SIEM 입문 가이드: 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템의 핵심 개념과 도입 전략

Verizon DBIR(Data Breach Investigations Report) 2023 보고서에 따르면, 대부분의 침해 사고는 몇 달에서 심지어 몇 년 동안 탐지되지 않은 채 지속됩니다. 이는 기업이 충분한 데이터를 가지고 있음에도 불구하고, 이 데이터를 효과적으로 분석하고 위협을 식별하는 시스템과 프로세스가 미비하기 때문입니다. 저는 Incident Response 최전선에서 활동하며, 이러한 '정보의 바다 속 위협 탐지'가 얼마나 어려운 과제인지 매일 체감하고 있습니다.

이러한 배경 속에서 '보안 정보 및 이벤트 관리 시스템', 즉 SIEM은 현대 보안 운영의 핵심 축으로 자리매김하고 있습니다. SIEM은 분산된 시스템에서 발생하는 방대한 로그 데이터를 중앙에서 수집, 분석, 상관관계 분석하여 위협을 탐지하고 Incident Response 효율성을 극대화하는 솔루션입니다. 이 글에서는 SIEM의 핵심 개념부터 기능, 도입 전략, 그리고 성공적인 운영을 위한 실질적인 방안까지, SIEM 입문자부터 실무 담당자까지 모두에게 유용한 정보를 제공해 드리겠습니다.

배경 및 현황: SIEM의 등장과 중요성

SIEM의 개념이 등장하기 전, 기업들은 주로 개별 시스템의 로그 파일을 수동으로 검토하거나, 간단한 로그 관리 시스템(Log Management System)을 활용하여 로그를 보관하고 검색하는 수준에 머물렀습니다. 하지만 IT 환경이 복잡해지고 사이버 공격이 지능화되면서 이러한 방식으로는 보안 위협에 효과적으로 대응하기 어려워졌습니다.

1990년대 후반부터 2000년대 초반에 걸쳐 '보안 정보 관리(SIM: Security Information Management)'와 '보안 이벤트 관리(SEM: Security Event Management)'라는 두 가지 개념이 발전하기 시작했습니다. SIM은 주로 장기적인 로그 보관, 보고, 규제 준수에 중점을 두었으며, SEM은 실시간 이벤트 모니터링, 상관관계 분석, 경고 생성에 초점을 맞추었습니다. 이 두 가지 개념이 2005년 Gartner에 의해 'SIEM'이라는 단일 솔루션으로 통합되면서, 기업들은 비로소 통합된 보안 가시성과 분석 역량을 확보할 수 있게 되었습니다.

오늘날 SIEM 시장은 끊임없이 진화하고 있으며, 클라우드 환경의 확산과 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 기술의 발전과 함께 더욱 중요성이 부각되고 있습니다. Gartner(2023)에 따르면 SIEM 시장은 지속적으로 성장하고 있으며, 이는 기업들이 사이버 위협에 대한 방어뿐만 아니라 탐지 및 대응 역량을 강화하는 데 주력하고 있음을 보여줍니다. 특히, 국내외 규제 준수(예: ISMS-P, GDPR, SOC 2) 요구사항이 강화되면서, SIEM은 감사와 보고를 위한 필수적인 도구로 인식되고 있습니다. 중앙에서 모든 보안 이벤트를 관리하고 위협을 식별하는 SIEM은 더 이상 선택이 아닌 필수적인 보안 인프라가 되었습니다.

다음 표는 SIEM과 단순 로그 관리 시스템의 주요 차이점을 요약하여 보여드립니다.

SIEM이란 무엇입니까?

SIEM은 조직의 IT 인프라에서 발생하는 모든 보안 관련 로그 및 이벤트 데이터를 중앙에서 수집하고, 실시간으로 분석하여 잠재적인 보안 위협을 탐지하고 이에 대한 경고를 생성하는 시스템입니다. 쉽게 말해, SIEM은 조직의 모든 IT 자원이 내뿜는 보안 '이야기'를 한데 모아 읽고, 그 이야기들 속에서 숨겨진 '악당'의 존재를 찾아내는 보안 관제 센터의 두뇌와 같습니다.

SIEM의 핵심적인 역할은 다음과 같습니다.

• 중앙 집중식 로그 수집 및 관리: 서버, 네트워크 장비, 방화벽, IPS, Endpoint Security Solution, 클라우드 인프라 등 다양한 소스에서 발생하는 방대한 양의 로그를 한곳으로 모아 저장합니다.
• 로그 정규화 및 파싱: 서로 다른 포맷의 로그 데이터를 SIEM 시스템이 이해하고 분석하기 쉬운 표준화된 형식으로 변환합니다.
• 실시간 상관관계 분석: 정규화된 로그 이벤트를 바탕으로 복잡한 규칙과 알고리즘을 적용하여 단일 이벤트로는 탐지하기 어려운 복합적인 공격 패턴을 식별합니다. 예를 들어, 특정 서버에 대한 여러 번의 로그인 실패 이후, 이전에 사용되지 않던 해외 IP에서 해당 서버로의 성공적인 로그인이 발생했다면 이를 이상 징후로 판단하여 경고를 발생시키는 것입니다.
• 위협 탐지 및 경고: 상관관계 분석을 통해 식별된 위협에 대해 즉시 보안 관리자에게 경고를 보냅니다.
• 보고 및 규제 준수 지원: 수집된 데이터를 기반으로 보안 동향 보고서, 감사 보고서 등을 자동으로 생성하여 규제 준수 요구사항을 충족하는 데 기여합니다.

이러한 기능을 통해 SIEM은 Incident Response Analyst가 신속하게 위협을 인지하고 대응할 수 있도록 필수적인 가시성과 정보를 제공합니다.

SIEM의 핵심 기능: 로그 수집, 정규화, 상관관계 분석

SIEM이 제 역할을 다하기 위해서는 세 가지 핵심 기능이 유기적으로 작동해야 합니다. 바로 로그 수집, 정규화, 그리고 상관관계 분석입니다.

로그 수집 (Log Collection)

모든 SIEM의 시작은 정확하고 포괄적인 로그 수집입니다. SIEM은 네트워크 장비(방화벽, 라우터, 스위치), 서버(Windows, Linux), 애플리케이션, 데이터베이스, Endpoint Security Solution, 클라우드 서비스(AWS, Azure, GCP 등) 등 조직 내 모든 IT 자원에서 로그 데이터를 가져옵니다. 이때 Agent를 설치하거나 Syslog, SNMP, API 연동 등 다양한 방법을 사용하여 데이터를 수집합니다. 특히 클라우드 환경에서는 FRIIM CNAPP/CSPM/CWPP와 같은 클라우드 보안 솔루션이 생성하는 보안 이벤트를 Seekurity SIEM으로 통합하여 클라우드 자산에 대한 포괄적인 가시성을 확보하는 것이 중요합니다.

로그 정규화 (Log Normalization)

수집된 로그 데이터는 각기 다른 시스템과 벤더에 따라 포맷이 매우 다양합니다. 예를 들어, 한 방화벽의 로그인 실패 로그와 다른 서버의 로그인 실패 로그는 그 형식이 다를 수 있습니다. SIEM은 이러한 이기종 로그 데이터를 분석하기 쉬운 공통의 표준화된 형식으로 변환하는 과정을 거칩니다. 이를 '정규화' 또는 '파싱'이라고 합니다. 정규화를 통해 SIEM은 모든 로그를 하나의 언어로 이해하고, 이후의 분석 과정을 효율적으로 수행할 수 있게 됩니다.

상관관계 분석 (Correlation Analysis)

상관관계 분석은 SIEM의 '두뇌' 역할을 하는 가장 중요한 기능입니다. 정규화된 수많은 이벤트를 개별적으로 분석하는 것이 아니라, 여러 이벤트 간의 연관성을 찾아 복합적인 공격 시나리오를 식별합니다. 예를 들어, 한 사용자가 여러 번 로그인에 실패한 후 다른 IP 주소에서 성공적으로 로그인하고, 이어서 중요한 파일 서버에 접근하려는 시도가 발생했다면, SIEM은 이러한 일련의 이벤트를 연결하여 '계정 탈취 및 내부 침투 시도'로 판단하고 경고를 발생시킵니다. MITRE ATT&CK 프레임워크 기반의 상관관계 분석은 알려진 공격 기법과 전술을 기반으로 위협을 보다 정확하게 탐지하는 데 필수적입니다. Seekurity SIEM은 이러한 고급 상관관계 분석 기능을 통해 잠재적인 위협을 효과적으로 식별하고 대응할 수 있도록 지원합니다.

탐지 및 경고: 위협 가시성 확보

SIEM의 궁극적인 목표는 조직의 보안 위협에 대한 가시성을 확보하고, 신속하게 대응할 수 있도록 돕는 것입니다. 이를 위해 SIEM은 다양한 탐지 기법을 활용하여 위협을 식별하고, 적절한 경고를 발생시킵니다.

탐지 규칙 (Detection Rules)

SIEM은 미리 정의된 규칙(Rule)을 기반으로 이상 행위나 공격 시도를 탐지합니다. 이 규칙은 특정 이벤트 시퀀스, 특정 임계값을 초과하는 행위(예: 특정 시간 내에 10회 이상의 로그인 실패), 알려진 악성 IP 주소와의 통신, 특정 포트 스캔 등 다양한 형태로 구성됩니다. 탐지 규칙은 시그니처 기반과 통계/행위 기반으로 나눌 수 있습니다.

• 시그니처 기반 탐지: 이미 알려진 공격 패턴이나 악성코드 시그니처를 기반으로 위협을 탐지합니다. 빠르고 정확하지만, 알려지지 않은 '제로데이(Zero-day)' 공격에는 취약할 수 있습니다.
• 통계/행위 기반 탐지: 정상적인 시스템 또는 사용자 행위의 Baseline을 설정하고, 이 Baseline에서 벗어나는 이상 행위를 탐지합니다. 예를 들어, 평소와 다른 시간대에 발생한 관리자 계정 로그인, 특정 서버에서 외부로의 비정상적인 대량 데이터 전송 등을 탐지할 수 있습니다. AI/ML 기술이 접목되면서 이러한 행위 기반 탐지의 정확도가 더욱 향상되고 있습니다.

경고 (Alerting)

SIEM이 위협을 탐지하면 즉시 보안 관리자에게 경고를 발생시킵니다. 효과적인 경고 시스템은 다음을 고려해야 합니다.

• 우선순위 부여: 모든 경고가 동일하게 중요하지 않으므로, 잠재적인 영향도와 심각성에 따라 우선순위를 부여하여 Incident Response Analyst가 중요한 위협에 먼저 집중할 수 있도록 합니다.
• 세부 정보 제공: 경고와 함께 관련 로그, 발생 시간, 원본/대상 IP 주소, 사용자 계정 등 Incident Response에 필요한 상세 정보를 제공하여 빠른 상황 파악을 돕습니다.
• 다양한 알림 채널: 이메일, SMS, 대시보드 알림, SOAR 시스템 연동 등 다양한 채널을 통해 경고를 전달합니다.

Seekurity SIEM은 이러한 탐지 및 경고 시스템을 통해 조직이 위협에 대한 실시간 가시성을 확보하고, Incident Response 시간을 단축하여 잠재적 피해를 최소화할 수 있도록 돕습니다.

SIEM 도입 전략 및 고려사항

SIEM은 단순히 시스템을 구축한다고 해서 모든 문제가 해결되는 만능 솔루션이 아닙니다. 성공적인 SIEM 도입을 위해서는 신중한 전략 수립과 다각적인 고려가 필요합니다.

1. 명확한 목표 설정

SIEM 도입의 가장 중요한 첫걸음은 '무엇을 얻고자 하는가'를 명확히 하는 것입니다. 규제 준수(예: ISMS-P, ISO 27001), 특정 유형의 위협 탐지(예: 내부자 위협, 랜섬웨어), Incident Response 프로세스 개선 등 구체적인 목표를 설정해야 합니다. 목표가 명확해야 어떤 로그를 수집하고 어떤 탐지 규칙을 만들지 결정할 수 있습니다.

2. 데이터 소스 식별 및 우선순위 설정

조직의 모든 로그를 SIEM으로 보내는 것은 비효율적이며 비용 낭비를 초래할 수 있습니다. 핵심 자산(예: 중요 서버, 데이터베이스), Perimeter 장비(방화벽, IPS), Endpoint Security Solution, Identity and Access Management(IAM) 시스템, 그리고 클라우드 자원(FRIIM CNAPP/CSPM/CWPP 연동) 등 보안상 중요한 데이터 소스를 식별하고, 위협 탐지에 필수적인 로그부터 우선적으로 수집 계획을 세워야 합니다.

3. 배포 모델 선택

SIEM은 온프레미스(On-premise), 클라우드 기반(SaaS), 또는 하이브리드(Hybrid) 형태로 배포할 수 있습니다. 각 모델은 비용, 관리의 용이성, 확장성, 보안 요구사항 등에서 장단점이 명확합니다. 조직의 인프라 환경, 예산, 운영 역량을 고려하여 최적의 모델을 선택해야 합니다.

4. 전문 인력 확보 및 교육

SIEM은 강력한 도구이지만, 이를 효과적으로 운영하고 분석할 수 있는 전문 인력이 없다면 무용지물이 될 수 있습니다. SIEM 관리자, Incident Response Analyst, 보안 엔지니어 등 SIEM 운영에 필요한 인력을 확보하고, 지속적인 교육을 통해 전문성을 강화해야 합니다. SeekersLab과 같은 전문가 그룹의 지원을 받는 것도 좋은 방법입니다.

5. SOAR 연동 고려

SIEM이 위협을 '탐지'하고 '경고'를 발생시킨다면, SOAR(Security Orchestration, Automation and Response)는 이러한 경고에 대한 '자동화된 대응'을 가능하게 합니다. Seekurity SIEM과 Seekurity SOAR를 함께 도입하면 위협 탐지부터 초동 조치, Incident Response 플레이북 실행까지 전체 보안 운영 프로세스를 자동화하여 MTTR(Mean Time To Respond)을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 이는 Incident Response Analyst의 업무 부담을 줄이고, 보다 복잡하고 심층적인 분석에 집중할 수 있도록 돕습니다.

문제 해결 / 트러블슈팅: 일반적인 과제와 대응 전략

SIEM 도입 초기 또는 운영 과정에서 많은 조직이 공통적으로 겪는 어려움들이 있습니다. 이러한 과제들을 미리 인지하고 적절한 대응 전략을 수립하는 것이 성공적인 SIEM 운영의 핵심입니다.

1. 로그 과다 및 노이즈 (Log Volume & Noise)

너무 많은 로그를 수집하거나, 보안 분석에 불필요한 노이즈성 로그가 많으면 SIEM 시스템의 성능 저하와 스토리지 비용 증가를 초래할 수 있습니다. 또한, 수많은 정보성 로그 속에 중요한 보안 이벤트가 묻혀버려 '피로감(Alert Fatigue)'을 유발할 수 있습니다.

• 대응 전략: 로그 수집 정책을 정교하게 수립하여 필요한 로그만 수집하고, Edge 단에서 불필요한 로그를 필터링하는 방안을 검토합니다. SIEM 내에서 데이터 정제 및 요약 기능을 적극 활용하고, 우선순위가 낮은 로그는 장기 보관용으로만 활용하는 등의 전략이 필요합니다.

2. 오탐 (False Positive) 관리

SIEM이 실제 위협이 아닌 정상적인 행위를 위협으로 오인하여 경고를 발생시키는 오탐은 Incident Response Analyst의 시간과 자원을 낭비하게 만듭니다. 이는 분석가의 피로도를 높여 중요한 경고를 놓치게 할 수도 있습니다.

• 대응 전략: 탐지 규칙을 지속적으로 튜닝하고, Baseline 학습을 통해 정상 행위를 정확하게 인식하도록 합니다. 새로운 규칙을 적용하기 전에는 충분한 테스트를 거치고, AI/ML 기반의 이상 탐지 기능을 활용하여 오탐을 줄이는 노력이 필요합니다. 조직의 특성을 반영한 Context 정보를 경고에 추가하는 것도 오탐 판단에 도움이 됩니다.

3. 로그 누락 또는 포맷 불일치

중요한 로그가 SIEM으로 전달되지 않거나, 전달되더라도 올바르게 파싱되지 않아 분석이 불가능한 경우가 발생할 수 있습니다. 이는 잠재적인 위협 탐지의 사각지대를 만들 수 있습니다.

• 대응 전략: 로그 수집 Agent/Collector의 상태를 주기적으로 모니터링하고, 로그 소스와 SIEM 간의 연결성을 점검해야 합니다. 새로운 시스템이나 애플리케이션이 추가될 때는 반드시 로그 수집 및 정규화 규칙을 업데이트하고 테스트해야 합니다.

4. 전문 인력 부족

SIEM은 복잡한 시스템으로, 구축만큼이나 운영 및 분석에 전문 지식이 필요합니다. 내부적으로 이러한 전문 인력을 확보하기 어려운 경우가 많습니다.

• 대응 전략: 내부 인력에 대한 지속적인 교육 및 훈련 프로그램을 운영하거나, SeekersLab과 같은 전문 보안 컨설팅 및 Managed Security Service Provider(MSSP)의 도움을 받는 것을 고려해야 합니다. Seekurity SIEM은 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 자동화 기능을 통해 운영 부담을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.

실전 활용 / 사례 연구: 제조업 중견 기업 A사의 SIEM 도입 사례

저는 Incident Response 현장에서 다양한 기업의 사례를 접하고 있습니다. 그중 제조업 기반의 중견 기업 A사의 사례는 SIEM 도입이 보안 운영에 어떤 긍정적인 변화를 가져올 수 있는지 잘 보여줍니다.

도입 전 상황: A사는 수십 대의 서버, 네트워크 장비, 그리고 주요 생산 설비를 위한 OT(Operational Technology) 시스템을 운영하고 있었습니다. 각 시스템은 자체적인 로그를 생성했지만, 이 로그들은 개별적으로 관리되어 통합된 가시성이 전무했습니다. 보안 담당자는 매일 수많은 개별 로그 파일을 수동으로 확인해야 했고, 이는 엄청난 시간 소요와 함께 중요한 위협을 놓치는 결과를 초래했습니다. 특히, 클라우드 환경으로 전환 중인 일부 시스템의 보안 이벤트는 제대로 모니터링되지 못했습니다. 규제 준수를 위한 보고서 작성 또한 매번 수동 작업으로 진행되어 많은 어려움을 겪었습니다.

Seekurity SIEM 도입 후 변화: A사는 SeekersLab의 Seekurity SIEM 도입을 결정했습니다. 초기에는 핵심 서버, 방화벽, Endpoint Security Solution의 로그를 우선적으로 연동하고, 이후 OT 시스템과 AWS 클라우드 환경의 로그까지 단계적으로 확장했습니다. 클라우드 환경에서는 FRIIM CNAPP과의 연동을 통해 클라우드 자원의 설정 변경 이벤트, 접근 로그 등 보안 이벤트를 Seekurity SIEM으로 통합 수집하여 관리했습니다.

도입 후, Seekurity SIEM은 모든 로그를 중앙에서 수집하고 정규화하여 가시성을 획기적으로 향상시켰습니다. 특히, 특정 IP 대역에서 평소와 다른 시간에 비정상적인 접근 시도가 반복된 후, 내부 서버에서 권한 상승이 발생한 일련의 행위를 Seekurity SIEM의 상관관계 분석 규칙이 탐지하여 즉시 경고를 발생시켰습니다. 과거 같으면 몇 시간 혹은 며칠이 지나서야 발견했을 위협이었지만, SIEM 덕분에 단 몇 분 만에 인지하고 Incident Response Analyst 팀이 초동 조치를 취할 수 있었습니다. 이를 통해 Incident Response 시간을 의미 있게 단축하고 잠재적 피해를 최소화할 수 있었습니다.

또한, Seekurity SIEM은 규제 준수를 위한 자동화된 보고서 기능을 제공하여 ISMS-P 감사 준비 시간을 크게 단축시켰습니다. A사는 SIEM을 통해 보안 운영의 효율성을 높이고, 잠재적인 위협에 대한 대응 능력을 강화하며, 궁극적으로 기업의 비즈니스 연속성을 확보하는 데 큰 성공을 거두었습니다.

향후 전망: SIEM의 진화와 대비

SIEM 기술은 끊임없이 진화하고 있으며, 미래의 보안 환경 변화에 발맞춰 더욱 고도화될 것으로 전망됩니다. 이러한 변화에 대비하는 것은 Incident Response Analyst로서 매우 중요한 일입니다.

1. AI/ML 통합의 가속화

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술은 SIEM의 핵심 요소로 자리매김하고 있습니다. AI/ML은 방대한 로그 데이터 속에서 이상 징후를 자동으로 학습하고, 알려지지 않은 위협(Zero-day threat)을 탐지하며, 오탐(False Positive)을 줄이는 데 크게 기여할 것입니다. SeekersLab의 KYRA AI Sandbox와 같은 AI 기반 분석 도구는 SIEM과 연동되어 위협 분석의 정확도와 효율성을 한층 더 높일 수 있습니다.

2. SOAR와의 융합 심화

SIEM이 위협을 탐지하면, SOAR(Security Orchestration, Automation and Response)는 이에 대한 자동화된 대응을 실행하여 Incident Response 시간을 단축합니다. 미래에는 SIEM과 SOAR의 경계가 더욱 모호해지며, 통합된 플랫폼에서 위협 탐지부터 분석, 대응, 복구까지 원스톱으로 처리하는 '자가 치유(Self-healing)' 보안 시스템으로 발전할 것입니다. Seekurity SIEM/SOAR는 이러한 통합된 위협 관리 및 자동화된 대응을 위한 강력한 기반을 제공합니다.

3. 클라우드 네이티브 SIEM으로의 전환

클라우드 환경이 보편화됨에 따라 클라우드 인프라에 최적화된 클라우드 네이티브 SIEM 솔루션의 중요성이 커지고 있습니다. SaaS(Software as a Service) 형태의 SIEM은 구축 및 유지보수 부담을 줄이고, 높은 확장성과 유연성을 제공합니다. FRIIM CNAPP/CSPM/CWPP와 같은 클라우드 보안 솔루션이 생성하는 다양한 보안 이벤트를 클라우드 네이티브 SIEM이 효율적으로 수집하고 분석하는 것이 중요해질 것입니다.

4. XDR(Extended Detection and Response)과의 시너지

Endpoint, Network, Cloud, Identity 등 다양한 보안 영역의 데이터를 통합하여 위협을 탐지하고 대응하는 XDR 솔루션과의 연동 및 융합 또한 중요한 추세입니다. SIEM이 광범위한 로그를 다룬다면, XDR은 특정 도메인에 대한 심층적인 가시성과 통제력을 제공합니다. 이 두 솔루션의 강점을 결합하여 더욱 강력하고 포괄적인 위협 탐지 및 대응 체계를 구축할 수 있습니다.

결론: SIEM, 현대 보안 운영의 필수 불가결한 동반자

오늘날 기업은 끊임없이 진화하는 사이버 위협에 맞서 싸워야 합니다. 이러한 전쟁에서 SIEM은 단순한 도구를 넘어, 조직의 방어 역량을 한 차원 높이는 필수적인 동반자입니다. 이 글을 통해 SIEM의 핵심 개념과 중요성을 이해하고, 성공적인 도입과 운영을 위한 실질적인 통찰을 얻으셨기를 바랍니다.

핵심적으로 다음 세 가지를 기억해 주십시오.

• 중앙 집중식 가시성 확보: SIEM은 분산된 로그 데이터를 통합하여 전체 IT 인프라에 대한 포괄적인 보안 가시성을 제공합니다.
• 위협 탐지 및 대응 가속화: 정교한 상관관계 분석을 통해 복합적인 위협을 신속하게 식별하고, Incident Response 시간을 단축하여 피해를 최소화합니다.
• 지속적인 최적화와 전문가 역량 강화: SIEM은 도입만큼이나 지속적인 규칙 튜닝, 오탐 관리, 그리고 전문 인력의 역량이 중요합니다.

SeekersLab의 Seekurity SIEM은 강력한 탐지 엔진과 유연한 아키텍처를 기반으로 기업의 보안 가시성을 확보하고, Seekurity SOAR와의 연동을 통해 자동화된 Incident Response를 가능하게 합니다. 또한, 클라우드 보안을 위한 FRIIM CNAPP이나 AI 기반 위협 분석을 위한 KYRA AI Sandbox와 같은 SeekersLab의 다른 솔루션들과 함께 통합적인 보안 체계를 구축할 수 있습니다. 지금이야말로 SIEM을 통해 조직의 보안 수준을 한 단계 끌어올릴 때입니다. 적극적인 검토와 도입을 통해 더욱 안전한 디지털 환경을 구축하시기를 권장합니다. 다음에는 SIEM 운영 시 자주 발생하는 실제 Incident Response 사례와 심층 분석에 대해 다루어 보겠습니다.