> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.panther.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.panther.com/ko/detections/rules.md). # 규칙 및 예약 규칙 ## 개요 룰과 예약 룰은 로그 데이터를 실행해 의심스러운 활동을 탐지하고 생성하는 로직의 세그먼트입니다 [신호](/ko/detections/signals.md) (그리고 선택적으로 [알러트](/ko/alerts.md)). 룰은 실시간 이벤트를 분석하고, 예약 룰은 데이터 레이크에서 조회한 이벤트를 분석합니다. 이러한 디택션 유형은 [정책](/ko/detections/policies.md)과는 다르며, 정책은 클라우드 리소스 구성에 적용됩니다. Panther는 여러 가지 [Panther가 관리하는 룰과 예약 룰](/ko/detections/panther-managed.md) 을 Python으로 제공합니다. 이들은 이미 작성되어 있고 지속적으로 업데이트됩니다. 사용자 정의 룰은 Console에서 다음을 사용해 만들 수 있습니다. [Simple 디택션 빌더](/ko/detections/rules/simple-detection-builder.md) 를 사용하거나 [Python](/ko/detections/rules/python.md)으로 작성할 수 있습니다. CLI 워크플로우에서는 룰을 [Simple 디택션(YAML 형식)으로](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md) 또는 [Python](/ko/detections/rules/python.md)로 작성할 수 있습니다. 예약 룰은 [Python](/ko/detections/rules/python.md) (Console 또는 CLI 워크플로우에서). {% hint style="info" %} 다음을 사용하세요. [AI 디택션 빌더](/ko/detections/rules/ai-builder.md) 자연어에서 디택션 코드를 생성하려면. {% endhint %} 적어도 단독으로는 알러트를 생성할 가치가 없는 작업에 대한 룰이나 예약 룰을 만들고 싶다면, [알러트를 생성하지 않도록 구성할 수 있습니다](/ko/detections/signals.md#how-to-create-a-rule-that-only-produces-signals) (신호만 생성 [신호](/ko/detections/signals.md)). 그런 다음 해당 룰을 [상관 룰](/ko/detections/correlation-rules.md). 룰은 [파생](/ko/detections/rules/derived.md)을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 하나의 Base 디택션에서 하나 이상의 파생 디택션을 만들 수 있습니다. 또한 [Sigma 룰을 Panther 룰로 변환할 수도 있습니다](/ko/panther/converting-sigma-rules.md). 룰의 일반적인 예시는 다음과 같은 로그를 분석하는 것입니다: * 알 수 없거나 예상치 못한 위치에서의 인증 * SaaS 서비스에 대한 관리 변경과 같은 민감한 API 호출 * 데이터베이스나 가상 머신과 같은 민감한 데이터 소스로의 네트워크 트래픽 접근 ### 룰 vs. 예약 룰 룰과 예약 룰 모두 로그 이벤트가 실행되는 로직을 정의하지만, 룰은 실시간 이벤트를 분석하는 반면 예약 룰은 데이터 레이크에서 조회한 이벤트를 분석합니다. * **룰** * 룰은 Panther로 전송된 데이터를 분석하는 기본 메커니즘입니다. 룰은 하나 이상의 다음과 같은 정의된 로그 유형 집합을 받아 작동합니다. [지원되는 Logs 소스](/ko/data-onboarding/supported-logs.md)또는 자체 [사용자 정의 데이터](/ko/data-onboarding/custom-log-types.md)를 사용할 수 있습니다. 룰은 낮은 지연 시간의 디택션 및 알러트 생성이라는 장점이 있습니다. * 사용 사례: 다른 데이터와 조인이 필요 없는 고신호 로그. * 룰은 스트리밍 룰, 실시간 룰, 저지연 룰로도 알려져 있습니다. * **예약 룰** * 예약 룰은 연결된 [Scheduled Search](/ko/search/scheduled-searches.md). * 사용 사례: 더 과거의 시간 범위를 검색하거나, 데이터에 대한 통계 분석을 실행하거나, 별도의 데이터 스트림을 조인하는 경우. * 예약 룰은 [데이터 모델](/ko/detections/rules/python/data-models.md)을 사용할 수 없습니다. 로그 유형 이벤트가 아니라 예약된 쿼리 출력에 대해 실행되기 때문입니다. ### Python과 Simple 디택션 YAML 사용 CLI 워크플로우에서 로컬로 룰을 작성하는 경우 Python 또는 Simple 디택션으로 만들 수 있습니다. (예약 룰은 Python으로만 작성할 수 있습니다.) 룰 생성 방법에는 둘 다 장점이 있으며, 아래에 설명되어 있습니다. * [Python으로 룰 작성](/ko/detections/rules/python.md) 다음의 경우: * 로직의 복잡도가 매우 높거나, 해당 디택션에 현재 다음으로 나열된 기능 중 하나라도 필요할 때 [Simple 디택션 YAML의 제한 사항](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md#limitations-of-simple-detections-yaml). * [룰을 Simple 디택션으로 작성](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md) 다음의 경우: * 기술 수준이 서로 다른 팀원 간의 협업을 촉진하고 싶을 때. CLI 워크플로우에서 작성된 Simple 디택션을 Panther에 업로드하면 Console에서 다음과 같이 표시됩니다. [Simple 디택션 빌더](/ko/detections/rules/simple-detection-builder.md). 그런 다음 Console에서 Simple 디택션 빌더를 사용해 디택션을 편집하거나 새로 만들 수 있습니다. Python과 YAML 모두로 작성된 동일한 디택션 로직의 예시는 다음을 참조하세요 [아래의 룰 예시](#rule-examples). ## 룰과 예약 룰의 동작 방식 룰과 예약 룰은 모두 한 번에 하나의 이벤트를 분석합니다. 이들은 이벤트 임계값과 중복 제거를 사용해 일정한 시간 창 안에서 이벤트 그룹화를 만듭니다. 최소한 각 룰과 예약 룰은 룰 로직을 정의해야 합니다. [Python 디택션](/ko/detections/rules/python.md)의 경우, 각 항목에는 반드시 `룰()` 함수가 포함되어야 합니다. [CLI 워크플로우에서 작성된 Simple 디택션](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md)의 경우, 각 항목에는 최소 하나의 `디택션` 키와 [매치 표현식이](/ko/detections/rules/writing-simple-detections/match-expression.md). 포함되어야 합니다. Python 룰은 [동적 알러트 함수](/ko/detections/rules/python.md#alert-functions-in-python-detections)도 정의할 수 있고, Simple 디택션은 [동적 알러트 키](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md#dynamic-alert-keys-in-simple-detections)를 사용할 수 있습니다. 둘 다 [인라인 필터](/ko/detections/rules/inline-filters.md)를 사용할 수 있으며, 이는 디택션 로직보다 먼저 실행됩니다. {% hint style="warning" %} 룰은 15초보다 오래 실행될 수 없습니다. 이 경우 [룰 오류](#rule-errors-and-scheduled-rule-errors) 가 생성되고 처리가 종료됩니다. (이 제한은 예약 룰에는 적용되지 않습니다.) {% endhint %} 룰과 예약 룰의 매치는 [신호](/ko/detections/signals.md)신호 [를 생성합니다. 룰과 예약 룰에서 알러트 생성이 활성화되어 있으면, 이벤트 임계값 및 중복 제거 설정에 따라 알러트를 생성할 수 있는 룰 매치가 생성됩니다.](https://docs.panther.com/ko/detections/pages/28a2f0a91092222209c65334fa10beb60037d689#signals-vs.-rule-matches-vs.-alerts). ### 연결된 알러트의 제목 어떤 디택션에서 알러트 생성이 활성화되어 있으면, 결과 알러트의 제목은 해당 디택션의 구성에 따라 결정됩니다. 별도의 [중복 제거 문자열](#deduplication-of-alerts) 이 명시적으로 설정되지 않으면, 알러트 제목도 알러트를 중복 제거하는 데 사용됩니다. #### 알러트 제목이 설정되는 방식 알러트 제목 설정의 우선순위는 다음과 같습니다: {% tabs %} {% tab title="Python" %} **Python에서의 알러트 제목 우선순위:** 1. 동적 [`title()`](/ko/detections/rules/python.md#title) 함수의 출력이 사용됩니다. 2. 만약 `title()` 정의되지 않았다면, 디택션의 표시 이름 값이 사용됩니다. 이는 다음에서 정의됩니다: * Console에서는 **Name** 필드에서 * CLI 워크플로우에서는 `DisplayName` 필드에서 YAML 파일에 정의됩니다 3. 표시 이름이 정의되어 있지 않다면, 디택션의 ID가 사용됩니다. 이는 다음에서 정의됩니다: * Console에서는 **ID** 필드에서 * CLI 워크플로우에서는`룰ID` 또는 `PolicyID` 필드에서 YAML 파일에 정의됩니다 {% endtab %} {% tab title="Simple 디택션" %} **Simple 디택션 YAML에서의 알러트 제목 우선순위:** 1. 동적 알러트 제목이 사용됩니다. 이는 다음에서 정의됩니다: * Console에서는 **선택적 필드** > **기본 제목은** > **다음으로 변경** 필드에서 * 개발자 워크플로우에서는 [`AlertTitle`](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md#alerttitle) 필드에서 2. 동적 알러트 제목이 정의되지 않으면, 디택션의 표시 이름 값이 사용됩니다. 이는 다음에서 정의됩니다: * Console에서는 **Name** 필드에서 * 개발자 워크플로우에서는 `DisplayName` 필드에서 3. 표시 이름이 정의되어 있지 않다면, 디택션의 ID가 사용됩니다. 이는 다음에서 정의됩니다: * Console에서는 **ID** 필드에서 * 개발자 워크플로우에서는`룰ID` 또는 `PolicyID` 필드에서 {% endtab %} {% endtabs %} ### 알러트 중복 제거 같은 디택션을 트리거하고 해당 디택션의 중복 제거 기간 내에 있으며 중복 제거 문자열도 공유하는 이벤트는 하나의 알러트로 함께 그룹화됩니다. 각 룰과 예약 룰의 기본 이벤트 임계값은 `1` 이며 중복 제거 기간은 `1시간입니다.` 이는 `True` 를 반환하는 모든 이벤트가 `룰` 함수에서 동일한 중복 제거 문자열을 가진 상태로 처음 생성된 후 1시간 이내에 하나의 알러트로 그룹화된다는 뜻입니다. 이벤트 임계값이 `5` 이며 중복 제거 기간은 `15분` 인 룰이나 예약 룰은 중복 제거 문자열이 같은 이벤트가 5개 이상 `룰` 함수에서 반환될 `True` 15분 시간 기간 내에 발생하기 전까지 알러트를 트리거하지 않습니다. 중복 제거 임계값이 1보다 크면(즉, 알러트가 생성되기 전에 여러 이벤트가 일치해야 함), *첫 번째* 일치 이벤트가 이벤트 매개변수로 사용됩니다. [Python 디택션의 알러트 함수](/ko/detections/rules/python.md#alert-functions-in-python-detections) 와 [Simple 디택션의 알러트 키](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md#dynamic-alert-keys-in-simple-detections). #### 고유 값 임계값 설정 Python 룰에서는 `unique()` 함수를 정의해 고유 값 임계값 디택션을 활성화할 수 있습니다. 이를 통해 총 이벤트 수가 아니라 서로 다른 값의 개수에 따라 룰이 알러트를 생성하도록 할 수 있습니다. 예를 들어 총 로그인 시도 5회 이후가 아니라 고유 IP 주소 5개 이상이 로그인하려고 시도할 때 알러트를 생성할 수 있습니다. 다음 `unique()` 함수가 있으면: * 임계값은 다음이 반환하는 고유 값의 추정 개수에 적용됩니다. `unique()`. * 이벤트는 여전히 중복 제거 문자열을 기준으로 일반적인 방식으로 중복 제거됩니다. * 고유 개수는 각 중복 제거 기간이 끝날 때 초기화됩니다. 다음을 참조하세요. [고유 값 임계값 디택션](/ko/detections/rules/python.md#unique-value-threshold-detection) 자세한 예시와 사용법은. #### 중복 제거 기간 중복 제거 기간을 설정할 때는 다음 제약이 적용됩니다: * Panther Console의 디택션 편집기에서 작업할 때 최소는 **15분** 이고 최대는 **24시간**. * 벌크 업로더 또는 [Panther Analysis Tool(PAT)](/ko/panther/detections-repo/pat.md)를 통해 디택션을 업로드할 때 `DedupPeriodMinutes` 필드의 최소값은 `5` 이며 최대값은 없습니다. 중복 제거 기간은 알러트의 상태 변경에 영향을 받지 않습니다. 예를 들어, 알러트 상태가 *로* 변경되더라도 이벤트는 중복 제거 기간 동안 계속 같은 알러트로 그룹화됩니다. `Resolved`. #### 중복 제거 문자열이 설정되는 방식 중복 제거 문자열을 설정하는 우선순위는 다음과 같습니다: {% tabs %} {% tab title="Python" %} **Python에서의 중복 제거 문자열 우선순위:** 1. 동적 [`dedup()`](/ko/detections/rules/python.md#dedup) 함수의 출력이 사용됩니다. 2. 만약 `dedup()` 가 정의되지 않았으면, 알러트 제목이 사용됩니다. 알러트 제목은 [여기에서 정의된 우선순위 순서에 따라 결정됩니다](#alert-title-precedence-in-python). {% endtab %} {% tab title="Simple 디택션" %} **Simple 디택션 YAML에서의 중복 제거 문자열 우선순위:** 1. 의 값이 [`GroupBy`](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md#groupby) 키에 사용됩니다. 2. 만약 `GroupBy` 가 없으면, 알러트 제목이 사용됩니다. 알러트 제목은 [여기에서 정의된 우선순위 순서에 따라 결정됩니다](#alert-title-precedence-in-simple-detections-yaml). {% endtab %} {% endtabs %} 중복 제거 문자열을 설정하는 데 어떤 방법을 사용할지는 알러트를 얼마나 세분화해서 그룹화하려는지에 따라 달라집니다: * 특정 디택션에서 생성된 알러트를 동일한 디택션에서 생성된 알러트와 별도로 그룹화하고, 하나 이상의 이벤트 필드 값이 다른 경우에도 따로 그룹화하고 싶다면 [`title()`](/ko/detections/rules/python.md#title) 또는 [`AlertTitle`](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md#alerttitle) (각각 Python과 Simple 디택션에서)를 사용해 알러트 제목을 동적으로 설정할 수 있으며, 따라서 중복 제거 문자열도 동적으로 설정할 수 있습니다. * 특정 디택션에서 생성된 알러트를 하나 이상의 이벤트 필드 값이 다른 동일한 디택션에서 생성된 알러트와 명확하게 구분해 그룹화하고 싶다면 *와* 중복 제거에 사용되지 않은 하나 이상의 이벤트 필드를 기준으로 알러트를 그룹화하고 싶다면 `title()` 또는 `AlertTitle` (또는 `title()` 또는 `AlertTitle` 아예 설정하지 않았다면), [`dedup()`](/ko/detections/rules/python.md#dedup) 또는 [`GroupBy`](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md#groupby) (각각 Python과 Simple 디택션에서)를 사용해 중복 제거 문자열을 설정할 수 있습니다. ## 룰과 예약 룰 작성 방법 Panther Console에서 룰을 작성할 수 있습니다( [Simple 디택션 빌더](/ko/detections/rules/simple-detection-builder.md) 또는 [Python](/ko/detections/rules/python.md)Simple 디택션 빌더 [Simple 디택션 YAML](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md) 또는 [Python](/ko/detections/rules/python.md)); 예약 룰은 [Python](/ko/detections/rules/python.md) Python {% hint style="info" %} 다음을 사용하세요. [AI 디택션 빌더](/ko/detections/rules/ai-builder.md) 자연어를 사용해 룰을 생성하고 수정할 수 있습니다. Panther AI는 디택션 코드를 생성하고, 테스트 케이스를 추가하며, 룰 편집기에서 직접 디택션 로직을 설명할 수 있습니다. {% endhint %} 로컬에서 디택션을 작성한다는 것은 자체 머신에서 Panther 디택션을 정의하는 Python 및/또는 YAML 파일을 만드는 것을 의미합니다. 로컬에서 디택션을 작성한 후에는 일반적으로 [PAT](/ko/panther/detections-repo/pat.md). 로 출력되는 모든 내용에 유의하세요 `stdout` 또는 `stderr` 귀하의 Python 코드에 의해 생성된 내용은 CloudWatch에서 보입니다. SaaS/CPaaS 고객의 경우 Panther 직원은 정기적인 애플리케이션 모니터링 중에 이러한 CloudWatch 로그를 볼 수 있습니다. {% hint style="info" %} 새 룰을 작성하기 전에 기존에 있는지 확인하세요 [Panther에서 관리하는 룰](/ko/detections/panther-managed.md) 귀하의 요구를 충족하는지 확인하세요. 귀하(또는 Panther)가 이미 만들려는 것과 유사한 룰을 만든 적이 있다면, 다음을 만드는 것을 고려하세요. [파생 디택션](/ko/detections/rules/derived.md). {% endhint %} ### 룰 작성 방법 이 지침은 실시간 룰을 설정하는 방법을 설명합니다. 예약된 룰을 구성하려면 다음을 참조하세요. [예약된 룰 작성 방법](#how-to-write-scheduled-rules). 룰을 작성하는 방법을 알아보려면 아래 지침을 따르세요: * [Python에서(콘솔 또는 CLI 워크플로 중 하나에서)](/ko/detections/rules/python.md#how-to-create-a-rule-in-python) * [콘솔의 Simple 디택션 빌더에서](/ko/detections/rules/simple-detection-builder.md#how-to-create-a-rule-in-the-simple-detection-builder) * [CLI 워크플로에서 Simple 디택션으로](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md#how-to-create-a-simple-detection-rule-in-yaml) ### 예약된 룰 작성 방법 예약된 룰은 하나 이상의 [예약 검색](/ko/search/scheduled-searches.md). 아직 예약 검색을 만들지 않았다면 다음을 따르세요: [저장 및 예약 검색을 만드는 방법](/ko/search/scheduled-searches.md#how-to-create-a-scheduled-search) 지침을 먼저 따르고, 그런 다음 예약된 룰을 만들기 위해 이 지침으로 돌아오세요. 예약 검색이 여러 행을 반환하면 각 행은 룰 로직에 의해 개별 이벤트로 처리됩니다. 트리거되는 알러트 수는 예약된 룰에 구성한 중복 제거 설정에 따라 달라집니다. {% hint style="info" %} 가능한 한 많은 데이터 처리를 SQL에서(즉, 다음에서) 수행하는 것이 권장됩니다. [Scheduled Search](/ko/search/scheduled-searches.md)) 데이터베이스 최적화를 활용하고 룰 성능을 향상시키기 위해. {% endhint %} 예약된 룰을 작성하는 방법을 알아보려면 아래 지침을 따르세요: * [Python에서(콘솔 또는 CLI 워크플로 중 하나에서)](/ko/detections/rules/python.md#how-to-create-a-scheduled-rule-in-python) ## 룰 오류 및 예약된 룰 오류 룰 오류 및 예약된 룰 오류는 다음 유형의 [디택션 오류](/ko/alerts.md) 다음과 같은 경우 생성됩니다: * 디택션의 코드에서 예외가 발생합니다. * 룰 또는 예약된 룰에 대한 Python 처리 시간이 15초를 초과합니다. 만약 다음이 없으면 [알러트 대상](/ko/alerts/destinations.md) 룰 오류(또는 예약된 룰 오류)를 수신하도록 구성된 알러트 대상이 없는 경우, 룰 오류(또는 예약된 룰 오류)에 대한 알러트는 해당 룰 또는 예약된 룰의 알러트에 사용될 대상과 동일한 대상으로 라우팅됩니다. 다음을 참조하세요: [알러트 대상의 라우팅 순서 우선순위](/ko/alerts/destinations.md#routing-order-precedence) 자세한 내용은 다음의 경우 [Scheduled Search](/ko/search/scheduled-searches.md) 타임아웃 시, [시스템 오류](/ko/system-configuration/notifications/system-errors.md) 가 생성됩니다. ## 룰 예시 다음에서 룰 및 예약된 룰용 템플릿을 확인하세요: [panther-analysis GitHub 저장소](https://github.com/panther-labs/panther-analysis/tree/master/templates). 디택션 작성 방법에 대한 자세한 정보는 다음을 참조하세요: [Python 디택션 작성](/ko/detections/rules/python.md) 와 [Simple 디택션 작성](/ko/detections/rules/writing-simple-detections.md). ### Auth0 다중 인증 정책 비활성화 하나의 디택션이 Python과 Simple 디택션 모두에서 어떻게 표현되는지 보세요: {% tabs %} {% tab title="Python" %} **Python에서의 Auth0 다중 인증 정책 비활성화 디택션** 이 디택션 전체 보기 [GitHub의 panther-analysis 저장소에서](https://github.com/panther-labs/panther-analysis/blob/13e49e6589b1160928ec85678884da0e72e986f3/rules/auth0_rules/auth0_mfa_policy_disabled.py). ```python from panther_auth0_helpers import auth0_알러트_context, is_auth0_config_event from panther_base_helpers import deep_get def 룰(event): data_description = deep_get(event, "data", "description", default="") request_path = deep_get( event, "data", "details", "request", "path", default="" ) request_body = deep_get(event, "data", "details", "request", "body", default=[-1]) return all( [ data_description == "Set the Multi-factor Authentication policies", request_path == "/api/v2/guardian/policies", request_body == [], is_auth0_config_event(event), ] ) ``` {% endtab %} {% tab title="Simple 디택션" %} **Simple 디택션 YAML에서의 Auth0 다중 인증 정책 비활성화 디택션** ```yaml 디택션: - DeepKey: - data - description 조건: 같음 값: 다중 인증 정책 설정 - DeepKey: - data - details - request - path 조건: 같음 값: /api/v2/guardian/policies - DeepKey: - data - details - request - body 조건: 비어 있음 또는 null - DeepKey: - data - details - request - channel 조건: 같음 값: 'https://manage.auth0.com/' ``` {% endtab %} {% endtabs %} ### 웹 서버에서 관리자 패널에 접근할 때 디택션하고 알러트합니다 예를 들어, 웹 서버에서 관리자 패널에 접근되면 알러트를 보내는 룰을 작성해 보겠습니다. 다음 NGINX 로그를 보세요: ```javascript { "httpReferer": "https://domain1.com/?p=1", "httpUserAgent": "Chrome/80.0.3987.132 Safari/537.36", "remoteAddr": "180.76.15.143", "request": "GET /admin-panel/ HTTP/1.1", "status": 200, "time": "2019-02-06 00:00:38 +0000 UTC" } ``` 다음과 같은 디택션을 만들고자 합니다: * "admin-panel"이 포함된 모든 URL에 대한 200(OK) 웹 요청을 찾습니다 * 특정 IP 주소에서 성공적인 관리자 패널 로그인이 발생했음을 알리는 알러트 제목을 생성합니다 * IP 주소를 기준으로 이벤트를 중복 제거합니다 {% tabs %} {% tab title="Python" %} ```python def 룰(event): return event.get('status') == 200 and 'admin-panel' in event.get('request') def title(event): return f"{event.get('remoteAddr')}에서 성공적인 관리자 패널 로그인 디택션이 발생했습니다" def dedup(event): return event.get('remoteAddr') ``` {% endtab %} {% tab title="Simple 디택션" %} ```yaml 디택션: - KeyPath: status 조건: 같음 값: 200 - KeyPath: request 조건: 포함 값: 'admin-panel' 알러트 제목: "{remoteAddr}에서 성공적인 관리자 패널 로그인 디택션이 발생했습니다" 그룹 기준: - KeyPath: remoteAddr ``` {% endtab %} {% endtabs %} 그다음, 다음과 같은 일이 발생합니다: 1. 알러트가 생성되어 연결된 [대상들](/ko/alerts/destinations.md)로 전송되며, 기본적으로는 룰 심각도에 따라 결정됩니다. 2. 알러트의 제목은 다음과 같습니다: `180.76.15.143에서 성공적인 관리자 패널 로그인이 감지됨`. 3. 같은 중복 제거 문자열을 가진 유사한 이벤트 `180.76.15.143` 는 동일한 알러트에 추가됩니다. * 각 고유한 중복 제거 문자열마다 고유한 알러트가 생성되며, 이 경우에는 요청자의 IP입니다. 4. 알러트의 수신자는 이후 Panther에 로그인하여 모든 알러트 메타데이터와 이벤트 요약을 확인하고, 또한 [검색](/ko/search.md) 을 실행하여 모든 이벤트에 걸쳐 추가 분석을 수행할 수 있습니다. ## 참조 ### 알러트 심각도 알러트 심각도 수준을 정의할 때 다음 지침을 따를 것을 권장합니다:
심각도악용 가능성설명예시
심각도악용 가능성설명예시
정보없음위험 없음, 단순한 정보 제공운영 상황 인식 확보
낮음어려움악용되더라도 위험이 거의 없거나 전혀 없음시스템 시간 및 OS 버전과 같은 민감하지 않은 정보 유출
보통어려움악용되면 중간 수준의 위험만료된 자격 증명, 우발적인 데이터 손실에 대한 보호 부족, 암호화 설정, 감사 도구의 모범 사례 설정
높음보통악용되면 매우 큰 피해를 초래함가시성의 큰 공백, 직접적으로 취약한 인프라, 데이터 노출과 직접적으로 관련된 잘못된 구성
치명적쉬움악용되면 극심한 피해를 초래함공개된 데이터/시스템이 사용 가능함, 유출된 액세스 키
--- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.panther.com/ko/detections/rules.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.