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# 위험 관리

MSI는 한 번의 자동 실행으로 기기 문서를 바탕으로 기기의 STRIDE 위협 모델을 생성합니다. 구성 요소, 데이터 흐름, 신뢰 경계를 매핑하고, 위협을 식별해 점수를 산정한 다음, 위협을 완화하는 통제를 연결합니다. 그런 다음 결과를 검토하고 의견을 추가해 보완한 뒤 제출용 보고서를 내보낼 수 있습니다.

STRIDE는 보안 위협을 여섯 가지 범주, 즉 Spoofing(스푸핑), Tampering(변조), Repudiation(부인), Information disclosure(정보 공개), Denial of service(서비스 거부), Elevation of privilege(권한 상승)로 분류하는 표준 방법입니다.

## 시작하기 전에

* 조직의 플랜에 Threat Modeling이 포함되어 있어야 합니다.
* 모델링할 기기와 기기 버전을 선택합니다. 각 위협 모델은 하나의 기기 버전에 속합니다.
* 기기의 설계 및 아키텍처 문서를 업로드합니다. 위협 모델은 해당 문서를 읽으며, MSI가 문서에서 확인한 통제만 문서화된 것으로 집계합니다.

## 위협 모델 시작

1. 사이드바에서 **Threat Model**을 선택합니다. 선택한 버전에 아직 위협 모델이 없으면 시작 양식이 표시됩니다. 이 양식에는 이 기기 버전에 설정된 **Risk Formula** 와 예상 실행 시간이 표시됩니다.
2. 선택 사항: 실행 전에 **View device assets** 을 선택해 **Device Knowledge** 에서 기기의 자산을 확인할 수 있습니다. 위협의 범위는 이러한 자산으로 한정됩니다.
3. 선택 **Generate Threat Model**.

이 실행은 승인 절차로 중단되지 않고 아키텍처를 바탕으로 점수가 산정된 위협 및 통제 등록부를 생성합니다. 이후 Risk Register에서 각 행을 하나씩 검토할 수 있습니다.

나중에 다른 실행을 시작하려면 페이지 헤더의 실행 선택기를 사용해 **+ New Threat Model**을 선택합니다. 같은 선택기를 사용해 이전 실행으로 전환할 수도 있습니다.

### Excel의 기존 위협 모델에서 시작

스프레드시트에 위협 모델이 이미 있다면 처음부터 시작하는 대신 가져올 수 있습니다.

1. 시작 양식에서 **Import from Excel**.
2. 을 선택합니다. Excel 파일(.xlsx, .xls) 또는 CSV 파일을 선택한 다음 **Import**를 선택합니다. 파일에서 자산, 위협, 통제 및 점수를 읽어 옵니다. 워크북에 이미 포함된 내용은 그대로 유지하고 나머지는 MSI가 채웁니다.
3. 가져온 자산, 위협, 통제 및 점수의 개수가 표시된 가져오기 요약을 검토합니다.
4. 요약에 워크북 요소에 대한 결정이 필요하다고 표시되면 **Open the Contradictions tab** 을 선택해 **Device Knowledge**에서 해결합니다. 기존 아키텍처의 내용은 덮어쓰지 않습니다.
5. 선택 **Start generation**.

## 결과 이해하기

실행이 완료되면 최신 보고서가 표시된 **Threat Model** 페이지가 열립니다. 이 페이지에는 탭이 네 개 있습니다.

| 탭           | 표시 내용                                                                                                                                                                 |
| ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **추적성**     | 각 위협에 근거가 있는 통제가 있는지, 그리고 기기 요구사항에 연결되어 있는지를 보여줍니다. 표에는 각 **위협** 과 해당 **통제** 및 **기기 요구사항**이 나열됩니다. 필터를 사용해 다음과 같은 항목에 집중할 수 있습니다. **완화되지 않은 위협** 또는 **높음/치명적 위험 격차**. |
| **범위 및 가정** | **문서화된 제외 항목** (사유와 함께 폐기된 위협으로, 기록에 남으며 이후 실행에서 알림 없이 다시 나타날 수 없음) 및 **범위 가정** 분석의 기반이 된 항목입니다.                                                                      |
| **아키텍처**    | **데이터 흐름 다이어그램**, **신뢰 경계**, 및 **위협 행위자**.                                                                                                                            |
| **댓글**      | 다음 실행을 위해 추가한 피드백과 다시 생성 컨트롤입니다.                                                                                                                                      |

{% hint style="info" %}
컨트롤은 문서에서 확인한 인용문처럼 근거가 뒷받침되는 경우에만 보호 대책으로 인정됩니다. AI가 제안했지만 문서에서 확인할 수 없는 컨트롤은 완화 대책이 아닌 제안으로 표시됩니다. 위험 등록부에서 검토하세요.
{% endhint %}

개별 위협에 대해 조치(승인, 폐기, 위험도 재평가 또는 컨트롤 추가)하려면 다음을 선택하세요. **위험 등록부 보기**.

## 댓글로 모델 개선하기

댓글은 위협 모델을 다시 생성할 때 AI가 참고합니다.

1. 에서 **댓글** 탭에서 선택합니다 **댓글 추가**.
2. 선택합니다 **대상 유형**: **일반 / 세션**, **자산**, **위협**, **통제**또는 **데이터 흐름도**. 일반 의견이 아닌 경우에는 다음을 선택합니다. **대상**.
3. 다음을 선택합니다: **작업 유형**: **참고**, **수락**, **거부**또는 **수정**.
4. 다음을 입력하세요 **댓글** 을 선택하세요 **댓글 추가**.
5. 선택 사항: 문서를 추가하려면 다음에서 컬렉션을 선택하세요 **소스 문서** 그곳에 새 파일을 업로드하세요.
6. 선택 **위협 모델 다시 생성**아직 사용하지 않은 댓글이 있으면 버튼에 다음과 같이 표시됩니다. **새 댓글 N개를 반영하여 재생성**.

재생성하면 댓글과 새 문서를 반영한 새 버전의 위협 모델이 생성됩니다. 사용된 댓글에는 다음 표시가 붙습니다. **반영됨**.

## 두 실행 결과 비교

1. 에서 **위협 모델** 페이지에서 다음을 선택합니다. **위협 모델 비교**.
2. 다음을 선택합니다 **기준(시작)** 및 **비교(대상)** 실행입니다. 완료된 실행만 목록에 표시됩니다.
3. 선택 **비교**.

이 **Threat Model Comparison** 페이지에서는 두 실행 간에 변경된 항목을 확인할 수 있습니다. 실행은 **Coverage**, **추적 가능성**, 및 **범위** 탭에서.

## 보고서 내보내기

1. 다음의 **위협 모델** 페이지에서 **보고서 다운로드**.
2. 형식을 선택합니다: **JSON**, **Markdown**, **PDF**, **Excel (XLSX)**, 또는 **Word (.docx)**.

## 다음 단계

* [위험 등록부에서 위험을 분류합니다](/ko/msi/review-your-threat-model/triage-risks-in-the-risk-register.md): 각 위협을 검토하고 점수를 매긴 후 승인하며, 통제 공백을 해소합니다.
* [안내에 따라 질문에 답합니다](/ko/msi/get-started/answer-guided-questions.md): 답변은 다음 위협 모델 실행에 반영됩니다.
* [위협 모델을 침투 테스트 또는 스캐너 결과와 비교하세요](/ko/msi/review-your-threat-model/compare-with-pentest-or-scanner-findings.md): 모델이 테스트에서 발견된 내용을 예측했는지 확인합니다.


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