MSSP 및 MDR이 Uncoder AI로 위협 감지 효율성을 극대화하는 방법

점점 더 정교해지는 사이버 위협에 직면하여, 보안 서비스 제공업체 MSSP 및 MDR과 같은 회사들은 비즈니스를 확장하면서도 위협 탐지 역량을 강화하기 위해 노력합니다. 현재 및 잠재 고객의 환경에서 여러 보안 솔루션을 관리하는 것은 서비스 제공업체에게 중요한 도전 과제를 제시하며, 이는 시장 수요에 따라 서비스 역량을 조정하고 어떤 기술도 지원할 준비가 되어 있어야 함을 의미합니다. 

이러한 복잡성은 다수의 SIEM 솔루션에 능숙한 전문가를 필요로 하여 인력 확보를 어렵게 만들뿐만 아니라 서비스의 확장성과 시장 확장을 복잡하게 만듭니다. 유연하고 효율적인 위협 탐지를 유지하는 것이 고객의 기대를 충족시키고 경쟁력을 유지하는데 중요합니다. 

MDR/MSSP로서 탐지 작업을 수행하는 데는 어떤 특별한 점이 있을까요? 

탐지 엔지니어, SOC 분석가 및 SIEM 관리자들은 MDR/MSSP 로서 다양한 클라이언트 인프라에서 탐지를 관리하는 것에 대한 일상적인 도전에 직면합니다. 다양한 SIEM 기술과 환경 내에서, 엔지니어들은 탐지 규칙을 각 고객의 요구에 맞추어 효과적이고 정확하게 조정해야 합니다. 

여러 SIEM에 대한 전문성. 매일 엔지니어들은 다양한 보안 솔루션을 작업하고 각 보안 플랫폼에 대한 쿼리 언어, 아키텍처 및 탐지 논리의 특성에 대한 폭넓은 지식을 개발해야 합니다. 벤더 중립적 접근 방식 으로 탐지 엔지니어링 과정이 크게 단순화될 수 있습니다. 추가로, Uncoder AI와 같은 도구들은 엔지니어들이 다양한 SIEM 포맷 간에 탐지 논리를 신속하게 변환할 수 있게 하여 수작업을 상당히 줄일 수 있습니다. 

규칙의 지속적인 튜닝. 엔지니어들은 새로운 공격을 탐지할 수 있어야 하므로 탐지 규칙을 계속하여 개선, 업데이트, 향상해야 할 책임이 있습니다. 

확장성 및 자동화. 확장성에 맞게 탐지 규칙을 유지하고 관리하는 팀의 능력이 여러 클라이언트에 최적화된 탐지 기능을 제공하기 위해 중요합니다. 여러 프로세스에서 수작업에 크게 의존하면 오류, 탐지 효율의 저하 등의 다른 탐지 파이프라인 내 병목현상을 초래할 수 있습니다. Uncoder AI를 갖춘 팀은 자동화 기능을 활용하여 다양한 SIEM 플랫폼 간에 탐지 규칙을 신속하고 매끄럽게 번역할 수 있어 보다 가치 있는 활동, 예를 들어 위협 연구 및 대응 최적화에 집중할 수 있습니다. 

높은 운영 효율성. 고객과의 서비스 수준 계약(SLA)을 충족하고 잠재적인 고객 이탈 위험을 줄이기 위해, MDR 및 MSSP는 잠재적인 보안 사고를 신속하고 정확하게 탐지할 수 있어야 합니다. 평균 탐지 시간(MTTD) 및 평균 대응 시간(MTTR) 메트릭을 최소화하는 것은 서비스의 효과를 입증하는 데 중요합니다. 이는 기존 탐지 규칙을 최적화하고, 거짓 양성을 줄이기 위해 지속적으로 미세 조정하고, 경고의 추가적인 맥락화 등을 통해 대응 속도를 향상시키는 포괄적인 접근 방식을 요구합니다. Uncoder AI 는 팀이 고객의 기대를 충족하고 높은 운영 효율성을 유지하기 위한 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.

Uncoder AI로 MDR 및 MSSP의 작업에 어떤 지원을 제공할 수 있나요?

IOC를 SIEM 전용 쿼리로 변환

탐지 엔지니어들은 사이버 보안 블로그, 산업 보고서, 위협 인텔리전스 피드 등 다양한 출처에서 위협 인텔리전스를 종종 수집하며, 여기서 침해 지표(IOCs)는 잠재적인 보안 사고를 식별하는 핵심 자료로 활용됩니다. 그리고 IOC를 여러 고객을 위한 SIEM 전용 쿼리로 변환하는 것 은 종종 수동으로 시간이 많이 걸리는 과정입니다. 

Uncoder AI를 사용하면 탐지 엔지니어들이 원시 IOC에서 신속하게 SIEM 전용 쿼리를 생성하고, 선택에 따라 사용자 정의 데이터 스키마를 적용하여 자동 배포하여 과정을 단순화할 수 있습니다. 이 워크플로우를 간소화하여 엔지니어들은 새로 발견된 위협 인텔리전스를 기반으로 탐지를 즉시 고객 인프라에 적용할 수 있으며, 이는 새로운 위협에 대한 대응 시간을 크게 개선하고 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다. 

Sigma 및 Roota 규칙을 SIEM 포맷으로 변환

기업들은 종종 Sigma and Roota 규칙과 같은 벤더 중립적 탐지를 아웃소싱합니다. 일반적인 탐지는 쉽고 유연한 형식을 제공하지만, MDR/MSSP의 팀은 이러한 규칙을 SIEM 전용 포맷으로 변환하고 특정 고객 환경에서의 원활한 기능을 보장하기 위해 추가로 조정해야 합니다.

Uncoder AI를 사용하여팀은 일반적인 탐지 규칙을 44개의 SIEM, EDR, XDR 및 Dala Lake 기술로 번역하고 맞춤화하는 루틴 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 고객의 요구에 따라 비기본 필드 이름, 추가 조건 및 필터를 탐지 코드에 적용하는 등 추가로 자동화된 탐지를 통해 다양한 고객 환경에서 탐지 규칙의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

한 SIEM에서 다른 SIEM으로의 규칙 변환

MDR 및 MSSP는 종종 다수의 SIEM 솔루션 을 고객을 위해 처리해야 하며, 이로 인해 탐지 규칙을 한 SIEM 형식에서 다른 형식으로 번역해야 합니다. 이 작업은 가장 노동 집약적인 작업 중 하나이며, 각 플랫폼은 고유의 쿼리 언어와 형식을 가지고 있기 때문에 각 SIEM에 대한 높은 숙련도가 요구됩니다. 엔지니어들은 각 보안 솔루션의 구문과 탐지 논리에 맞게 쿼리를 재작성해야 합니다.

Uncoder AI는 자동화된 크로스 플랫폼 번역을 통해 한 SIEM 형식에서 다른 형식으로 탐지 논리를 적응시키는 과정을 크게 단순화합니다. 특정 데이터 세트와 플랫폼 쌍에 대해 높은 정확성과 세부적인 통찰력을 제공합니다. Uncoder AI를 사용한 크로스 플랫폼 번역의 간소화는 SIEM 전용 전문 지식을 반복적으로 수작업할 필요를 제거하여 팀이 연구 및 기존 규칙의 탐지 논리를 개선하는 등 더 중요한 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

Uncoder AI를 사용하여 크로스 플랫폼 번역을 간소화함으로써 MDR 및 MSSP는 탐지 결과 전달 시간을 크게 개선할 수 있습니다. 또한, 이는 서비스 제공업체가 보다 유연한 서비스를 제공하고 고객 만족도를 높일 수 있게 합니다.

Uncoder AI를 구현함으로써 얻을 수 있는 주요 장점은 무엇인가요? 

MDR 및 MSSP의 관리자가 Uncoder AI를 포함한 SOC Prime 제품군을 구현하면 중요한 전략적 이점을 제공하고 운영 규모를 확장하고 이윤을 증가시키는 새로운 기회를 열어 탐지 정확성을 향상시키고 기존 엔지니어링 팀으로 서비스 제공을 강화할 수 있습니다.

크로스 플랫폼 규칙 번역과 같은 복잡하고 리소스를 소모하는 작업, 일반 탐지 형식 및 IOC를 SIEM 전용 쿼리로 변환하는 것, 탐지의 추가적인 맥락화 및 자동 배포를 자동화함으로써 회사는 워크플로를 최적화하고 운영 지표를 개선할 수 있습니다. 이 효율성은 SIEM 관리자, 탐지 엔지니어 및 SOC 분석가의 성능을 높이고 서비스의 품질, 회사의 명성 및 고객 만족도를 더 시기적절하고 효율적으로 정교한 위협 탐지 및 대응을 통해 증가시킵니다.