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Security Onion, Wazuh, OpenSearch, 그리고 AWS AI 서비스를 결합하면 강력한 보안 모니터링 및 위협 탐지 시스템을 구축할 수 있습니다.
이 조합을 활용하면 실시간 보안 분석, AI 기반 위협 탐지, 자동화된 대응이 가능합니다.

1️⃣ 아키텍처 개요

🔹 목표 시스템 구성

솔루션역할
Security Onion 네트워크 기반 침입 탐지 (NSM), 로그 분석, 포렌식
Wazuh 호스트 기반 보안 모니터링 (HIDS), SIEM, 규정 준수
OpenSearch 로그 및 이벤트 데이터 저장, 시각화 및 분석 (ELK 대체)
AWS AI 서비스 AI 기반 이상 탐지, 자동화된 대응 (Amazon Bedrock, SageMaker, Lookout for Metrics 등)

💡 데이터 흐름:

  1. Security Onion → 네트워크 트래픽 분석 및 침입 탐지(IDS)
  2. Wazuh → 호스트 로그 및 시스템 이벤트 분석
  3. OpenSearch → 모든 보안 이벤트 저장 및 시각화
  4. AWS AI 서비스 → 머신러닝 기반 이상 탐지 및 대응 자동화

2️⃣ Security Onion + Wazuh + OpenSearch 연동

✅ 1. Security Onion + OpenSearch 연동

  • Security Onion의 NSM 데이터 (Suricata, Zeek 등) 및 이벤트 로그를 OpenSearch에 저장
  • Security Onion 설정에서 OpenSearch 엔드포인트 추가
outputs:
  opensearch:
    hosts: ["https://opensearch.example.com:9200"]
    username: "admin"
    password: "yourpassword"
    index: "security-onion-logs-*"
  • Kibana(OpenSearch Dashboards)에서 Security Onion 데이터를 시각화

✅ 2. Wazuh + OpenSearch 연동

  • Wazuh의 로그 및 보안 이벤트를 OpenSearch에 저장
  • 설정 파일 수정 (/var/ossec/etc/ossec.conf)
<indexer>
  <enabled>yes</enabled>
  <url>https://opensearch.example.com:9200</url>
  <username>admin</username>
  <password>yourpassword</password>
</indexer>
  • Wazuh UI에서 보안 이벤트를 분석할 수 있도록 구성

✅ 3. OpenSearch + AWS AI 서비스 연동

AWS AI 서비스를 활용하여 OpenSearch에서 수집된 보안 로그를 분석할 수 있습니다.

🔹 Amazon Lookout for Metrics (이상 탐지)

  • OpenSearch 데이터를 Amazon Lookout for Metrics에 연동하여 이상 행동 탐지
  • Lookout for Metrics는 비정상적인 로그인 시도, 이상 트래픽 감지 등을 자동 탐지

🔹 Amazon SageMaker (머신러닝 모델 활용)

  • 보안 로그를 SageMaker에서 학습하여 AI 기반 침입 탐지 모델 구축
  • 예측 모델을 사용하여 악성 이벤트 사전 탐지 및 대응 자동화

🔹 Amazon Bedrock (Generative AI 활용)

  • 보안 로그 및 위협 정보를 기반으로 자동화된 보고서 생성
  • AI 기반 사이버 위협 인텔리전스 분석

🔹 AWS Lambda + SNS (자동화된 보안 경고)

  • Lambda 함수를 사용하여 특정 이벤트 발생 시 SNS로 알림 전송
  • 예: 고위험 탐지 이벤트 발생 시 Slack, 이메일 또는 PagerDuty 경고 전송

3️⃣ 구축 프로세스

단계작업 내용
1 Security Onion 설치 및 네트워크 트래픽 분석 설정
2 Wazuh 설치 및 호스트 기반 이벤트 수집
3 OpenSearch를 사용하여 Security Onion + Wazuh 로그 저장
4 OpenSearch 데이터를 AWS AI 서비스와 연동
5 AI 기반 이상 탐지 및 자동화된 보안 대응 구축

4️⃣ AWS AI 서비스 활용 사례

AWS 서비스활용 방안
Amazon Lookout for Metrics OpenSearch 보안 로그에서 비정상적인 패턴 탐지
Amazon SageMaker 머신러닝 모델을 사용한 침입 탐지
Amazon Bedrock AI 기반 보안 위협 보고서 자동 생성
AWS Lambda + SNS 이상 탐지 시 보안팀에게 자동 알림

5️⃣ 결론

✅ Security Onion → 네트워크 보안 모니터링 & 포렌식
✅ Wazuh → 호스트 기반 보안 & SIEM
✅ OpenSearch → 보안 데이터 저장 & 시각화
✅ AWS AI → 머신러닝 기반 이상 탐지 & 자동화된 대응

 

🚀 최종 아키텍처 개요

Security Onion과 Wazuh에서 수집된 네트워크 및 호스트 보안 이벤트가 OpenSearch로 전달되고,
그 데이터를 AWS AI 서비스가 분석하여 이상 탐지, 자동 대응 및 보고를 수행합니다.

🛠 데이터 흐름

1️⃣ Security Onion (네트워크 보안 로그) → OpenSearch 저장
2️⃣ Wazuh (호스트 기반 보안 로그) → OpenSearch 저장
3️⃣ OpenSearch (통합 로그 저장 & 시각화)
4️⃣ AWS AI 서비스 (Lookout for Metrics, SageMaker, Bedrock 등) → OpenSearch 데이터 분석
5️⃣ AWS Lambda + SNS → 탐지된 이상 징후 알림

1️⃣ 데이터 수집 및 저장 (Security Onion + Wazuh → OpenSearch)

✅ 1. Security Onion → OpenSearch

Security Onion의 IDS/IPS, 네트워크 패킷 분석 로그(Suricata, Zeek 등) 을 OpenSearch에 저장

outputs:
  opensearch:
    hosts: ["https://opensearch.example.com:9200"]
    username: "admin"
    password: "yourpassword"
    index: "security-onion-logs-*"

✅ 2. Wazuh → OpenSearch

Wazuh의 호스트 기반 보안 로그(OSSEC, Sysmon, Syslog 등) 을 OpenSearch에 저장

<indexer>
  <enabled>yes</enabled>
  <url>https://opensearch.example.com:9200</url>
  <username>admin</username>
  <password>yourpassword</password>
</indexer>

📌 이 단계에서 OpenSearch에는 다음과 같은 데이터가 쌓이게 됨

  • 네트워크 보안 이벤트 (Security Onion)
  • 호스트 보안 이벤트 (Wazuh)
  • SIEM 데이터를 위한 중앙 집중화된 로그

2️⃣ AWS AI 서비스 연동 (OpenSearch → AWS AI 분석)

이제 OpenSearch에 저장된 데이터를 AWS AI 서비스로 분석할 수 있습니다.

✅ 1. OpenSearch → Amazon Lookout for Metrics (이상 탐지)

  • OpenSearch의 로그 데이터를 기반으로 머신러닝을 사용해 이상 패턴을 자동 탐지
  • 예제:
    • 비정상적인 로그인 시도
    • 이상 네트워크 트래픽 감지
    • 급격한 파일 접근 증가 (랜섬웨어 감염 가능성)

📌 설정 방법

  1. AWS 콘솔 → Amazon Lookout for Metrics → 데이터 소스로 OpenSearch 추가
  2. 이상 탐지 모델 학습 & 배포
  3. 탐지된 이상 이벤트를 Lambda + SNS로 알림 전송

✅ 2. OpenSearch → Amazon SageMaker (AI 모델 학습 및 예측)

  • OpenSearch의 보안 데이터를 활용해 머신러닝 모델을 학습하고 자동 침입 탐지 모델 구축
  • 예제:
    • 특정 사용자의 행동 패턴을 학습하여 비정상적인 접근 탐지
    • 네트워크 트래픽 패턴을 분석하여 APT 공격 탐지

📌 설정 방법

  1. SageMaker에서 OpenSearch 데이터를 가져와 머신러닝 모델 학습
  2. 실시간 예측을 통해 보안 이벤트 분석
  3. 탐지된 위협에 대해 자동화된 대응 수행

✅ 3. OpenSearch → Amazon Bedrock (AI 기반 자동 보안 보고서 생성)

  • OpenSearch의 데이터를 기반으로 자동으로 보안 보고서를 생성할 수 있음.
  • Generative AI를 활용하여 탐지된 이상 징후를 요약하고 분석

📌 설정 방법

  1. Amazon Bedrock에서 보안 이벤트 로그를 분석
  2. 자동화된 보안 보고서 생성 (예: 매일/매주/매월 보고서)
  3. Slack, Email, AWS SNS로 보안팀에 자동 전달

✅ 4. AWS Lambda + SNS (자동 대응 및 경고)

  • AWS Lambda를 사용하여 탐지된 이상 행동을 기반으로 자동화된 대응
  • SNS와 연동하여 보안팀에게 즉시 알림 전송

📌 예제 시나리오

  • AI 모델이 이상 행동을 탐지하면 Slack, Email, PagerDuty로 경고 발송
  • Lambda를 활용해 자동으로 AWS IAM 계정 차단
  • EC2 인스턴스에서 이상 네트워크 트래픽 감지 시 자동으로 Security Group 차단

🚀 최종 아키텍처

(보안 이벤트 수집)        (로그 저장 & 분석)            (AI 기반 이상 탐지 및 자동화)
Security Onion  --->       OpenSearch   --->   AWS AI 서비스 (Lookout for Metrics, SageMaker, Bedrock)
   IDS/IPS               중앙 로그 저장        머신러닝 기반 이상 탐지 및 대응 자동화
   네트워크 로그          + 시각화 (Dashboards)
   PCAP 분석                                      |
                                                 ⬇
Wazuh  --->   OpenSearch   --->  AWS Lambda + SNS (자동 경고 및 대응)
  HIDS       SIEM 데이터 저장        이상 탐지 시 자동 경고 전송
  파일 무결성 검사                     (Slack, Email, AWS IAM 계정 차단 등)
  시스템 이벤트 모니터링

 

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