2024년 제31회 보안 리포트: AI 기반 경고 필터링 최적화 사례와 실전 적용 방안

 

서론:
보안 시스템에서 발생하는 경고 중에는 실제 위협이 아닌 오탐이 다수 포함되어 있어 보안팀의 업무를 방해하고, 중요한 위협에 대한 대응을 지연시키는 요인이 됩니다. AI 기반 경고 필터링 시스템은 이러한 오탐을 줄이고 중요한 위협에만 집중할 수 있도록 최적화하는 데 효과적입니다. 이번 리포트에서는 AI 기반 경고 필터링의 최적화 사례와 이를 보안 환경에 적용하는 실전 방안을 소개합니다.

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1. 경고 필터링 최적화의 중요성

• 오탐 감소: 보안 경고의 다수가 오탐일 경우, 보안팀은 실제 위협을 놓칠 가능성이 높아집니다. AI 기반 경고 필터링은 오탐을 줄여 보안팀이 실질적인 위협에 집중할 수 있도록 지원합니다.
• 보안팀의 업무 효율성 향상: 중요한 위협에 대한 경고만을 필터링함으로써 보안팀의 업무 부담을 줄이고, 신속한 대응을 가능하게 합니다.
• 자동화된 대응 정확도 향상: AI는 실시간으로 데이터를 분석하여 실제 위협을 정확하게 탐지하고, SOAR 시스템의 자동화된 대응이 오탐 없이 실행되도록 합니다.

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2. AI 기반 경고 필터링 시스템의 주요 기능

• 행동 패턴 분석: AI는 정상적인 사용자와 시스템의 행동 패턴을 학습하여, 이와 다른 비정상적인 활동이 발생했을 때 경고를 발송합니다. 이를 통해 오탐을 줄이고 실제 위협만 필터링할 수 있습니다.
• 머신러닝을 통한 위협 분류: 머신러닝 알고리즘은 위협의 패턴과 특성을 학습하여, 경고의 중요도와 우선순위를 자동으로 분류하고, 중대한 위협에 대한 경고를 우선적으로 알립니다.
• 실시간 경고 필터링: AI 기반 경고 필터링 시스템은 실시간으로 데이터를 분석하고, 경고의 신뢰도와 위험 수준을 평가하여 실시간으로 불필요한 경고를 차단합니다.
• 경고 이력 분석과 규칙 개선: AI는 과거 경고 데이터를 분석하여, 반복적으로 발생하는 오탐 패턴을 식별하고, 필터링 규칙을 지속적으로 최적화합니다.

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3. AI 기반 경고 필터링 최적화 성공 사례

• 사례 1: 대형 금융 기관의 경고 관리 시스템 구축 한 금융 기관은 AI 기반 경고 필터링 시스템을 도입하여, 비정상 거래와 계정 탈취 시도를 실시간으로 필터링하고 있습니다. AI는 정상적인 금융 거래 패턴을 학습하여, 경미한 이상 활동을 자동으로 필터링하고 중대한 위협에만 경고를 발송합니다. 이를 통해 보안팀의 업무 부담이 약 50% 감소하였고, 중요한 금융 사고에 신속히 대응할 수 있게 되었습니다.
• 사례 2: IT 기업의 지능형 경고 필터링 시스템 도입 한 대형 IT 기업은 AI 기반 경고 필터링 시스템을 도입해, 정상적인 네트워크 활동과 악성 활동을 구분하고 불필요한 경고를 필터링했습니다. 이 시스템은 비정상적인 로그인 시도와 악성 코드 탐지 시 자동으로 차단하며, 오탐을 30% 이상 줄이는 성과를 얻었습니다.
• 사례 3: 제조업체의 자동화된 경고 우선순위 설정 한 제조업체는 AI 기반 경고 필터링 시스템을 통해 보안 경고의 우선순위를 자동으로 설정하여 보안팀이 고위험 위협에 집중할 수 있게 했습니다. AI는 경고의 위험도를 평가하여 중요한 경고에만 우선적으로 대응할 수 있도록 했으며, 이를 통해 보안사고 대응 속도가 40% 개선되었습니다.

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4. AI 기반 경고 필터링 시스템 도입 시 고려사항

• 모델 학습과 데이터 품질: AI 기반 필터링 시스템의 정확성을 높이기 위해, 정상적인 데이터와 위협 데이터를 포함한 고품질의 데이터로 학습을 진행해야 합니다.
• 오탐 관리와 주기적 규칙 최적화: 필터링 규칙을 지속적으로 모니터링하고, 과도한 오탐이 발생하지 않도록 주기적으로 규칙을 조정하여 최적화합니다.
• 실시간 필터링과 경고 속도: 경고 필터링 시스템은 실시간으로 데이터를 처리하고, 신속히 경고를 제공할 수 있어야 합니다. 경고가 지연될 경우 대응 시간이 늦어질 수 있습니다.
• 보안팀과의 협력 및 교육: AI 기반 경고 필터링 시스템의 기능을 보안팀이 이해하고 효과적으로 사용할 수 있도록 교육을 실시하며, 필요 시 경고 필터링 설정을 조정할 수 있도록 합니다.

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5. AI 기반 경고 필터링 최적화 방안

• 주기적인 모델 업데이트와 규칙 개선: AI 기반 필터링 시스템은 최신 위협 패턴을 반영할 수 있도록 주기적인 모델 업데이트와 규칙 개선이 필요합니다.
• 사용자 맞춤형 경고 필터링 설정 제공: 보안팀의 필요에 따라 경고 필터링 설정을 맞춤화하여, 특정 위협 유형에 대한 경고만을 필터링할 수 있도록 지원합니다.
• 경고 이력 시각화 대시보드 구축: 경고 필터링 결과를 시각적으로 쉽게 확인할 수 있도록 대시보드를 구축하여, 보안팀이 현재 경고 상황을 신속히 파악하고 대응할 수 있도록 합니다.
• 머신러닝을 통한 경고 중요도 분석: 머신러닝 모델을 활용해 경고의 위험 수준과 중요도를 자동으로 평가하고, 실질적인 위협에만 경고를 발송하도록 설정합니다.

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결론 및 향후 전망:
AI 기반 경고 필터링 시스템은 보안팀의 효율성을 높이고 오탐을 줄이며, 중요한 위협에만 집중할 수 있게 하는 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다. 앞으로 머신러닝과 AI 기술이 발전하면서 경고 필터링 시스템의 정밀도가 더욱 높아질 것으로 기대됩니다. 기업들은 AI 기반 필터링 시스템을 통해 보안 운영의 효율성을 극대화하고, 최신 위협에 대해 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 체계를 구축할 수 있을 것입니다.

이상으로 2024년 제31회 사이버헬퍼 보안 리포트: AI 기반 경고 필터링 최적화 사례와 실전 적용 방안을 마칩니다.