2024년 제61회 보안 리포트: 실시간 사용자 행동 분석을 통한 내부 위협 탐지 전략

 

서론:
내부 위협은 외부 침입보다 탐지하기 어렵고, 기업에 치명적인 피해를 줄 수 있습니다. 실시간 사용자 행동 분석(UEBA, User and Entity Behavior Analytics)은 비정상적인 사용자 행동을 탐지하여 내부 위협에 효과적으로 대응하는 데 중요한 역할을 합니다. 이번 리포트에서는 실시간 사용자 행동 분석을 활용한 내부 위협 탐지 전략과 성공적인 적용 사례를 통해 이를 더욱 강화할 수 있는 방안을 제안합니다.

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1. 실시간 사용자 행동 분석의 필요성

• 내부 위협 탐지의 효율성 향상: 일반적인 보안 시스템은 외부 위협에 더 초점을 맞추지만, 사용자 행동 분석을 통해 내부 사용자의 비정상적인 행동을 탐지하여 내부 위협에 대응할 수 있습니다.
• 위협에 대한 조기 경고 제공: 사용자 행동을 실시간으로 분석하면 의심스러운 활동이 발생할 때 즉각적으로 경고가 발생하여 보안팀이 조기에 조치를 취할 수 있습니다.
• 오탐 및 누락 최소화: 정상 사용자와 비정상 행동을 정교하게 구분함으로써 오탐을 줄이고, 위협을 정확하게 탐지할 수 있습니다.

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2. 실시간 사용자 행동 분석의 주요 기능

• 사용자 프로파일링과 행동 패턴 구축: 각 사용자의 행동을 지속적으로 모니터링하고, 평소의 활동 패턴을 학습하여 프로파일을 형성합니다. 이 프로파일을 바탕으로 정상 활동과 비정상 활동을 구분할 수 있습니다.
• 비정상 행동 탐지: 정상적인 패턴에서 벗어나는 행동이 발견되면, 이를 비정상 행동으로 인식하고 즉시 경고를 생성합니다. 예를 들어, 평소에 접근하지 않던 민감 데이터에 갑작스럽게 접근할 경우 비정상 행동으로 분류됩니다.
• 위험도 기반 경고: 탐지된 비정상 행동에 위험도를 부여하여, 보안팀이 우선적으로 대응해야 할 위협을 신속하게 파악할 수 있도록 지원합니다.
• 상관관계 분석을 통한 복합 위협 탐지: 특정한 비정상 행동이 연속적으로 발생하거나 상관관계가 있는 활동이 발생할 경우 복합 위협으로 인식하여 더 강력한 경고를 발송합니다.

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3. 실시간 사용자 행동 분석의 성공 사례

• 사례 1: 대형 은행의 내부 위협 탐지 시스템 한 대형 은행은 실시간 사용자 행동 분석 시스템을 통해 내부 위협 탐지의 정확도를 40% 향상시켰습니다. 고객 계좌에 비정상적인 접근이 감지되었을 때, 즉각적인 경고가 발생하여 보안팀이 빠르게 대응할 수 있었습니다. 이로 인해 계좌 정보 유출 및 사기 사건이 대폭 감소했습니다.
• 사례 2: 제조업체의 민감 데이터 보호 시스템 한 글로벌 제조업체는 사용자의 파일 접근과 이동 패턴을 분석하여, 민감한 데이터에 비정상적인 접근이 발생할 때 경고가 발생하도록 설정했습니다. 특히 비정상적인 시간대나 위치에서 접근이 감지될 경우 경고가 강화되었으며, 이를 통해 데이터 유출이 35% 감소하는 효과를 거두었습니다.
• 사례 3: 헬스케어 기업의 환자 데이터 접근 탐지 한 헬스케어 기업은 환자 데이터를 보호하기 위해 사용자 행동 분석 시스템을 도입하여 환자 정보 접근 패턴을 분석했습니다. 의료진의 평소 행동 패턴에서 벗어난 접근이 감지되면 즉시 경고가 발생하여 보안팀이 사전에 조치할 수 있었으며, 환자 데이터 유출 사고가 크게 줄었습니다.

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4. 사용자 행동 분석 도입 시 고려사항

• 프라이버시와 데이터 보호: 사용자 행동 분석 시스템은 민감한 사용자 정보를 처리하기 때문에, 데이터의 익명화 및 가명화 등 프라이버시 보호 절차가 필요합니다.
• 과적합 방지: 정상 행동 패턴에서 일시적으로 벗어나는 활동이 과도하게 경고로 탐지되지 않도록 모델이 과적합되지 않게 주기적인 검토와 조정이 필요합니다.
• 보안팀의 대응 준비: 비정상 행동이 탐지되었을 때 보안팀이 신속하게 대응할 수 있도록 관련 프로세스를 구축하고, 사용자의 행동 패턴을 정확히 파악하는 것이 중요합니다.
• 법적 규제 준수: 사용자 행동 분석 과정에서 개인정보와 관련된 법적 규제를 준수하며, 프라이버시 보호 방안을 마련해야 합니다.

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5. 사용자 행동 분석을 통한 내부 위협 탐지 최적화 방안

• 정기적인 모델 업데이트와 학습 데이터 확장: 최신 사용자 행동 데이터를 정기적으로 학습하고, 모델을 업데이트하여 내부 위협 탐지의 정확성을 유지합니다.
• 비정상 행동의 위험도 자동 평가 시스템 구축: 비정상적인 행동이 탐지될 때 위험도를 자동 평가하여, 고위험도 위협에 보안팀이 빠르게 대응할 수 있도록 지원합니다.
• 다중 요인 상관관계 분석 기능 추가: 특정 비정상 행동이 다른 비정상 행동과 연계될 때 이를 복합 위협으로 인식할 수 있도록 상관관계 분석 기능을 강화합니다.
• 경고 대시보드와 실시간 시각화 도구 제공: 보안팀이 실시간으로 사용자 행동을 모니터링하고, 경고 상황을 직관적으로 파악할 수 있도록 시각화된 대시보드를 제공합니다.

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결론 및 향후 전망:
실시간 사용자 행동 분석을 통한 내부 위협 탐지 전략은 점차 정교해지면서, 기업의 보안 운영에 필수적인 요소가 되고 있습니다. 사용자 행동을 실시간으로 분석함으로써 비정상적인 활동을 신속히 파악하고, 내부 위협을 차단할 수 있습니다. 앞으로 이 기술은 더욱 발전하여 내부 위협 탐지의 정교함을 높이고, 사용자 프라이버시 보호와 보안 성능을 균형 있게 관리하는 방향으로 발전할 것입니다. 이를 통해 기업은 내부 위협을 사전에 예방하고, 보안 체계를 더욱 강화할 수 있을 것입니다.

이상으로 2024년 제61회 사이버헬퍼 보안 리포트: 실시간 사용자 행동 분석을 통한 내부 위협 탐지 전략을 마칩니다.