이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
SIEM 기반 로그 수집에서 가장 먼저 했던 것은 어떤 소스에서 어떤 로그를 가져올지 우선순위를 정하는 작업이었습니다. 모든 소스를 동시에 연결하면 파싱 오류가 뒤섞여 원인 파악이 어려워집니다. 소스별로 포맷이 다르기 때문에 파싱 규칙을 소스마다 분리해서 정의하고, 기본 필드(타임스탬프·소스 IP·이벤트 유형)를 통일하는 스키마를 먼저 설정하였습니다. 파싱 오류 발생 시 어느 소스에서 왔는지 즉시 확인할 수 있는 구조가 있어야 가시성 확보가 실질적으로 가능합니다. 실습 환경에서 소스를 순차적으로 연결하면서 각 단계에서 노이즈를 걸러내는 방법을 배웠습니다.
보안 가시성은 로그 양이 아니라 신호 품질에서 결정됩니다. 더 많이 수집하는 것보다 더 잘 정제하는 것이 중요하였습니다.
SIEM에서 가시성을 높이려면 단순 로그 수집에 그치지 않고 상관 분석 룰을 어떻게 설계하느냐가 핵심이라고 생각합니다. 룰이 너무 느슨하면 알림이 폭주하고, 너무 좁으면 실제 위협을 놓쳐요. 임계치와 시간 윈도우를 조합해서 패턴 기반 룰을 만드는 방식을 공부했습니다. 예를 들어 동일 IP에서 5분 안에 로그인 실패가 10번 이상이면 알림을 트리거하는 구조예요. 처음에 임계치를 낮게 잡았다가 알림이 너무 많아서 운영팀이 피로를 호소하는 상황을 경험했고, 임계치를 올린 뒤 정탐률이 오히려 올라갔어요. 알림의 신뢰도가 올라야 실제로 대응이 이루어진다는 걸 그때 배웠습니다. 양보다 질이 중요한 게 보안 알림에서도 맞더라고요.
보안 가시성을 높이기 위해 엔드포인트 로그를 `SIEM`에 통합하는 작업을 진행해봤습니다. 서버 로그만으로는 내부 사용자 행위나 클라이언트 측 이벤트를 볼 수 없어서, 에이전트 기반으로 각 호스트 로그를 수집하는 구조가 필요했어요. 에이전트를 전 서버에 한꺼번에 배포했다가 네트워크 부하가 생기는 경험을 했고, 배포 배치 크기와 수집 주기를 조정하는 방식으로 해결했습니다. 가시성을 넓히는 과정에서 인프라에 부담을 주지 않는 균형점을 찾는 게 어렵다는 걸 배웠어요.
수집 범위를 넓힐수록 운영 비용도 함께 올라가기 때문에 필요한 것만 수집하는 원칙이 중요합니다. 덜 수집하더라도 필요한 것을 놓치지 않는 설계가 핵심이에요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 GS리테일 정보보안 담당 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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