2024년 제41회 보안 리포트: 사용자 행동 분석을 위한 AI 기반 모델의 발전과 정확성 향상 방안

 

서론:
사용자 행동 분석(UEBA, User and Entity Behavior Analytics)은 보안에서 사용자 활동을 이해하고 비정상적인 행동을 탐지하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 기반의 사용자 행동 분석 모델은 점점 더 정교해지며, 보안팀이 실시간으로 위협을 감지하고 대응하는 데 도움을 줍니다. 이번 리포트에서는 AI 기반 사용자 행동 분석 모델의 발전과 정확성 향상을 위한 방안을 분석합니다.

---

1. AI 기반 사용자 행동 분석 모델의 발전 과정

• 초기 규칙 기반 모델: 초기 사용자 행동 분석 모델은 고정된 규칙을 통해 사용자 활동을 분석했지만, 새로운 패턴이나 복잡한 공격을 감지하는 데 한계가 있었습니다.
• 머신러닝을 활용한 패턴 학습: 머신러닝이 도입되면서 모델은 사용자 활동을 학습하여 비정상적인 패턴을 감지할 수 있게 되었으며, 기존의 규칙 기반 모델보다 정확도가 향상되었습니다.
• 딥러닝과 강화 학습의 적용: 딥러닝과 강화 학습을 활용하여 사용자 행동을 다각적으로 분석하고, 복잡한 위협을 예측할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 모델의 정밀도와 대응 속도가 크게 개선되었습니다.
• 실시간 데이터 분석을 통한 즉각 대응: 최신 모델은 실시간 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 즉시 감지하고 경고를 발송할 수 있으며, 보안팀이 신속히 대응할 수 있도록 지원합니다.

---

2. 사용자 행동 분석 모델의 정확성 향상을 위한 주요 기술

• 개인화된 행동 프로필 생성: AI는 각 사용자에 대한 개인화된 행동 프로필을 생성하여, 개별 사용자의 정상적인 행동 패턴과 비정상적인 패턴을 구별할 수 있습니다.
• 다단계 상관 관계 분석: 단일 이벤트가 아닌 여러 행동의 연관성을 분석하여, 복합적인 공격을 더 정확하게 감지할 수 있습니다.
• 이상 감지 알고리즘 개선: AI는 정상적인 활동과 비정상적인 활동을 더욱 세밀하게 구분하기 위해 이상 감지 알고리즘을 지속적으로 개선하고, 새로운 위협 패턴을 반영합니다.
• 시계열 데이터 분석: 사용자의 행동이 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 분석하여, 반복적으로 발생하는 비정상 행동이나 특정 시간대에 나타나는 이상 패턴을 파악할 수 있습니다.

---

3. 사용자 행동 분석 모델의 성공적인 적용 사례

• 사례 1: 대형 금융기관의 개인화된 사용자 행동 프로필 한 대형 금융기관은 AI를 활용해 고객별 행동 프로필을 구축하여, 의심스러운 거래나 비정상적인 로그인 시도를 실시간으로 탐지했습니다. 이를 통해 계정 탈취 시도를 사전에 차단했으며, 보안 사고 발생이 30% 감소했습니다.
• 사례 2: IT 기업의 다단계 상관 관계 분석 적용 한 IT 기업은 다단계 상관 관계 분석을 통해 여러 행동 간의 연관성을 파악하여 비정상 활동을 감지했습니다. 예를 들어, 비정상적인 로그인 시도와 데이터 다운로드가 연이어 발생할 경우 경고를 발송하여 보안팀이 신속하게 대응할 수 있었습니다.
• 사례 3: 통신사의 시계열 데이터 분석 기반 행동 탐지 한 통신사는 시계열 데이터 분석을 활용하여 특정 시간대에 발생하는 비정상적인 활동을 감지했습니다. 사용자가 평소와 다른 시간에 민감한 데이터를 다운로드할 경우 경고를 발송하여, 내부 데이터 유출을 예방하는 데 성공했습니다.

---

4. 사용자 행동 분석 모델 도입 시 고려사항

• 데이터 품질과 일관성 유지: 사용자 행동을 분석할 때는 고품질의 데이터와 일관된 데이터 관리가 필요합니다. 불완전하거나 일관성 없는 데이터는 오탐을 유발할 수 있습니다.
• 정확한 이상 감지 기준 설정: 비정상적인 활동과 정상적인 활동을 구분할 수 있는 명확한 기준이 필요하며, 기준이 지나치게 엄격하면 오탐이 증가할 수 있습니다.
• 프라이버시 보호와 데이터 보안: 사용자 행동 데이터는 민감할 수 있으므로, 데이터 수집과 분석 과정에서 프라이버시를 보호하고 보안을 강화해야 합니다.
• 보안팀의 이해와 협력: 사용자 행동 분석 모델이 생성한 경고에 대해 보안팀이 이해하고 대응할 수 있도록 충분한 교육을 제공하여, 모델의 효과를 극대화할 수 있도록 해야 합니다.

---

5. 사용자 행동 분석 모델의 정확성 최적화 방안

• 모델 성능 평가와 정기적 업데이트: AI 모델의 성능을 주기적으로 평가하고, 새로운 위협 패턴을 반영하기 위해 정기적으로 업데이트하여 정확성을 유지합니다.
• 개인화된 행동 패턴 분석 강화: 개별 사용자의 행동 패턴을 세밀하게 분석하여, 개인화된 기준을 설정함으로써 오탐을 줄이고 정확도를 높입니다.
• 이상 감지 필터링과 우선순위 설정: 감지된 이상 행동을 필터링하고 중요도에 따라 우선순위를 설정하여, 보안팀이 긴급한 위협에 집중할 수 있도록 지원합니다.
• 실시간 경고 대시보드와 시각화 도구 구축: 보안팀이 실시간으로 경고를 확인하고 조치할 수 있도록 경고 대시보드를 구축하고, 시각화 도구를 통해 비정상 행동을 직관적으로 파악할 수 있도록 지원합니다.

---

결론 및 향후 전망:
AI 기반 사용자 행동 분석 모델은 보안 운영의 중요한 요소로 자리 잡고 있으며, 정교하고 실시간으로 비정상적인 행동을 감지할 수 있는 능력을 제공합니다. 앞으로 AI와 머신러닝 기술이 발전하면서 사용자 행동 분석 모델의 정확성과 효율성은 더욱 높아질 것으로 기대됩니다. 기업들은 이러한 모델을 도입하여 보안 운영의 효율성을 높이고, 내부 및 외부 위협에 대한 선제적 방어 체계를 구축할 수 있을 것입니다.

 

이상으로 2024년 제41회 사이버헬퍼 보안 리포트: 사용자 행동 분석을 위한 AI 기반 모델의 발전과 정확성 향상 방안을 마칩니다.