탐지 엔지니어링이란 무엇이며 어떤 이점이 있나요?
탐지 엔지니어링은 위협 탐지에 대한 새로운 접근 방식입니다. 탐지 엔지니어링은 단순히 탐지 규칙을 작성하는 것 이상으로 시스템 사고와 엔지니어링을 적용하여 위협을 보다 정확하게 탐지하는 프로세스입니다. 목표는 사용자 지정 가능하고 유연하며 반복 가능하며 보안 팀이 조치를 취할 수 있는 고품질 경고를 생성하는 자동화된 위협 탐지 시스템을 만드는 것입니다. 탐지 엔지니어링은 아직 일관된 방법과 예측 가능한 결과를 제공하는 성숙한 분야는 아니지만, 이 분야의 선구자들이 이 목표를 향해 노력하고 있습니다. 현재 이 개념에 대한 문서가 많지 않고, 표준이나 프레임워크도 없습니다. 기업들은 탐지 및 대응 능력을 향상시키기 위해 이 개념을 통합하기 위한 자체적인 접근 방식을 개발하고 있는 것으로 보입니다.

2020년에 Anton Chuvakin이 처음 만든 코드형 탐지(DaC)라는 개념은 탐지 엔지니어링의 핵심이며, 탐지를 코드로 취급해야 한다는 생각을 가리킵니다. 기본적으로 이 개념은 최신 애자일 CI/CD 프로세스를 사용하여 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례를 탐지에 적용하는 것입니다.

탐지 엔지니어링의 이점으로는 1) 탐지의 자동화를 통해 평균 응답 시간 단축, 2) 탐지가 환경과 더 관련이 있음, 3) 프로세스가 구조화되고 반복 가능하며 워크플로우에 정보 제공, 4) 탐지 규칙 및 분석이 버전 제어되고 재사용되며 필요에 따라 수정됨, 5) 동료 검토 및 자동화된 테스트가 프로세스의 일부로 포함되어 실수 및 격차를 포착할 수 있음 등이 있습니다.
What is detection engineering and what are the benefits?
Detection engineering is a new approach to threat detection. More than just writing detection rules, detection engineering is a process—applying systems thinking and engineering to more accurately detect threats. The goal is to create an automated system of threat detection which is customizable, flexible, repeatable, and produces high quality alerts for security teams to act upon. Detection engineering is not yet a mature discipline with consistent methods and predictable results, but pioneers in the field are working towards this goal. There is not a lot written about the concept right now, no go-to standards or frameworks. It appears companies are developing their own approaches to incorporate the concept to improve their detection and response capabilities. 

A concept called detection-as-code (DaC), first coined by Anton Chuvakin in 2020, is at the heart of detection engineering, and points to the idea that detections should be treated as code. Essentially, it is about applying software engineering best practices to detections using modern agile CI/CD processes. 

The benefits Of Detection Engineering include 1) reduced mean-time-to-response through automation of detections, 2) detections are more relevant to the environment, 3) the process is structured, repeatable, and informs workflows, 4) detection rules and analytics are version controlled, reused, and modified as needed, 5) Peer review and automated testing are part of the process, to catch mistakes and gaps.