2024년 제36회 보안 리포트: 다단계 공격 예측에서 오탐 최소화를 위한 고급 필터링 기술

 

서론:
AI 기반의 다단계 공격 예측 모델은 보안의 핵심 역할을 수행하고 있지만, 오탐이 자주 발생하면 보안팀의 업무 효율성이 저하되고 실제 위협 대응이 늦어질 수 있습니다. 이번 리포트에서는 다단계 공격 예측에서 오탐을 최소화하기 위한 고급 필터링 기술과 이를 적용한 사례들을 분석합니다.

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1. 다단계 공격 예측에서 오탐 발생 원인

• 다양한 데이터 소스의 혼재: 다단계 공격 예측 모델은 네트워크 트래픽, 사용자 활동, 시스템 로그 등 다양한 데이터 소스를 결합해 분석하므로, 이 과정에서 예기치 않은 정상 활동이 이상으로 감지될 가능성이 있습니다.
• 고정된 규칙 기반 필터링의 한계: 단순한 규칙 기반 필터링은 공격 패턴이 변하거나 새로운 정상 행동이 추가될 경우 오탐을 유발할 수 있습니다.
• 실시간 데이터 처리의 한계: 실시간으로 데이터를 처리하는 과정에서 일시적인 네트워크 이상이나 사용자 행동의 변화가 오탐으로 이어질 수 있습니다.

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2. 오탐 최소화를 위한 고급 필터링 기술

• 적응형 필터링: 머신러닝 알고리즘은 새로운 데이터 패턴을 학습해, 기존 필터링 규칙을 지속적으로 조정합니다. 이를 통해 정당한 활동을 학습해 오탐을 줄입니다.
• 행동 패턴 분석을 통한 분류: AI는 정상적인 사용자 행동과 의심스러운 활동을 분류하여, 특정 사용자가 자주 수행하는 작업을 정상으로 인식해 오탐을 방지합니다.
• 상황 인식 기반 필터링: 시스템은 특정 시간대, 사용자 위치, 디바이스 정보 등을 고려하여 이상 행동을 필터링합니다. 예를 들어, 특정 시간대에 반복되는 트래픽은 정상으로 간주하여 오탐을 줄입니다.
• 다단계 상관 분석 필터링: AI는 여러 이벤트 간의 상관관계를 분석하여, 단일 이벤트로 발생하는 경고보다는 여러 단계에서 일관성 있게 나타나는 이상 행동만을 경고하도록 설정해 오탐을 줄입니다.

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3. 고급 필터링 기술 적용 사례

• 사례 1: 금융기관의 적응형 필터링 도입 한 금융기관은 AI 기반의 적응형 필터링을 적용하여, 계정 탈취와 같은 의심스러운 로그인 시도를 필터링했습니다. AI는 사용자 위치와 디바이스 정보를 분석하여 정상 활동 패턴을 학습했고, 오탐률을 35% 줄이는 성과를 얻었습니다.
• 사례 2: 제조업체의 행동 패턴 분석 필터링 한 제조업체는 AI 기반의 행동 패턴 분석을 통해 직원들의 작업 습관을 학습했습니다. 이를 통해 업무에 자주 사용하는 특정 소프트웨어나 작업을 정상으로 인식해 불필요한 경고를 줄였으며, 오탐 발생이 40% 감소했습니다.
• 사례 3: IT 기업의 상황 인식 필터링 시스템 구축 한 대형 IT 기업은 상황 인식 기반 필터링을 도입하여, 특정 시간대와 위치에서 반복되는 활동을 정상 활동으로 간주하는 필터링을 적용했습니다. 이로 인해 야간 근무자의 업무 패턴이 오탐으로 간주되지 않게 되었고, 오탐률이 30% 감소했습니다.

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4. 고급 필터링 기술 도입 시 고려사항

• 데이터 품질과 지속적인 학습: 필터링 정확성을 높이기 위해서는 고품질의 데이터가 필수적입니다. 특히, AI가 정상적인 활동을 학습할 수 있도록 꾸준히 데이터를 업데이트하고 학습시켜야 합니다.
• 사용자 맞춤형 필터링 규칙 설정: 각 보안팀의 필요에 따라 필터링 규칙을 맞춤 설정하고, 보안팀이 쉽게 규칙을 조정할 수 있도록 유연성을 제공해야 합니다.
• 오탐 모니터링과 피드백 반영: 오탐 사례를 모니터링하여 패턴을 분석하고, 보안팀의 피드백을 반영해 필터링 규칙을 개선함으로써 오탐을 줄여야 합니다.
• 다단계 상관 분석의 실시간 처리: 다단계 상관 분석은 실시간으로 데이터를 처리해야 효과적이므로, 데이터 처리 속도를 최적화하여 실시간 경고를 지원할 수 있도록 해야 합니다.

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5. 오탐 최소화를 위한 고급 필터링 기술 최적화 방안

• 정기적인 필터링 규칙 검토와 업데이트: AI가 새로운 정상 행동을 지속적으로 학습할 수 있도록 필터링 규칙을 정기적으로 검토하고 최신화합니다.
• 다양한 데이터 소스 결합 학습: 네트워크 로그, 사용자 로그온 데이터, 애플리케이션 사용 기록 등 다양한 소스를 결합해 학습함으로써, 예측 정확도를 높이고 오탐을 줄입니다.
• 필터링 시스템의 성능 평가와 개선: 필터링 시스템의 성능을 주기적으로 평가하고, 오탐 패턴을 분석하여 규칙을 개선함으로써 보안팀의 업무 효율성을 극대화합니다.
• 실시간 이상 감지와 대응을 위한 고성능 하드웨어 도입: 실시간 데이터 분석 속도를 최적화하기 위해 고성능 하드웨어와 소프트웨어를 도입하여 실시간 필터링과 경고 발송이 원활히 이루어지도록 합니다.

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결론 및 향후 전망:
AI 기반의 고급 필터링 기술은 다단계 공격 예측 모델의 오탐을 효과적으로 줄이고, 보안팀이 실제 위협에 집중할 수 있도록 지원합니다. 앞으로 AI와 머신러닝 기술이 더욱 발전하면서 필터링 시스템은 점점 더 정교해질 것이며, 기업들은 이를 통해 오탐률을 줄이고 보안 운영의 효율성을 높일 수 있을 것입니다. 고급 필터링 기술은 다단계 공격 예측 모델의 핵심 요소로 자리잡으며, 보안팀의 업무 효율성을 극대화하는 중요한 역할을 할 것입니다.

 

이상으로 2024년 제36회 사이버헬퍼 보안 리포트: 다단계 공격 예측에서 오탐 최소화를 위한 고급 필터링 기술을 마칩니다.