2024년 제50회 보안 리포트: 사용자 행동 분석과 자동화된 대응 시스템의 결합 방안

 

서론:
사용자 행동 분석(UEBA, User and Entity Behavior Analytics)은 비정상적인 사용자 활동을 탐지하고, 보안 위협을 조기에 차단하는 데 중요한 역할을 합니다. 자동화된 대응 시스템과 결합하면, 비정상적인 행동이 탐지될 때 즉각적인 대응 조치를 취할 수 있어 보안 운영의 효율성을 높일 수 있습니다. 이번 리포트에서는 사용자 행동 분석과 자동화된 대응 시스템을 결합하여 보안을 강화하는 방안과 성공적인 적용 사례를 분석합니다.

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1. 사용자 행동 분석과 자동화된 대응 시스템 결합의 필요성

• 빠른 대응으로 보안 사고 예방: 비정상적인 사용자 행동을 실시간으로 탐지하고 자동화된 대응 조치를 취하여 보안 사고를 사전에 차단할 수 있습니다.
• 내부 위협에 대한 민첩한 대응: 사용자 행동 분석은 내부에서 발생할 수 있는 위협을 조기에 탐지하고, 자동화된 대응 시스템이 이를 즉각적으로 차단하여 내부 보안을 강화합니다.
• 오탐 감소와 보안 효율성 증대: 자동화된 대응 시스템은 비정상 활동의 정확한 탐지를 지원하여 오탐을 줄이고, 보안팀의 업무 효율성을 높입니다.

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2. 사용자 행동 분석과 자동화된 대응 시스템 결합을 통한 주요 기능

• 이상 행동 자동 차단: 비정상적인 로그인 시도, 데이터 접근, 파일 다운로드 등이 탐지될 경우 자동으로 계정 잠금, 네트워크 차단, 데이터 접근 제한 등 즉각적인 조치를 수행합니다.
• 위험도 기반 대응 설정: AI 모델이 비정상 활동의 위험도를 평가하고, 높은 위험도로 판단될 경우 더 강력한 대응 조치를 자동으로 실행합니다.
• 실시간 사용자 행동 프로파일링: 사용자 행동 분석 모델은 실시간으로 사용자 활동을 프로파일링하여, 평소와 다른 행동 패턴이 감지되면 경고를 생성하고 보안팀에 알립니다.
• 다중 이벤트 상관 분석을 통한 위협 탐지: 여러 사용자 행동 간의 상관관계를 분석하여 다단계 공격을 빠르게 탐지하고 자동화된 대응 조치를 취할 수 있습니다.

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3. 사용자 행동 분석과 자동화된 대응 시스템 결합의 성공 사례

• 사례 1: 금융기업의 비정상 로그인 자동 차단 시스템 한 금융기업은 사용자 행동 분석과 자동화된 대응 시스템을 결합하여 비정상적인 로그인 시도를 실시간으로 탐지하고 계정을 즉시 잠그도록 했습니다. 이 시스템을 통해 계정 탈취 시도에 대한 대응 속도가 60% 향상되었고, 보안 사고가 크게 줄었습니다.
• 사례 2: IT 기업의 데이터 접근 보호 시스템 한 IT 기업은 비정상적인 데이터 접근이 감지될 때마다 자동으로 접근을 차단하는 시스템을 구축했습니다. 사용자 행동 분석 모델이 실시간으로 접근 패턴을 학습하여, 데이터 유출 사고를 40% 이상 예방하는 데 성공했습니다.
• 사례 3: 제조업체의 네트워크 트래픽 자동 차단 시스템 한 제조업체는 사용자 행동 분석과 자동화된 대응 시스템을 통해 비정상적인 네트워크 트래픽을 실시간으로 모니터링하고, 악성 활동이 감지될 경우 즉시 차단하는 방안을 도입했습니다. 이 시스템으로 네트워크 침입 시도에 대한 대응 속도가 50% 개선되었습니다.

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4. 사용자 행동 분석과 자동화된 대응 시스템 결합 시 고려사항

• 사용자 프라이버시 보호: 사용자 행동을 실시간으로 모니터링하는 만큼, 데이터의 익명화와 가명화를 통해 프라이버시를 보호할 필요가 있습니다.
• 모델의 정확성과 성능 최적화: 사용자 행동 분석 모델의 정확성을 주기적으로 평가하고 업데이트하여, 잘못된 대응이 발생하지 않도록 해야 합니다.
• 보안팀의 협력과 교육: 자동화된 대응 시스템이 탐지한 위협과 조치에 대해 보안팀이 이해하고 대응할 수 있도록 충분한 교육과 협력이 필요합니다.
• 법적 규제 준수: 사용자 데이터를 수집하고 분석할 때 각국의 데이터 보호 규제를 준수하며, 프라이버시 보호를 위한 절차를 마련해야 합니다.

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5. 사용자 행동 분석과 자동화된 대응 시스템 최적화 방안

• 연속 학습과 실시간 모델 업데이트: 사용자 행동 분석 모델이 실시간으로 새로운 행동 패턴을 학습하고, 위협 탐지 성능을 향상할 수 있도록 연속 학습 기능을 추가합니다.
• 위험 이벤트 필터링과 경고 우선순위 설정: 비정상 활동의 위험도에 따라 경고 우선순위를 설정하고, 높은 위험도로 판단되는 경우 즉각적인 경고가 발생하도록 설정합니다.
• 실시간 경고 대시보드와 시각화 도구 제공: 보안팀이 실시간으로 경고와 탐지 결과를 파악할 수 있도록 대시보드와 시각화 도구를 제공하여 빠르게 대응할 수 있도록 지원합니다.
• 모델과 규칙 기반 대응 조정: 모델의 실시간 학습과 규칙 기반 대응을 결합하여, 새로운 위협에도 효과적으로 대응할 수 있도록 설정합니다.

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결론 및 향후 전망:
사용자 행동 분석과 자동화된 대응 시스템의 결합은 보안 운영의 효율성을 높이고, 실시간 위협 탐지와 대응을 가능하게 하는 중요한 솔루션입니다. 앞으로 이 결합 기술은 보안의 핵심 요소로 자리 잡으며, 다양한 산업 분야에서 보안 사고를 예방하는 중요한 도구가 될 것입니다. 기업은 이를 통해 위협을 선제적으로 탐지하고 대응하여 보안 체계를 더욱 강화할 수 있을 것입니다.

 

이상으로 2024년 제50회 사이버헬퍼 보안 리포트: 사용자 행동 분석과 자동화된 대응 시스템의 결합 방안을 마칩니다.