인공지능이 사이버 공격을 막는다? 머신러닝으로 보안 강화하기

끊임없이 진화하는 사이버 위협에 어떻게 대응할까?

머신러닝이 답입니다. 사이버 보안에서도 데이터 사이언스가 그 역할을 하고 있다는 말이죠. 기업들이 직면한 점점 더 진화하고 있는 사이버 위협에 대응하기 위해 많은 보안 전문가는 머신러닝을 활용하고 있습니다.

이 글에서는 사이버 보안에서 두각을 나타내고 있는 머신러닝 모델과 그들의 효과적 활용 방안에 대해 알아 보겠습니다.

사이버 보안에서의 머신러닝 활용

사이버 보안에서 머신러닝은 그 활용 범위가 방대합니다. 특정 모델을 논하기에 앞서 머신러닝이 어떻게 사이버 보안에 활용하고 있는지 살펴보겠습니다:

1. 네트워크 침입 탐지: 머신러닝은 네트워크 트래픽 패턴을 분석하여 공격이나 침입 시도를 탐지합니다. 이는 전통적인 규칙 기반 시스템을 뛰어넘어 새로운 위협 및 발전하는 위협을 감지할 수 있습니다.

2. 악성 소프트웨어 탐지 및 분류: 머신러닝 모델은 코드 구조, 행동 패턴, 파일 특성을 분석하여 악성 소프트웨어를 식별합니다. 특히, 코드를 변경하여 탐지를 피하려는 다형성 악성코드에 효과적입니다.

3. 피싱 및 스팸 감지: 이메일 콘텐츠, 발신자 정보, 내장된 링크를 분석하여 가능한 피싱 시도와 스팸을 탐지하는 방법으로 사용자들을 사기 공격으로부터 보호합니다.

4. 사용자 및 엔터티 행동 분석: 기계 학습 알고리즘은 정상적인 사용자 행동의 기준선을 설정하고 이상 징후를 탐지함으로써 내부 위협이나 계정 탈취를 탐지합니다.

5. 위협 정보 및 예측: 다양한 소스의 방대한 데이터를 분석함으로써 잠재적인 위협과 공격 벡터를 예측하고, 이를 통해 사전적으로 방어를 강화할 수 있습니다.

6. 자동화된 사고 대응: 머신러닝 기반 시스템은 탐지된 위협에 대한 초기 대응 조치를 자동화하여 대응 시간을 줄이고 잠재적인 피해를 최소화합니다.

 

사이버 보안에 활용되는 머신러닝 5가지

이제 이러한 응용 분야에서 특히 주목할 만한 머신러닝 모델을 알아보겠습니다.

1.랜덤 포레스트(Random Forests)

랜덤 포레스트는 앙상블 학습 방법으로 여러 개의 결정 트리(decision tree)를 구축하여 그 클래스 분류 또는 개별 트리의 평균 예측(회귀)을 출력합니다.

이 방식은 네트워크 ‘침입 탐지’와 ‘악성코드’ 분류하는데 유용하게 사용됩니다. 네트워크 트래픽이나 악성코드 샘플의 다양한 feature를 동시에 고려하여 비정상적인 행동을 구별합니다.

한국지역정보개발원 같은 회사는 보안 관제 소프트웨어의 사이버 사고 탐지에 랭덤 포레스트를 활용하여 성능을 20% 향상시켰습니다

 

2. 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Networks, DNNs)

DNN은 여러 개의 hidden Layer을 쌓아 올린 복잡한 신경망입니다. 계층적 데이터 표현 학습에 강점이 있죠.

DNN은 랭덤포레스트 보다 많은 feature를 학습하여 그 영향도를 찾아내는 방식으로 활용할 수 있습니다. 

Microsoft의 Windows Defender Advanced Threat Protection과 같은 솔루션에서는 신종 및 급증하는 위협을 효과적으로 탐지합니다.

 

4. 순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs)

순차 데이터를 처리하도록 설계된 RNN은 네트워크 트래픽 및 사용자 행동 시퀀스 분석에 효과적입니다. RNN 알고리즘으로 구성된 Autoencoder 모델을 적용하여 내부자 위협을 탐지할 수도 있습니다.

시스코사(Cisco)는 Netflow를 이용하여 네트워크 패킷을 수집했는데요. LSTM 알고리즘과 평균값에 근거한 군집화 알고리즘을 사용하여 네트워크 이상 데이터를 탐지할 수 있었습니다. 이를 이용해 DDoS 공격을 탐지하는 모델을 개발했죠.

 

5. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines, SVMs)

SVM은 피싱 및 스팸 이메일 탐지 모델로 사용됩니다. 콘텐츠, 발신자 정보, 구조적 특성 등 다양한 특성을 기반으로 이메일을 분류하여 악성 콘텐츠가 최종 사용자에게 도달하기 전에 필터링 합니다.

구분	설명
네트워크 침입 탐지	SVM은 네트워크 패킷 데이터를 수집하고 관련 특징을 추출하여 정상 트래픽과 악의적인 트래픽 패턴을 학습합니다. 학습된 모델을 사용하여 실시간으로 비정상적인 네트워크 활동을 탐지합니다.
스팸 이메일 필터링	이메일 본문, 제목, 헤더 정보 등 텍스트 분석하여 단어 빈도, 특정 패턴의 존재 여부 등을 feature로 사용합니다. 학습된 SVM 모델을 통해 새로운 이메일을 스팸 또는 정상으로 분류합니다.
웹 어플리케이션 보안	사용자 입력, URL 파라미터 등을 분석하여 SQL 인젝션, XSS(Cross-Site Scripting) 등의 공격 패턴을 학습합니다. 웹 요청을 실시간으로 분석하여 악의적인 시도를 차단합니다.

 

6. 클러스터링 알고리즘(K-means 등)

K-means와 같은 클러스터링 알고리즘은 유사한 데이터 포인트를 그룹화하는 비지도 학습 기법이라고 알고 있을 건데요.

특히 네트워크 행동 분석에서 유용합니다. 연구자들은 네트워크 흐름의 유사한 특성을 그룹화하여 봇넷(Botnet)을 탐지하는 데 성공적으로 클러스터링을 활용하고 있습니다.

여기서 봇넷은 해커가 여러 대의 컴퓨터를 감염시켜 하나의 네트워크로 만들어 악의적인 목적으로 사용하는 것을 말합니다. 이렇게 연결된 컴퓨터들은 마치 로봇(Bot)처럼 해커의 명령에 따라 움직이기 때문에 봇넷이라고 불립니다.

 

도전 과제와 미래 전망

물론, 이러한 머신러닝 모델이 사이버 보안에서 중요한 비중을 차지하지만 몇 가지 제한도 존재합니다. 고품질의 대량 데이터 필요합니다.

또 기계 학습 모델 자체에 대한 적대적 공격의 위험과 고위험 보안 상황에서 모델 결정에 해석의 어려움 등이 있습니다.

하지만 앞으로는 AI의 발전은 실시간 위협 대응 시스템 향상된 기술 등이 등장할 것입니다. 이러한 발전은 머신러닝이 블록체인, 양자 컴퓨팅과 같은 다른 기술들과 결합되어 새로운 사이버 보안 가능성을 열어줄 것입니다.

결론적으로, 머신러닝은 사이버 보안 위협 탐지에 혁신적인 변화를 몰고 오고 있으며, 우리는 더 적극적이고 적응력 있는 디지털 자산 방어를 구축할 수 있습니다.

그러나 머신러닝은 하나의 도구일 뿐이며 전체 보안 전략의 일부로 활용될 때 가장 효과적입니다. 머신러닝과 사이버 보안의 결합은 디지털 보안의 미래에 중요한 역할을 할 것입니다.