2024년 제65회 보안 리포트: 다중 요인 상관관계 분석을 통한 복합 위협 탐지 전략

 

서론:
다양한 보안 위협이 복합적으로 발생하는 현재의 보안 환경에서는, 개별 로그와 이벤트에만 의존하여 위협을 탐지하기엔 한계가 있습니다. 다중 요인 상관관계 분석(Multi-Factor Correlation Analysis)을 통해 여러 보안 요소 간의 관계를 분석하면 복합적인 위협을 조기에 탐지하고 대응할 수 있습니다. 이번 리포트에서는 다중 요인 상관관계 분석을 통한 복합 위협 탐지 전략과 실제 적용 사례를 다룹니다.

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1. 다중 요인 상관관계 분석의 필요성

• 복합 위협 탐지의 정확성 향상: 단일 이벤트가 아닌 여러 이벤트 간의 관계를 분석하면, 다단계 공격이나 고급 지속 위협(APT)과 같은 복합적인 공격을 더 정확하게 탐지할 수 있습니다.
• 위협 조기 경고 제공: 상관관계 분석을 통해 특정 이벤트가 발생할 때 연관된 다른 위험 요소가 발생할 확률을 계산하여 보안팀에 조기 경고를 제공합니다.
• 보안 운영의 효율성 증대: 다중 요인 분석을 통해 중요 위협을 우선적으로 탐지하고, 비정상적인 패턴을 더 빠르게 파악하여 보안팀의 업무 효율성을 높입니다.

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2. 다중 요인 상관관계 분석의 주요 기능

• 다중 소스 데이터 통합과 분석: 여러 출처에서 수집된 로그와 이벤트를 통합하여 분석함으로써 다양한 요소 간의 관계를 명확히 파악할 수 있습니다.
• 행동 패턴 분석과 상관관계 탐지: 사용자의 평소 행동 패턴을 학습하고, 예상치 못한 상관관계가 나타날 때 이를 비정상적인 행동으로 탐지하여 경고를 생성합니다.
• 위험 점수 계산 및 우선 순위 설정: 이벤트 간 상관관계를 통해 위험 점수를 계산하고, 위험도가 높은 위협에 우선 순위를 부여하여 보안팀이 효율적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.
• 자동화된 경고 및 차단: 특정 조건에서 상관관계가 높은 위협이 탐지되면 자동으로 경고를 발송하거나 필요한 경우 즉시 차단하여 사전 대응을 강화합니다.

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3. 다중 요인 상관관계 분석의 성공 사례

• 사례 1: 글로벌 금융기관의 이상 거래 탐지 시스템 한 글로벌 금융기관은 거래 기록, 로그인 로그, 사용자 장치 정보 등 여러 요인을 결합하여 상관관계를 분석했습니다. 이를 통해 비정상적인 자산 이동을 조기에 탐지하고 차단할 수 있었으며, 사기 사건 발생률이 40% 감소하는 효과를 거뒀습니다.
• 사례 2: 제조업체의 산업제어 시스템 보안 강화 한 제조업체는 설비 운영 데이터와 네트워크 접근 로그를 상관관계 분석을 통해 결합하여 이상 징후를 실시간으로 탐지했습니다. 이를 통해 설비 제어 시스템에 대한 비정상 접근 시도를 빠르게 차단하고, 생산 시설에 대한 보안을 강화할 수 있었습니다.
• 사례 3: 대형 소매업체의 고객 계정 보호 시스템 대형 소매업체는 고객 계정 로그인 시도의 위치, 로그인 시간대, 사용 기기 등을 종합적으로 분석하여 상관관계가 높은 이상 시도를 탐지했습니다. 이를 통해 계정 도용 시도가 35% 줄어들었고, 고객 신뢰도를 높일 수 있었습니다.

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4. 다중 요인 상관관계 분석 도입 시 고려사항

• 데이터 일관성 유지와 정규화: 다양한 소스의 데이터를 일관성 있게 처리하고 정규화하여 상관관계 분석에 오류가 발생하지 않도록 관리해야 합니다.
• 과도한 경고 방지: 상관관계 분석을 통해 다중 요인을 감지할 때 과도한 경고가 발생하지 않도록 위험도 평가와 필터링을 강화해야 합니다.
• 보안팀과 데이터 과학팀의 협력: 데이터 과학팀과의 협업을 통해 상관관계 모델의 정확성을 높이고, 보안팀이 분석 결과를 효과적으로 활용할 수 있도록 해야 합니다.
• 프라이버시 보호와 규제 준수: 상관관계 분석에 사용되는 데이터가 민감 정보를 포함할 수 있으므로, 익명화 및 프라이버시 보호 절차를 준수해야 합니다.

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5. 다중 요인 상관관계 분석 최적화 방안

• 위험 점수 기반 경고 우선순위 설정: 상관관계 분석을 통해 생성된 경고에 위험 점수를 부여하고, 고위험도 위협을 우선적으로 탐지하여 보안팀이 빠르게 대응할 수 있도록 지원합니다.
• 실시간 분석과 자동화된 차단 기능 강화: 특정 상관관계가 탐지될 때 실시간으로 경고를 생성하고, 필요 시 자동으로 차단할 수 있는 기능을 추가하여 보안 대응 속도를 높입니다.
• 정기적인 모델 평가와 업데이트: 최신 위협 패턴을 반영할 수 있도록 상관관계 모델을 주기적으로 평가하고 업데이트하여, 변화하는 위협에 적응하도록 유지합니다.
• 상관관계 분석 대시보드 제공: 상관관계 결과를 시각화하여 보안팀이 직관적으로 파악할 수 있는 대시보드를 제공해 분석의 이해도를 높입니다.

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결론 및 향후 전망:
다중 요인 상관관계 분석을 통해 복합 위협 탐지의 정확도와 신속성이 크게 향상되며, 보안팀이 더 체계적으로 대응할 수 있습니다. 앞으로 상관관계 분석 기술은 더욱 정교해져, 복잡한 위협을 조기에 발견하고 대응하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이를 통해 기업은 보안 체계를 더욱 강화하고, 복합적인 보안 위협에 선제적으로 대응할 수 있을 것입니다.

 

이상으로 2024년 제65회 사이버헬퍼 보안 리포트: 다중 요인 상관관계 분석을 통한 복합 위협 탐지 전략을 마칩니다.