조직 내부에 TI(Threat Intelligence) 환경 구축 및 운영으로 보안수준 향상

ETIP: An Enriched Threat Intelligence Platform for improving OSINT correlation, analysis, visualization and sharing capabilities - ScienceDirect

TI (Threat Intelligence) 환경을 내부에서 구축하고 운영하는 것은 조직의 보안 수준을 향상시키는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 몇 가지 일반적이고 표준적인 방법들이 있습니다.

1. TI 플랫폼 선정: 먼저, 조직에 맞는 TI 플랫폼을 선정해야 합니다. 시중에는 MISP (Malware Information Sharing Platform), ThreatConnect, Anomali ThreatStream 등 다양한 TI 플랫폼이 있습니다. 각 플랫폼의 기능, 비용, 호환성 등을 고려하여 선택하세요.
2. 데이터 수집: TI 환경의 핵심은 다양한 출처에서 정보를 수집하는 것입니다. 이는 공개 소스(OSINT), 사이버 범죄 포럼, 다크웹, 정부 보고서, 상업적 피드 등을 포함할 수 있습니다. 이 데이터는 자동화 도구를 사용하여 수집되며, 수집된 정보는 보안 사고 대응 및 예방에 사용됩니다.
3. 데이터 처리 및 통합: 수집된 데이터는 가공하여 유용한 정보로 변환해야 합니다. 이 과정에서 데이터 정제, 분류, 관련성 평가가 이루어집니다. 또한, 조직의 기존 보안 시스템(SIEM, SOAR 등)과 통합하여 실시간으로 위협을 감지하고 대응할 수 있도록 설정합니다.
4. 분석 및 인텔리전스 생성: 분석가들은 수집된 데이터를 바탕으로 현재 및 미래의 위협을 분석합니다. 이 과정에서 탐지된 악성 행위나 취약점은 보고서로 작성되어 조직 내 다른 팀과 공유됩니다.
5. 피드백 및 지속적인 개선: TI 환경은 지속적인 모니터링과 피드백을 통해 개선됩니다. 실제 사고 대응에서 얻은 경험을 바탕으로 시스템을 업데이트하고, 새로운 정보 소스를 통합하여 보다 효과적으로 위협에 대응할 수 있도록 합니다.
6. 교육 및 훈련: 조직 내부의 보안 인식을 높이기 위해 정기적인 교육 및 훈련을 실시하는 것이 중요합니다. 이는 보안 팀 뿐만 아니라 일반 직원들에게도 필요하며, 최신 사이버 위협에 대한 인식과 대응 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

이러한 과정을 통해 내부 TI 환경을 구축하고 운영하는 것은 복잡하고 지속적인 노력이 필요하지만, 조직의 보안을 강화하고 사이버 위협으로부터 보호하는 데 크게 기여할 수 있습니다.

 

보안 솔루션에서 발생하는 알림(얼럿)의 수가 많고, 그 중에는 오진(False Positives)이나 과잉 탐지(False Negatives)도 포함되어 있는 경우가 많습니다. 이를 효과적으로 관리하기 위해 위협 인텔리전스(Threat Intelligence, TI)를 활용하여 알림을 필터링하고 우선 순위를 정하는 접근 방식을 고려할 수 있습니다. 다음은 이를 위한 몇 가지 접근 방법입니다.

1. 통합적 데이터 분석: TI 플랫폼은 다양한 소스에서 수집된 데이터를 통합하여 분석합니다. 이 데이터를 보안 솔루션에서 발생하는 알림 데이터와 비교·분석하여, 실제 위협과 관련 없는 알림을 걸러내는 데 사용할 수 있습니다.
2. 컨텍스트 기반 필터링: 알림의 컨텍스트를 평가하여 진위를 판단합니다. 예를 들어, 네트워크 트래픽 패턴, 사용자 행동, 최근 보안 사고 등의 정보를 종합적으로 고려하여 알림의 신뢰도를 평가할 수 있습니다.
3. 위협 피드 및 시그니처 업데이트: 신뢰할 수 있는 위협 피드와 업데이트된 시그니처를 통해 보안 솔루션의 탐지 능력을 향상시키고, 오진을 최소화할 수 있습니다. 이러한 정보는 보안 솔루션에 지속적으로 통합되어야 합니다.
4. 위협 우선 순위 지정: 모든 알림이 동일한 수준의 위협을 가지고 있는 것은 아닙니다. TI를 통해 수집된 정보를 바탕으로 알림에 대한 위협 우선 순위를 정하여 중요도가 낮은 알림은 자동으로 걸러내고, 실제 위협 가능성이 높은 알림에 집중할 수 있습니다.
5. 자동화된 대응: TI 플랫폼과 연동하여 자동화된 대응 메커니즘을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 조건을 충족하는 알림이 발생할 때 자동으로 해당 트래픽을 차단하거나, 관련 사용자 계정을 임시로 비활성화하는 등의 조치를 취할 수 있습니다.
6. 지속적인 평가 및 개선: 위협 환경은 계속 변하므로, TI 시스템과 보안 솔루션 모두 정기적인 검토와 업데이트가 필요합니다. 효과적인 알림 필터링을 위해 어떤 점이 잘 작동하는지, 어떤 부분이 개선이 필요한지를 지속적으로 평가하고 개선해야 합니다.

이러한 방법들을 통해 조직의 보안 시스템에서 발생하는 얼럿을 효과적으로 관리하고, 실제 위협에 더 집중할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다.

Electronics - Free Full-Text - A Shared Cyber Threat Intelligence Solution for SMEs

MISP (Malware Information Sharing Platform)를 사용하여 이벤트 알람에서 기본적인 필터링을 하는 환경을 구성하고 운영하는 과정은 여러 단계로 나뉩니다. MISP는 위협 인텔리전스 공유 및 관리를 위한 오픈 소스 플랫폼으로, 여러 출처에서 수집된 데이터를 분석하고 효과적으로 필터링할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 다음은 MISP 환경을 설정하고 운영하는 데 필요한 주요 단계입니다.

1. MISP 설치 및 초기 설정

• 설치: MISP는 Linux 서버에 주로 설치되며, 공식 문서에 따라 의존성을 설치하고 구성합니다.
• 사용자 및 조직 관리: 초기 설정에서 관리자 계정을 생성하고, 조직 및 사용자를 추가합니다.
• 서버 설정: 시스템 설정 메뉴에서 서버의 보안 설정, 로그 설정, 싱크 설정 등을 조정합니다.

2. 데이터 피드 및 통합

• 피드 구독: MISP는 다양한 외부 피드와의 통합을 지원합니다. 알려진 위협 인텔리전스 피드를 구독하고 자동으로 업데이트하도록 설정합니다.
• 사내 데이터 연동: 기존 보안 시스템(예: IDS, IPS, SIEM)과 MISP를 연동하여 이벤트 데이터를 수집하고, MISP 내의 인텔리전스와 대조합니다.

3. 이벤트 및 속성 관리

• 이벤트 생성: 실시간으로 수집된 데이터나 인시던트를 기반으로 이벤트를 생성하고, 관련 정보(해시 값, IP 주소, 도메인 등)를 속성으로 추가합니다.
• 태그 및 분류: 이벤트나 속성에 태그를 할당하여 필터링과 검색을 용이하게 합니다. 예를 들어, '고위험', '중요도 높음'과 같은 태그를 사용할 수 있습니다.

4. 필터링 및 자동화

• 규칙 기반 필터링: MISP에서는 사용자가 정의한 규칙에 따라 자동으로 이벤트를 필터링하고 알람을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 IP 범위나 해시 값에 대한 알람을 설정할 수 있습니다.
• API를 이용한 자동화: MISP API를 활용하여 외부 시스템과의 데이터 교환을 자동화합니다. 이를 통해 신속한 대응과 통합된 보안 운영이 가능합니다.

5. 보고 및 대응

• 보고서 작성: 이벤트 및 탐지된 위협에 대한 상세 보고서를 작성합니다. 이 보고서는 조직 내 다른 팀과 공유되어 위협 인식을 높이고 대응 전략을 수립하는 데 사용됩니다.
• 사고 대응: 필터링된 알람을 바탕으로 구체적인 사고 대응 조치를 시작합니다. 예를 들어, 특정 IP 주소로부터의 트래픽을 차단하거나, 악성 도메인에 대한 접근을 제한할 수 있습니다.

6. 유지보수 및 업데이트

• 정기적인 검토 및 업데이트: MISP 시스템과 통합된 피드 및 규칙을 정기적으로 검토하고 업데이트하여 최신 위협에 효과적으로 대응합니다.

 

MISP를 활용한 이벤트 알람 필터링은 조직의 보안 팀이 보다 효과적으로 위협을 관리하고, 중요한 알람에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 보안 운영의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

How 5G can leverage Cyber Threat Intelligence : CONCORDIA

MISP (Malware Information Sharing Platform)와 내부 보안 시스템(예: SIEM, IDS, IPS 등)을 연동하여 보안 이벤트를 처리하고 위협 인텔리전스를 활용하는 방법을 구체적으로 설명하겠습니다. 여기서는 MISP와 SIEM 시스템의 연동을 예로 들고, 실제 구현에 사용되는 명령어와 설정 등을 포함합니다.

MISP와 SIEM 연동 기본 개념

1. 목표: SIEM 시스템에서 발생하는 이벤트를 MISP로 전송하고, MISP에서 관리하는 위협 인텔리전스를 SIEM에 통합하여 보안 알림의 정확성을 향상시킵니다.
2. 도구: 대부분의 SIEM 시스템은 REST API를 지원하며, MISP 역시 API를 통해 외부 시스템과 데이터를 교환할 수 있습니다.

MISP 설정

1. API 키 생성
   • MISP 웹 인터페이스에서 '사용자 관리'로 이동하십시오.
   • API 키를 생성하려는 사용자의 프로필을 선택하고, 'API 키 관리'를 클릭하여 새 API 키를 생성합니다.
2. API 사용
   • MISP API는 주로 데이터를 가져오고 보내는 데 사용됩니다. 예를 들어, Python에서 requests 라이브러리를 사용하여 MISP로부터 위협 인텔리전스를 가져올 수 있습니다.

     import requests
     
     url = "https://your-misp-instance/attributes/restSearch/json"
     headers = {
         'Authorization': 'your_api_key',
         'Accept': 'application/json',
         'Content-Type': 'application/json'
     }
     response = requests.post(url, headers=headers)
     print(response.json())

SIEM 설정

1. MISP로 데이터 전송
   • 대부분의 SIEM 솔루션에서는 자체 스크립트 또는 외부 스크립트 실행 기능을 통해 외부 API와 통신할 수 있습니다.
   • SIEM 시스템에서 MISP로 이벤트 데이터를 전송하는 스크립트 예시

     # SIEM 시스템의 특정 로그 파일 또는 이벤트를 MISP로 전송
     curl -X POST -H "Authorization: your_api_key" -H "Content-Type: application/json" -d '{"Event":{"info":"Example event","distribution":0,"threat_level_id":2,"analysis":1,"Attribute":[{"type":"ip-src","value":"192.168.1.1"}]}}' "https://your-misp-instance/events"

데이터 통합 및 활용

1. 위협 인텔리전스 피드 구독
   • MISP 설정에서 여러 외부 피드를 구독하고, 이를 정기적으로 업데이트하여 최신 위협 정보를 유지합니다.
2. 이벤트 필터링 및 반응 자동화
   • SIEM 시스템에서 MISP의 정보를 활용하여 발생하는 이벤트의 위협 수준을 평가하고, 필요한 조치를 취합니다.
3. 보안 대시보드
   • MISP와 SIEM에서 수집한 데이터를 통합하여 보안 대시보드를 구성, 실시간 위협 모니터링 및 관리를 수행합니다.

MISP와 내부 보안 시스템의 연동은 조직의 보안 운영을 한층 강화할 수 있는 방법입니다. API를 통한 자동화된 데이터 교환, 위협 인텔리전스의 효과적인 활용은 사이버 보안 대응력을 크게 향상시키는 데 중요합니다. 이 과정에서 보안 정책 및 프로세스를 주기적으로 검토하고 업데이트하여 최신 위협에 대응할 수 있는 준비를 유지하는 것이 중요합니다.

 

Elastic Security (이전의 Elastic SIEM)는 Elastic Stack의 일부로, 로그 및 이벤트 데이터를 효율적으로 수집, 분석 및 시각화하여 사이버 위협을 관리하고 대응하는 데 사용됩니다. 위협 인텔리전스(TI) 정보를 Elastic Security에 통합하면 보안 분석의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 여기서는 MISP와 같은 TI 소스를 Elastic Security와 연동하는 방법을 자세히 설명하겠습니다.

1단계: Elastic Stack 설치 및 설정

1. Elasticsearch, Kibana, 그리고 Beats 설치
   • Elasticsearch는 데이터 저장 및 검색 엔진입니다.
   • Kibana는 데이터를 시각화하고 관리하는 사용자 인터페이스입니다.
   • Beats는 데이터 수집기로서, 여러 시스템과 디바이스에서 데이터를 Elasticsearch로 전송합니다.
2. Elastic Security 활성화
   • Kibana에서 Elastic Security 앱을 활성화하고, 보안 관련 기능을 설정합니다.

2단계: MISP 데이터 통합

1. MISP 데이터 가져오기
   • MISP에서 제공하는 위협 인텔리전스를 Elasticsearch로 수집하는 것은 Filebeat를 사용하여 진행할 수 있습니다.
   • Filebeat에는 MISP 모듈이 있어, MISP 인스턴스에서 직접 데이터를 가져올 수 있습니다.
2. Filebeat 설치 및 설정
   • Filebeat를 설치하고 MISP 모듈을 활성화합니다.

     filebeat.modules:
         module: misp
         threat:
             enabled: true
             var.api_key: "your_misp_api_key"
             var.url: "https://your-misp-instance"
             var.ssl.verification_mode: "none" # SSL 검증 설정에 따라 변경 필요

   • 이 설정은 Filebeat가 MISP 인스턴스에서 위협 정보를 정기적으로 가져오도록 구성합니다.
3. Filebeat 실행
   • Filebeat를 실행하여 MISP 데이터를 Elasticsearch로 전송합니다.

     sudo filebeat setup # 인덱스 템플릿과 Kibana 대시보드 설정
     sudo service filebeat start # Filebeat 시작

3단계: 데이터 분석 및 활용

1. Watcher 또는 SIEM Detection Rules 설정
   • Elasticsearch의 Watcher 기능 또는 Kibana의 SIEM Detection Rules를 사용하여 위협 탐지 자동화를 설정합니다.
   • 예를 들어, MISP에서 가져온 악성 IP 주소가 네트워크 트래픽 데이터에 등장할 경우 경고를 생성하도록 설정할 수 있습니다.
2. Elastic Security 대시보드 사용
   • Kibana에서 제공하는 Elastic Security 대시보드를 사용하여 위협 인텔리전스 데이터를 시각화하고 분석합니다.
   • MISP 데이터를 포함하여 다양한 보안 이벤트와 경고를 한 눈에 볼 수 있습니다.

4단계: 지속적인 모니터링 및 개선

1. 정기적인 업데이트 및 개선
   • TI 소스, 탐지 규칙, 그리고 시스템 구성을 정기적으로 검토하고 업데이트하여 보안 포스처를 지속적으로 개선합니다.
2. 사용자 교육 및 인식 향상
   • 조직 내 사용자들을 대상으로 사이버 보안 교육을 실시하여 위협에 대한 인식을 향상시키고, 보안 문화를 강화합니다.

MISP와 같은 TI 소스를 Elastic Security와 통합하는 것은 보안 운영의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 중요한 단계입니다. 위협 인텔리전스를 활용하여 보다 정확하고 신속하게 위협을 탐지하고 대응할 수 있게 됩니다.

 

IT 기업의 사이버 침해 위협에 선제적으로 대응하기 위해서는 OSINT(Open Source Intelligence) 기반의 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 수집과 Threat Hunting 기법을 활용할 수 있습니다. 주요 OSINT 도구와 프레임워크 활용법, 2024년 최신 위협 동향, 위협 헌팅 절차 및 실행 가이드, IT 기업 환경에 적용 가능한 구현 예제와 Best Practice를 안내합니다.

1. 대표적인 OSINT 도구 및 프레임워크 활용

주요 OSINT 도구 활용

• Shodan – “인터넷에 연결된 모든 기기를 찾는 검색엔진”으로 불리며, 공개된 서버, IoT 기기, 웹캠 등의 정보를 검색하고 알려진 보안 취약점도 함께 확인할 수 있습니다. 예를 들어 Shodan으로 특정 조직의 IP 대역에 대해 port:443 org:"Company Name" 등의 필터를 적용하면 해당 조직의 노출된 웹서버와 서비스를 파악할 수 있습니다.
• SpiderFoot – 다수의 OSINT 데이터 소스를 자동으로 수집·분석해주는 도구입니다. DNS, WHOIS, 소셜 미디어 등을 포함한 수십 개의 데이터 소스로부터 정보를 추출하여 대상의 디지털 발자국을 자동으로 수집합니다. 웹 인터페이스에서 대상 도메인을 입력하고 스캔을 수행하면, 관련된 이메일, IP, 누출된 계정 정보 등을 한꺼번에 얻을 수 있습니다.
• theHarvester – 조직의 이메일 주소, 서브도메인, 직원 이름 등의 정보를 수집하는 데 특화된 툴입니다. 검색 엔진, PGP 키 서버, 소셜 미디어 등을 크롤링하여 대상 도메인과 연관된 이메일 주소나 호스트 정보를 찾아줍니다. 예를 들어 theHarvester -d example.com -l 500 -b google 명령을 실행하면 example.com에 대해 Google에서 최대 500개의 결과를 수집하여 이메일 목록을 출력합니다.
• Maltego – 다양한 출처의 OSINT 데이터를 시각화하고 연관 분석하는 도구입니다. 사람, 이메일, 도메인, IP, 소셜 미디어 계정 등 서로 다른 개체들을 그래프로 연결해 보여줌으로써 위협 행위자들의 인프라 관계를 한눈에 파악할 수 있습니다. Maltego의 Transform 기능을 이용해 도메인 이름으로부터 관련 이메일이나 IP를 자동 조회하고 연결망을 그려내는 등 활용이 가능합니다.
• Google Dorking – 구글 검색에 고급 검색어를 활용하여 일반적으로 드러나지 않는 민감 정보를 찾아내는 구글 해킹 기법입니다. 공격자들은 이 기법을 사용해 웹에 노출된 취약한 시스템 정보를 찾을 수 있으며, 수비 측에서도 자사 정보 노출 여부를 점검하는 데 활용합니다. 예를 들어 site:회사도메인.com filetype:xlsx "password"와 같은 구글 도orks를 사용하면 해당 도메인에서 비밀번호라는 단어가 포함된 엑셀 파일을 찾아낼 수 있습니다. 이를 통해 실수로 인터넷에 공개된 중요 문서나 설정 파일 등을 식별해낼 수 있습니다.

보안 프레임워크 적용

• MITRE ATT&CK – 전 세계에서 발생한 실제 공격 사례를 기반으로 공격자들의 전술과 기법(TTP)을 체계화해 놓은 지식 베이스입니다. (What is MITRE ATT&CK®: An Explainer | Exabeam) ATT&CK 매트릭스를 활용하면 수집한 위협 인텔리전스에서 식별된 공격 기법들을 표준화된 카테고리로 분류하고, 어떤 단계에서 방어대책을 적용할지 계획할 수 있습니다. 예를 들어 특정 위협 그룹이 사용하는 TTP를 ATT&CK 매트릭스에 매핑하여 조직 내 탐지 체계를 해당 기법에 맞게 보강할 수 있습니다.
• Cyber Kill Chain – Lockheed Martin에서 개발한 사이버 공격 수명주기 모델로, 공격자가 표적을 정찰한 순간부터 최종 목적을 달성하기까지의 과정을 7단계로 나눈 프레임워크입니다. 7단계는 정찰(Reconnaissance) → 무기화(Weaponization) → 전달(Delivery) → 취약점 활용(Exploitation) → 설치(Installation) → 명령&제어(C2) → 목표 달성(Actions on Objectives)으로 구성됩니다. (What Are the 7 Steps of A Cyber Kill Chain? Comprehensive Guide) 방어자는 킬체인 모델을 활용해 각 단계별 탐지 및 차단 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어 정찰 단계에서는 OSINT로 드러난 자사 정보를 점검하고, 전달 단계에서는 스피어피싱 탐지 솔루션을 도입하는 식으로 단계마다 대응책을 마련합니다.

Note: 이 외에도 Diamond Model, ISO 27010 등 CTI에 활용되는 모델과 표준들이 있지만, MITRE ATT&CK와 Cyber Kill Chain이 업계에서 가장 널리 활용되는 대표적인 예입니다. 이러한 프레임워크는 보안팀이 위협 정보를 체계적으로 분류하고 이해하는 데 도움을 주며, Threat Hunting의 가설 수립에도 활용됩니다.

2. 최신 위협 사례 및 트렌드 분석

사이버 위협 환경은 끊임없이 변화하고 발전했습니다. 특히 랜섬웨어와 피싱은 여전히 큰 비중을 차지했고, 제로데이 취약점 악용과 공급망(Supply Chain) 공격이 다수 발생하였습니다. 또한 한국을 표적으로 하는 북한발 APT 공격과 전 세계적인 위협 그룹들의 활동도 지속되었습니다. 주요 동향과 사례를 정리하면 다음과 같습니다.

랜섬웨어 동향

• 랜섬웨어 발생률 – 랜섬웨어는 여전히 주요 위협으로 남아 있습니다. 전년 대비 발생 건수는 약간 감소하였으나, 여전히 기업의 59%가 랜섬웨어 공격을 겪었을 정도로 빈발하였습니다. 특히 단순 파일 암호화에 그치지 않고 협박성 데이터 유출(extortion)을 동반하는 공격이 늘어나, 랜섬웨어와 데이터 유출을 결합한 사건이 전체 침해의 32%를 차지하였습니다.
• 주요 랜섬웨어 그룹 – LockBit 랜섬웨어는 파일 검출 건수 기준 가장 활발한 랜섬웨어 페이로드로 보고되었으며, 금융기관이 가장 큰 피해 업종이었고 기술 기업이 그 뒤를 이었습니다. 이처럼 RaaS(Ransomware-as-a-Service) 형태의 공격은 여전히 기승을 부리고 있고, Hive, BlackCat, Clop 등의 랜섬웨어 그룹도 활동을 이어갔습니다. 공격자들은 파일을 암호화한 뒤 금전을 요구할 뿐만 아니라, 지불을 압박하기 위해 빼낸 데이터를 유출하겠다고 협박하는 이중/삼중 갈취 수법을 적극 활용하고 있습니다.
• 평균 요구 금액 – 랜섬 요구 금액은 평균 430만 달러에 달했고, 그 중 절반 이상(63%)의 사건에서 100만 달러가 넘는 거액을 요구했습니다. 다행히 피해 기업들의 44%는 협상을 통해 요구액을 낮추긴 했으나, 사이버 보험이 개입된 경우에도 전액을 보상받지는 못하고 평균 23% 정도만 보험으로 충당되었습니다. 이는 랜섬웨어 공격이 막대한 재정 피해를 유발하며, 협상과 보험으로도 완전한 복구가 어려움을 보여줍니다.

피싱 및 사회공학 공격

• 침해 사고의 주요 원인 – 인간을 속이는 피싱은 여전히 가장 효과적인 공격 벡터 중 하나입니다. 실제로 발생한 데이터 침해 사고의 68%에서 피싱 등 사회공학 기법이 관여되었다고 보고되었습니다. 특히 기업 이메일을 노린 피싱(기업 임원을 사칭한 이메일 등)은 랜섬웨어 초기 침투 수단으로도 빈번하게 활용되었습니다.
• 지능형 피싱의 증가 – 공격자들은 ChatGPT와 같은 생성 AI를 악용하여 피싱 내용 제작을 고도화하였습니다. 일례로 FraudGPT와 같은 도구를 활용해 더욱 그럴듯한 스피어 피싱 이메일을 자동 생성하거나, 악성 PowerShell 스크립트를 작성해내는 등 공격 자동화에 AI를 활용하였습니다. 이러한 GenAI-as-a-Service 트렌드는 기술적으로 숙련되지 않은 범죄자들도 현실감 있는 피싱과 악성코드를 제작할 수 있게 해주어 보안 위협을 한층 가중시켰습니다.
• 사용자 대응 현황 – 피싱에 대한 사용자의 신고율은 과거보다 상승하는 등 인식이 개선되고 있지만, 여전히 첫 클릭까지 걸리는 시간의 중앙값이 1분 미만으로 매우 짧아 위험성이 높습니다. 이는 사용자가 피싱 이메일을 받았을 때 여전히 빠르게 링크를 클릭하는 경향이 있음을 보여주며, 지속적인 보안 인식 교육과 훈련의 중요성을 부각합니다.

취약점 악용 및 공급망 공격

• 취약점(EXP) 악용 급증 – 신규 소프트웨어 취약점이 여전히 대거 공개되었고(2023년 7월~2024년 6월 사이 19,754개 취약점 보고) 이 중 약 9.3%가 치명적(Critical) 등급으로 분류되었습니다. 특히 패치가 적용되지 않은 취약점을 경유한 공격이 눈에 띄게 증가하여, 침해사고의 초기 원인 중 취약점 익스플로잇 비율이 전년 대비 3배 가까이 상승했습니다. 그 중에서도 2023년에 발견된 MOVEit 파일 전송 솔루션의 제로데이 취약점처럼 광범위한 영향을 미친 사례가 있었으며, 이러한 취약점 악용은 많은 기업을 곤경에 빠뜨렸습니다. 랜섬웨어 역시 시스템의 알려진 취약점을 통해 유포되는 경우가 많았는데, 보안 패치가 미적용된 환경에서는 랜섬 공격의 성공률과 피해 규모가 훨씬 큰 것으로 나타났습니다.
• 공급망 공격 확대 – 공급망(Supply Chain) 공격은 소프트웨어 개발/배포 과정이나 신뢰 관계를 악용하는 기법으로, 여러 형태로 발견되었습니다. 특히 오픈소스 생태계를 노린 공격이 두드러졌는데, 북한의 Lazarus 그룹은 정식 소프트웨어를 클론한 후 악성 백도어를 삽입해 배포하는 수법으로 대규모 공급망 공격 캠페인(일명 Phantom Circuit)을 전개했습니다. Lazarus는 개발자들이 자주 사용하는 오픈소스 프로젝트의 저장소를 포크(fork)한 다음, 악성 코드를 심은 버전을 GitLab 등을 통해 공유함으로써 전 세계 수백 명의 개발자들을 감염시켰습니다. 이 공격으로 탈취된 데이터에는 각종 인증 정보, 암호, 토큰 등이 포함되었으며, 공격자들은 이러한 정보를 활용해 추가 침해를 시도한 것으로 파악됩니다. 이처럼 신뢰하는 소프트웨어나 업데이트 채널을 악용하는 공급망 공격은 탐지하기 어려우며, SolarWinds 사건 이후로도 여전히 현재진행형 위협으로 남아 있습니다.

한국 및 글로벌 주요 위협 그룹(APT) 동향

• 북한계 APT 조직 – 북한이 지원하는 APT 그룹들은 전 세계와 한국을 대상으로 활발한 사이버 작전을 펼쳤습니다. 대표적으로 Lazarus 그룹은 앞서 언급한 공급망 공격 외에도 암호화폐 거래소 해킹 등 금전 탈취 활동을 지속하였고, 상당의 가상자산 탈취에 관여한 것으로 추산됩니다. 한편 Kimsuky 그룹(일명 탈륨, 추정 북한 APT)은 주로 한국의 정부, 국방, 기업을 노리고 스피어 피싱을 통한 정보수집에 주력했습니다. Kimsuky는 DEEP#DRIVE 캠페인에서 PowerShell 기반 악성 스크립트와 클라우드 저장소인 Dropbox를 C2 서버로 활용하는 기법을 보여주었는데, 이를 통해 남한 정부 기관과 기업의 정보를 탈취하고자 한 정황이 포착되었습니다. 이러한 북한계 그룹들은 사회공학 기만술과 자체 개발 악성코드, 공개 웹서비스 악용 등을 조합한 정교한 수법으로 지속적인 첩보 활동을 전개하고 있습니다.
• 중국계 APT 조직 – 중국 기반의 APT41 그룹(일명 BARIUM 또는 HOODOO)은 글로벌 위협 그룹입니다. 주로 금융 및 정보 탈취 목적의 스파이 활동을 수행하는 APT41은 새로운 모듈식 악성코드인 DodgeBox와 MoonWalk를 활용해 보안 연구원들을 놀라게 했습니다. DodgeBox는 DLL 사이드로딩과 DLL 할로잉, 호출 스택 스푸핑(call stack spoofing) 등의 기법으로 탐지를 우회하고, MoonWalk는 Windows 섬유(Fibers)를 악용하여 보안 솔루션을 교란하는 등 고급 기법을 동원합니다. 이러한 신형 툴셋을 무기로 APT41은 아시아와 북미 지역의 여러 조직을 공격한 바 있으며, 공격 범위를 넓혀가고 있습니다.
• 이 밖에도 러시아의 APT28(판다), APT29(코지 베어) 등 국가 지원 해킹조직들은 주로 사이버 첩보를 위해 정부 및 외교, 국방 분야를 지속 타격하고 있고, 이란의 APT33 등도 중동 지역을 중심으로 정권 반대 인사나 에너지 산업을 겨냥한 공격을 이어가고 있습니다. 각국 정부의 사이버 작전이 지능화됨에 따라 이러한 APT들의 상호 협력(툴 및 기법 공유)과 공격 표적 다변화가 관찰되었습니다. 기업들은 자사 업종과 연관된 위협 그룹의 TTP를 파악하고 대비하는 전략이 필요합니다.

트렌드 요약: 사이버 위협 지형은 기존의 랜섬웨어, 피싱과 같은 위협이 여전히 거세면서도, 제로데이 취약점과 공급망을 노린 창의적인 공격이 늘어나고 있습니다. 또한 국가 또는 범죄조직 단위의 APT 활동이 지속되었으며, 공격자들은 AI 등 신기술까지 활용하여 공격 효과를 높이고 있습니다. 이러한 다변화된 위협 환경에 대응하기 위해서는 위협 인텔리전스를 꾸준히 모니터링하여 방어 전략을 개선해야 합니다.

3. Threat Hunting 절차 및 실행 가이드

Threat Hunting이란 이미 알려진 침해사고에 수동적으로 대응하는 것을 넘어, 조직 내부를 능동적으로 탐색하여 숨어있는 공격 징후를 찾아내는 활동을 말합니다. 효과적인 위협 헌팅을 위해서는 CTI로부터 단서를 얻어 가설을 수립하고, 관련 데이터를 수집·분석하여 IOC(Indicators of Compromise)나 공격 패턴을 찾아내는 체계적인 절차가 필요합니다. 아래는 OSINT 기반으로 위협 헌팅을 수행하는 일반적인 절차와 구체적인 기법들입니다.

Threat Hunting 절차 (Intelligence-Driven)

1. 가설 수립 및 준비 – 먼저 헌팅의 목적과 범위를 정의합니다. 최신 위협 인텔리전스를 검토하여 우리 조직에 영향 줄만한 공격 시나리오나 TTP에 대해 가설을 세웁니다. 예를 들어 “우리 환경에 북한 APT가 사용한 특정 IOC가 존재하는가?”, “최근 공개된 Exchange 서버 취약점(CVE-XXXX)을 이용한 침투 흔적이 있는가?”와 같은 구체적인 질문을 정합니다. (How to Leverage Open Source Data to Track Down Threat Actors) 가설이 정해지면, 조사에 필요한 로그와 데이터 소스를 확인하고 접근 권한을 준비합니다. 이 단계에서는 MITRE ATT&CK 매트릭스를 참고하여 어떤 전술/기술을 중점으로 살필지 결정할 수도 있습니다.
2. 데이터 수집(Collection) – 가설을 검증하기 위해 관련 데이터를 광범위하게 수집합니다. 내부적으로는 SIEM이나 로그 관리 시스템에서 각종 시스템 로그(예: 방화벽 로그, IDS/IPS 경보, 서버 이벤트 로그, EDR telemetry, DNS 쿼리 로그 등)를 확보합니다. 외부적으로는 CTI 피드와 OSINT 정보를 수집합니다. 보안 블로그, 취약점 보고 사이트, 해커 포럼 등에서 해당 위협에 관한 공개 정보를 모으고, AlienVault OTX나 ThreatFox(Abuse.ch)처럼 신뢰할 수 있는 무료 위협 인텔 피드에서 관련 IOC 목록(IP, 해시, 도메인 등)을 구합니다. 이때 수집된 인텔은 포맷이 제각각이므로 STIX와 같은 표준을 활용해 정규화하는 것이 좋습니다. (How to Leverage Open Source Data to Track Down Threat Actors) 또한 필요한 경우 Maltego 같은 도구로 공격자의 인프라 단서를 추가로 캐낼 수도 있습니다. (예: 의심 도메인에 대한 WHOIS 정보, 연관된 다른 도메인 검색 등)
3. 데이터 처리 및 정규화 – 수집된 원시 데이터는 중복되거나 노이즈가 많으므로, 이를 가공하여 분석하기 좋은 형태로 정리합니다. 로그 데이터를 시간순으로 정렬하고, 다양한 CTI 출처에서 모은 IOC 리스트는 중복 제거(Deduplication)하고 포맷을 일치시킵니다. 또 맥락을 추가하기 위해 데이터 풍부화(Enrichment)를 수행하는데, 예를 들어 수집된 IP 주소에 지리정보나 WHOIS 정보, 과거 악성 활동 이력 등을 추가하는 것입니다. 조직과 무관한 흔적이나 노이즈는 필터링하여 제거함으로써 헌팅에 집중할 유의미한 데이터만 남깁니다. 이러한 전처리 과정을 거치면 분석 단계에서 효율적으로 상관관계를 찾을 수 있습니다.
4. 위협 분석(Analysis) – 정제된 데이터를 바탕으로 가설과 연관된 이상 징후를 분석합니다. 여기서는 로그 상의 의심 이벤트를 상관관계 분석(Correlation)하여 공격 흐름을 추론하고, 공격 TTP 관점에서 패턴을 식별하는 작업이 이루어집니다. 예를 들어 특정 IOC(예: 의심 IP)가 방화벽 로그에서 탐지되었다면, 그 시점에 해당 IP와 통신한 내부 호스트의 행위를 추적합니다. 여러 IOC나 이벤트 간의 연관성을 지도처럼 이어 보면 개별적으로는 미약해 보이던 흔적들이 실제 공격 캠페인의 일부로 연결될 수 있습니다. 또한 추세 분석을 통해 평소와 다른 패턴을 찾습니다. (예: 주말 야간에만 발생하는 관리자 계정 로그인 시도 증가, 특정 프로세스의 이례적인 네트워크 통신 급증 등) 이러한 이상 징후는 공격자가 은밀히 활동한 증거일 수 있습니다. 필요하다면 정규표현식(regex)을 사용해 로그에서 의심되는 문자열 패턴(예: PowerShell 인코딩 명령, 특정 DLL 로딩 경로 등)을 검색하여 숨은 단ues을 찾아낼 수도 있습니다. 마지막으로, 수집된 단서들을 종합하여 어트리뷰션(Attribution)을 시도합니다. 공격에 사용된 TTP나 인프라가 알려진 특정 위협 그룹의 것과 유사하면 해당 공격자 그룹의 소행일 가능성을 고려합니다. 다만 Attribution은 공격자 위장 등으로 항상 불확실성이 있으므로, 어디까지나 참고로 활용하고 핵심은 침해 범위 파악과 대응입니다.
5. 위협 추적 및 대응(Hunting & Response) – 분석 결과 실제 공격의 징후(예: IOC 히트 또는 명백한 이상 행위)가 발견되면, 즉시 incident 대응 절차를 발동합니다. 우선 해당 IOC와 연관된 호스트나 계정 등을 격리하고 심층 포렌식 조사를 실시합니다. 예를 들어 헌팅 과정에서 우리 내부 시스템 중 한 대가 알려진 공격자 C2 서버와 통신한 기록이 로그에서 발견되었다면, 해당 시스템을 즉시 네트워크에서 분리하고 메모리 덤프 및 악성코드 감염 여부를 조사합니다. 동시에 방화벽이나 EDR을 통해 동일 IOC가 조직 내 다른 시스템에서 탐지되는지 추가 추적(hunting)을 계속합니다. 다른 흔적이 없다면 개별 사례로 종결짓겠지만, 만약 연관된 IOC들이 더 발견되면 그것들을 연결 지어 전체 침해 범위를 파악합니다. 이러한 추적 과정에서는 Maltego와 같은 도구를 활용해 IOC 간 관계를 시각적으로 맵핑하거나, VirusTotal 등의 OSINT 서비스를 이용해 파일 해시나 도메인의 기존 리포트를 조회함으로써 상황을 더 잘 이해할 수 있습니다. 끝으로 식별된 모든 IOC를 차단하고(예: 방화벽에 IP 차단, 프록시에 도메인 차단, EDR에 해시 격리 조치 등), 관련 인텔리전스를 취합하여 조직 내 공유합니다.
6. 공유 및 피드백(Dissemination & Feedback) – Threat Hunting 결과와 얻어진 위협 인텔리전스는 보안 운영팀, IT 담당자, 경영진과 적시에 공유하여 대응 조치를 취하게 합니다. 예컨대 헌팅을 통해 특정 취약한 시스템이 발견되었다면 IT 운영팀에 통보하여 즉시 패치를 적용하게 하고, 피싱 시도가 있었다면 전사 공지를 통해 유사 이메일에 주의하도록 알립니다. 또한 헌팅 과정에서 수집된 IOC와 TTP 정보는 조직 내부 지식 베이스에 저장하고, 외부 공유가 가능한 정보는 정보공유분석센터(ISAC)나 법집행기관과도 협조하여 업계 전체의 보안수준 향상에 기여합니다. 마지막으로 헌팅 활동을 정기적으로 리뷰하며 피드백 루프를 구축합니다. 이를 통해 “어떤 가설은 유효했고, 어떤 절차나 로그가 부족했는지” 등을 평가하여 다음 사이클에 보완합니다. 반복적인 Threat Hunting을 통해 조직은 점차 사이버 면역력을 키워나가게 됩니다.

OSINT 기반 위협 탐지 및 추적 기법

위 절차에서 언급한 바와 같이, Threat Hunting에는 다양한 OSINT 기법과 도구가 활용됩니다. 몇 가지 핵심 기법은 다음과 같습니다.

• IOC 매칭: 외부 CTI로부터 입수한 IOC (예: 공격에 사용된 IP, 해시, 도메인)를 내부 로그와 대조하여 일치 여부를 찾습니다. 이를테면 유명 위협 그룹의 C2 서버 IP 목록을 입수해 방화벽 로그에서 검색함으로써, 과거에 우리 조직이 해당 IP와 통신한 적이 있는지 확인합니다. 이 기법은 비교적 단순하지만 매우 효과적이며, 최근 발생한 공격 캠페인을 탐지하는 데 유용합니다.
• 행위 기반 탐지: OSINT를 통해 알려진 공격 행동 패턴(TTP)을 토대로 내부 시스템에서 유사한 행위가 있었는지 찾습니다. 예를 들어 “일반 사용자가 잘 안 쓰는 rundll32.exe 프로세스로 특정 URL에 접속한다”는 TTP를 알게 됐다면, EDR 로그를 조회하여 우리 환경에서 그런 프로세스 행위가 있었는지 수색합니다. 이는 IOC가 변조되거나 신규일 경우에도 행위의 흔적을 통해 공격을 찾아낼 수 있는 방법입니다.
• 공격자 인프라 추적: OSINT 도구를 활용하여 공격자의 외부 인프라를 추적합니다. 예를 들어 피싱 이메일에 사용된 발신 도메인을 Maltego로 분석하면 해당 도메인의 등록자 정보, 연결된 다른 도메인, 사용된 이메일 서버 등을 파악할 수 있습니다. 이렇게 드러난 연관 인프라에 대해 Shodan으로 포트스캔을 해보거나, Whois로 소유자를 조회하여 공격자의 전체 공격 표면을 그려낼 수 있습니다. 이를 인프라 중심 헌팅이라 하며, 특히 APT 대응에서 유용합니다.
• 소셜 미디어/다크웹 모니터링: OSINT의 한 분야로, 소셜 미디어나 다크웹 포럼을 모니터링하여 자사에 대한 언급이나 유출 정보를 탐색하는 기법입니다. 예를 들어 공격자들이 활동하는 Dark Web 시장에서 우리 회사 이름이나 도메인이 언급되는지 모니터링함으로써, 사전 정찰 징후나 정보 유출 여부를 조기에 감지할 수 있습니다. 실제로 랜섬웨어 공격 그룹들은 침투 후 협박을 위해 자체 유출 사이트에 피해 기업 정보를 게시하므로, 다크웹을 모니터링하면 이러한 2차징후를 통해 공격 사실을 인지하는 경우도 있습니다.
• OSINT 도구 활용: Threat Hunting 과정 곳곳에서 앞서 소개한 OSINT 도구들을 활용할 수 있습니다. 예컨대, 사내 웹 서버의 설정이 잘못되어 중요 파일이 노출되지 않았는지 Google Dorking으로 직접 확인해보고, Shodan으로 우리 조직의 IP 범위를 검색하여 의도치 않게 외부에 노출된 서비스가 없는지 점검합니다. 또한 SpiderFoot 같은 도구로 조직에 대한 OSINT 정보를 주기적으로 수집해보면 공격자의 관점에서 우리의 노출 면을 파악할 수 있습니다. 이처럼 OSINT 도구를 내부 취약점 진단과 헌팅에 응용하면 공격자보다 한 발 앞서 취약점을 발견하고 보완하는 선제 대응이 가능합니다.

주요 OSINT 도구별 활용 예시

• theHarvester – 도메인 관련 정보를 수집하는 CLI 도구. 예를 들어 다음 명령을 실행하면 example.com 도메인의 이메일 주소와 하위 도메인 정보를 수집할 수 있습니다:위 명령은 Google 검색엔진을 통해 최대 100개의 결과를 수집하도록 지정한 것입니다. 수집 결과로 직원 이메일 주소, 공개된 서브도메인 목록 등을 획득하여 소셜 엔지니어링 위험이나 취약한 외부 자산을 식별할 수 있습니다.

  theHarvester -d example.com -l 100 -b google

• Shodan – 인터넷 노출 자산 검색 엔진. 웹 인터페이스 또는 Shodan CLI/API를 통해 활용 가능하며, 쿼리 예시는 다음과 같습니다:위 쿼리는 Shodan 데이터베이스에서 Cobalt Strike Beacon 서버로 식별된 시스템을 모두 찾아주는 예시입니다. (Shodan Query Syntax and Filters - Upskilld) 이를 Threat Hunting에 응용하면, 공격에 사용되는 C2 서버 인프라를 추적하거나 우리 네트워크에서 동일한 패턴의 시스템이 발견되는지 확인할 수 있습니다. Shodan은 이 밖에도 port:, org:, country: 등의 필터를 제공하여 우리가 모니터링해야 할 서비스를 손쉽게 검색할 수 있습니다.

  shodan search "product:\"cobalt strike beacon\""

• Google Dorking – 고급 구글 검색쿼리를 활용한 OSINT. 예를 들어 intitle:"Index of /admin"과 같은 쿼리는 디렉토리 인덱싱이 활성화된 admin 디렉토리를 찾을 수 있고, filetype:conf password 쿼리는 웹에 노출된 설정파일 중 “password” 문자열이 있는 것을 찾을 수 있습니다. 이러한 Dorking 기법을 사용하면 실수로 인터넷에 노출된 데이터베이스 덤프, 설정 파일, 백업 파일 등을 찾아내어 선제적으로 격리할 수 있습니다. (※ 주의: Google Dorking 자체는 합법적인 검색이지만, 검색으로 발견된 민감 정보를 무단 액세스하는 것은 불법일 수 있으므로 윤리적으로 활용해야 합니다.)
• SpiderFoot – 자동화된 OSINT 수집 도구로, Kali 등에서 spiderfoot 명령으로 실행 후 웹 UI로 사용합니다. 조직의 도메인을 대상으로 스캔을 시작하면 도메인에 연결된 IP, DNS 레코드, 사용중인 소프트웨어 버전, 이메일 누출 정보, 열린 포트 등 다양한 정보를 자동 수집해줍니다. 설정에 따라 Shodan API나 HaveIBeenPwned, Pastebin 등을 연계하여 데이터 누출 여부도 알려주므로, 주기적으로 SpiderFoot 스캔을 수행하면 우리 회사에 대한 외부 노출 정보를 지속적으로 파악할 수 있습니다.
• Maltego – 시각화 OSINT 분석 도구로, GUI에서 Transform라는 모듈을 실행하여 데이터를 가져옵니다. 사용 예시로, 회사 도메인을 Maltego에 입력한 뒤 “Resolve DNS to IP” 트랜스폼을 실행하면 해당 도메인의 IP 주소를 알아내고, 이어서 “To DNS Names [Reverse DNS]” 트랜스폼을 실행해 그 IP에 연결된 다른 도메인들을 찾아볼 수 있습니다. 또한 “Email addresses from domain” 등의 트랜스폼을 통해 공개된 이메일 주소를 추출하고 소셜 미디어 트랜스폼으로 관련 사용자 프로필을 수집하는 등, 포괄적인 관계도를 구축할 수 있습니다. 이렇게 얻은 그래프를 분석하면 공격 표적이 될 수 있는 자산들을 식별하거나, 이미 발생한 침해사고 조사 시 공격자가 남긴 단서를 연관지어 볼 수 있습니다.

Tip: OSINT 도구를 활용할 때는 각 도구의 API 키 등록이나 모듈 설정이 필요할 수 있습니다. 예를 들어 Shodan, HaveIBeenPwned 등 일부 기능은 API 키를 요구하므로 사전에 가입 및 키 획득이 필요합니다. 또한 검색 엔진의 블럭을 피하려면 theHarvester에 다양한 소스를 분산해서 사용하고, SpiderFoot 스캔은 속도 조절을 하는 등이 중요합니다. 도구 사용법을 사전에 숙지하고 적절히 튜닝하면 위협 헌팅에 큰 도움이 됩니다.

4. 실제 구현 예제 및 보안 운영 Best Practice

위에서 살펴본 CTI 및 Threat Hunting 기법들을 IT 기업의 실제 보안 운영에 적용하기 위해서는 기술적 구현뿐 아니라 프로세스 정립과 인력 운영이 뒷받침되어야 합니다. 다음은 기업 환경에서 OSINT 기반 위협 대응을 효과적으로 수행하기 위한 구현 예시와 Best Practice입니다:

• 보안 모니터링 환경 구축: Threat Hunting의 전제는 충분한 가시성입니다. 서버, 네트워크 장비, 클라우드 워크로드 등에서 발생하는 로그를 모두 수집·저장할 수 있는 중앙 SIEM 시스템을 구축하세요. EDR/IDS 등의 솔루션을 통해 실시간으로 위협 탐지 이벤트를 모니터링하고, 이와 연계해 외부 CTI 피드를 자동으로 인입하여 IOC 매칭을 수행하면 탐지 효율이 높아집니다. 예를 들어 SIEM에 AlienVault OTX 피드를 연동해 두면, 새로운 IOC가 공개될 때마다 내부 로그와 비교해 즉각적인 경보를 받을 수 있습니다.
• 위협 인텔리전스 통합: 수집한 OSINT 위협 정보는 사용 가능한 형태로 가공하여 보안 시스템에 통합해야 합니다. 예를 들어, 주기적으로 갱신되는 악성 IP 목록을 방화벽 차단 정책에 반영하고, 유명 피싱 URL 리스트를 프록시 웹필터에 등록하는 작업을 자동화합니다. 또한 조직 차원에서 구독하는 위협 인텔리전스 리포트(예: 주요 보안업체 APT 리포트)를 입수하면 관련 IoC를 추출해두었다가 Threat Hunting 티켓으로 생성하여 분석을 진행합니다. 이렇듯 CTI → 차단/헌팅으로 이어지는 운영 사이클을 정례화해 두면 새로운 위협에도 신속히 대응할 수 있습니다.
• 사례 연구: APT 공격 탐지 시나리오
  예를 들어 우리 조직이 금융업을 영위하고 있는데, 2024년 발견된 북한 APT의 C2 서버 도메인 목록을 입수했다고 가정합니다. 보안팀은 이 IOC 목록을 가지고 즉시 과거 DNS 질의 로그와 프록시 접속 로그를 검색합니다. 그 결과 그 중 한 개의 의심 도메인에 대해 우리 직원 PC 한 대가 지난달 접속한 기록을 발견했습니다. 해당 단말은 평소 개발팀에서 사용하는 PC였는데, 사용자가 허위 이메일에 속아 악성 링크를 클릭하면서 감염된 것으로 추정됩니다. 보안팀은 즉시 이 PC를 격리 조치하고 메모리 및 디스크 포렌식을 수행하여 악성 페이로드와 추가적인 IoC(예: 드롭퍼 파일 해시, 레지스트리 흔적 등)를 추출했습니다. 한편 네트워크 팀은 방화벽에 IOC 도메인에 대한 차단 규칙을 추가하고, 조직 내 모든 단말의 과거 6개월치 트래픽 로그를 재조사하여 유사 침투가 더 없는지 재확인했습니다. 추가 감염 징후가 없음을 확인한 후, 보안팀은 이번 사례에서 식별된 IoC와 공격 기법을 경영진 보고 및 사내 교육 자료로 만들어 전파하고, 향후 유사한 침투 시도를 더 잘 탐지할 수 있도록 SIEM 경보 규칙을 업데이트하였습니다. 이 사례는 OSINT 기반 CTI 정보(IoC)를 적극 활용하여 잠재적 침해를 사전에 탐지하고 확산을 막아낸 Threat Hunting 성공 사례입니다.
• 로그 분석 및 IOC 추출 자동화: 침해 대응 과정에서 로그로부터 IOC를 추출하고 신속히 대응하는 능력이 중요합니다. 수동으로 방대한 로그를 뒤지는 것은 한계가 있으므로, 스크립트나 SIEM의 쿼리 기능을 활용해 정형화된 검색 쿼리를 작성해두세요. 예를 들어, 웹 서버 로그에서 일반적이지 않은 User-Agent나 SQL Injection 패턴을 탐지하는 정규식, Windows 이벤트 로그에서 신규 서비스 생성이나 Mimikatz 흔적을 찾는 필터 등을 미리 구축해두면 위협 헌팅 시 유용합니다. 또한 내부 인시던트 대응 프로세스 중에 확보된 IoC는 즉시 공유하고 관련 시스템에서 추가 검색을 실시하는 SOP(Standard Operating Procedure)을 마련해 두십시오. 이런 IOC 중심의 대응 절차는 사고 범위 파악과 재발 방지에 필수적입니다.
• 운영 보안(OPSEC) 고려: Threat Hunting과 OSINT 조사를 수행할 때는 운영 보안, 즉 조사자의 신분 노출을 막는 것이 중요합니다. 특히 해커 포럼이나 의심스러운 인프라를 직접 조사할 때에는 회사 네트워크를 사용하면 안 되며, 격리된 VM 환경과 전용 프록시/VPN를 사용해 익명성을 유지해야 합니다. (How to Leverage Open Source Data to Track Down Threat Actors) 아울러 개인 계정이 아닌 업무용 별도 계정을 활용하고, 가능하다면 TOR 네트워크나 익명화 도구를 이용해 흔적을 최소화합니다. 이러한 OPSEC 수칙을 지켜야만 위협 헌터의 활동이 공격자에게 발각되거나 법적 문제로 이어지는 것을 예방할 수 있습니다.
• 지속적인 최신 정보 학습: 사이버 위협 양상은 빠르게 변하므로, 보안 담당자들은 항상 최신 동향을 학습해야 합니다. 주기적으로 글로벌 위협 리포트와 보안 뉴스를 접하고, 발견된 새로운 공격 기법을 랩 환경에서 재현해 보며 탐지 룰을 개선합니다. 특히 MITRE ATT&CK 업데이트 내역을 확인해 새로운 기술이 추가되면 우리 조직에서 그 기술을 탐지할 방법을 고민합니다. Threat Hunting 결과와 인시던트 대응 교훈을 토대로 사용자 보안 교육도 정기적으로 시행하여, 직원들이 사회공학 기법에 넘어가지 않도록 인식을 높이고 보안팀에 협조하도록 독려합니다.
• 협업과 정보 공유: 마지막으로, 효과적인 보안 운영을 위해서는 내부 팀 간 그리고 업계 간 공조가 중요합니다. 보안 운영센터(SOC)와 디지털포렌식팀, IT운영팀이 긴밀하게 소통해 헌팅에서 발견된 이슈를 신속히 대응해야 합니다. 또한 금융권이라면 금융보안 ISAC, 제조업이라면 KISA 정보공유협의체 등 업계 단위의 CTI 공유 채널에 참여하여 위협 정보를 주고받는 것이 좋습니다. 실제 사례로, 2024년 여러 기업들이 법집행기관과 공조하여 랜섬웨어 조직을 추적함으로써 피해를 줄였고, 경찰 등과 협력한 기업은 그렇지 않은 경우보다 침해 비용이 평균 100만 달러 낮았다는 조사도 있습니다. 이처럼 정보 공유와 협력은 개별 기업을 넘어 전반적인 사이버 방어력을 향상시키는 Best Practice로 자리잡고 있습니다.

효과적인 보안 운영을 위한 Best Practices

• 다계층 위협 인텔리전스 활용: OSINT, 상용 CTI, 정부 기관 경고 등 다양한 출처의 인텔리전스를 활용하세요. 단일 출처 정보는 한계가 있으므로, 여러 피드에서 가져온 정보를 교차분석하여 정확도를 높입니다. 수집한 인텔리전스는 반드시 품질 검증을 거쳐 신뢰할 수 있는 것만 활용하며, 잘못된 정보로 인한 오탐을 줄입니다.
• 위협 헌팅 정례화: Threat Hunting을 일회성 활동이 아니라 정기적 프로세스로 편성합니다. 예를 들어 주간 위협 헌팅 일정을 정해 특정 주제에 대한 헌팅을 수행하고 보고하는 문화를 만드십시오. 또한 헌팅 결과 생성된 개선 사항(새 탐지 규칙, 차단 정책 등)은 바로 보안 운영에 반영하여 선순환을 이루도록 합니다.
• 광범위한 로깅 및 모니터링: “보이지 않으면 막을 수도 없다”는 말처럼, 충분한 로그 수집은 기본 중의 기본입니다. 엔드포인트 프로세스 실행, 메모리 사용, DNS 질의, 클라우드 관리자 활동 등까지 가시성을 확보하고, 이를 장기 보관하여 과거 추이를 탐색할 수 있어야 합니다. 최근 위협은 잠복 기간이 길기 때문에 최소 수개월 이상의 로그를 축적하여 과거 시점 헌팅이 가능하도록 설계합니다.
• 자동화와 도구 통합: 수작업을 최소화하고 SOAR 등의 자동화 도구를 활용하여 인텔리전스 처리와 대응을 자동화합니다. 예를 들어, 새로운 IOC가 들어오면 자동으로 방화벽 차단과 SIEM 룰 추가, 그리고 Threat Hunting 티켓 발행까지 일괄 수행되게 하면 대응 속도가 빨라집니다. 또 Jupyter 노트북이나 Splunk SPL, ELK 쿼리 등을 이용해 자주 하는 헌팅 쿼리를 템플릿화해두면 분석자들의 효율이 향상됩니다.
• 정책 및 가이드 마련: OSINT 기반 위협 대응을 조직 문화에 녹이기 위해 공식 가이드와 절차를 문서화합니다. 예를 들어 “위협 인텔리전스 수신 시 대응 절차”, “위협 헌팅 보고서 템플릿”, “긴급 IOC 공유 방법” 등을 정해 두고 전체 보안 인력이 숙지하도록 합니다. 특히 실전에서 유용했던 사례와 교훈을 축적해 사내 위키 등에 공유하면 신입 인력도 빠르게 업무에 적응할 수 있습니다.
• 윤리 및 법규 준수: OSINT 활동 시 항상 윤리적 해이나 법적 문제가 없도록 주의합니다. 공개 정보만 수집하고, 다크웹 접근 등은 필요한 범위 내에서 최소화합니다. 또한 직원 개인정보 모니터링 등 민감행위는 사내 규정과 법률에 따라 적법한 절차로 수행합니다. 위협 헌팅 결과를 처리할 때도 사생활 침해 소지가 없도록 익명화를 고려하고, 필요한 경우 법무팀 자문을 거칩니다.

 

OSINT 기반의 위협 인텔리전스 수집과 Threat Hunting은 초기에는 다소 복잡해 보일 수 있지만, 체계적인 접근과 지속적인 훈련을 통해 기업 보안 수준을 한 단계 끌어올릴 수 있는 강력한 무기입니다. 사이버 보안은 예방이 최선의 대응이므로, 적극적인 정보수집과 선제적 헌팅으로 공격을 미연에 발견·차단하는 프로액티브 방어 태세를 갖추시기 바랍니다.