SIEM, XDR이란

진화하는 사이버 위협 환경 속에서 기업의 보안팀은 매일같이 새로운 과제에 직면하고 있습니다. 탐지되지 않은 악성코드, 교묘한 피싱 공격, 내부 시스템을 노리는 랜섬웨어, 그리고 점점 더 지능화되는 APT(지능형 지속 위협)까지. 이러한 위협에 효과적으로 대응하기 위해서는 단순한 차단 솔루션만으로는 부족합니다. 보안 이벤트를 통합적으로 관리하고, 위협 징후를 빠르게 탐지하며, 신속하게 대응할 수 있는 강력한 보안 관제 시스템이 필수적입니다.

 

 

이러한 배경에서 기업 보안 관제의 핵심 요소로 오랫동안 자리매김해 온 'SIEM(Security Information and Event Management)'과 최근 차세대 보안 관제 시스템으로 주목받고 있는 'XDR(Extended Detection and Response)'은 많은 보안 담당자들의 뜨거운 관심사입니다. 과연 이 두 시스템은 무엇이며, 어떤 차이가 있고, 우리 회사의 상황에는 어떤 솔루션이 더 적합할까요? 오늘은 SIEM과 XDR에 대해 깊이 있게 알아보겠습니다.

 

1. 보안 관제의 핵심 SIEM

 SIEM에 대해 이야기해 봅시다. SIEM은 Security Information Management(SIM)와 Security Event Management(SEM)의 기능을 결합한 시스템입니다. 쉽게 말해, 기업 내 다양한 보안 솔루션(방화벽, 침입 탐지 시스템, 서버, 애플리케이션 등)에서 발생하는 수많은 로그와 보안 이벤트를 한 곳으로 수집하고 통합하여 저장, 분석, 모니터링하는 중앙 집중식 플랫폼이라고 할 수 있습니다.

SIEM의 핵심 기능은 다음과 같습니다.

• 로그 및 이벤트 수집/집계 (Aggregation): 조직 내 분산된 다양한 시스템에서 발생하는 모든 종류의 로그 데이터를 중앙 집중식으로 수집합니다. 이는 마치 범죄 현장의 모든 CCTV, 출입 기록, 통화 기록 등을 한곳에 모으는 것과 같습니다.
• 실시간 이벤트 상관관계 분석 (Correlation): 수집된 이벤트 중에서 의미 있는 연관성을 찾아냅니다. 예를 들어, 특정 IP에서 해킹 시도가 발생한 직후, 동일한 IP에서 내부 서버에 비정상적인 접근이 시도되었다면, SIEM은 이 두 이벤트를 연결하여 잠재적인 위협으로 판단하고 경보를 발생시킵니다. 이는 단순히 개별 이벤트를 보는 것이 아니라, 여러 조각의 정보를 연결하여 전체 그림을 파악하는 과정입니다.
• 경보 및 보고서 생성 (Alerting & Reporting): 상관관계 분석을 통해 위협으로 판단된 경우, 관리자에게 즉시 경보를 발생시킵니다. 또한, 규제 준수(Compliance, 예: 개인정보 보호법, 정보보호 관리체계 등)를 위한 다양한 보고서와 대시보드를 생성하여 보안 상태를 시각화하고 관리자에게 인사이트를 제공합니다.
• 장기 로그 보관 (Log Retention): 수집된 로그를 법적 요구사항이나 감사 목적으로 장기간 보관합니다. 이는 사고 발생 시 사후 분석을 위한 중요한 증거 자료가 됩니다.

SIEM은 오랫동안 기업 보안 관제의 주춧돌 역할을 해왔습니다. 방대한 로그 데이터를 통합하여 관리하고, 규제 준수를 위한 보고 기능을 제공하며, 이미 정의된 규칙 기반의 상관관계 분석을 통해 알려진 위협이나 비정상 행위를 탐지하는 데 강점을 보였습니다. 기업의 보안 가시성을 확보하고 기본적인 보안 관제 환경을 구축하는 데 필수적인 솔루션이었습니다.

하지만 SIEM은 몇 가지 한계에 직면합니다.

• 경보 과부하 (Alert Fatigue): 수많은 로그와 이벤트 속에서 발생하는 경보의 양이 너무 많아, 보안 담당자가 실제 중요한 위협을 놓치기 쉽습니다. '늑대와 양치기 소년'처럼 경보가 울려도 중요하지 않다고 판단하여 무시하게 되는 상황이 발생하곤 합니다.
• 규칙 기반의 한계: SIEM의 탐지는 주로 미리 정의된 규칙(Rule)에 의존합니다. 이는 알려지지 않은 새로운 위협이나 규칙을 우회하는 고도화된 공격에는 취약할 수밖에 없습니다.
• 사일로화된 데이터 연관 분석의 어려움: SIEM은 주로 로그 데이터를 중심으로 분석하기 때문에, 엔드포인트, 네트워크 트래픽, 클라우드 활동, 이메일 내용 등 다양한 보안 도메인에서 발생하는 서로 다른 유형의 데이터를 유기적으로 연결하고 깊이 있게 분석하는 데 어려움이 있습니다. 각 보안 솔루션은 자체적인 탐지 및 대응 기능을 가지고 있지만, 그 데이터가 SIEM으로 들어오더라도 깊이 있는 분석과 연동이 매끄럽지 않은 경우가 많습니다.
• 복잡한 관리 및 운영: SIEM 시스템은 수많은 데이터 소스와 연동해야 하고, 복잡한 규칙을 관리해야 하며, 성능 유지를 위한 지속적인 튜닝이 필요하여 운영 부담이 크다는 단점이 있습니다.

2. 차세대 보안 관제의 등장, XDR

이러한 SIEM의 한계를 극복하고, 더욱 지능화되고 복잡해지는 사이버 위협에 효과적으로 대응하기 위해 등장한 개념이 바로 XDR(Extended Detection and Response)입니다. XDR은 이름에서 알 수 있듯이, 단순히 로그를 넘어 '확장된(Extended)' 범위의 데이터를 수집하고, '탐지(Detection)' 능력을 고도화하며, '대응(Response)' 기능을 자동화하는 데 초점을 맞춘 솔루션입니다.

XDR은 SIEM처럼 다양한 소스에서 데이터를 수집하지만, 그 범위가 훨씬 넓습니다. 단순히 로그뿐만 아니라 다음과 같은 다양한 보안 도메인에서 발생하는 원시 데이터(Telemetry)와 분석 정보를 통합합니다.

• 엔드포인트 (Endpoint): EDR(Endpoint Detection and Response) 솔루션의 데이터 (프로세스 실행, 파일 변경, 네트워크 연결 등)
• 네트워크 (Network): NDR(Network Detection and Response) 솔루션의 데이터 (네트워크 트래픽 분석, 이상 행위 탐지 등)
• 클라우드 (Cloud): 클라우드 워크로드, 설정, 접근 활동 로그
• 이메일 (Email): 이메일 헤더, 내용, 첨부 파일 분석 정보
• ID 및 계정 정보 (Identity): 사용자 활동, 권한 변경 등
• SaaS 애플리케이션 등: 다양한 서비스에서 발생하는 보안 관련 데이터

XDR의 핵심 특징

1. 확장된 데이터 통합 (Extended Data Integration): SIEM이 주로 '로그'를 수집한다면, XDR은 엔드포인트, 네트워크, 이메일, 클라우드 등 다양한 도메인의 실제 원시 데이터와 보안 솔루션의 분석 결과를 유기적으로 통합합니다. 이는 마치 건물 전체의 CCTV, 출입 센서, 온도 센서, 심지어 특정 인물의 행동 패턴 데이터까지 통합하여 분석하는 것과 같습니다.
2. 고도화된 탐지 (Advanced Detection): 통합된 다양한 데이터를 기반으로 머신러닝(ML)과 인공지능(AI), 그리고 행위 기반 분석(Behavioral Analysis)을 활용하여 기존 SIEM의 규칙 기반 탐지로는 어려웠던 알려지지 않은 위협(Zero-day Attack)이나 복합적인 공격 시나리오를 더욱 정확하게 탐지합니다. 예를 들어, 특정 직원의 이메일 계정이 탈취된 후, 해당 계정으로 내부 시스템에 접근 시도하고, 이후 특정 서버에서 비정상적인 데이터 송신이 감지되었다면, XDR은 이 모든 이벤트를 연결하여 하나의 고도화된 공격으로 인지하고 대응합니다.
3. 통합된 조사 및 분석 (Unified Investigation): 다양한 소스의 데이터를 하나의 콘솔에서 시각화하고 상호 연결하여 보여줍니다. 보안 분석가는 여러 시스템을 오갈 필요 없이 단일 인터페이스에서 사건의 전말을 파악하고 근본 원인을 분석할 수 있습니다. 이는 사건 조사에 소요되는 시간을 획기적으로 단축시킵니다.
4. 자동화된 대응 (Automated Response): 탐지된 위협에 대해 미리 정의된 또는 AI가 제안하는 자동화된 대응(Response) 작업을 수행합니다. 예컨대 악성 파일 격리, 네트워크 연결 차단, 사용자 계정 비활성화, 이메일 삭제 등의 조치를 즉시 실행하여 위협 확산을 막습니다. 이는 보안팀의 수동적인 대응 부담을 줄이고 대응 시간을 단축하여 피해를 최소화합니다.

XDR은 SIEM의 '정보 통합 및 가시성'을 넘어, '탐지 능력의 고도화'와 '대응 자동화'에 핵심 가치를 둡니다. 더욱 정확하고 빠른 탐지로 오탐을 줄이며, 즉각적인 대응을 통해 보안 운영 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다.

 

3. SIEM과 XDR 비교

그렇다면 SIEM과 XDR은 서로를 대체하는 관계일까요, 아니면 공존하는 관계일까요? 이 질문에 대한 답은 상황에 따라 다릅니다. XDR은 SIEM의 후계자 또는 진화된 형태로 여겨지지만, SIEM이 가진 장점 때문에 여전히 많은 기업에서 사용되고 있어 거미줄 같은 촘촘한 보안을 원한다면  SIEM과 XDR의 상호 보완적으로 사용될 수도 있습니다. 

구분	SIEM	XDR
수집	시스템/보안 솔루션의 '로그' 데이터	다양한 도메인( 로그 + 엔드포인트, 클라우드, 이메일 등 )의 원시 데이터
탐지 방식	규칙 기반 상관관계 분석	규칙 기반 + ML/AI 및 행위 기반 분석, 도메인 간 연관 분석
탐지 범위	알려진 위협 및 규칙 기반 비정상 행위 탐지	알려지지 않은 위협, 복합 공격 시나리오 탐지 능력 우수
대응 기능	경보 발생, 수동 대응 중심	자동화된 대응 기능 강력, 통합된 조사/대응 콘솔 제공
초점	규제 준수, 중앙 집중식 로깅/모니터링	고도화된 위협 탐지 및 신속한 대응
운영 효율성	복잡한 관리 및 튜닝 요구	상대적으로 간소화된 관리, 자동화로 운영 부담 경감

 

SIEM은 여전히 중요합니다. 특히 규제 준수 요구사항이 엄격한 산업에서는 장기간의 로그 보관 및 보고 기능이 필수적입니다. 또한, 이미 SIEM에 많은 투자를 했고, 이를 중심으로 보안 운영 프로세스가 잘 구축된 기업에서는 XDR 도입 시 기존 SIEM과의 연동 또는 단계적인 전환 전략을 고려해야 합니다.

 

XDR은 SIEM의 한계를 보완합니다. 특히 고도화된 공격에 대한 탐지율을 높이고, 보안팀의 조사 및 대응 시간을 단축하며, 경보 과부하를 줄여 보안 운영 효율성을 개선하고자 하는 기업에게 매력적인 선택지입니다. 네이티브 XDR(단일 벤더가 제공하는 통합 플랫폼 형태)과 오픈 XDR(여러 벤더의 솔루션을 통합하는 유연한 형태) 등 다양한 형태가 존재합니다.

 

4. 무엇을 선택해야 하나

SIEM과 XDR 중 어느 것을 선택할 것인가는 기업의 현재 보안 수준, 예산, 보안팀의 역량, 주로 직면하는 위협의 종류, 그리고 규제 준수 요구사항 등 다양한 요소를 종합적으로 고려해야 합니다.

• 기존 SIEM 투자가 크고 규제 준수가 최우선인 경우: 기존 SIEM을 유지하면서 특정 보안 영역(예: 엔드포인트)에 XDR 솔루션을 도입하여 SIEM으로 고품질 경보를 전달하는 하이브리드 형태를 고려할 수 있습니다. 또는 기존 SIEM의 기능을 확장하는 형태의 XDR 솔루션을 단계적으로 도입하는 것도 방법입니다.
• 고도화된 위협 탐지 및 신속한 대응이 시급한 경우: 특히 공격 표면이 넓고 다양한 보안 도메인(클라우드, 원격 근무 환경 등)에서 발생하는 위협에 대한 가시성과 대응력이 필요한 경우, XDR 도입을 적극적으로 검토할 필요가 있습니다. XDR은 보안팀이 진정으로 중요한 위협에 집중하고 효율적으로 대응할 수 있도록 돕습니다.
• 보안팀의 운영 부담을 줄이고자 하는 경우: 자동화된 조사 및 대응 기능을 제공하는 XDR은 반복적인 업무를 줄여 보안팀의 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

5. 정리하면

중요한 것은 단순히 새로운 기술을 도입하는 것을 넘어, 우리 회사의 실질적인 보안 요구사항과 운영 환경에 가장 적합한 솔루션을 선택하고, 이를 통해 전체적인 보안 관제 시스템을 강화하는 것입니다. SIEM이든, XDR이든, 또는 이 둘의 조합이든, 목표는 동일합니다. 바로 '보안 위협을 더 빠르고 정확하게 가려내고, 효과적으로 대응하여 기업 자산을 보호하는 것'입니다.

사이버 위협의 속도가 빨라지는 만큼, 보안 관제 시스템의 진화는 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다. SIEM과 XDR에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 우리 회사에 맞는 최적의 보안 관제 전략을 수립하시길 바랍니다.