이상구 안랩 부장
■ loT시대…보안전략 바꾸자
갈수록 지능화되는 보안 위협에 대응하기 위해 보안 산업 분야에서도 빅 데이터 활용에 대한 고민을 하고 있다. 최근에는 빅 데이터 기반의 분석 플랫폼을 활용해 접속 정보, 행위 정보, 거래정보, 메타 정보 등 다양한 사용자 및 애플리케이션의 로그를 추가로 수집해 이상 행위를 탐지해내는 기술까지 나와 적극적으로 활용되고 있다.
빅 데이터 기반의 분석이 필요한 이유는 최근의 APT 공격이나 정상 행위를 가장한 공격들이 시그니쳐 방식의 솔루션으로 탐지해내는데 한계가 있기 때문이다. 이 때문에 장기간 누적된 데이터의 프로파일링이나 통계 분석, 행위와 시나리오에 기반한 맥락 분석이 보안 위협의 사전 탐지 및 대응에 효과가 큰 것이다.
하지만 빅 데이터를 무조건 수집하기만 해서는 제대로 된 탐지를 할 수는 없으며 오히려 쓸모 없는 데이터로 인해 분석 시간이 증가하는 문제점을 일으킬 수 있다. 따라서 빅 데이터 분석을 제대로 활용하기 위해서는 우선 공격자의 행위를 파악할 수 있는 의미 있는 다양한 로그를 가공ㆍ수집해야 한다. 또 수집된 정보의 속성과 자산의 특성을 제대로 이해해 전후 과정의 맥락을 파악함으로써 오탐지를 최대한 줄이는 것이 매우 중요하다. 특히 이러한 과정에서 보안 관제 전문가의 경험과 분석기술이 체계에 제대로 반영이 돼야만 효과적인 시스템이 구축이 될 수 있다.
갈수록 지능화되는 보안 위협에 대응하기 위해 보안 산업 분야에서도 빅 데이터 활용에 대한 고민을 하고 있다. 최근에는 빅 데이터 기반의 분석 플랫폼을 활용해 접속 정보, 행위 정보, 거래정보, 메타 정보 등 다양한 사용자 및 애플리케이션의 로그를 추가로 수집해 이상 행위를 탐지해내는 기술까지 나와 적극적으로 활용되고 있다.
빅 데이터 기반의 분석이 필요한 이유는 최근의 APT 공격이나 정상 행위를 가장한 공격들이 시그니쳐 방식의 솔루션으로 탐지해내는데 한계가 있기 때문이다. 이 때문에 장기간 누적된 데이터의 프로파일링이나 통계 분석, 행위와 시나리오에 기반한 맥락 분석이 보안 위협의 사전 탐지 및 대응에 효과가 큰 것이다.
하지만 빅 데이터를 무조건 수집하기만 해서는 제대로 된 탐지를 할 수는 없으며 오히려 쓸모 없는 데이터로 인해 분석 시간이 증가하는 문제점을 일으킬 수 있다. 따라서 빅 데이터 분석을 제대로 활용하기 위해서는 우선 공격자의 행위를 파악할 수 있는 의미 있는 다양한 로그를 가공ㆍ수집해야 한다. 또 수집된 정보의 속성과 자산의 특성을 제대로 이해해 전후 과정의 맥락을 파악함으로써 오탐지를 최대한 줄이는 것이 매우 중요하다. 특히 이러한 과정에서 보안 관제 전문가의 경험과 분석기술이 체계에 제대로 반영이 돼야만 효과적인 시스템이 구축이 될 수 있다.
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