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Security23

원격 관제를 위한 보안 이벤트 로그 관리 시스템 구축 Deep Security는 트렌드 마이크로(Trend Micro)에서 제공하는 엔드포인트 보안 솔루션으로, 서버, 클라우드 환경 및 컨테이너를 보호하기 위한 다양한 보안 기능을 제공합니다. 원격 관제를 위한 로그 관리 시스템을 구축하고 운영하기 위해서는 여러 가지 고려해야 할 사항들이 있으며, 단계별로 진행해야 하는 사항들도 있습니다. 여기서는 원격 관제 시스템 구축을 위한 주요 고려 사항과 단계별 진행 사항을 살펴보겠습니다.원격 관제를 위한 로그 관리 시스템 구축 고려사항보안 정책 및 규정 준수: 조직의 보안 정책과 해당 지역 또는 산업의 규정을 준수하는지 확인해야 합니다. 이는 로그 데이터의 수집, 저장, 처리 및 접근 방법에 영향을 줍니다.로그 데이터의 종류와 범위 결정: Deep Security에.. 2024. 5. 13.
윈도우 환경 다운로드 실행파일 및 스크립트 실행 위험 보안 통제 윈도우 시스템에서 다운로드 폴더에 실행 파일(.exe), 스크립트 파일(.hta, .jse, .cmd 등)이 다운로드 되어 실행될 때 발생할 수 있는 보안 위협을 방지하기 위한 몇 가지 방법이 있습니다. 이러한 파일들은 악성 코드의 전형적인 전달 수단이 될 수 있으며, 사용자의 시스템에 백도어를 설치하는 등의 악용될 가능성이 높습니다. 여기에는 Software Restriction Policies (SRP)나 AppLocker와 같은 윈도우 내장 기능을 활용하는 방법과 기타 보안 관련 조치들이 포함됩니다.Software Restriction Policies (SRP)SRP는 관리자가 시스템에서 실행할 수 있는 애플리케이션을 제어할 수 있게 해주는 기능입니다. 이는 특정 파일 유형이나 경로에서 실행되는 프.. 2024. 5. 8.
SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response) 정리 SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response)는 사이버 보안 위협과 사고에 대응하기 위해 보안 팀이 사용하는 기술과 프로세스의 집합입니다. 이 시스템은 보안 사고의 식별, 조사, 대응을 자동화하고 표준화함으로써 보안 운영의 효율성을 향상시키고, 위협에 대한 대응 시간을 단축합니다. 보안 오케스트레이션, 자동화, 및 대응은 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 보안 오케스트레이션: 서로 다른 보안 도구와 시스템을 통합하여 작업을 중앙 집중화하고 효율적으로 전파합니다. 이를 통해 보안 팀은 다양한 도구와 기술을 쉽게 조정하고, 사고 대응 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 보안 자동화: 보안 프로세스와 작업을 자동화함으로써 필요한 인적 상호 작용.. 2024. 4. 16.
GPT-5와 인공 일반 지능(AGI)의 도래: 기술적 진보와 윤리적 고려 ChatGPT 5, 즉 GPT-5는 OpenAI의 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 예상되는 미래 버전으로, 특히 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI) 달성에 대한 기대가 모아지고 있습니다. 현재 GPT-5와 AGI에 대한 가능성에 관한 알려진 사실과 추측을 요약해 보겠습니다. GPT-5의 기능 GPT-5는 GPT-4에서 큰 발전을 이룰 것으로 예상되며, 자연어 처리, 추론, 창의성 및 전반적인 다양성 등 다양한 차원에서 개선될 것으로 보입니다. GPT-5는 수조 개의 매개변수를 사용하는 데이터셋을 활용할 것으로 추측되며, 이는 GPT-4의 1조 개 이상의 매개변수에서 상당한 증가를 의미합니다. 이러한 매개변수의 확장은 능.. 2024. 4. 2.
Generative AI 시스템 보호를 위한 도구 PyRIT 툴킷 MS 출시 Microsoft가 PyRIT(Python Risk Identification Tool)라는 새로운 오픈 소스 자동화 프레임워크를 출시했습니다. 이 도구는 생성 인공지능(AI) 시스템 내의 위험을 사전에 식별하기 위해 설계되었으며, 모든 조직이 최신 인공지능 발전을 책임 있게 활용할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. PyRIT는 특히 큰 언어 모델(LLM) 엔드포인트의 강건성을 다양한 해로운 카테고리, 예를 들어 조작(예: 환각), 오용(예: 편견), 금지된 내용(예: 괴롭힘)에 대해 평가하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 맬웨어 생성에서 탈옥에 이르기까지 보안 해로움, 그리고 신원 도용과 같은 개인정보 해로움을 식별하는 데에도 사용할 수 있습니다. PyRIT는 다섯 가지 인터페이스를 제공합니다.. 2024. 3. 30.
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