대응 속도와 효율을 동시에! 자동화로 완성한 보안 관제
M사는 통합 보안 관제 센터를 중심으로 사이버 위협 대응, 개인정보 보호, 보안 솔루션 운영 등 주요 보안 업무를 수행해왔다. 특히 신·변종 악성코드와 랜섬웨어 위협에 대응하기 위해 내부 보안 솔루션과 안랩 위협정보 신고센터를 연계한 분석 체계를 활용하고 있었다.
하지만 위협 유형이 다양해지고 분석 대상 데이터가 늘어나면서, 기존 방식은 빠르고 효율적인 대응에 한계를 보이기 시작했다. 분석 결과를 확인하고 데이터를 정리하는 과정에서 반복 업무가 발생했으며, 일부 샘플은 분석가의 직접 확인이 필요해 대응 시간이 지연될 가능성도 있었다.
본 Case Study에서는 M사가 AhnLab MDS와 API 기반 자동화 체계를 활용해 보안 관제 프로세스를 개선하고, 대응 속도와 운영 효율을 높인 과정을 소개한다.
1) 위협 데이터 통합 분석으로 대응 범위 확장
M사는 안랩 위협정보 신고센터와의 연계를 통해 기존 보안 솔루션만으로 확인하기 어려운 의심 파일까지 분석 대상에 포함했다. 이를 통해 신·변종 악성코드와 랜섬웨어 위협에 대한 판단 근거를 확보하고, 탐지 공백을 줄일 수 있는 대응 기반을 마련했다.
2) 분석 자동화로 수작업 감소 및 대응 속도 향상
기존 분석 환경에서는 일부 샘플 확인과 데이터 정리 과정에서 분석가의 수작업이 필요했다. M사는 AhnLab MDS와 연계한 자동화 프로세스를 단계적으로 적용해 분석 결과를 보다 빠르게 확인하고, 대응 과정에서 발생하는 반복 업무를 줄였다.
3) API 기반 자동화로 데이터 정확성과 운영 안정성 확보
기존 웹 기반 수집 방식은 불필요한 정보까지 함께 수집되거나 별도의 가공 과정이 필요한 경우가 있었다. M사는 보안관제 시스템과 안랩 위협정보 신고센터를 API로 연결해 필요한 데이터만 선별적으로 조회할 수 있도록 구성했다. 이를 통해 데이터 처리 효율과 정확성을 함께 높였다.
AhnLab MDS와 API 기반 자동화를 통해 M사는 분석부터 대응까지 이어지는 관제 흐름을 더욱 효율적으로 개선했다. 반복적인 확인 업무를 줄이는 동시에, 위협 분석 결과를 신속하게 활용할 수 있는 환경을 마련하며 보안 운영의 안정성을 높였다.
M사가 AhnLab MDS와 API 기반 자동화를 통해 대응 속도, 분석 정확성, 운영 효율을 어떻게 개선했는지 자세한 내용은 아래 PDF 전문에서 확인할 수 있다.
- AhnLab콘텐츠마케팅팀
