이상 기반 탐지는 시스템의 비정상적인 동작이나 활동을 인식하는 사이버 위협 식별 방법입니다. 이 기술은 확립된 표준에서 벗어나는 비정상적인 패턴을 식별하여 잠재적인 사이버 위협을 정확히 찾아내는 데 중점을 둡니다.
이상 기반 탐지의 시작과 진화
이상 징후 기반 탐지 개념은 1980년대 후반 컴퓨터 보안 영역에서 처음 등장했습니다. 해당 분야의 선구적인 연구원인 Dorothy Denning은 사용자 행동 프로파일링을 기반으로 한 침입 탐지 모델을 도입했습니다. 이 모델은 사용자의 표준 행동에서 크게 벗어나는 모든 활동이 잠재적으로 침입으로 분류될 수 있다는 전제를 바탕으로 구축되었습니다. 이는 이상 기반 탐지에 대한 첫 번째 중요한 탐구였습니다.
수년에 걸쳐 이상 징후 기반 탐지는 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)의 발전과 함께 발전해 왔습니다. 사이버 위협이 더욱 복잡해짐에 따라 이에 대응하는 메커니즘도 더욱 복잡해졌습니다. 패턴을 인식하고 정상적인 활동과 잠재적으로 유해한 활동을 식별하기 위해 고급 알고리즘이 개발되었습니다.
이상 기반 탐지 확장
이상 징후 기반 탐지는 일반적인 시스템 동작의 편차를 분석하여 위협을 식별하고 완화하는 사이버 보안 기술입니다. 여기에는 '정상' 동작의 기준을 만들고 확립된 표준에 따라 시스템 활동을 지속적으로 모니터링하는 작업이 포함됩니다. 관찰된 행동과 기준 사이의 불일치는 잠재적인 사이버 위협을 의미할 수 있으며 추가 분석을 위한 경고가 트리거될 수 있습니다.
잠재적인 공격을 식별하기 위해 알려진 위협 패턴이 필요한 시그니처 기반 탐지와 달리 변칙 기반 탐지는 비정상적인 동작에 초점을 맞춰 알려지지 않은 공격이나 제로데이 공격을 식별할 수 있습니다.
이상 기반 탐지 작업
이상 징후 기반 탐지는 주로 학습과 탐지의 두 단계로 작동합니다.
학습 단계에서 시스템은 과거 데이터를 사용하여 정상적인 행동을 나타내는 통계 모델을 설정합니다. 모델에는 네트워크 트래픽 패턴, 시스템 활용도 또는 사용자 활동 패턴과 같은 다양한 행동 요소가 포함됩니다.
탐지 단계에서 시스템은 현재 동작을 확립된 모델과 지속적으로 모니터링하고 비교합니다. 관찰된 동작이 정의된 임계값을 초과하여 모델에서 크게 벗어나면 잠재적인 이상 현상을 나타내는 경고가 트리거됩니다.
이상 징후 기반 탐지의 주요 특징
- 사전 예방적 탐지: 알려지지 않은 위협과 제로데이 익스플로잇을 식별할 수 있습니다.
- 행동 분석: 사용자, 네트워크 및 시스템 동작을 검사하여 위협을 탐지합니다.
- 적응성: 시간이 지남에 따라 시스템 동작의 변화를 조정하여 오탐을 줄입니다.
- 전체적인 접근 방식: 알려진 위협 서명에만 초점을 맞추지 않고 더 광범위한 보호 기능을 제공합니다.
이상 기반 탐지 유형
이상 징후 기반 탐지 방법에는 주로 세 가지 유형이 있습니다.
| 방법 | 설명 |
|---|---|
| 통계적 이상 탐지 | 이는 통계 모델을 사용하여 예상되는 동작에서 중요한 편차를 식별합니다. |
| 머신러닝 기반 탐지 | AI 및 ML 알고리즘을 활용하여 표준에서의 편차를 식별합니다. |
| 네트워크 동작 이상 탐지(NBAD) | 비정상적인 패턴이나 활동을 식별하기 위해 특히 네트워크 트래픽에 중점을 둡니다. |
이상 기반 탐지 사용: 과제 및 솔루션
이상 기반 탐지는 사이버 보안에 대한 고급 접근 방식을 제공하지만 주로 '정상' 동작을 정의하고 오탐지를 처리하는 것이 어렵기 때문에 문제도 제기합니다.
법선 정의: '정상'의 정의는 시간이 지남에 따라 사용자 행동 변화, 시스템 업데이트 또는 네트워크 변경으로 인해 변경될 수 있습니다. 이를 극복하려면 시스템을 주기적으로 재교육하여 이러한 변화에 적응해야 합니다.
거짓 긍정 처리: 이상 기반 시스템은 이상 감지 임계값이 너무 민감한 경우 잘못된 경보를 트리거할 수 있습니다. 이는 시스템의 민감도를 미세 조정하고 피드백 메커니즘을 통합하여 과거 탐지로부터 학습함으로써 완화될 수 있습니다.
유사한 접근법과의 비교
| 접근하다 | 형질 |
|---|---|
| 시그니처 기반 탐지 | 알려진 위협 시그니처에 의존하고 알려진 위협으로 제한되며 오탐률이 낮습니다. |
| 이상 기반 탐지 | 정상과의 편차 감지, 알려지지 않은 위협 감지 가능, 더 높은 오탐률 |
이상 징후 기반 탐지의 미래
이상 징후 기반 탐지의 미래는 고급 AI 및 ML 기술을 활용하여 탐지 기능을 개선하고 오탐을 최소화하며 끊임없이 진화하는 사이버 위협에 적응하는 데 있습니다. 딥 러닝 및 신경망과 같은 개념은 이상 기반 탐지 시스템을 개선하는 데 유망합니다.
프록시 서버 및 이상 기반 탐지
OneProxy에서 제공하는 것과 같은 프록시 서버는 이상 기반 탐지를 구현함으로써 이점을 얻을 수 있습니다. 트래픽 패턴 및 행동을 모니터링함으로써 비정상적인 트래픽 급증, 이상한 로그인 패턴 또는 비정상적인 데이터 요청과 같은 이상 현상을 식별할 수 있으며 잠재적으로 DDoS 공격, 무차별 대입 공격 또는 데이터 침해와 같은 위협을 나타낼 수 있습니다.
