2024년 제40회 보안 리포트: 비정상 사용자 행동 감지를 위한 고급 자동화 대응 사례

 

서론:
비정상 사용자 행동 감지(UEBA, User and Entity Behavior Analytics)는 보안에서 점점 더 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. AI와 머신러닝 기반의 UEBA 시스템은 비정상적인 사용자 활동을 탐지하여 경고를 생성하고, 자동화된 대응을 통해 보안팀의 신속한 조치를 가능하게 합니다. 이번 리포트에서는 비정상 사용자 행동 감지를 위한 고급 자동화 대응 사례와 적용 효과를 분석합니다.

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1. 비정상 사용자 행동 감지의 중요성

• 내부 위협 예방: 사용자 계정 탈취나 권한 남용과 같은 내부 위협을 사전에 감지하여 조기 대응할 수 있습니다.
• 다단계 공격 탐지: 공격자가 시스템에 침투한 후 여러 단계를 거쳐 권한을 상승시키는 행위를 탐지하여, 보안 사고로 이어지기 전에 차단할 수 있습니다.
• 보안 정책 준수: 정해진 규칙이나 정책을 벗어난 사용자 행동을 감지하여, 보안 규정을 준수하도록 관리할 수 있습니다.

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2. 비정상 사용자 행동 감지를 위한 고급 자동화 대응 전략

• 로그인 위치와 장치 분석: AI가 사용자의 정상 로그인 패턴을 학습하고, 새로운 위치나 장치에서 로그인이 시도될 경우 경고를 생성하여 계정을 잠그거나 추가 인증을 요구합니다.
• 비정상적 파일 접근 차단: 평소 접근하지 않던 파일이나 민감한 정보에 대한 비정상적인 접근 시도를 자동으로 차단하고, 보안팀에 경고를 전송합니다.
• 작업 시간과 빈도 분석: AI는 사용자의 업무 시간과 작업 빈도를 분석하여, 평소와 다른 시간대에 많은 양의 데이터를 전송하는 등 비정상 활동이 감지될 경우 즉시 조치를 취합니다.
• 권한 상승 시도 탐지 및 차단: 사용자가 평소 접근하지 않던 고급 권한으로 접근을 시도할 경우 자동으로 차단하고, 추가 인증 절차를 요구하거나 보안팀에 알림을 보냅니다.

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3. 고급 자동화 대응 사례

• 사례 1: 금융기관의 비정상 로그인 자동 차단 시스템 한 금융기관은 AI 기반 자동화 시스템을 통해 비정상 위치나 장치에서 로그인 시도가 있을 경우 즉시 계정을 잠그고 추가 인증 절차를 요구했습니다. 이를 통해 계정 탈취 시도를 사전에 차단할 수 있었고, 보안 사고가 45% 감소하는 성과를 얻었습니다.
• 사례 2: IT 기업의 파일 접근 차단 시스템 한 IT 기업은 비정상적 파일 접근 시도를 탐지하고, 자동으로 접근을 차단하는 시스템을 도입했습니다. 직원이 평소 접근하지 않던 민감 데이터에 접근하려는 시도가 감지될 경우 보안팀에 경고가 전송되며, 도입 이후 데이터 유출 위험이 크게 줄어들었습니다.
• 사례 3: 대형 제조업체의 권한 상승 탐지 및 대응 시스템 한 제조업체는 사용자 권한 상승 시도를 자동으로 탐지하고, 비정상적인 시도가 발생할 경우 계정을 잠그는 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 사용자 계정의 무단 권한 상승 시도를 감지해 신속히 차단하며, 도입 후 내부 보안 사고가 40% 줄어드는 효과를 보였습니다.

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4. 비정상 사용자 행동 감지를 위한 자동화 대응 시스템 도입 시 고려사항

• 데이터 품질과 학습 데이터 관리: AI 모델이 정상적 사용자 행동을 정확히 학습할 수 있도록, 양질의 데이터와 충분한 학습 데이터를 관리해야 합니다.
• 오탐 방지를 위한 정확한 조건 설정: 정상적인 활동과 비정상적인 활동을 구분할 수 있도록 조건을 세심하게 설정해야 하며, 오탐을 줄이기 위해 주기적으로 조건을 검토하고 조정해야 합니다.
• 사용자 프라이버시 보호: 사용자 행동 데이터를 수집할 때, 프라이버시 규정을 준수하여 데이터를 보호하고 보안 목적 외에는 사용하지 않도록 해야 합니다.
• 보안팀과의 협력 및 교육: 자동화된 대응 시스템이 생성한 경고에 대해 보안팀이 이해하고 적절히 대응할 수 있도록, 보안팀에 필요한 교육을 제공해야 합니다.

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5. 비정상 사용자 행동 감지를 위한 자동화 대응 시스템 최적화 방안

• 주기적인 모델 성능 평가와 조건 업데이트: AI 모델의 성능을 주기적으로 평가하고, 변화하는 보안 환경에 맞춰 조건과 규칙을 업데이트하여 정확성을 유지합니다.
• 다중 인증 연계: 비정상적인 행동이 감지될 경우 다중 인증(MFA)을 요구하여, 사용자 계정의 무단 접근을 방지하고 보안 강화를 지원합니다.
• 실시간 경고 대시보드 구축: 보안팀이 실시간으로 경고를 확인하고 빠르게 대응할 수 있도록 경고 대시보드를 구축하여, 비정상 행동 탐지에 대한 전체적인 상황을 파악할 수 있도록 지원합니다.
• 피드백 루프와 지속적 학습: 보안팀의 피드백을 반영하여 AI 모델이 새로운 패턴을 학습하도록 함으로써, 위협 예측과 자동화된 대응의 정확성을 높입니다.

 

이상으로 2024년 제40회 사이버헬퍼 보안 리포트: 비정상 사용자 행동 감지를 위한 고급 자동화 대응 사례를 마칩니다.