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Security Information and Event Management
AI 해킹 시대의 SIEM은 단순 로그 저장소가 아니라,
웹·서버·PC·계정·포렌식 로그를 연결하는 XDR의 분석 엔진입니다.
그러나 감사 정책이 꺼져 있거나, 웹 요청·응답 본문이 남지 않거나,
WAF·EDR·서버·PC·계정 로그가 서로 분리되어 있으면 공격 흐름을 놓치게 됩니다.
보안운영자동화(PLURA-SOAR), 리소스 모니터링(PLURA-SysMon), 원격보안관제(PLURA-SOC)를 연결하는
AI-XDR 플랫폼의 중앙 분석 엔진입니다.
단일 이벤트가 아니라 웹 요청 → 서버 행위 → 계정 접근 → PC 이벤트 → 포렌식 증거까지 이어지는 공격 체인을 맥락으로 분석합니다.
웹·서버·PC·계정 로그 통합 상관 분석
요청 본문(Post-body)·응답 본문(Resp-body) 기반 증거 분석
크리덴셜 스터핑·브루트 포스·계정 탈취 행위 탐지
MITRE ATT&CK v19.1 기반 전술·기법 맥락 분석
AI SecOps 트라이아지·차단·증거화 자동화
AI Agent·LLM·MCP 환경의 도구 오용과 비정상 API 호출 추적
- AI 해킹 시대, 왜 PLURA-SIEM인가
- AI 기반 취약점 탐색과 공격 자동화는 탐색·실행·우회·확산 시간을 빠르게 압축합니다.
- 기존 SIEM은 로그 저장과 검색에는 유용하지만, 본문 데이터와 호스트 이벤트가 분리되면 공격 체인 분석에 한계가 있습니다.
- PLURA-SIEM은 웹 요청·응답 본문, 계정 행위, 서버·PC 이벤트, 포렌식 증거를 하나의 사건 흐름으로 연결합니다.
- WAF에서 탐지된 제로데이 징후를 서버 명령 실행, 웹셸 업로드, 프로세스 생성, 파일 생성, 네트워크 접속 이벤트와 자동 상관 분석합니다.
- AI Agent·LLM·MCP 기반 자동화 환경에서 발생하는 도구 오용, 권한 남용, 메모리·컨텍스트 오염, 비정상 API 호출을 로그 기반으로 추적합니다.
- 특징
- 제로 트러스트 아키텍처(ZTA) 운영에 필요한 로그·정책·검증 증적 제공
- 보안/네트워크 장비 + 서버·PC + 웹 헤더·본문·애플리케이션 로그 통합 수집·분석
- OWASP Top 10:2025 기준 접근제어 실패, 보안 설정 오류, 인증 실패, 인젝션, 로깅·경보 실패, 예외 처리 오류 탐지 지원
- MITRE ATT&CK v19.1 기반 전술·기법 매핑과 탐지 전략 연계
- 크리덴셜 스터핑, 브루트 포스, 계정 탈취, 권한 상승, 내부 이동 징후 탐지
- APT, 랜섬웨어, 웹셸, 데이터 유출, 비정상 명령 실행 행위 상관 분석
- AI SecOps 자동화: 트라이아지 → 격리/차단 → 재현(Replay) → 증거화 → 보고서 생성
- NIST CSF 2.0의 Govern·Identify·Protect·Detect·Respond·Recover 관점에서 로그와 증적 관리 지원
- 잔디·텔레그램·라인·구글 챗 등 ChatOps 알림 연동
- 연동 서비스 기능
- 퍼블릭 AI(ChatGPT·Gemini·Claude) 연동 기반 로그 요약·분석·대응 가이드 생성
- 퍼블릭 TI(VirusTotal·AbuseIPDB·MalwareBazaar) 연동 기반 IP·도메인·해시 평판 조회
- 웹방화벽 연동(PLURA-WAF): 웹 공격, 우회 인젝션, 웹셸 업로드, 데이터 유출 징후 상관 분석
- 호스트/엔드포인트 보안 연동(PLURA-EDR): 프로세스, 파일, 레지스트리, 네트워크, 로그인 이벤트 상관 분석
- 포렌식 연동(PLURA-Forensic): 침해 의심 이벤트 발생 시 원격 라이브 포렌식과 증거 보존
- 보안운영자동화 연동(PLURA-SOAR): IP 차단, 계정 보호, 격리, 티켓 발행 등 정책 기반 자동 대응
- 타사 보안 장비·솔루션과 syslog/API/webhook 연동
- 전체 로그 수집·분석·장기 보관과 보존 정책·아카이브 지원
- 분석 대상 시스템과 로그 종류
- 윈도우 서버/PC : Windows Event Log, Sysmon, 고급 감사 정책 로그, PowerShell 로그
- 리눅스 서버 : Syslog, Audit 로그, 인증 로그, 프로세스/파일/네트워크 이벤트
- 유닉스 서버 : Syslog, Audit 로그, 계정·권한·서비스 이벤트
- macOS : Unified Log, OpenBSM Audit 로그, 시스템·인증·애플리케이션 이벤트
- 웹 서버 : MS IIS, Apache HTTPD, Tomcat, NGINX, Node.js, Spring Boot 등
- 웹 애플리케이션 : URL, Header, Query, Cookie, Request Body, Response Body, Session, Login Event
- AI/Agent 환경 : Agent 실행 로그, 도구 호출 로그, API 호출, MCP 서버 연결, RAG 검색·응답 흔적
SIEM의 장점을 XDR로 확장한 기술력
| 구분 | 기존 SIEM | PLURA-SIEM | AI-XDR 연계 효과 |
|---|---|---|---|
| 로그 수집 | 장비·서버 로그 중심 수집 | 웹 요청·응답 본문, 서버·PC 이벤트, 계정 행위까지 통합 | 공격자의 실제 행위와 증거를 함께 확인 |
| 분석 방식 | 룰·검색·대시보드 중심 | 행위 기반 상관 분석 + AI 트라이아지 | 단일 이벤트가 아닌 공격 체인 단위 판단 |
| 웹 공격 대응 | WAF 이벤트와 분리되는 경우가 많음 | PLURA-WAF 본문 로그와 SIEM 상관 분석 | 우회 인젝션·웹셸·데이터 유출 징후 조기 식별 |
| 호스트 대응 | OS 로그는 수집하나 행위 맥락 연결이 어려움 | PLURA-EDR 프로세스·파일·레지스트리·네트워크 이벤트 연결 | 웹 공격 이후 서버 명령 실행·내부 이동 추적 |
| 대응 자동화 | 경보 후 수동 확인·수동 조치 중심 | SOAR 런북 기반 IP 차단·계정 보호·격리·티켓 발행 | 탐지에서 조치까지의 시간을 단축 |
기존 SIEM 중심 체계 vs. PLURA-SIEM 기반 AI-XDR 체계 비교
| 비교 항목 | 기존 SIEM 중심 체계 | PLURA-SIEM 기반 AI-XDR 체계 |
|---|---|---|
| 역할 | 로그 수집·검색·경보 중심 보완 필요 | XDR의 중앙 분석 엔진으로 탐지·분석·대응·증거화 연결 매우 우수 |
| 데이터 범위 | 장비 로그와 시스템 로그 중심 보완 필요 | 웹 요청·응답 본문, 서버·PC, 계정, 애플리케이션, 포렌식 증거 통합 매우 우수 |
| 제로데이 징후 분석 | 알려진 룰·시그니처·정책 경보 위주 한계 큼 | 비정상 본문, 실행 행위, 계정 이상, 서버 이벤트를 결합해 징후 분석 매우 우수 |
| 웹 공격 이후 추적 | WAF 경보와 서버 이벤트를 별도 분석 보완 필요 | WAF 탐지 IP를 기준으로 웹셸, 명령 실행, 파일 생성, 네트워크 접속까지 자동 상관 매우 우수 |
| 계정 공격 대응 | 인증 실패 횟수나 단순 임계치 중심 보완 필요 | IP, 계정, User-Agent, 위치, 속도, 성공/실패 패턴을 결합해 크리덴셜 스터핑 탐지 매우 우수 |
| AI Agent 보안 | Agent 도구 호출과 API 행위 가시성 부족 한계 큼 | Agent 실행 로그, 도구 호출, MCP 연결, API 사용, 권한 남용 흔적 추적 우수 |
| 규정·감사 대응 | 로그 보관과 검색 중심, 증적 정리는 수작업 부담 보완 필요 | NIST CSF 2.0 관점의 로그·증적·보고서·대응 이력 관리 지원 우수 |
| 운영 방식 | 관제 인력의 경험과 수동 분석 의존도 높음 보완 필요 | AI 요약, 우선순위 정렬, 자동 런북, 원격보안관제 연계로 운영 부담 감소 매우 우수 |
PLURA-SIEM의 AI-XDR 상관 분석 방식
-
1
전체 로그 수집과 정규화
WAF, EDR, 서버, PC, 네트워크, 애플리케이션, 계정, AI Agent 로그를 통합 수집하고 공통 스키마로 정규화합니다.감사 정책과 본문 로깅 상태를 함께 점검해 “분석할 로그가 없는 상태”를 줄입니다. -
2
웹 요청·응답 본문 기반 정밀 분석
단순 URL·상태 코드가 아니라 Header, Query, Cookie, Request Body, Response Body를 함께 분석합니다.우회 인젝션, 웹셸 업로드, 민감 정보 노출, 예외 처리 오류, 데이터 유출 징후를 증거 기반으로 확인합니다. -
3
행위 기반 상관 분석
WAF에서 탐지된 IP·계정·URL을 기준으로 서버 프로세스, 파일 생성, 레지스트리 변경, 네트워크 접속, 로그인 이벤트를 연결합니다.단일 경보가 아니라 공격자의 “다음 행동”을 추적해 웹에서 서버, 서버에서 내부 시스템으로 이어지는 흐름을 분석합니다. -
4
MITRE ATT&CK 맥락화와 우선순위 정렬
관측된 이벤트를 전술·기법·하위 기법에 매핑하고, 탐지 전략과 분석 로직을 연결합니다.공격 단계, 영향 범위, 자산 중요도, 외부 TI를 결합해 대응 우선순위를 자동 정렬합니다. -
5
AI SecOps 자동화와 원격보안관제 연계
AI가 경보를 요약하고, 원인·영향·권장 조치를 제시하며, 필요 시 SOAR 런북으로 IP 차단, 계정 보호, 격리, 티켓 발행을 수행합니다.인적 확인이 필요한 조치는 승인 워크플로를 통해 안전하게 반자동 운영합니다. -
6
재현·증거화·보고서 자동 생성
탐지 근거, 원본 로그, 상관 이벤트, 포렌식 아티팩트, 대응 이력을 하나의 사건 기록으로 보존합니다.경영진 요약 보고서와 실무자 상세 분석 보고서를 분리해 관제·감사·재발 방지에 활용합니다.
기존 SIEM이 로그 저장·검색·경보에 머물렀다면, AI 해킹 시대의 SIEM은 공격 흐름을 복원하고 대응까지 연결하는 분석 엔진이어야 합니다.
PLURA-SIEM은 PLURA-AI·XDR의 중앙 분석 엔진으로서, 웹 공격에서 시작해 서버 명령 실행, 계정 탈취, 내부 이동, 데이터 유출로 이어지는 공격 흐름을 하나의 사건으로 연결합니다.
특히 본문 로그·감사 로그·포렌식 증거를 함께 분석해 정탐률을 높이고, 오탐과 미탐을 줄이며, 대응 근거를 명확하게 남깁니다.