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최근 다양한 사이버공격 대응을 위해 빅데이터 기반의 보안로그 수집 체계를 자체 보안관제 프로세스에 적용하고 있다. 그러나 날로 지능화되고 고도화되고 있는 사이버공격을 완벽하게 차단하기에는 한계를 드러내고 있다. 특히 전문가들에 의해 정해진 시나리오 규칙과 고정된 업무 절차를 따르는 제한으로 인하여 지능화된 변형 공격에 대한 유연한 대응능력은 여전히 부족하다.
본 논문은 기존 ‘사이버 침해대응 보안관제 체계’에 ‘보안이벤트 자동분석 시스템’의 설계 및 추가 구현을 제시한다. 제안 시스템은 기존 로그 수집방식인 http header와 더불어 body를 추가 수집하여, ...

최근 다양한 사이버공격 대응을 위해 빅데이터 기반의 보안로그 수집 체계를 자체 보안관제 프로세스에 적용하고 있다. 그러나 날로 지능화되고 고도화되고 있는 사이버공격을 완벽하게 차단하기에는 한계를 드러내고 있다. 특히 전문가들에 의해 정해진 시나리오 규칙과 고정된 업무 절차를 따르는 제한으로 인하여 지능화된 변형 공격에 대한 유연한 대응능력은 여전히 부족하다.
본 논문은 기존 ‘사이버 침해대응 보안관제 체계’에 ‘보안이벤트 자동분석 시스템’의 설계 및 추가 구현을 제시한다. 제안 시스템은 기존 로그 수집방식인 http header와 더불어 body를 추가 수집하여, 전처리 과정을 거쳐서 보다 확대된 분석자료로 활용할 수 있게 한다. 주요 보안이벤트를 중심으로 ‘룰 기반 기계학습 기술’을 적용하여 악의적 공격 여부에 대한 정·오탐 판단을 기준으로 로그 자동분석을 수행한다. 또한, 탐지된 공격은 보안관제 상황판을 통하여, 방화벽 장비내의 새로운 차단 규칙으로 적용할 수 있도록 한다. 제안한 시스템은 기존 SIEM시스템과 비교, 분석한 결과, 총 보안 이벤트의 양을 40% 정도 감소시키고, 공격 탐지율을 10% 정도 향상 시키는 효과를 얻을 수 있었다.
향후 다양하고 체계적인 인공지능 기법을 적용하여 공격 탐지율을 제고하는 연구가 필요하다. 또한 수집되는 보안 이벤트를 최소화하는 실험을 통하여 실용적인 관제모델로 개선할 예정이다.

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