AI와 SIEM의 결합으로 강화된 보안 환경 자동화의 완벽한 조화

현대의 사이버 보안 환경에서는 위협이 점점 정교하고 복잡해지고 있습니다. 이에 따라 보안 운영 센터(SOC)는 최신 기술을 활용해 위협을 탐지하고 대응해야 합니다. 오픈 소스 SIEM/XDR 플랫폼인 Wazuh와 AI/ML 기술을 통합해 보안 기능을 강화하는 방법입니다.

보안 위협 탐지와 대응은 조직의 지속 가능성과 직결됩니다. 특히 사이버 공격의 규모와 빈도가 증가하는 현대 환경에서는 이상 탐지, 자동화된 경고 분석, 그리고 AI 기반의 데이터 분석 도구가 필수적입니다. 예를 들어, 조직 내부에서 예상치 못한 네트워크 트래픽의 증가나 비정상적인 로그인 시도를 탐지할 수 있는 능력은 사이버 공격을 사전에 차단하거나 대응 시간을 크게 단축시킬 수 있습니다. 또한, AI 기술은 복잡한 데이터 분석을 자동화하여 보안팀의 업무를 경감시키는 동시에 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.

이러한 기술들을 활용해 실시간 이상 탐지, 악성코드 탐지, 네트워크 감사 등의 주요 보안 문제를 해결하는 데 초점을 맞춥니다.

이상 탐지를 위한 Wazuh와 OpenSearch 통합

1. 이상 탐지의 중요성

이상 탐지는 시스템 및 네트워크의 정상적인 동작 패턴에서 벗어난 비정상적 활동을 탐지하는 데 중요합니다. 이를 통해 알려지지 않은 위협이나 새로운 공격 벡터를 발견할 수 있습니다. 이상 탐지는 기존의 시그니처 기반 탐지 시스템을 보완하며, 특히 알려지지 않은 공격 유형이나 제로데이 취약점에서 효과를 발휘합니다.

예를 들어, 특정 IP 주소에서 하루 동안 반복적으로 수백 번의 로그인 시도가 발생했다면, 이는 일반적인 사용자 활동과 비교하여 이상으로 간주될 수 있습니다. 이러한 이상 행동은 공격자의 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing) 시도를 조기에 발견하고 차단하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

2. 설치 및 구성

2.1 Wazuh 대시보드에 OpenSearch 이상 탐지 플러그인 설치

OpenSearch 이상 탐지 플러그인 다운로드

wget https://artifacts.opensearch.org/releases/plugins/anomaly-detection/2.5.0.0/anomaly-detection-2.5.0.0.zip

플러그인 설치

/usr/share/opensearch/bin/opensearch-plugin install file:///path/to/anomaly-detection-2.5.0.0.zip

OpenSearch 서비스 재시작
```
systemctl restart opensearch
```

2.2 이상 탐지기 설정

Wazuh 대시보드에 로그인하고 "Anomaly Detection" 메뉴로 이동합니다.
새로운 탐지기 생성
- 탐지기 이름: 예) "Failed SSH Logins Detector"
- 데이터 소스: 인덱스 패턴 (예: wazuh-alerts-*)
- 시간 필드: @timestamp
특징 정의
- 로그인 실패 횟수를 기준으로 설정.
- 예) sum 집계를 사용해 로그인 실패 횟수를 특정 시간 동안 계산.
탐지 작업 설정
- 탐지 간격: 매 10분
- 윈도우 크기: 1시간

3. 사용 사례

3.1 로그인 실패 이상 탐지

SSH 브루트포스 공격 시뮬레이션

hydra -l root -P /path/to/password/list.txt ssh://target_ip

Wazuh 에이전트가 이벤트를 수집하고 OpenSearch에 저장.
이상 탐지기가 비정상적인 로그인 실패 증가를 탐지.

사례

한 금융 기관에서 직원 계정 탈취를 목표로 한 브루트포스 공격이 발생. OpenSearch 이상 탐지 플러그인을 통해 10분 이내에 탐지하여 추가적인 피해를 방지함.

3.2 Linux 리소스 사용량 이상 탐지

스트레스 테스트 도구 설치
```
sudo apt-get install stress
```

CPU 및 메모리 사용량 증가 시뮬레이션

stress --cpu 4 --vm 2 --vm-bytes 128M --timeout 60s

Wazuh 에이전트가 리소스 사용량 데이터를 수집.
이상 탐지기가 비정상적인 리소스 사용량 증가를 탐지.

사례

한 데이터 센터에서 비정상적인 CPU 사용량이 감지되어 조사한 결과, 특정 서버에서 암호화폐 채굴 악성코드가 실행되고 있었음을 확인하고 조치를 취함.

4. 결과 분석

대시보드에서 결과 확인
- Anomaly Grade: 0~1 사이의 값으로, 1에 가까울수록 강한 이상을 의미.
- Confidence: 모델의 신뢰도.
특징 분석
- 이상 감지에 기여한 주요 특징 확인.
- 예: 특정 IP에서 급증한 로그인 실패 횟수.

Wazuh, YARA, ChatGPT를 활용한 보안 경고 강화

YARA는 악성코드 탐지를 위한 패턴 매칭 도구로, 알려진 악성코드 특징을 검색합니다. ChatGPT는 자연어 처리를 통해 YARA 탐지 결과에 추가 컨텍스트를 제공합니다.

1. 인프라 구성

서버: Wazuh 서버 (Ubuntu 22.04 LTS)
엔드포인트:
- Ubuntu 22.04 LTS (Wazuh 에이전트)
- Windows 11 (Wazuh 에이전트)

2. 설정 방법

2.1 Ubuntu에서 YARA 설치 및 구성

YARA 설치

sudo apt-get update
sudo apt-get install yara

YARA 규칙 다운로드

mkdir /var/ossec/etc/shared/yara_rules
cd /var/ossec/etc/shared/yara_rules
wget https://raw.githubusercontent.com/Yara-Rules/rules/master/malware/MALW_AgentTesla.yar

2.2 Windows에서 YARA 설치 및 구성

YARA 다운로드
VirusTotal GitHub에서 Windows용 YARA 바이너리를 다운로드합니다.
설치
- 다운로드한 압축 파일 해제.
- yara.exe를 C:\Program Files\Yara로 복사.
환경 변수 설정
- C:\Program Files\Yara를 시스템 PATH에 추가.

2.3 활성 응답 스크립트 작성

Ubuntu

 #!/bin/bash
 FILEPATH="$1"
 /usr/bin/yara -r /var/ossec/etc/shared/yara_rules/ $FILEPATH > /tmp/yara_scan_result.txt

Windows

 import sys
 import subprocess

 FILEPATH = sys.argv[1]
 subprocess.run(['yara.exe', '-r', 'C:\\Program Files\\Yara\\rules', FILEPATH], stdout=open('C:\\tmp\\yara_scan_result.txt', 'w'))

2.4 Wazuh 에이전트 구성

활성 응답 등록 (ossec.conf)

<active-response>
  <command>yara_scan</command>
  <location>local</location>
  <rules_id>100000</rules_id>
</active-response>

명령 등록

<command>
  <name>yara_scan</name>
  <executable>yara.sh</executable>
  <expect>srcip</expect>
</command>

2.5 Wazuh 서버 구성

사용자 정의 규칙 추가 (/var/ossec/etc/rules/local_rules.xml)

<rule id="100000" level="7">
  <if_sid>554</if_sid>
  <description>File created event</description>
  <options>no_full_log</options>
</rule>

디코더 추가: 필요시 사용자 요구에 따라 설정.

사례

한 기업의 IT 부서에서 외부 USB로 유입된 파일에서 악성코드가 탐지됨. YARA와 Wazuh 활성 응답을 통해 자동으로 차단하고, ChatGPT 분석 결과로 경영진에 상세 보고.

3. 테스트 및 결과

악성코드 샘플 다운로드 (테스트용)
```
wget http://www.eicar.org/download/eicar.com
```
결과 확인
- Wazuh 대시보드에서 YARA 스캔 결과 포함된 경고 확인.
- ChatGPT를 통해 제공된 추가 컨텍스트 분석.

Wazuh, Nmap, ChatGPT를 활용한 보안 감사 강화

Nmap은 네트워크 스캔 도구로, 호스트 발견, 포트 스캔, 서비스 및 운영 체제 탐지를 수행합니다. ChatGPT는 Nmap 결과를 분석하여 추가 정보를 제공합니다.

1. Nmap 스크립트 작성

import nmap
import requests

nm = nmap.PortScanner()

# 스캔 대상 IP
target_ip = '192.168.1.0/24'

# Nmap 스캔 수행
nm.scan(hosts=target_ip, arguments='-sV')

# ChatGPT 분석 요청
api_key = 'your_chatgpt_api_key'
headers = {'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api_key}'}
data = {
    'prompt': f'Analyze the following Nmap scan results:\n{nm.csv()}',
    'max_tokens': 500
}
response = requests.post('https://api.openai.com/v1/completions', headers=headers, json=data)

# 결과 저장
with open('/var/ossec/logs/nmap_chatgpt_analysis.txt', 'w') as f:
    f.write(response.json()['choices'][0]['text'])

2. Wazuh 서버에서의 규칙 설정

사용자 정의 규칙 추가 (/var/ossec/etc/rules/local_rules.xml)

<rule id="100001" level="5">
  <if_sid>100000</if_sid>
  <description>Nmap scan result analyzed by ChatGPT</description>
</rule>

3. ChatGPT 통합

API 키 설정: OpenAI 계정에서 API 키를 생성하고 스크립트에 적용.
스크립트 수정: ChatGPT API 호출 코드 포함 (위 스크립트 참고).

사례

한 기업의 보안팀에서 주기적인 네트워크 스캔 결과를 ChatGPT로 분석하여 중요 포트에서의 의심스러운 활동을 발견하고 즉각적으로 조치.

4. 테스트 및 결과

Nmap 스크립트 실행
```
python3 nmap_scan.py
```
Wazuh 대시보드에서 결과 확인
- Nmap 결과와 ChatGPT 분석 내용 포함된 경고 메시지 확인.

Wazuh, OpenSearch, YARA, Nmap, ChatGPT 등 다양한 도구의 통합은 조직의 보안 운영을 효율적으로 강화할 수 있습니다. 이러한 통합은 실시간 이상 탐지, 경고 강화, 네트워크 감사 향상 등 다양한 이점을 제공합니다. Wazuh의 오픈 소스 특성과 확장성을 활용해 조직에 맞는 최적의 보안 솔루션을 구현해보세요.

참고 자료

Wazuh 공식 문서
OpenSearch 이상 탐지 플러그인 문서
YARA 공식 문서
Nmap 공식 사이트
OpenAI API 문서

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AI와 SIEM의 결합으로 강화된 보안 환경 자동화의 완벽한 조화

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이상 탐지를 위한 Wazuh와 OpenSearch 통합

1. 이상 탐지의 중요성

2. 설치 및 구성

2.1 Wazuh 대시보드에 OpenSearch 이상 탐지 플러그인 설치

2.2 이상 탐지기 설정

3. 사용 사례

3.1 로그인 실패 이상 탐지

3.2 Linux 리소스 사용량 이상 탐지

4. 결과 분석

Wazuh, YARA, ChatGPT를 활용한 보안 경고 강화

1. 인프라 구성

2. 설정 방법

2.1 Ubuntu에서 YARA 설치 및 구성

2.2 Windows에서 YARA 설치 및 구성

2.3 활성 응답 스크립트 작성

2.4 Wazuh 에이전트 구성

2.5 Wazuh 서버 구성

3. 테스트 및 결과

Wazuh, Nmap, ChatGPT를 활용한 보안 감사 강화

1. Nmap 스크립트 작성

2. Wazuh 서버에서의 규칙 설정

사용자 정의 규칙 추가 (/var/ossec/etc/rules/local_rules.xml)

3. ChatGPT 통합

4. 테스트 및 결과

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2.3 활성 응답 스크립트 작성

2.4 Wazuh 에이전트 구성

2.5 Wazuh 서버 구성

3. 테스트 및 결과

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