보안도구: Sigma 규칙을 이용한 로그 기반 위협 탐지 🛡️

현대 사이버 보안 환경에서 로그 기반 위협 탐지는 매우 중요한 역할을 합니다. 특히 Sigma 규칙을 활용한 접근 방식은 효과적이고 유연한 위협 탐지 방법으로 주목받고 있죠. 이 글에서는 Sigma 규칙의 개념부터 실제 적용 방법, 그리고 고급 기술까지 상세히 다루어 보겠습니다.

보안 전문가들 사이에서 Sigma 규칙은 이미 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 하지만 아직 많은 개발자들에게는 생소한 개념일 수 있어요. 재능넷과 같은 플랫폼에서 보안 관련 지식을 공유하고 습득하는 것이 중요한 이유이기도 합니다.

이 글을 통해 여러분은 Sigma 규칙의 기본 개념부터 고급 응용 기술까지 체계적으로 학습할 수 있을 것입니다. 자, 그럼 본격적으로 Sigma의 세계로 들어가 볼까요? 🚀

1. Sigma 규칙 소개 📚

Sigma는 로그 데이터에서 위협을 탐지하기 위한 오픈 소스 제네릭 시그니처 포맷입니다. 다양한 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 시스템과 호환되며, 보안 분석가들이 쉽게 규칙을 작성하고 공유할 수 있도록 설계되었습니다.

1.1 Sigma의 탄생 배경

Sigma는 2017년 Florian Roth와 Thomas Patzke에 의해 개발되었습니다. 그들의 목표는 다양한 로그 형식과 SIEM 시스템 간의 호환성 문제를 해결하는 것이었죠. 이전에는 각 SIEM 시스템마다 고유한 규칙 형식을 사용해 규칙 공유와 재사용이 어려웠습니다.

1.2 Sigma의 주요 특징

범용성: 다양한 로그 형식과 SIEM 시스템에 적용 가능
가독성: YAML 형식을 사용해 사람이 읽고 쓰기 쉬움
확장성: 새로운 로그 소스나 SIEM 시스템에 쉽게 적용 가능
커뮤니티 지원: 활발한 오픈 소스 커뮤니티를 통한 지속적인 발전

1.3 Sigma vs 기존 탐지 방식

Sigma의 장점:

표준화된 형식으로 규칙 공유 용이
다양한 SIEM 시스템에 적용 가능
복잡한 탐지 로직을 간단히 표현

기존 방식의 한계:

SIEM 시스템별로 다른 규칙 형식
규칙 재사용과 공유의 어려움
복잡한 탐지 로직 구현의 어려움

1.4 Sigma 규칙의 기본 구조

Sigma 규칙은 YAML 형식으로 작성되며, 다음과 같은 기본 구조를 가집니다:

title: 규칙 제목
id: 고유 식별자
status: 규칙 상태 (예: experimental, testing, stable)
description: 규칙에 대한 설명
logsource:
    category: 로그 카테고리
    product: 로그 소스 제품
detection:
    selection:
        # 탐지 조건
    condition: 조건 로직
falsepositives:
    - 가능한 오탐 목록
level: 심각도 수준
tags:
    - 관련 태그

1.5 Sigma 규칙의 실제 예시

다음은 윈도우 이벤트 로그에서 의심스러운 PowerShell 명령을 탐지하는 간단한 Sigma 규칙 예시입니다:

title: Suspicious PowerShell Command Line
id: 5f826aeb-5f205-4c34-9bd5-f9d2e3ec5b9e
status: experimental
description: Detects suspicious PowerShell command line parameters
logsource:
    category: process_creation
    product: windows
detection:
    selection:
        CommandLine|contains:
            - "-nop -w hidden -c"
            - "powershell.exe reg add HKCU\\software\\microsoft\\windows\\currentversion\\run"
    condition: selection
falsepositives:
    - Legitimate PowerShell scripts
level: high
tags:
    - attack.execution
    - attack.t1059.001

이 규칙은 PowerShell 명령줄에서 특정 의심스러운 패턴을 탐지합니다. "-nop -w hidden -c"와 같은 옵션은 종종 악성 스크립트에서 사용되며, 레지스트리 실행 키를 수정하는 명령도 주의 깊게 모니터링해야 합니다.

위 다이어그램은 Sigma 규칙의 기본 구조를 시각적으로 표현한 것입니다. 각 섹션은 규칙의 중요한 구성 요소를 나타내며, 이를 통해 규칙의 전체적인 구조를 한눈에 파악할 수 있습니다.

1.6 Sigma의 발전과 미래

Sigma는 지속적으로 발전하고 있으며, 보안 커뮤니티에서 널리 채택되고 있습니다. 향후 더 많은 SIEM 시스템과의 통합, 머신러닝을 활용한 규칙 생성, 클라우드 환경에 특화된 규칙 등이 개발될 것으로 예상됩니다.

보안 전문가들뿐만 아니라 개발자들도 Sigma에 관심을 가질 필요가 있습니다. 재능넷과 같은 플랫폼을 통해 Sigma 관련 지식과 경험을 공유하고, 새로운 규칙을 개발하는 데 참여할 수 있습니다. 이는 개인의 역량 향상뿐만 아니라 전체 보안 생태계의 발전에도 기여하게 될 것입니다. 🌱

2. Sigma 규칙 작성 기초 ✍️

Sigma 규칙을 효과적으로 작성하기 위해서는 기본적인 구조와 문법을 이해해야 합니다. 이 섹션에서는 Sigma 규칙 작성의 기초를 상세히 살펴보겠습니다.

2.1 YAML 기본 문법

Sigma 규칙은 YAML(YAML Ain't Markup Language) 형식을 사용합니다. YAML은 사람이 읽고 쓰기 쉬운 데이터 직렬화 형식입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

들여쓰기로 구조를 표현 (일반적으로 2칸 또는 4칸 공백 사용)
키-값 쌍은 콜론(:)으로 구분
리스트는 대시(-)로 표현
#을 사용하여 주석 작성

2.2 Sigma 규칙의 주요 섹션

1. 메타데이터 섹션

title: 규칙의 제목
id: 고유 식별자 (보통 UUID 사용)
status: 규칙의 상태 (experimental, testing, stable 등)
description: 규칙에 대한 상세 설명
author: 규칙 작성자
date: 규칙 작성 또는 수정 날짜

2. 로그 소스 섹션

category: 로그의 일반적인 분류 (예: process_creation, network_connection)
product: 로그를 생성하는 제품 (예: windows, linux, firewall)
service: 특정 서비스 (선택적)

3. 탐지 섹션

detection: 실제 탐지 로직을 정의
selection, filter 등의 하위 섹션으로 구성
condition: 최종 탐지 조건을 정의

4. 추가 정보 섹션

falsepositives: 가능한 오탐 시나리오
level: 경고의 심각도 수준
tags: 관련 태그 (예: MITRE ATT&CK 기술 ID)

2.3 탐지 로직 작성하기

탐지 섹션은 Sigma 규칙의 핵심입니다. 여기서 실제 위협을 탐지하기 위한 조건을 정의합니다.

detection:
  selection:
    EventID: 4688  # 새 프로세스 생성
    CommandLine|contains:
      - "mimikatz"
      - "psexec"
  condition: selection

이 예시에서는 Windows 이벤트 로그에서 EventID가 4688(새 프로세스 생성)이며, 명령줄에 "mimikatz" 또는 "psexec"가 포함된 경우를 탐지합니다.

2.4 조건 연산자 사용하기

Sigma는 다양한 조건 연산자를 제공하여 복잡한 탐지 로직을 구현할 수 있습니다:

and: 모든 조건이 참일 때 (기본값)
or: 하나 이상의 조건이 참일 때
not: 조건의 부정
1 of them: 지정된 조건 중 하나 이상이 참일 때
all of them: 모든 지정된 조건이 참일 때

예시:

detection:
  selection1:
    EventID: 4688
    CommandLine|contains: "powershell"
  selection2:
    CommandLine|contains:
      - "-enc"
      - "-encodedcommand"
  condition: selection1 and selection2

이 규칙은 PowerShell이 실행되면서 인코딩된 명령을 사용하는 경우를 탐지합니다.

2.5 정규 표현식 활용

Sigma는 정규 표현식(regex)을 지원하여 더 유연한 패턴 매칭이 가능합니다:

detection:
  selection:
    CommandLine|re: "powershell.*-enc.*[A-Za-z0-9+/]{50,}"
  condition: selection

이 규칙은 PowerShell 명령줄에서 "-enc" 옵션 뒤에 50자 이상의 Base64 인코딩된 문자열이 오는 패턴을 탐지합니다.

2.6 필드 매핑과 변환

다양한 로그 형식에 대응하기 위해 Sigma는 필드 매핑과 변환 기능을 제공합니다. 이는 주로 Sigma 규칙을 특정 SIEM 시스템에 적용할 때 사용됩니다.

fieldmappings:
  EventID: EventCode
  CommandLine: Process.CommandLine

이 매핑은 'EventID'를 'EventCode'로, 'CommandLine'을 'Process.CommandLine'으로 변환합니다. 이를 통해 다양한 로그 형식에 대응할 수 있습니다.

위 다이어그램은 Sigma 규칙 작성의 일반적인 프로세스를 보여줍니다. 분석 단계에서 위협을 이해하고, 설계 단계에서 탐지 로직을 구상한 후, 실제 YAML 형식으로 구현하고 마지막으로 테스트를 통해 규칙의 효과성을 검증합니다.

2.7 모범 사례와 팁

명확성: 규칙의 목적과 로직을 명확히 설명하세요.
재사용성: 가능한 한 일반적인 형태로 규칙을 작성하여 재사용성을 높이세요.
성능 고려: 너무 복잡한 정규 표현식은 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
버전 관리: 규칙의 변경 사항을 추적하고 버전을 관리하세요.
테스트: 다양한 시나리오에서 규칙을 테스트하여 오탐과 미탐을 최소화하세요.

Sigma 규칙 작성은 기술적 스킬뿐만 아니라 창의성과 분석적 사고도 요구됩니다. 재능넷과 같은 플랫폼에서 다른 전문가들의 규칙을 참고하고, 자신의 규칙을 공유하며 피드백을 받는 것도 좋은 방법입니다. 지속적인 학습과 실습을 통해 더 효과적인 Sigma 규칙을 작성할 수 있을 것입니다. 💡

3. Sigma 규칙의 고급 기법 🚀

기본적인 Sigma 규칙 작성에 익숙해졌다면, 이제 더 복잡하고 정교한 탐지 로직을 구현하는 고급 기법을 살펴보겠습니다. 이러한 기법들을 마스터하면 더 효과적이고 정확한 위협 탐지가 가능해집니다.

3.1 복합 조건 사용하기

실제 위협 시나리오는 종종 여러 조건의 조합으로 이루어집니다. Sigma에서는 복잡한 조건을 표현하기 위해 다양한 논리 연산자를 조합할 수 있습니다.

detection:
  process_creation:
    EventID: 4688
    NewProcessName|endswith: 
      - '\powershell.exe'
      - '\cmd.exe'
  suspicious_command:
    CommandLine|contains:
      - 'Net.WebClient'
      - 'DownloadString'
      - 'Invoke-Expression'
  exclusion:
    User|contains: 'Administrator'
  condition: process_creation and suspicious_command and not exclusion

이 규칙은 PowerShell이나 CMD에서 웹에서 스크립트를 다운로드하고 실행하는 의심스러운 동작을 탐지하지만, 관리자 계정은 제외합니다.

3.2 집계 함수 활용

Sigma는 일부 SIEM 시스템에서 지원하는 집계 함수를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 시간 기반 분석이나 빈도 기반 탐지가 가능해집니다.

detection:
  selection:
    EventID: 4625  # 로그인 실패
    TargetUserName: '*'
  timeframe: 5m
  condition: selection | count() by TargetUserName &gt; 5

이 규칙은 5분 내에 동일한 사용자 이름으로 5회 이상 로그인 실패가 발생하는 경우를 탐지합니다.

3.3 정규 표현식의 고급 사용

복잡한 패턴을 탐지하기 위해 정교한 정규 표현식을 사용할 수 있습니다.

detection:
  selection:
    CommandLine|re: '(?i)powershell.*-enc.*[A-Za-z0-9+/]{100,}={0,2}'
  condition: selection

이 정규 표현식은 대소문자를 구분하지 않고((?i)) PowerShell 명령에서 -enc 옵션 뒤에 100자 이상의 Base64 인코딩된 문자열이 오는 경우를 탐지합니다.

3.4 다중 로그 소스 활용

때로는 단일 로그 소스만으로는 복잡한 공격 시나리오를 탐지하기 어려울 수 있습니다. Sigma는 여러 로그 소스를 조합하여 사용할 수 있습니다.

detection:
  stage1:
    logsource:
      product: windows
      service: security
    EventID: 4688
    CommandLine|contains: 'mimikatz'
  stage2:
    logsource:
      product: windows
      service: security
    EventID: 4624
    LogonType: 9
  timeframe: 1h
  condition: stage1 and stage2

이 규칙은 mimikatz 실행(stage1)과 이후 1시간 내에 발생한 원격 데스크톱 로그온(stage2)을 탐지합니다.

3.5 MITRE ATT&CK 프레임워크 통합

MITRE ATT&CK 프레임워크와 Sigma 규칙을 연계하면 위협 인텔리전스와 탐지 로직을 효과적으로 매핑할 수 있습니다.

title: Mimikatz Execution
id: 5f826aeb-5f205-4c34-9bd5-f9d2e3ec5b9e
status: experimental
description: Detects potential Mimikatz execution
logsource:
    category: process_creation
    product: windows
detection:
    selection:
        CommandLine|contains: 'mimikatz'
    condition: selection
falsepositives:
    - Penetration testing
level: critical
tags:
    - attack.credential_access
    - attack.t1003

이 규칙은 Mimikatz 실행을 탐지하며, MITRE ATT&CK의 '자격 증명 접근(Credential Access)' 전술과 'T1003' 기술 ID로 태그되어 있습니다.

위 다이어그램은 Sigma 규칙의 주요 고급 기법들을 시각화한 것입니다. 각 기법은 서로 연결되어 있으며, 이들을 조합하여 더욱 강력하고 정교한 탐지 규칙을 만들 수 있습니다.

3.6 동적 리스트 및 변수 사용

Sigma는 동적 리스트와 변수를 지원하여 규칙을 더욱 유연하게 만들 수 있습니다. 이를 통해 자주 변경되는 값들을 쉽게 업데이트할 수 있습니다.

title: Suspicious Process Creation
detection:
    selection:
        EventID: 4688
        NewProcessName|endswith:
            - $suspicious_processes
    condition: selection

# 외부 리스트 파일
variables:
    suspicious_processes:
        - '\powershell.exe'
        - '\cmd.exe'
        - '\wscript.exe'
        - '\cscript.exe'

이 예시에서 $suspicious_processes는 외부에서 정의된 변수로, 필요에 따라 쉽게 업데이트할 수 있습니다.

3.7 컨텍스트 인식 탐지

때로는 특정 행위가 발생한 컨텍스트가 중요할 수 있습니다. 예를 들어, 정상적인 시간대가 아닌 시간에 발생한 활동을 탐지하고 싶을 수 있습니다.

detection:
    selection:
        EventID: 4688
        NewProcessName|endswith: '\psexec.exe'
    timeframe:
        - after: '20:00'
        - before: '06:00'
    condition: selection and timeframe

이 규칙은 PsExec의 실행을 탐지하지만, 오후 8시부터 오전 6시 사이에 발생한 경우에만 알림을 생성합니다.

3.8 머신러닝 모델과의 통합

고급 SIEM 시스템에서는 Sigma 규칙을 머신러닝 모델과 통합하여 사용할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 정교한 이상 탐지가 가능해집니다.

detection:
    selection:
        $ml_score: '&gt;0.8'
    condition: selection

# SIEM 시스템에서 정의된 머신러닝 스코어를 사용

이 예시에서는 머신러닝 모델이 계산한 이상 점수(anomaly score)가 0.8을 초과하는 경우를 탐지합니다.

3.9 규칙 최적화 및 성능 고려사항

복잡한 Sigma 규칙은 SIEM 시스템의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 규칙을 최적화하는 것이 중요합니다:

가능한 한 정확한 필드 매칭을 사용하세요. 와일드카드나 정규 표현식은 필요한 경우에만 사용하세요.
너무 복잡한 정규 표현식은 피하세요. 필요하다면 여러 단계로 나누어 처리하세요.
자주 사용되는 패턴은 별도의 규칙으로 분리하여 재사용하세요.
대량의 로그를 처리해야 하는 경우, 시간 기반 필터링을 고려하세요.

3.10 규칙 테스트 및 검증

고급 Sigma 규칙을 작성한 후에는 철저한 테스트와 검증 과정이 필요합니다:

샘플 데이터 사용: 알려진 정상 및 악성 활동 샘플을 사용하여 규칙을 테스트하세요.
오탐 분석: 발생 가능한 오탐 시나리오를 식별하고 문서화하세요.
실제 환경 테스트: 가능하다면 실제 운영 환경의 데이터로 규칙을 테스트하세요.
성능 측정: 규칙이 SIEM 시스템의 성능에 미치는 영향을 측정하세요.
지속적인 개선: 새로운 위협 정보나 오탐 보고를 바탕으로 규칙을 지속적으로 개선하세요.

결론

Sigma 규칙의 고급 기법을 마스터하면 더욱 정교하고 효과적인 위협 탐지가 가능해집니다. 복합 조건, 집계 함수, 정규 표현식, 다중 로그 소스 활용, MITRE ATT&CK 프레임워크 통합 등의 기술을 조합하여 사용하면 현대의 복잡한 사이버 위협에 더욱 잘 대응할 수 있습니다.

하지만 고급 기법을 사용할 때는 항상 성능과 정확성의 균형을 고려해야 합니다. 너무 복잡한 규칙은 오히려 시스템에 부담을 주거나 오탐을 증가시킬 수 있습니다. 따라서 지속적인 테스트와 최적화가 필요합니다.

Sigma 규칙 작성은 단순한 기술적 스킬을 넘어 창의성과 분석적 사고를 요구하는 예술에 가깝습니다. 재능넷과 같은 플랫폼을 통해 다른 전문가들과 지식을 공유하고, 최신 위협 트렌드를 학습하며, 자신의 규칙을 지속적으로 개선해 나가는 것이 중요합니다.

끊임없이 진화하는 사이버 위협 환경에서, Sigma는 보안 전문가들에게 강력하고 유연한 도구를 제공합니다. 이를 통해 우리는 더 안전한 디지털 세상을 만들어 나갈 수 있을 것입니다. 함께 노력하고 발전해 나가는 보안 커뮤니티의 일원이 되어, 사이버 보안의 미래를 함께 만들어 갑시다! 🌟