SIEM을 이용한 소프트웨어 취약점 탐지 모델 제안
Using the SIEM Software vulnerability detection model proposed
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초록
ESM에서 SIEM으로의 발전은 더 많은 데이터를 기반으로 상관분석을 할 수 있게 되었다. 취약점 진단에서 발견된 소프트웨어 취약점을 CWE와 같은 분류 표준으로 수집을 한다면, 로그 분석 및 취합, 보안관제 및 운용 과정등에서 통일된 유형의 메시지를 활용함으로써 초기대응단계에서의 귀중한 시간절약으로 신속하게 대응할 수 있고, 모든 대응 단계에서 일관성을 유지하여 처리할 수 있게 된다. 취약점 진단과 모니터링 단계에서 CCE, CPE, CVE, CVSS 정보를 공유하여, 사전에 정의된 위협에 대해서만 탐지하지 않고, 각 자산이 가지고 있는 소프트웨어취약점을 유기적으로 반영할 수 있도록 하고자 하였다. 이에 본 논문에서는 SIEM의 빅데이터 분석 기법을 활용하여 소프트웨어 취약점에 대한 위협을 효과적으로 탐지하고 대응할 수 있는 모델을 제안하고 적용해본 결과 기존의방법으로 탐지할 수 없었던 소프트웨어 취약점을 탐지함으로서 효과적임을 확인하였다.
Abstract
With the advancement of SIEM from ESM, it allows deep correlated analysis using huge amount of data. By collecting software’s vulnerabilities from assessment with certain classification measures (e.g., CWE), it can improve detection rate effectively, and respond to software’s vulnerabilities by analyzing big data. In the phase of monitoring and vulnerability diagnosis Process, it not only detects predefined threats, but also vulnerabilities of software in each resources could promptly be applied by sharing CCE, CPE, CVE and CVSS information. This abstract proposes a model for effective detection and response of software vulnerabilities and describes effective outcomes of the model application.
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