사이버 보안에서의 머신 러닝 활용

ML 모델은 세 가지 주요 유형으로 나뉩니다:

지도 학습은 사람이 미리 분석하고 라벨링한 데이터를 사용해 모델을 학습시키며, 모델이 라벨 예측 패턴을 익히고 새로운 데이터에서도 그 패턴을 인식할 수 있도록 합니다. 지도 학습은 데이터를 효과적으로 분류하고, 분산서비스거부(DDoS) 공격과 같은 특정 위협 유형의 고유한 패턴을 식별하는 데 강점을 지닙니다.

비지도 머신러닝은 레이블 없는 데이터로 모델을 학습시켜, 모델이 스스로 데이터 속 숨겨진 패턴, 구조, 또는 그룹을 찾아내고 이 특성들의 집합을 정의할 수 있도록 합니다. 이 머신러닝 방식은 새로운 복잡한 공격 패턴을 탐지하고, 들어오는 트래픽의 이상 징후를 감지하며, 제로데이 공격을 효과적으로 방어합니다.

강화 학습은 보상과 벌점을 바탕으로 의사 결정 방식을 반복적으로 개선하며 시행착오를 거쳐 보상을 극대화하는 새로운 방법을 계속 시도합니다. 이 머신러닝 모델은 다양한 사이버 공격을 효과적으로 탐지하며 시간이 지날수록 성능이 향상됩니다.

머신러닝은 복잡한 작업을 자동화하고, 방대한 데이터 속 패턴을 파악하며, 실시간으로 진화하는 위협을 탐지해 사이버보안 전반에 점점 더 광범위하게 활용됩니다.

로그, 다크 웹 콘텐츠, 위협 보고서 등 방대한 데이터 소스에서 실행 가능한 인사이트를 도출해 새로운 공격 패턴, 위협 행위자 행동, 침해 징후를 정확히 찾아내어 사이버 위협 인텔리전스에 크게 기여합니다. ML 모델은 사용자, 기기, 애플리케이션의 정상 동작을 학습해 침해, 내부 위협, 설정 오류를 알리는 이상 징후를 신속히 감지합니다.

마찬가지로 머신 러닝은 네트워크 트래픽 흐름을 실시간으로 분석해 명령과 제어 통신, 데이터 유출 시도, 네트워크 내 측면 이동 같은 의심스러운 패턴을 찾아냅니다. 이 기능은 서명 기반 탐지를 우회하는 고급 지속 위협을 감지하는 데 매우 중요합니다.

위험 점수 평가도 머신러닝이 가능하게 하는 사이버 보안 전략입니다. 머신러닝 알고리즘은 사용자 행동, 자산의 민감도, 위협 가능성 등 여러 데이터를 분석해 위험을 평가하고 우선순위를 매겨, 조직에 미칠 위협 영향에 기반한 동적이고 상황에 맞는 위험 점수를 제공합니다. 이는 공격자가 합법적인 트래픽처럼 위장하려고 원격 측정 신호를 변조하는 봇 및 악성 자동화를 탐지할 때 특히 중요합니다. 예를 들어, 공격자는 IP 주소를 주기적으로 바꾸거나, 인터넷 네트워크 구분자 역할을 하는 다양한 자율 시스템 번호(ASN)를 사용하거나, 브라우저 사용자 에이전트 문자열을 바꿔 탐지를 피하려 할 수 있습니다. 머신러닝은 사람이거나 규칙 기반 시스템이 눈치채지 못하는 여러 데이터에서 미묘하고 비정상적인 패턴을 찾아 이런 속임수를 감지합니다.

머신 러닝은 정적이고 서명 기반의 보안 방식을 넘어서는 동적 기능 덕분에 맬웨어 탐지에 매우 중요합니다. ML은 제로데이와 다형성 변종까지 포함한 알려진 위협과 미탐지 맬웨어를 더 빠르고 정확하며 유연하게 식별할 수 있도록 도와줍니다.

머신러닝은 보안 전문가가 침투 테스트를 자동화하는 데 점점 더 널리 활용하고 있습니다. 침투 테스트에서는 실제 공격을 모방해 컴퓨팅 시스템이나 플랫폼의 취약점을 찾아내죠. 머신러닝은 취약 경로를 찾아내고, 약점을 분석하며, 공격자의 행동을 모사해 실제 공격자가 이용하기 전에 문제점을 발견하는 데 도움을 줍니다.

이러한 ML 활용 사례는 세 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.

• 위협을 더 빠르고 정확하게 감지합니다.  머신러닝 기반 보안 솔루션은 실시간으로 방대한 데이터를 분석하여 이상 현상, 의심스러운 패턴, 또는 알려진 침해 지표를 포착해 위협 탐지 속도와 정확성을 높입니다. ML 알고리즘은 정상적인 사용자 및 시스템 행동을 학습하고 변칙을 발견해 악의적 활동을 즉시 차단할 수 있도록 알립니다.
• 네트워크 취약점을 미리 찾아 신속히 패치하세요. 공격자가 악용하기 전에 약점을 발견하는 것이 능동적 위협 관리의 핵심입니다. ML 기반 보안 도구는 위협 인텔리전스와 시뮬레이션, 모델링을 활용해 취약점을 평가하고 우선순위를 정해 빠르게 대응합니다.
• 반복 작업을 자동화해 IT 효율성을 높입니다. 사이버 보안 업무가 반복적이고 시간이 많이 들지만, ML을 통해 이런 작업을 자동화하면 보안 운영의 속도와 일관성을 강화할 수 있습니다. 덕분에 보안 팀은 전략 기획과 의사 결정에 더 집중할 수 있습니다.

우리는 사이버 보안에 ML 모델을 도입함으로써 네트워크 트래픽, 사용자 행동, 시스템 로그, 위협 인텔리전스 등 방대한 양의 다양한 데이터를 인간 능력을 훨씬 뛰어넘는 속도와 규모로 분석할 수 있습니다. 머신 러닝은 복잡한 패턴, 상관관계, 이상 징후를 실시간으로 정확히 찾아내어 보안 시스템이 공격 초기 단계에서 위협을 감지하고 신속히 대응할 수 있게 도와주며, 큰 피해가 발생하기 전에 막을 수 있습니다. 게다가 ML 알고리즘이 더 많은 데이터를 학습할수록 탐지 정확도가 향상되어 점점 더 똑똑하고 유연하게 진화합니다.

기업은 ML 기반 솔루션으로 보안 정책 업데이트를 자동화하고, 기존 취약점을 찾아내며, 사전에 문제를 해결해 인적 실수로 인한 약점이나 잘못된 설정 가능성을 줄여 보안 수준을 강화할 수 있습니다. ML을 적용한 보안 솔루션 덕분에 새로운 위협을 신속히 탐지하고 방어 체계를 선제적으로 조정해 변화하는 사이버 위협 환경에 민첩하게 대응할 수 있습니다. 사이버보안 시스템에 ML을 접목하면 IT 생산성 역시 크게 높일 수 있습니다. 위협 탐지와 대응 대부분을 자동화해 IT 인력이 전략적 업무에 집중하고 실시간 통찰력과 위협 정보를 활용해 방어 전략을 강화하도록 돕습니다.

ML이 사이버 보안에 가져다줄 완전한 효과와 혜택을 누리려면, 정확하고 적응력이 뛰어나며 효과적인 모델을 만드는 데 필수적인 고품질 데이터와 원격 측정 정보에 반드시 접근해야 합니다. 자동화된 데이터 소스가 없으면 ML 시스템은 계속 학습하거나 개선할 수 없으며, 의미 있는 통찰을 제공하지 못합니다. 많은 조직은 이러한 자동화된 데이터 흐름을 구축하는 데 어려움을 겪고 있습니다.