보안팀은 클라우드 로그, 엔드포인트 이벤트, SaaS 감사 추적, ID 신호 및 네트워크 데이터를 포함한 엄청난 양의 원격 측정에 파묻혀 있습니다. 하지만 많은 프로그램은 여전히 모든 것을 SIEM에 밀어넣어 나중에 탐지가 문제를 해결해 줄 것이라고 희망합니다.
문제는 ‘SIEM에 더 많은 데이터를 넣는 것’이 반드시 더 나은 탐지로 이어지지 않는다는 것입니다. 이것은 종종 혼란으로 이어집니다. 많은 SOC는 데이터를 수집하면 무엇을 해야 할지도 모른다고 인정합니다. SANS 2025 글로벌 SOC 설문조사 에 따르면 42%의 SOC가 수집된 모든 데이터를 SIEM에 아무런 계획 없이 덤프한다고 보고합니다. 데이터의 품질, 구조 및 라우팅에 대한 상류 제어가 없으면 SIEM은 엉망진창인 결과를 초래하는 엉망인 입력 데이터가 생성되는 형식이 됩니다: 잘못된 양성, 취약한 탐지 및 가장 중요할 때 중요한 문맥의 상실.
이러한 압력은 분석가 경험에 직접적으로 드러납니다. Devo 설문 조사 에 따르면 83%의 사이버 방어자들은 경고량, 잘못된 긍정 결과, 결핍된 문맥에 압도당하고 있으며, 85%는 경고를 실행 가능하게 만들기 위해 증거를 수집하고 연결하는 데 상당한 시간을 소비하고 있다고 합니다. 심지어 SIEM 기반 탐지의 메커니즘도 당신에게 불리할 수 있습니다. 이벤트는 신뢰할 수 있는 검색성과 상관성을 보장하기 전에 수집되고, 구문 분석되고, 인덱싱되고, 저장되어야 합니다.
비용은 같은 이야기의 일부입니다. Forrester 에 따르면 “SIEM 수집 비용을 어떻게 줄일 수 있을까요?” 는 고객들이 자주 문의하는 질문 중 하나입니다. 실질적인 해답은 보안을 위한 데이터 파이프라인 관리입니다: 로그를 SIEM에 도달하기 전에 라우팅하고, 감축하고, 수정하고, 풍부하게 하고, 변형시키는 것입니다. 잘 수행된다면, 이는 비용을 절감하고 일관된 필드, 안정적인 스키마, 건강한 파이프라인을 적용함으로써 원격 측정이 탐지로 전환되도록 합니다.
이 수요는 보안팀이 데이터 세계에서 익숙한 아이디어를 차용하도록 만듭니다. ETL은 추출, 변형, 로드를 의미합니다. 이는 여러 소스로부터 데이터를 가져와 일관된 형식으로 변환하고, 분석 및 보고를 위해 대상 시스템에 로드합니다. IBM 은 설명합니다. ETL이 데이터를 통합하고 준비하는 방법으로서, ETL이 종종 배치 지향적이며 업데이트가 필요할 때 시간이 많이 걸릴 수 있다고 합니다. 보안은 이러한 개념의 실시간 버전을 점점 더 필요로 하고 있어서 보안 신호는 늦게 도착하면 가치가 줄어듭니다.
그것이 이벤트 스트리밍이 매우 관련성이 있는 이유입니다. Apache Kafka 는 보고 있습니다. 이벤트 스트리밍은 실시간으로 이벤트를 캡처하고, 스트림을 내구성 있게 저장하며, 실시간 또는 후에 이를 처리하며, 이를 다른 대상으로 라우팅하는 것입니다. 보안 용어로, 이는 탐지가 의존하기 전에 원격 측정을 표준화하고 강화할 수 있고, SOC가 시야를 잃지 않도록 원격 측정의 건강 상태를 모니터링하며, 알맞은 데이터를 응답, 검색 또는 보존을 위해 알맞은 장소로 라우팅할 수 있음을 의미합니다.
바로 이 시점에서 보안 데이터 파이프라인 플랫폼(SDPP)이 등장합니다. SDPP는 소스와 대상 사이에 위치하여 원격 측정을 관리되고 보안에 준비된 데이터로 바꾸어주는 솔루션입니다. 이는 수집, 표준화, 강화, 라우팅, 계층화 및 데이터 건강을 처리하여 하류 시스템이 깨끗하고 일관된 이벤트에 의존할 수 있도록 하여 깨진 스키마와 문맥의 상실을 보상할 필요 없게 합니다.
보안 데이터 파이프라인 플랫폼(SDPP)이란 무엇인가요?
보안 데이터 파이프라인 플랫폼(SDPP)은 여러 소스로부터 보안 원격 측정을 수집하고 실시간으로 처리하여 하나 이상의 대상(SIEM, XDR, SOAR, 데이터 레이크 포함)에 전달하는 중앙 집중식 시스템입니다. SDPP의 역할은 도착한 원시 보안 데이터를 수집하여 올바르게 형성하고, 이를 탐지 및 대응에 준비된 형태로 하류로 전달하는 것입니다. 이 전환은 미묘하지만 중요합니다. 로그 관리를 ‘수집 및 저장’으로 취급하기보다는 SDPP는 이를 ‘수집, 개선, 배포’로 처리합니다.
실제로, SDPP는 일반적으로 다음을 지원합니다:
- 에이전트, API, syslog, 클라우드 스트림, 메시지 버스로부터 수집 일관된 스키마로 파싱 및 정규화 (예: OCSF 스타일 개념)
- 자산, ID, 취약점 및 위협 인텔 문맥으로 풍부하게 하기 노이즈를 줄이고 비용을 제어하기 위해 필터링 및 샘플링
- 여러 대상으로 라우팅(대상별 다른 형식) 레거시 데이터 파이프라인은 데이터를 주로 A 지점에서 B 지점으로 이동시키지만, SDPP는 지능과 거버넌스를 추가합니다. 이는 보안 데이터를 관리된 능력으로 취급하여 표준화, 관측, 환경 변화에 따라 적응 가능하게 합니다. 팀이 하이브리드 SIEM 및 데이터 레이크 전략을 채택하고 탐지 및 대응을 위한 클라우드 인프라를 확장하며 상관 및 자동화를 위한 원격 측정을 표준화하는 데 중요합니다.
- 데이터 건강 모니터링 파이프라인은 자체 관측성을 필요로 합니다. 데이터 누락, 예기치 않은 스키마 변경, 갑작스러운 피크 및 드롭은 사고 시에만 감지될 수 있는 시각적인 결함을 만들어낼 수 있습니다. 강력한 보안 데이터 파이프라인 플랫폼은 시스템 전반에 걸친 관측성을 제공하여 이러한 문제를 조기에 가시화하고, 대상이 실패할 경우 안전한 재라우팅을 지원합니다.
- AI 지원 팀은 점점 파이프라인에서 반복적인 작업(예: 포맷 변경 시 구문 생성, 드리프트 탐지, 유사한 이벤트 클러스터링 및 품질 보증)에 대한 관련 AI 지원에 편안함을 느끼고 있습니다. 목표는 자율적인 의사 결정을 내리는 것이 아니라, 인간의 통제하에 더 빠르고 일관된 파이프라인 작업을 만드는 것입니다.
스트림에서의 탐지
일부 팀은 데이터를 스트리밍 상태에서 직접 탐지를 실행하여 파이프라인을 능동적인 탐지 계층으로 전환하고 있습니다. 도구처럼
보안 데이터 파이프라인은 보안 스택에 도달하기 전에 원시 원격 측정을 사용 가능하게 만듭니다. 가장 효과적인 파이프라인은 두 가지 작업을 동시에 수행합니다. 데이터 품질을 개선하고, 데이터가 어디로 가는지, 얼마나 오래 머무는지, 그리고 도착할 때 어떻게 보일지를 제어합니다.
대규모 수집
현대의 보안 데이터 파이프라인은 가끔이 아닌 지속적으로 수집해야 합니다. 이는 API, 에이전트 및 스트리밍 전송을 통해 클라우드 로그, SaaS 감사 피드, 엔드포인트 원격 측정, ID 신호 및 네트워크 데이터를 의미합니다.
실시간 전환
실현 전환은 파이프라인이 그 가치를 발휘하는 곳입니다. 데이터가 흐르면서 필드는 구문 분석되고, 주요 속성이 추출되며, 포맷이 안정적인 스키마로 정규화됩니다. 이는 일관성 없는 데이터로 인한 오류를 줄이고, 도구 전반에 상관 논리를 이식 가능하게 유지합니다. 동시에 소음을 걸러내고, 이벤트를 샘플링하며, 프라이버시나 수정 규칙을 통제 가능하고 측정 가능하며 가역적 방식으로 적용할 수 있습니다. 그 결과는 시스템을 통해 이동하면서 탐지 및 조치에 준비된 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터입니다.
컨텍스트로 강화
강화는 데이터를 분석가에게 도달하기 전에 컨텍스트를 제공함으로써 일일 SOC 작업을 혁신합니다. 정보를 수동으로 수집하는 데 시간을 소비하는 대신, 파이프라인은 이벤트가 등급 분류 및 상관 분석에 준비되도록 ID 및 자산 세부 정보, 환경 태그, 취약점 통찰력 및 위협 인텔리전스를 추가합니다.
라우트 및 계층화
라우팅은 원격 측정이 진정으로 관리되는 곳입니다. 모든 데이터를 단일 대상으로 보내는 대신, 파이프라인은 정책을 적용하여 SIEM, XDR, SOAR 및 데이터 레이크에 적절한 이벤트를 제공합니다. 데이터는 가치에 따라 저장되며 명확한 핫, 웜, 콜드 보존 경로를 가지고 있으며, 조사 시 빠르게 접근할 수 있습니다. 각 도구에 대한 다른 형식과 하위 집합을 처리함으로써 라우팅은 파이프라인을 조직적이고 일관되며 전체적으로 관리되게 유지하여 원시 스트림을 신뢰할 수 있고 실행 가능한 원격 측정으로 변환합니다.
보안 데이터 파이프라인의 주요 기능은 무엇입니까?
Pipelines need their own observability. Missing data, unexpected schema changes, or sudden spikes and drops can create blind spots that may only be noticed during an incident. A strong Security Data Pipeline Platform provides observability across the system, making these issues visible early and supporting safe rerouting if a destination fails.
AI Assistance
Teams are increasingly comfortable with relevant AI assistance in pipelines, especially for repetitive tasks like parser generation when formats change, drift detection, clustering similar events, and QA. The goal is not autonomous decision-making. It is a faster, more consistent pipeline operation with human control.
Detect in Stream
Some teams are now running detections directly in the data stream, turning their pipelines into active detection layers. Tools like SOC Prime의 DetectFlow 는 Apache Flink를 사용하여 실시간 카프카 스트림에 수만 개의 Sigma 규칙을 적용하여 시스템(예: SIEM)에 도달하기 전에 이벤트를 실시간으로 태깅하고 강화함으로써 이를 가능하게 합니다. 목표는 중앙 분석을 대체하는 것이 아니라 중요한 이벤트를 더 일찍 우선 순위화하고 라우팅을 개선하며 평균 탐지 시간을 줄이는 것입니다.
SDPP가 해결하는 도전 과제는 무엇인가요?
보안 데이터 파이프라인 플랫폼은 현대의 SOC 고통이 ‘너무 많은 로그’ 때문만이 아니라는 이유로 존재합니다. 데이터 수집과 실제 탐지 결과 사이의 마찰 때문입니다. 원격 측정이 늦고, 비일관적이며, 저장 비용이 비싸고, 규모에 따라 질의하기 어렵다면, SOC는 위협에 집중하기보다 데이터를 우회하기 시작합니다. SDPP의 주요한 도전 과제 해결은 다음과 같습니다:
- 데이터가 유용하지 않을 정도로 늦게 도착합니다. SIEM 기반 탐지는 즉시 이루어지지 않습니다. 이벤트는 신뢰할 수 있는 검색성과 상관성을 보장하기 전에 수집, 구문 분석, 수집, 인덱싱 및 저장되어야 합니다. 실제 환경에서 상관 관계는 수집 및 처리 부하에 따라 15분 이상 걸릴 수 있습니다. SDPP는 원격 측정을 실시간으로 형성하여 하류 시스템이 더 깨끗하고 정규화된 이벤트를 더 빨리 받도록 하며, 필요할 때 더 빠른 경로로 고우선 데이터의 라우팅을 통해 이 격차를 줄입니다.
- “모든 것을 저장”하는 것이 예산을 초과합니다. 이벤트 데이터의 성장이 기본 접근법을 감당할 수 없게 만듭니다. 모든 것을 수집할 수 있다 해도, 탐지 결과를 개선하지 않는 거대한 양을 인덱싱하고 유지하게 됩니다. SDPP는 팀이 높은 가치의 보안 이벤트가 실시간 시스템으로 가고, 대량 또는 장기 보존 로그가 조사 중 예측 가능한 리하이드레이션을 통해 더 저렴한 계층으로 라우팅되도록 명확한 정책 설정을 돕습니다.
- 탐지 논리는 로그 볼륨을 따라잡을 수 없습니다. 평균 SOC는 연간 약 40개의 규칙을 배포하는데, 실용적인 SIEM 규칙 프로그램 및 성능 제한은 종종 수백에서 사용 가능한 범위를 제한합니다. 더 많은 원격 측정이 도착하지만 탐지 콘텐츠는 같은 속도로 확장되지 않습니다. SDPP는 소음을 줄이고, 스키마를 안정화하여 데이터를 준비함으로써 각 규칙이 더 높은 신호 가치를 가지도록 하고, 환경 간에 일관되게 작동하도록 합니다.
- ETL만으로는 충분하지 않습니다. ETL은 데이터를 분석 및 보고를 위해 추출, 변형 및 로드하는 데 훌륭하며, 종종 일괄 처리로 이루어집니다. 보안은 그 아이디어의 지속적인 버전을 필요로 합니다. 원격 측정은 스트림으로 도착하고, 포맷은 자주 변경되며, 탐지는 일관된 스키마와 건강 모니터링이 필요하여 신뢰성을 유지해야 합니다. SDPP는 스트리밍 로그, 스키마 드리프트 처리 및 운영 관측성 제공을 통해 ETL 스타일의 워크플로를 보완합니다.
- 위협은 질의 예산보다 더 빠르게 반복됩니다. AI 주도의 캠페인은 악성 코드로 몇 분 만에 진화할 수 있어 느린 질의 주기와 수작업 증거 스티칭에 의존하는 워크플로를 처리합니다. SIEM도 플랫폼 및 라이센스에 따라 시간당 1,000개 미만의 질의와 같은 실용적인 상한선을 부과합니다. SDPP는 정규화 및 강화와 각 질의를 더 효과적으로 만드는 스마트 라우팅, 필터링, 상류 태깅을 통해 무차별적 질의에 대한 필요성을 줄입니다.
보안 데이터 파이프라인 플랫폼의 이점은 무엇인가요?
보안 팀이 ‘너무 많은 데이터’에 대해 이야기할 때, 그들은 대개 가시성을 줄어들게 하고자 하는 것이 아닙니다. 작업이 비효율적이 되었음을 의미합니다. 분석가는 문맥을 스티칭하는 데 시간을 낭비하고, 탐지가 스키마 드리프트 시기에 실패하며, 리더는 위험을 낮추지 않는 수집 비용을 지불하게 됩니다.
보안 데이터 파이프라인 플랫폼은 원격 측정이 준비되고 어디로 가는지를 통제하는 하나의 계층을 통해 일상적인 현실을 변경합니다. SOC 팀에게는 이벤트가 더 깨끗하고, 더 일관되며, 조사하기 더 쉽다는 의미입니다. 비즈니스에게는 SIEM 비용과 운영 소음을 영구적 지출로 전환하지 않고 탐지 및 보존을 확장할 수 있다는 의미입니다.
따라서 보안 데이터 파이프라인 플랫폼을 사용하는 주요 이점은 다음과 같습니다:
- 적은 소음, 더 많은 신호. 낮은 가치의 이벤트를 필터링하고, 반복을 제거하며, 이벤트가 경고 시스템에 도달하기 전에 컨텍스트를 추가하여 SDPP는 분석가가 실제로 중요한 것에 초점을 맞추도록 돕습니다.
- 낮은 SIEM 및 저장 비용. 파이프라인은 비싼 목적지로 보내지는 것을 제어하여 높은 가치의 이벤트를 실시간 시스템으로 라우팅하며 대량 원격 측정을 더 저렴한 계층으로 밀어 넣습니다.
- 수작업 부담 및 재작업이 적습니다. 전환 및 라우팅 규칙은 도구 및 환경 전반에서 다시 구축하는 대신 파이프라인에 한 번 존재합니다.
- 더 강력한 거버넌스 및 준수. 중앙 집중화된 정책은 프라이버시 제어, 데이터 거주 제한, 보존 규칙을 단순화합니다.
- 호루라기와 놀라움이 적습니다. 무음 탐지 및 원격 측정 건강 모니터링은 사고 이전에 누락된 로그, 드리프트 및 전달 실패를 표면화합니다.
보안 데이터 파이프라인 플랫폼이 귀사의 비즈니스에 어떻게 도움이 될 수 있나요?
비즈니스 수준에서, 보안 데이터 파이프라인 플랫폼은 보안 운영을 예측 가능하도록 만드는 것입니다. 원격 측정이 상류에서 관리되면, 리더십은 성숙한 환경에서 일반적으로 혼란스럽게 남아 있는 세 가지 질문에 대해 더 명확한 답을 얻습니다: 어떤 데이터가 중요한지, 어디에 있어야 하는지, 확장 운영하는 데 비용이 얼마인지.
실질적인 영향 중 하나는 데이터 부족에 버텨내는 예산 계획입니다. 수집을 통제 불가능한 변수로 처리하는 대신, 파이프라인은 볼륨을 관리된 정책으로 만듭니다. 목표를 설정하고, 줄인 것을 증명하며, 탐지 및 준수를 지원하는 문맥을 보존할 수 있습니다. 그 예측 가능성은 비용 감소를 위험한 절감이 아니라 운영의 자유로 전환합니다.
또 다른 영향은 재사용을 가능하게 하는 표준화입니다. 정상화가 한 번 수행되어 어디에나 적용되면, 탐지 콘텐츠와 상관 논리를 환경 간에 재사용할 수 있으며, 소스나 대상에 따라 다시 작성할 필요가 없습니다. 이는 배포 속도를 늦추고 엔지니어링 시간을 소모하는 숨겨진 유지보수 비용을 줄입니다.
세 번째 영향은 락인이 없는 유연성입니다. 지능형 라우팅 및 계층화는 공급자의 제한이 아닌 목적에 따라 데이터를 조정할 수 있게 해줍니다. 높은 우선 순위의 원격 측정은 대응을 위해 뜨거운 상태로 유지되고, 사냥을 지원하기 위해 더 저렴한 저장소에 더 넓은 데이터 세트를 지원하며, 장기 보존 로그는 조사 시 명확한 리하이드레이션 경로로 보관할 수 있습니다. 파이프라인은 대상이 진화하는 동안 데이터 레이어를 안정적으로 유지합니다.
마지막으로, 파이프라인은 작동 보증을 지원합니다. 많은 조직은 시끄러운 원격 측정보다 누락된 원격 측정에 대해 더 걱정합니다. 왜냐하면 조용한 실패가 관리 사고 및 감사 중에 드러나는 맹점을 만들기 때문입니다. 소스 건강과 드리프트를 모니터링하는 파이프라인은 간격을 조기에 귀하게 만들어 보안 보고에 대한 신뢰를 개선합니다.
SOC Prime DetectFlow와 함께 더 많은 SDPP 가치를 잠금 해제하기
보안 데이터 파이프라인은 원격 측정을 의도적으로 수집, 형성 및 라우팅하는 데 이미 도움을 줍니다. SOC Prime의 DetectFlow 를 추가하여 데이터 파이프라인을 탐지 파이프라인으로 전환하는 스트림 내 탐지 레이어가 추가되었습니다. 이는 Apache Flink를 사용해 실시간 카프카 스트림에 Sigma 규칙을 실행하여 일치하는 이벤트를 실시간으로 태그 및 강화하며, SIEM 수집 아키텍처를 변경하지 않고 하류로 고우선 일치를 라우팅합니다.
이는 직접적으로 탐지 범위 격차를 목표로 합니다. MITRE ATT&CK 기술이 216개, 하위 기술이 475개가 있지만 평균 SOC는 연간 약 40개의 규칙을 발송하며, 많은 SIEM은 500개 정도의 사용자 지정 규칙을 넘어선 경우 어려움을 겪기 시작합니다. DetectFlow는 SOC의 인프라에 맞춰 확장해 최대 수만 개의 Sigma 규칙을 스트림 속도로 실행하며, 거의 실시간 MTTD를 SIEM 메인 파이프라인의 일반적인 15분 이상의 기다림 대체합니다. 공급업체 제한을 피하고 데이터를 환경 내에 유지하며 차단된 또는 클라우드 연결된 배포를 지원하고, 기존 인프라에서 최대 10배의 규칙 용량을 잠금 해제합니다.
자세한 내용은 다음으로 문의하십시오: sales@socprime.com 또는 여행을 시작하십시오. socprime.com/detectflow.
