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위협 인텔리전스와 데이터 기반 위협 사냥
ATT&CK 프레임워크와 오픈소스 도구를 활용한 위협 사냥
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발렌티나 코스타 가즈콘 저 박지수 역
에이콘출판사
2024.10.15.
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소개
목차
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1부 - 사이버 위협 인텔리전스01장. 사이버 위협 인텔리전스 __사이버 위협 인텔리전스 ____전략 등급 ____운영 등급 ____전술 등급 __인텔리전스 주기 ____계획 및 대상 선정 ____준비 및 수집 ____가공 및 활용 ____분석 및 생산 ____배포 및 통합 ____평가 및 피드백 __인텔리전스 요구 사항 정의 __수집 과정 ____침해 지표 ____멀웨어의 이해 ____공공 자원을 이용한 수집: OSINT ____허니팟 ____멀웨어 분석과 샌드박스 __가공 및 활용 ____Cyber Kill Chain® __편향과 분석 __요약 02장. 위협 사냥 __기술적인 요구 사항 __위협 사냥에 대한 소개 ____위협 사냥 유형 ____위협 사냥꾼의 기술 ____고통의 피라미드 __위협 사냥 성숙도 모델 ____성숙도 모델의 결정 __위협 사냥 과정 ____위협 사냥 고리 ____위협 사냥 모델 ____데이터 주도 방법론 ____TaHiTI: 위협 인텔리전스를 결합한 표적 사냥 __가설 설정 __요약 03장. 데이터 출처 __기술적인 요구 사항 __수집한 데이터 이해 ____운영체제 기본 ____네트워크 기본 __윈도우 기본 도구 ____윈도우 이벤트 뷰어 ____윈도우 관리 도구(WMI) ____윈도우용 이벤트 추적(ETW) __데이터 출처 ____엔드포인트 데이터 ____네트워크 데이터 ____보안 데이터 __요약 2부 - 공격자 이해하기04장. 공격자 묘사 __기술적인 요구 사항 __ATT&CK 프레임워크____전술, 기술, 하위 기술, 절차____ATT&CK 매트릭스____ATT&CK 내비게이터 __ATT&CK로 나타내기 __자체 테스트 ____정답 __요약 05장. 데이터 작업 __기술적인 요구 사항 __데이터 사전 활용 ____오픈소스 보안 이벤트 메타데이터(OSSEM) __MITRE CAR 활용____CARET: CAR 이용 도구__Sigma 사용__요약 06장. 공격자 모방 __공격자 모방 계획 수립 ____공격자 모방이란? ____MITRE ATT&CK 모방 계획____Atomic Red Team ____Mordor ____Caldera ____기타 도구 __자체 테스트 ____정답 __요약 3부 - 연구 환경에서의 작업07장. 연구 환경 조성 __기술적인 요구 사항 __연구 환경 조성 __VMware ESXI 설치____VLAN 생성____방화벽 설정 __윈도우 서버 설치 __윈도우 서버의 도메인 컨트롤러 설정 ____액티브 디렉터리 구조의 이해 ____서버의 도메인 컨트롤러에 상태 부여 ____DHCP 서버 설정____조직 단위 생성 ____사용자 입력 ____그룹 생성 ____그룹 정책 객체 ____감사 정책 설정 ____새로운 클라이언트 추가 __ELK 설정____Sysmon 설정____인증서 검색 __Winlogbeat 설정____ELK 인스턴스에서 데이터 찾기__보너스: ELK 인스턴스에 Mordor 데이터 세트 추가__HELK: 로베르토 로드리게스의 오픈소스 도구____HELK 시작__요약 08장. 데이터 질의 방법 __기술적인 요구 사항 __Atomic Red Team을 이용한 원자적 사냥__Atomic Red Team 테스트 주기____최초 침투 테스트 ____실행 테스트 ____지속성 유지 테스트 ____권한 상승 테스트 ____방어 우회 테스트 ____탐색 테스트 ____명령 및 제어 테스트 ____Invoke-AtomicRedTeam __Quasar RAT ____Quasar RAT 실제 사용 사례____Quasar RAT 실행 및 탐지____지속성 유지 테스트 ____자격증명 접근 테스트 ____시스템 내부 이동 테스트 __요약 09장. 공격자 사냥 __기술적인 요구 사항 __MITRE 평가____HELK에 APT29 데이터 세트 불러오기____APT29 사냥__MITRE CALDERA 활용____CALDERA 설치____CALDERA로 모방 계획 실행__Sigma 규칙__요약 10장. 프로세스 문서화 및 자동화의 중요성 __문서화의 중요성 ____훌륭한 문서 작성의 핵심 ____사냥 문서화 __위협 사냥꾼 플레이북 __주피터 노트북 __사냥 절차 최신화 __자동화의 중요성 __요약 4부 - 성공하기 위한 의사소통11장. 데이터 품질 평가 __기술적인 요구 사항 __고품질 데이터와 불량 데이터의 구별 ____데이터 측정 기준 __데이터 품질 향상 ____OSSEM Power-up ____DeTT&CT ____Sysmon-Modular __요약 12장. 결과 이해하기 __사냥 결과의 이해 __좋은 분석 정보 선택의 중요성 __자체 테스트 ____정답 __요약 13장. 성공을 위한 좋은 지표의 정의 __기술적인 요구 사항 __좋은 지표 정의의 중요성 __사냥 프로그램의 성공 여부를 확인하는 방법 ____위협 사냥에 MaGMA 사용__요약 14장. 사고 대응 팀의 참여 및 경영진 보고 __사고 대응 팀의 참여 __위협 사냥 프로그램의 성공에 대한 의사소통의 영향 __자체 테스트 ____정답 __요약 부록 A 위협 사냥의 현재
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저자 소개 2
Valentina Costa-Gazcon
지능형 지속 공격(APT, Advanced Persistent Threat) 추적 전문가로, MITRE ATT&CK 프레임워크를 이용해 APT의 도구, 전술, 기술, 절차(TTPs)를 분석하는 사이버 위협 인텔리전스 분석가다. 또한 말라가 대학교(UMA, Universidad de Malaga)에서 번역 및 통역 학위와 아르헨티나의 국립 기술 대학교(UTN, Universidad Tecnologica Nacional)에서 사이버 보안 학위를 받았으며, 독학으로 개발자와 위협 사냥꾼이 됐다. 블루스페이스 커뮤니티(BlueSpaceSec)의 창립자 중 한 명이며 로베르토 로드리게스(
지능형 지속 공격(APT, Advanced Persistent Threat) 추적 전문가로, MITRE ATT&CK 프레임워크를 이용해 APT의 도구, 전술, 기술, 절차(TTPs)를 분석하는 사이버 위협 인텔리전스 분석가다. 또한 말라가 대학교(UMA, Universidad de Malaga)에서 번역 및 통역 학위와 아르헨티나의 국립 기술 대학교(UTN, Universidad Tecnologica Nacional)에서 사이버 보안 학위를 받았으며, 독학으로 개발자와 위협 사냥꾼이 됐다. 블루스페이스 커뮤니티(BlueSpaceSec)의 창립자 중 한 명이며 로베르토 로드리게스(Roberto Rodriguez)가 설립한 OTR_Community의 핵심 구성원이다.
동국대학교 컴퓨터공학과에서 정보보호 분야에 입문했으며, KITRI의 정보보호 인력 양성 프로그램 Best of the Best 과정을 수료하며 본격적으로 정보보호 분야를 공부했다. 이후 고려대학교 정보보호 대학원에서 보안 위협 모델링을 연구했으며, 졸업 후 금융 기관에 입사해 정보보호 기획 업무, 부채널 분석 업무를 수행했다. 현재는 간편하고 안전한 인증 서비스를 제공하고자 열심히 노력하고 있다.
품목정보
- 발행일
- 2024년 10월 15일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 30.80MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 438쪽 ?
- ISBN13
- 9791161758961
출판사 리뷰
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◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈
◆ CTI의 이해, 핵심 개념, 위협 예방 및 조직의 보호 효과 ◆ 위협 사냥 절차의 다양한 단계 탐색 ◆ 수집한 데이터의 모델링 및 결과 기록 방법 이해 ◆ 실험 환경에서 위협 행위자의 공격 모방 ◆ 침입 탐지를 위해 수집한 정보의 활용 및 검색 결과 검증 ◆ 문서화 및 전략을 사용해 고위 관리직 및 전체 비즈니스와 의사소통하는 방법 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 위협 사냥 실습에 관심이 있는 모두를 위한 책으로, 시스템 관리자, 컴퓨터 공학자, 보안 전문가의 첫 번째 위협 사냥 실습을 돕는 가이드다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장, ‘사이버 위협 인텔리전스’에서는 다양한 위협 유형, 침해 지표 수집 방법, 수집한 정보 분석 방법을 다룬다. 2장, ‘위협 사냥’에서는 위협 사냥을 배우는 곳, 중요한 이유, 사냥 가설 설정 방법을 다룬다. 3장, ‘데이터 출처’에서는 위협 사냥에 대한 이해뿐만 아니라 사냥 프로그램의 기획 및 설계 시 사용할 수 있는 다양한 단계와 모델을 다룬다. 4장, ‘공격자 묘사’에서는 맥락(Context)에 대해 다룬다. 수집한 정보를 이해하려면 적절한 맥락을 제공해야 한다. 맥락과 분석이 없는 정보는 인텔리전스가 아니다. MITRE ATT&CK(TM) 프레임워크를 이용해 인텔리전스 보고서를 연결하는 방법을 다룬다. 5장, ‘데이터 작업’에서는 데이터 사전 생성 절차를 검토하고 위협 사냥에서 데이터 사전이 중요한 이유와 엔드포인트의 데이터를 하나로 모으는 것이 중요한 이유를 검토한다. 6장, ‘공격자 모방’에서는 위협 행위자 모방 계획을 만들고자 CTI를 사용하는 방법과 이를 데이터 주도 접근 방식과 혼합해 사냥을 수행하는 방법을 다룬다. 7장, ‘연구 환경 조성’에서는 다양한 오픈소스 도구를 이용해 연구 환경을 조성하는 방법을 다룬다. 대부분 윈도우 실험 환경을 만들고 데이터 기록을 위한 ELK 인스턴스를 설정한다. 8장, ‘데이터 질의 방법’에서는 운영체제와 사냥 절차에 익숙해지고자 Atomic Red Team을 이용한 최소 단위 사냥을 수행한다. 시스템에서 Quasar RAT를 탐지하는 사냥 수행 방법을 보여주고자 Quasar RAT으로 시스템을 감염시킨다. 9장, ‘공격자 사냥’에서는 Mordor 솔루션을 ELK/HELK 인스턴스와 통합하는 방법을 다룬다. Mordor 프로젝트의 아이디어는 위협 행위자의 행동을 모방한 사전에 기록한 이벤트를 제공하는 것이다. 인텔리전스 기반 사냥의 예로 APT29 ATT&CK 매핑을 사용하고자 Mordor APT29 데이터 세트를 연구 환경에 적용한다. 끝으로 CALDERA를 이용해 자체적으로 설계한 위협을 모방하는 것으로 끝난다. 10장, ‘프로세스 문서화 및 자동화의 중요성’에서는 문서화를 다룬다. 위협 사냥 절차의 마지막 부분에는 문서화, 자동화 및 최신화가 있다. 이 장에서는 위협 사냥 프로그램의 수준을 향상시킬 수 있는 문서화 및 자동화 팁을 다룬다. 자동화는 분석가들이 같은 사냥을 계속 반복해서 수행하는 것으로부터 자유롭게 하는 핵심이지만 모든 것을 자동화할 수 있는 것은 아니며 반드시 해야 하는 것은 아니다. 11장, ‘데이터 품질 평가’에서는 데이터의 수집 및 정제를 유용하게 하는 몇 가지 오픈소스 도구를 활용해 데이터 품질 평가의 중요성을 다룬다. 12장, ‘결과 이해하기’에서는 연구 환경을 벗어난 곳에서 사냥을 할 때 발생할 수 있는 다른 결과와 필요시 질의를 개선하는 방법을 다룬다. 13장, ‘성공을 위한 좋은 지표의 정의’에서는 지표를 다룬다. 좋은 지표는 개별 사냥을 평가하는 데 사용하는 것뿐만 아니라 전체 사냥 프로그램의 성공을 평가하는 데도 사용한다. 이 장에서는 사냥 프로그램을 평가하는 데 사용할 수 있는 지표 목록을 제공한다. 또한 결과 추적을 위한 MaGMa 프레임워크를 살펴본다. 14장, ‘사고 대응 팀의 참여 및 경영진 보고’에서는 결과를 얘기하는 것을 다룬다. 자신의 분야에서 전문가가 되는 것은 훌륭하지만 그 전문적인 일이 어떻게 기업의 투자 대비 수입에 긍정적인 영향을 끼치는지에 대해 잘 얘기할 줄 모른다면 그리 멀리 가지 못할 것이다. 이 장에서는 침입을 얘기하는 방법과 사고 대응 팀의 참여 방법, 상위 관리자에게 결과를 전달하는 방법을 다룬다. |
