영할 수 없습니다. 하지만 이런 보수적 추정치로도, 하려는 작업의 산은 그것을 하려는 팀의 능력을 훨씬 초과합니다.

한 발 물러서서 조직의 보안 태세를 이해하는 데 인간이 얼마나 오래 걸릴지에 대한 그 눈 튀어나올 숫자들을 생각해보면, 자동화가 멘ial 노동을 수행하는 것을 넘어설 수 있음이 명확해집니다. 조직의 현재 태세 이해라는 근본적으로 중요한 프로세스를 불가능에서 자동으로 바꿀 수 있습니다.

자동화된 네트워크 모델링과 위험 점수화로 방어 격차를 식별하고 접근 제어를 강화함으로써 조직의 보안 태세를 개선할 수 있습니다. 적절한 종류의 자동 생성된 문맥 정보와 인텔리전스로 인시던트 대응을 가속화할 수 있습니다.

그리고 IT 팀이 압박 속에서 의사결정을 며칠이나 주일이 아닌 분과 시간 내에 내릴 수 있게 도울 수 있습니다. 그건 단순한 ROI가 아닙니다. 그건 게임 체인저입니다.

출처: 레드실(RedSeal) CTO 마이크 로이드 박사(Dr Mike Lloyd)