스텔라사이버 NDR은 무엇이 다른가 | AI가 자동으로 탐지하고 대응까지

AI 기반 자동 탐지·대응으로 보안 운영을 혁신하다
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스텔라사이버 NDR, 기존 솔루션과 무엇이 다른가

네트워크 보안 분야에서 NDR(Network Detection and Response)은 이미 필수 요소로 자리 잡았습니다. 그러나 대부분의 NDR 솔루션은 위협을 탐지하는 데 그칠 뿐, 실제 대응까지는 보안 담당자의 수동 개입이 필요했습니다. 스텔라사이버는 이러한 한계를 넘어서기 위해 설계되었습니다.

통합 플랫폼 아키텍처의 강점

스텔라사이버의 가장 큰 차별점은 단일 플랫폼에서 탐지부터 대응까지 모든 프로세스를 처리한다는 점입니다. 기존 보안 체계에서는 SIEM, EDR, NDR 등 여러 솔루션을 조합해 사용해야 했고, 이는 불가피하게 통합 관리의 복잡성을 증가시켰습니다.

스텔라사이버는 네트워크 트래픽 분석, 로그 수집, 위협 인텔리전스, 자동 대응 기능을 하나의 플랫폼에 통합했습니다. 이를 통해 보안 팀은 여러 콘솔을 오가며 상관관계를 분석할 필요 없이, 단일 인터페이스에서 전체 보안 상황을 파악하고 즉각 조치할 수 있습니다. 실제 운영 환경에서 이러한 통합은 평균 대응 시간을 60% 이상 단축시키는 결과로 이어졌습니다.

복잡한 보안 스택을 단일 플랫폼으로 통합하니까, 담당자 입장에서는 정말 숨통이 트이는 느낌이에요. 알람 하나 확인하려고 여러 시스템 들락날락하는 게 얼마나 비효율적인지 아시잖아요.

AI 엔진이 만드는 실질적 차이

스텔라사이버의 AI 엔진은 단순한 패턴 매칭이 아닌, 행위 기반 분석(Behavioral Analysis)을 수행합니다. 네트워크 내 모든 엔티티의 정상 행위 패턴을 학습한 후, 이로부터 벗어나는 이상 징후를 자동으로 식별합니다.

예를 들어, 특정 서버가 평소와 다른 시간대에 대량의 데이터를 외부로 전송하거나, 일반 사용자 계정이 관리자 권한 영역에 접근을 시도하는 등의 행위는 즉각 탐지됩니다. 더 중요한 것은 이러한 탐지 후 사전 정의된 플레이북에 따라 자동으로 격리, 차단, 알림 등의 대응 조치가 실행된다는 점입니다. 이는 제로데이 공격이나 내부자 위협처럼 시그니처 기반 탐지로는 포착하기 어려운 위협에 특히 효과적입니다.

실시간 가시성과 컨텍스트 제공

보안 담당자에게 가장 중요한 것은 ‘정확한 상황 파악’입니다. 스텔라사이버는 킬 체인(Kill Chain) 전체를 시각화하여, 공격이 어떤 단계에 있고 어떤 자산이 영향을 받았는지 직관적으로 보여줍니다.

또한 각 알람에는 풍부한 컨텍스트 정보가 함께 제공됩니다. 단순히 “이상 트래픽 감지”라는 메시지가 아니라, 해당 트래픽의 출발지와 목적지, 관련된 사용자 계정, 과거 유사 사건 이력, 위협 등급 등이 종합적으로 표시됩니다. 이러한 정보는 오탐을 줄이고 실제 위협에 집중할 수 있게 해줍니다.

실제 금융권 고객사의 경우, 스텔라사이버 도입 후 평균 탐지 시간이 기존 2시간에서 15분으로 단축되었고, 오탐률은 40% 감소했습니다. 이는 단순히 기술적 우수성을 넘어, 실제 운영 환경에서 보안 팀의 업무 효율성을 극대화하는 결과로 나타났습니다.

AI 자동 탐지, 어떻게 작동하는가

스텔라사이버의 AI 탐지 메커니즘은 다층적 머신러닝 모델을 기반으로 합니다. 단일 알고리즘에 의존하지 않고, 여러 AI 모델이 협력하여 위협을 식별하는 구조입니다.

정상 행위 베이스라인 구축

시스템 도입 초기, 스텔라사이버는 네트워크 환경의 정상 상태를 학습합니다. 이 과정에서 각 사용자, 디바이스, 애플리케이션의 일반적인 행위 패턴이 프로파일로 구축됩니다. 예를 들어 마케팅 부서 직원은 주로 CRM 시스템과 외부 이메일 서버에 접속하고, 개발팀은 코드 저장소와 테스트 서버에 접근하는 패턴이 정립됩니다.

이러한 베이스라인은 고정된 것이 아니라 지속적으로 업데이트됩니다. 조직의 업무 패턴이 변화하거나 새로운 시스템이 도입되면, AI 모델은 이를 반영하여 정상 범위를 동적으로 조정합니다. 이는 정적 규칙 기반 시스템과의 근본적인 차이점입니다. 규칙 기반 시스템은 환경 변화마다 수동으로 규칙을 수정해야 하지만, 스텔라사이버는 스스로 학습하고 적응합니다.

처음엔 학습 기간이 좀 필요하지만, 일단 베이스라인이 잡히면 정말 똑똑하게 움직여요. 신규 직원이 들어와도 알아서 패턴을 학습하더라고요.

이상 징후 스코어링 시스템

모든 네트워크 활동은 위협 스코어로 평가됩니다. 단일 이벤트만으로 판단하지 않고, 여러 요소를 종합하여 위험도를 산정합니다. 예를 들어 야간 시간대 접속(+10점), 비정상 지역 IP(+15점), 다수 실패한 로그인 시도(+20점) 등이 누적되어 총 위협 스코어가 계산됩니다.

이 스코어가 사전 설정된 임계값을 초과하면 알람이 발생하며, 높은 점수일수록 자동 대응 조치가 더 신속하게 실행됩니다. 중요한 것은 이 임계값과 가중치가 조직의 보안 정책과 리스크 허용 수준에 맞게 조정 가능하다는 점입니다. 금융기관처럼 보안이 중요한 환경에서는 낮은 임계값을, 상대적으로 유연한 환경에서는 높은 임계값을 설정할 수 있습니다.

상관관계 분석과 위협 인텔리전스 통합

스텔라사이버는 개별 이벤트를 고립적으로 보지 않습니다. UEBA(User and Entity Behavior Analytics) 기법을 통해 사용자와 엔티티 간의 관계, 시간적 순서, 행위 패턴을 종합적으로 분석합니다.

예를 들어, 특정 사용자 계정의 로그인 위치가 짧은 시간 내에 서울에서 뉴욕으로 변경되었다면, 이는 물리적으로 불가능한 이동이므로 계정 탈취 가능성이 높습니다. 또한 글로벌 위협 인텔리전스 피드와 실시간으로 연동하여, 알려진 악성 IP나 도메인과의 통신을 즉시 탐지합니다. 이러한 다차원적 분석은 단일 지표로는 포착하기 어려운 정교한 APT 공격도 식별할 수 있게 합니다.

실제 제조업 고객사에서는 스텔라사이버의 상관관계 분석을 통해 3단계에 걸친 APT 공격 시도를 조기에 차단한 사례가 있습니다. 초기 피싱 이메일, 내부 시스템 정찰, 데이터 유출 시도라는 전체 공격 체인을 AI가 연결하여 파악했고, 최종 단계 이전에 자동으로 해당 계정과 네트워크 세그먼트를 격리했습니다.

자동 대응, 실제로 어디까지 가능한가

탐지만큼이나 중요한 것이 신속한 대응입니다. 스텔라사이버는 SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) 기능을 내장하여, 위협 탐지 후 자동으로 대응 조치를 실행합니다.

플레이북 기반 자동화 워크플로우

스텔라사이버는 다양한 위협 시나리오에 대응하는 사전 정의된 플레이북을 제공합니다. 예를 들어 ‘랜섬웨어 감염 의심’ 플레이북은 다음과 같은 단계로 실행됩니다: 1) 의심 호스트 네트워크 격리, 2) 관련 계정 비활성화, 3) 보안팀에 긴급 알림, 4) 포렌식 데이터 수집, 5) 백업 시스템 점검.

이러한 플레이북은 조직의 보안 정책에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 방식의 직관적인 인터페이스를 통해 보안 담당자는 코딩 없이도 복잡한 자동화 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 특정 조건(위협 스코어 80점 이상, 금융 데이터 접근 시도 등)에서 특정 액션(방화벽 차단, 계정 잠금, 티켓 생성 등)이 자동으로 실행되도록 설정합니다.

자동화가 되니까 야간이나 주말에 공격이 들어와도 걱정이 덜해요. 사람이 직접 개입하지 않아도 1차 대응은 자동으로 되니까요.

단계별 승인 프로세스와 안전장치

자동 대응의 위험성은 오탐에 의한 잘못된 조치입니다. 스텔라사이버는 이를 방지하기 위해 다단계 승인 체계를 지원합니다. 낮은 위험도의 조치(로그 수집, 모니터링 강화)는 완전 자동으로 실행되지만, 높은 영향도의 조치(시스템 격리, 서비스 중단)는 보안 담당자의 승인을 요구하도록 설정할 수 있습니다.

또한 모든 자동 대응 액션은 상세한 로그와 함께 기록되어, 사후 검토가 가능합니다. 잘못된 조치가 실행되었다면 즉시 롤백할 수 있는 기능도 제공합니다. 예를 들어 정상 사용자를 오탐하여 네트워크에서 격리했다면, 담당자가 확인 후 원클릭으로 접속을 복구할 수 있습니다. 이러한 안전장치는 자동화의 효율성과 운영 안정성 사이의 균형을 유지하게 합니다.

외부 시스템과의 통합 대응

스텔라사이버는 단독으로 작동하지 않습니다. 기존 보안 인프라와의 통합을 통해 전사적 보안 대응 체계를 구축합니다. 방화벽, EDR, IAM 시스템, 티켓팅 시스템 등과 API로 연동되어, 탐지된 위협에 대해 여러 시스템이 협력하여 대응합니다.

예를 들어 내부 서버에서 악성 활동이 탐지되면, 스텔라사이버는 자동으로 1) 방화벽에 해당 IP 차단 규칙 추가, 2) EDR에 해당 호스트 정밀 스캔 지시, 3) IAM 시스템에 관련 계정 임시 비활성화 요청, 4) ITSM에 보안 사고 티켓 자동 생성 등의 조치를 동시에 실행합니다. 이러한 오케스트레이션은 수동으로는 수십 분이 걸릴 작업을 수 초 내에 완료합니다.

대형 유통업체의 경우, 연말 특수 기간에 DDoS 공격을 받았을 때 스텔라사이버의 자동 대응이 빛을 발했습니다. 공격 트래픽 패턴을 AI가 식별하고, CDN과 연동하여 자동으로 트래픽을 분산 처리했으며, 동시에 공격 IP 목록을 방화벽에 자동 등록했습니다. 보안 담당자가 상황을 인지하기도 전에 1차 방어가 완료되어 서비스 중단 없이 공격을 무력화했습니다.