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해킹, 침투 테스트 및 사이버 보안 도구를 당신의 보안 무기고에!

Kitploit은 해킹, 사이버 보안 및 침투 테스트 도구 디렉토리입니다. 최신 프로젝트 업데이트를 발견하여 취약점을 찾고, 시스템을 분석하고, 테스트를 자동화하고, 보안을 강화하세요.

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matano — AWS에서 페타바이트 규모의 위협 헌팅, 탐지 및 대응, 사이버 보안 분석을 위한 오픈 소스 보안 데이터 레이크 | Kitploit
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matano

AWS에서 페타바이트 규모의 위협 헌팅, 탐지 및 대응, 사이버 보안 분석을 위한 오픈 소스 보안 데이터 레이크

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1.7k122321년 전Kitploit 검토 완료

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AWS용 오픈소스 보안 데이터 레이크

Matano 오픈소스 보안 데이터 레이크는 AWS상의 보안 팀을 위해 구축된 오픈소스 클라우드 네이티브 보안 데이터 레이크입니다.

[!NOTE] Matano는 완전한 엔터프라이즈 보안 운영 플랫폼을 위한 상용 관리형 Cloud SIEM을 제공합니다. 자세히 알아보기.

문서 | 웹사이트 | 커뮤니티

기능



  • 보안 데이터 레이크: 비정형 보안 로그를 AWS 계정 내의 구조화된 실시간 데이터 레이크로 정규화합니다.
  • 모든 로그 수집: 50개 이상의 소스와 즉시 통합되며 사용자 정의 소스로 쉽게 확장 가능합니다.
  • 코드로 탐지(Detection-as-Code): Python을 사용하여 실시간 탐지를 코드로 작성합니다. Sigma 탐지를 Matano로 자동 가져오기를 지원합니다.
  • 로그 변환 파이프라인: 사용자 정의 VRL(Vector Remap Language) 스크립팅을 지원하여 서버 관리 없이 로그를 수집하는 동안 파싱, 보강, 정규화 및 변환할 수 있습니다.
  • 벤더 종속 없음: 오픈 테이블 형식(Apache Iceberg)과 오픈 스키마 표준(ECS)을 사용하여 벤더 중립적인 형식으로 보안 데이터에 대한 완전한 소유권을 제공합니다.
  • 자체 분석 도구 사용: 데이터를 복사할 필요 없이 Iceberg 호환 엔진(AWS Athena, Snowflake, Spark, Trino 등)에서 보안 데이터 레이크를 직접 쿼리할 수 있습니다.
  • 서버리스: 완전 서버리스이며 AWS에 특화되어 설계되어 높은 확장성, 낮은 비용, 제로 운영을 가능하게 합니다.

아키텍처


👀 사용 사례

  • SIEM 비용 절감.
  • 조사 시 추가 컨텍스트를 위해 보안 데이터 레이크로 SIEM 보강.
  • Python을 사용한 코드 기반 탐지로 의심스러운 행동을 감지하고 컨텍스트화된 알림 생성.
  • ECS 호환 서버리스, ELK / Elastic Security 스택 대안.

✨ 통합

관리형 로그 소스

  • AWS CloudTrail
  • AWS Route53
  • AWS VPC Flow
  • AWS Config
  • AWS ELB
  • Amazon S3 Server Access
  • Amazon S3 Inventory Reports
  • Amazon Inspector
  • Amazon WAF
  • Cloudflare
  • Crowdstrike
  • Duo
  • Okta
  • GitHub
  • Google Workspace
  • Office 365
  • Snyk
  • Suricata
  • Zeek
  • Custom 🔧

알림 대상

  • Amazon SNS
  • Slack

쿼리 엔진

  • Amazon Athena (기본)
  • Snowflake (프리뷰)
  • Spark
  • Trino
  • BigQuery Omni (BigLake)
  • Dremio

빠른 시작

전체 설치 지침 보기

설치

Matano CLI를 설치하여 AWS 계정에 Matano를 배포하고 배포를 관리합니다.

Linux```bash curl -OL https://github.com/matanolabs/matano/releases/download/nightly/matano-linux-x64.sh chmod +x matano-linux-x64.sh sudo ./matano-linux-x64.sh

**macOS**```bash
curl -OL https://github.com/matanolabs/matano/releases/download/nightly/matano-macos-x64.sh
chmod +x matano-macos-x64.sh
sudo ./matano-macos-x64.sh

Deployment

시작하기 위한 전체 문서 읽기

시작하려면 matano init 명령어를 실행하세요.

  • 환경(또는 AWS CLI 프로파일)에 AWS 자격 증명이 있는지 확인하세요.
  • 대화형 CLI 마법사가 초기 Matano 디렉토리를 생성하고, AWS 계정을 초기화하며, AWS 계정에 배포하는 과정을 안내합니다.
  • 초기 배포는 몇 분 정도 소요됩니다.

Directory structure

초기화가 완료되면 Matano 디렉토리를 사용하여 프로젝트의 모든 리소스(예: 로그 소스, 탐지 규칙 및 기타 구성)를 제어하고 관리할 수 있습니다. 디렉토리 구조는 다음과 같습니다:```bash ➜ example-matano-dir git:(main) tree ├── detections │ └── aws_root_credentials │ ├── detect.py │ └── detection.yml ├── log_sources │ ├── cloudtrail │ │ ├── log_source.yml │ │ └── tables │ │ └── default.yml │ └── zeek │ ├── log_source.yml │ └── tables │ └── dns.yml ├── matano.config.yml └── matano.context.json

When onboarding a new log source or authoring a detection, run `matano deploy` from anywhere in your project to deploy the changes to your account.

## 🔧 로그 변환 및 데이터 정규화

[**커스텀 로그 소스 구성에 대한 전체 문서 읽기**](https://www.matano.dev/docs/log-sources/configuration)
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