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Confidence Scoring 기반 Asset Correlation을 통한 취약점 가시성 확보
Why your vulnerability dashboard is lying to you (and how to fix it)
AI 요약
Context
보안 도구별 상이한 Asset Identifier 사용으로 인한 데이터 파편화 발생. Hostname, IP 주소의 가변성과 CMDB의 데이터 최신성 부족(30~60% Stale)으로 인해 실제 패치 완료 상태가 대시보드에 반영되지 않는 Asset Identity 문제 직면.
Technical Solution
- 단일 식별자 의존도를 탈피한 Layered Matching 구조 설계
- Layer 1(Hard ID): instanceId, MAC address 등 불변 식별자를 통한 0.95~1.0의 고신뢰도 매칭 수행
- Layer 2~3(Normalization): Hostname 정규화 및 IP Staleness Decay 적용으로 가변적 식별자의 신뢰도 점수 산출
- Layer 4(Metadata): OS family, Cloud Region 등을 Tie-breaker로 활용하여 최종 판별력 보완
- Composite Scoring Logic: 가중치 합산 점수가 0.70 이상일 때만 자동 Merge를 수행하는 보수적 병합 전략 채택
- Authoritative Source Mapping: 필드별 우선순위(예: Hostname은 EDR, Region은 AWS)를 설정한 Canonical Record 생성
실천 포인트
- 단일 식별자 대신 다중 식별자 기반의 Confidence Scoring 모델 도입 검토 - Hostname 매칭 전 .local, .internal 제거 및 Case-folding 등 정규화 프로세스 구축 - 데이터 병합 시 소스별 권한(Authoritative Source)을 정의하여 데이터 충돌 해결 로직 구현 - 신뢰도 임계값(Threshold)을 설정하여 모호한 매칭의 무분별한 병합 방지
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