내부·외부 구분 없는 보안 모델에서 비정상 행위 식별 전략

현대 디지털 환경에서 ‘내부’와 ‘외부’의 경계는 점점 희미해지고 있습니다. 클라우드 서비스, 원격 근무, 모바일 기기 사용의 증가는 전통적인 ‘성벽과 해자’ 방식의 보안 모델을 무력화시키고 있습니다. 이러한 변화 속에서 등장한 것이 바로 ‘내부 외부 구분 없는 보안 모델’, 즉 제로 트러스트(Zero Trust)와 같은 개념입니다. 이 모델에서는 모든 사용자, 기기, 애플리케이션에 대해 ‘절대 신뢰하지 않고 항상 검증한다’는 원칙을 적용합니다. 그런데 이러한 환경에서 비정상적인 행위를 어떻게 식별하고 대응해야 할까요? 단순히 방화벽을 넘어섰는지 여부만으로는 더 이상 위협을 감지하기 어렵습니다. 이 가이드는 복잡한 경계 없는 환경에서 비정상 행위를 효과적으로 식별하기 위한 유익하고 실용적인 정보를 제공합니다.

경계 없는 보안 모델의 이해

전통적인 보안 모델은 기업 네트워크 내부를 안전한 공간으로, 외부를 위험한 공간으로 가정합니다. 따라서 외부의 위협이 내부에 침투하는 것을 막는 데 주력했습니다. 하지만 클라우드 환경에서 기업의 데이터와 애플리케이션이 외부 서비스에 분산되고, 직원들이 언제 어디서든 다양한 기기로 업무에 접속하면서 이러한 경계는 사실상 무의미해졌습니다. 제로 트러스트는 이러한 변화를 인정한 보안 패러다임입니다. 이는 사용자나 기기가 어디에 있든, 네트워크의 어느 부분에 연결되어 있든 관계없이 모든 접근 요청을 의심하고, 지속적으로 검증하며, 최소한의 권한만을 부여합니다.

이러한 모델에서는 위협이 외부에서만 오는 것이 아니라 내부 사용자나 이미 침해된 내부 시스템에서도 발생할 수 있다고 가정합니다. 따라서 중요한 것은 ‘누가 어디에서 접근하는가’보다는 ‘무엇을 어떻게 접근하고 사용하는가’를 파악하는 것입니다. 비정상 행위 식별은 바로 이 ‘무엇을 어떻게’에 집중하여 평소와 다른 패턴을 찾아내는 과정입니다.

비정상 행위 식별의 중요성

경계 없는 환경에서 비정상 행위를 식별하는 것은 보안의 핵심입니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

• 내부 위협 탐지 사용자 계정 도용, 악의적인 내부자, 부주의한 직원의 실수 등 내부에서 발생하는 위협을 조기에 감지할 수 있습니다.

• 지속적인 위협 대응 공격자가 한 번 시스템에 침투하더라도, 그들의 비정상적인 활동을 지속적으로 모니터링하여 추가적인 피해를 막을 수 있습니다.
• 제로 트러스트 원칙 구현 모든 접근을 검증하고, 최소 권한을 부여하는 제로 트러스트 원칙을 실질적으로 구현하기 위한 필수 요소입니다.
• 규제 준수 많은 산업 규제 및 데이터 보호법은 비정상적인 접근 및 활동에 대한 모니터링 및 보고를 요구합니다.

비정상 행위의 종류와 식별 전략

비정상 행위는 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 이를 식별하기 위해서는 다각적인 접근이 필요합니다. 주로 다음과 같은 유형을 주시해야 합니다.

사용자 행위 분석 UBA

사용자 행위 분석은 개별 사용자의 정상적인 행동 패턴을 학습하고, 이 패턴에서 벗어나는 이상 징후를 탐지합니다.

• 비정상적인 로그인 평소와 다른 시간대에 로그인 시도, 낯선 지리적 위치에서의 로그인, 실패한 로그인 시도 반복 등

• 민감 데이터 접근 패턴 변화 특정 사용자가 평소 접근하지 않던 민감한 파일 서버나 데이터베이스에 접근하는 경우, 평소보다 훨씬 많은 데이터를 다운로드하거나 업로드하는 경우
• 권한 상승 시도 일반 사용자 계정으로 관리자 권한을 획득하려 하거나, 불필요한 권한을 요청하는 행위
• 애플리케이션 사용 패턴 변화 특정 애플리케이션을 평소와 다른 방식으로 사용하거나, 비정상적인 API 호출을 시도하는 경우

엔티티 행위 분석 EBA

엔티티는 사용자뿐만 아니라 서버, 워크스테이션, 네트워크 장비, 클라우드 인스턴스 등 모든 시스템 구성 요소를 포함합니다. EBA는 이러한 엔티티들의 행동 패턴을 분석합니다.

• 기기 행위 이상 새로운 기기가 네트워크에 접속하거나, 기존 기기가 평소와 다른 네트워크 포트나 프로토콜을 사용하는 경우

• 서버 및 클라우드 인스턴스 행위 이상 특정 서버에서 평소와 다른 시간대에 대량의 아웃바운드 트래픽이 발생하거나, 비정상적인 프로세스가 실행되는 경우
• 네트워크 트래픽 이상 특정 시간대에 평소와 다른 프로토콜의 대량 트래픽 발생, 내부 네트워크에서의 비정상적인 포트 스캔 시도, 외부로의 제어 서버 통신 시도 등
• 애플리케이션 행위 이상 웹 애플리케이션에서 SQL 인젝션, XSS 공격 시도 등 비정상적인 요청이 감지되는 경우

머신러닝과 AI의 활용

방대한 양의 데이터를 분석하여 정상 범주를 정의하고, 미묘한 변화를 감지하는 데에는 머신러닝과 인공지능이 필수적입니다. 이들은 다음과 같은 방식으로 활용됩니다.

• 기준선 학습 수많은 정상 행위 데이터를 학습하여 각 사용자, 기기, 애플리케이션의 ‘정상’ 패턴을 자동으로 구축합니다.

• 이상 징후 탐지 실시간으로 수집되는 데이터를 학습된 기준선과 비교하여 통계적으로 유의미한 편차를 찾아냅니다.
• 위협 점수 부여 탐지된 이상 행위에 심각도 점수를 부여하여 보안 팀이 우선순위를 정하고 대응할 수 있도록 돕습니다.
• 오탐 감소 지속적인 피드백을 통해 모델을 개선하고, 불필요한 알림(false positive)을 줄여 보안 팀의 피로도를 낮춥니다.

실생활에서의 활용 방법

비즈니스 환경에서 이러한 전략을 어떻게 적용할 수 있을까요?

• 클라우드 환경 보안 강화 클라우드 서비스에 접속하는 사용자들의 로그인 패턴(시간, IP 주소, 기기 정보)을 분석하여 비정상적인 접근을 탐지합니다. 또한 클라우드 인스턴스에서 발생하는 API 호출, 네트워크 트래픽 등을 모니터링하여 예상치 못한 활동을 감지합니다.

• 원격 근무 환경 보호 원격 근무자의 VPN 접속 기록, 파일 접근 이력, 업무용 애플리케이션 사용 시간 등을 분석하여 계정 도용이나 내부 정보 유출 시도를 파악합니다.
• 내부자 위협 방지 특정 직원이 퇴사 직전 평소 접근하지 않던 기밀 문서에 대량으로 접근하거나, 회사 자산을 외부 클라우드 드라이브로 옮기려는 시도를 식별합니다.
• 랜섬웨어 및 악성코드 조기 탐지 시스템에서 비정상적으로 많은 파일이 암호화되거나, 알려지지 않은 프로세스가 네트워크 통신을 시도하는 것을 감지하여 확산을 막습니다.

유용한 팁과 조언

• 명확한 기준선 설정 ‘정상’이 무엇인지 정확히 파악하는 것이 중요합니다. 초기에는 다소 많은 오탐이 발생할 수 있지만, 지속적인 학습과 튜닝을 통해 기준선을 정교화해야 합니다.

• 데이터 통합 및 상관관계 분석 다양한 소스(로그, 네트워크 트래픽, 엔드포인트 데이터)에서 수집된 정보를 통합하여 분석해야 합니다. 단일 이벤트는 무해해 보여도 여러 이벤트가 결합될 때 심각한 위협이 될 수 있습니다.
• 경보 우선순위화 모든 비정상 행위에 동일하게 대응할 수는 없습니다. 비즈니스에 미치는 영향, 심각도, 발생 빈도 등을 고려하여 경보에 우선순위를 부여하고, 중요한 위협부터 처리해야 합니다.
• 자동화된 대응 시스템 구축 탐지된 비정상 행위에 대해 자동으로 계정 잠금, 네트워크 격리, 접근 차단 등의 초기 대응을 할 수 있는 시스템을 구축하면 피해를 최소화할 수 있습니다.
• 보안 인식 교육 직원들에게 비정상 행위의 유형과 위험성을 교육하여, 의심스러운 활동을 발견했을 때 신고하도록 독려하는 것이 중요합니다.
• 정기적인 모델 검토 및 업데이트 공격 트렌드는 계속 변화하므로, 탐지 모델과 규칙을 정기적으로 검토하고 최신 위협에 맞춰 업데이트해야 합니다.

흔한 오해와 사실 관계

• 오해 너무 복잡하고 비용이 많이 든다

  사실 초기 설정은 복잡할 수 있지만, 클라우드 기반의 SaaS(Software as a Service) 솔루션이나 오픈소스 도구를 활용하면 중소기업도 비교적 저렴한 비용으로 시작할 수 있습니다. 핵심은 비즈니스에 중요한 자산부터 단계적으로 적용하는 것입니다.

• 오해 전통적인 보안 솔루션은 이제 필요 없다

  사실 비정상 행위 식별은 기존 방화벽, 백신, 침입 방지 시스템(IPS) 등 전통적인 보안 솔루션을 대체하는 것이 아니라 보완하고 강화하는 역할을 합니다. 이들은 서로 유기적으로 결합되어 다층 방어 체계를 구축합니다.

• 오해 모든 위협을 100% 탐지할 수 있다

  사실 어떤 보안 솔루션도 100% 완벽한 탐지를 보장하지 않습니다. 비정상 행위 식별은 미지의 위협(제로데이 공격)이나 내부 위협을 탐지하는 데 매우 효과적이지만, 지속적인 개선과 인적 개입이 필수적입니다.

• 오해 너무 많은 오탐으로 보안 팀이 지칠 것이다

  사실 초기에는 오탐이 많을 수 있지만, 머신러닝 모델의 학습과 보안 전문가의 튜닝을 통해 오탐률을 크게 줄일 수 있습니다. 중요한 것은 실제 위협을 놓치지 않으면서 효율성을 높이는 균형점입니다.

전문가의 조언

보안 전문가들은 경계 없는 환경에서의 비정상 행위 식별에 대해 다음과 같은 조언을 합니다.

• 가시성 확보가 최우선 “볼 수 없는 것은 보호할 수 없다”는 말이 있습니다. 모든 사용자, 기기, 애플리케이션, 네트워크 트래픽에 대한 포괄적인 가시성을 확보하는 것이 비정상 행위 식별의 첫걸음입니다.

• 행동 기반 접근 서명(signature) 기반 탐지는 알려진 위협만 탐지할 수 있습니다. 알려지지 않은 위협에 대응하기 위해서는 행동 기반 분석에 집중해야 합니다.
• 지속적인 검증과 적응 제로 트러스트는 한 번 설정하고 끝나는 것이 아닙니다. 끊임없이 모든 접근을 검증하고, 환경 변화에 따라 보안 정책과 탐지 모델을 적응시켜야 합니다.
• 자동화와 오케스트레이션 방대한 데이터를 처리하고 신속하게 대응하기 위해서는 보안 운영을 자동화하고 다양한 보안 솔루션을 통합(오케스트레이션)하는 것이 필수적입니다.

비용 효율적인 활용 방법

모든 기업이 최첨단 솔루션에 막대한 투자를 할 여유가 있는 것은 아닙니다. 비용 효율적으로 비정상 행위를 식별하는 방법은 다음과 같습니다.

• 기존 인프라 활용 이미 구축된 방화벽, 서버, 네트워크 장비, 클라우드 플랫폼에서 생성되는 로그 데이터를 최대한 활용하십시오. 이들은 비정상 행위 식별을 위한 중요한 정보원입니다.

• 오픈소스 솔루션 검토 ELK 스택(Elasticsearch, Logstash, Kibana)과 같은 오픈소스 SIEM(Security Information and Event Management) 솔루션을 활용하면 로그 수집, 분석, 시각화를 비교적 저렴한 비용으로 구현할 수 있습니다.
• 클라우드 네이티브 보안 서비스 AWS Security Hub, Azure Security Center, Google Chronicle과 같은 클라우드 제공업체의 내장 보안 서비스를 활용하면 클라우드 환경에 특화된 비정상 행위 탐지 기능을 효율적으로 이용할 수 있습니다. 대부분 사용량 기반 요금제를 제공하여 초기 투자 비용 부담이 적습니다.
• 단계적 접근 모든 시스템에 한꺼번에 적용하려 하지 말고, 가장 중요한 자산(핵심 데이터베이스, 민감 정보 서버 등)부터 우선적으로 모니터링하고, 점차 범위를 확장해 나가는 단계적 접근 방식을 취하십시오.
• 전문가 컨설팅 활용 초기 구축 및 튜닝 단계에서 외부 전문가의 컨설팅을 받는 것이 장기적으로 시행착오를 줄이고 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자주 묻는 질문

• 비정상 행위 식별 시스템을 구축하는 데 얼마나 걸리나요

  구축 기간은 조직의 규모, 기존 보안 인프라, 목표 범위에 따라 크게 달라집니다. 기본적인 로그 수집 및 모니터링은 몇 주 안에 시작할 수 있지만, 정교한 머신러닝 기반의 행동 분석 모델을 학습하고 튜닝하는 데는 몇 달에서 1년 이상이 소요될 수 있습니다. 이는 지속적인 과정으로 봐야 합니다.

• 소규모 기업도 이러한 시스템이 필요한가요

  네, 오히려 소규모 기업은 제한된 자원으로 인해 사이버 공격에 더 취약할 수 있습니다. 클라우드 기반의 UEBA(User and Entity Behavior Analytics) 서비스나 관리형 보안 서비스(MSSP)를 활용하면 대기업 수준의 보안 역량을 합리적인 비용으로 구축할 수 있습니다.

• 머신러닝 모델이 오탐을 줄이는 데 얼마나 효과적인가요

  머신러닝은 대량의 데이터를 분석하여 인간이 놓치기 쉬운 미묘한 패턴 변화를 감지하는 데 매우 효과적입니다. 초기에는 학습 데이터 부족으로 오탐이 발생할 수 있지만, 지속적인 피드백과 전문가의 튜닝을 통해 시간이 지남에 따라 오탐률을 크게 줄이고 실제 위협 탐지 정확도를 높일 수 있습니다.

• 직원들의 개인 정보 침해 우려는 없나요

  비정상 행위 식별은 개인의 사생활을 침해하는 것이 아니라, 보안 정책 위반이나 잠재적 위협을 식별하는 데 초점을 맞춥니다. 데이터 수집 및 분석 과정에서 개인 정보 보호 규정(GDPR, 국내 개인정보보호법 등)을 준수해야 하며, 직원들에게 모니터링 정책을 투명하게 고지하는 것이 중요합니다. 익명화된 데이터나 집계된 통계 정보를 활용하여 개인 정보 노출을 최소화할 수 있습니다.