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개요Security Data Lake 및 Lakehouse는 대규모 보안 데이터를 유연하게 수집, 저장, 분석하기 위한 현대적인 데이터 아키텍처입니다. 기존 SIEM(System Information and Event Management)의 한계를 보완하면서, 정형·비정형 데이터를 통합하고 머신러닝 기반의 위협 탐지 및 대응을 가능하게 합니다. 클라우드 기반 보안 운영체제(SOC) 구축을 위한 핵심 요소로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Security Data Lake는 다양한 보안 소스로부터 수집된 방대한 로그와 이벤트 데이터를 원시 상태로 저장하는 중앙 저장소이며, Lakehouse는 이를 분석 및 처리할 수 있는 데이터 웨어하우스 기능을 통합한 진화형 구조입니다.Security Data Lak..

개요데이터 유출 모니터링(Data Exfiltration Monitoring)은 기업 내부에서 외부로 전송되는 데이터를 실시간으로 감시하고, 무단 유출 행위나 이상 징후를 탐지하는 보안 기술입니다. 내부자 위협, 악성코드, 비인가 애플리케이션 등을 통한 데이터 유출 사고가 증가함에 따라 사전 탐지 및 대응 체계 구축이 필수적입니다. 이 글에서는 데이터 유출의 주요 유형, 모니터링 기술, 도입 전략 및 대응 방안을 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 데이터 유출(Exfiltration)민감하거나 중요한 데이터가 조직 외부로 무단 반출되는 행위유출 모니터링(Monitoring)네트워크, 엔드포인트, 클라우드, 사용자 행위를 분석하여 유출 정황을 탐지내부자 위협(Insider Threat)인가된 사용자가..

개요SIEM(Security Information and Event Management, 보안 정보 및 이벤트 관리)은 기업과 기관에서 발생하는 보안 이벤트를 실시간으로 수집, 분석, 대응하는 보안 솔루션입니다. 본 글에서는 SIEM의 개념, 주요 기능, 기술 요소, 구현 방식 및 활용 사례를 상세히 살펴보겠습니다.1. 개념 및 정의SIEM이란?SIEM은 보안 로그와 이벤트를 중앙에서 수집 및 분석하여 실시간으로 보안 위협을 탐지하고 대응하는 보안 시스템입니다. 개념 설명 주요 역할 보안 로그 수집다양한 시스템 및 네트워크 장비의 로그 데이터를 중앙에서 수집이벤트 기록 및 로그 분석이상 탐지 및 분석머신러닝 및 규칙 기반 분석을 통해 보안 위협 식별침입 탐지 및 이상 행동 감지보안 사고 대응보안 위협..