행동 분석은 네트워크, 시스템 또는 애플리케이션의 행동 패턴을 분석하여 위협을 탐지하고 대응하는 사이버 보안 방법입니다. 미리 정의된 위협 시그니처에 의존하는 기존 방식과 달리, 행동 분석은 확립된 기준 행동에서 벗어나는 행동을 식별하는 데 중점을 두므로 제로데이 공격, 내부자 위협, 그리고 지능형 지속 위협(APT)에 효과적입니다.
데이터 수집: 시스템은 사용자 활동 로그 및 네트워크 트래픽과 같은 실시간 데이터를 수집하여 동작을 분석합니다. 2. 기준선 설정: 통계 모델과 머신 러닝을 통해 "정상" 동작 프로필을 생성하고, 이를 통해 이상 징후를 식별합니다.
비정상 탐지: 지속적인 모니터링을 통해 승인되지 않은 액세스 시도나 비정상적인 데이터 전송과 같은 편차를 탐지하고 의심스러운 것으로 표시합니다.
경고 및 대응: 감지된 이상 현상은 보안 팀에 알림을 보내며, 영향을 받은 장치를 차단하거나 격리하는 등 자동으로 대응할 수 있습니다.
알려지지 않은 위협 탐지: 제로데이 공격 등 알려진 특징이 없는 위협에 효과적입니다.
내부 위협 감지: 내부 소스에서 발생하는 의심스러운 활동을 식별합니다.
적응형 학습: 새로운 데이터로부터 학습하여 탐지 정확도를 지속적으로 향상시킵니다.
사전적 위협 탐지: 공격 수명 주기 초기에 잠재적 위협을 식별합니다.
거짓 양성 감소: 컨텍스트 기반 분석은 서명 기반 방법에 비해 거짓 경고를 줄입니다.
리소스 집약적: 데이터 분석에 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
거짓 양성 및 조정: 정확성을 유지하고 중단을 최소화하기 위해 지속적인 조정이 필요합니다.
복잡한 구현: 포괄적인 데이터 수집 및 기존 보안 시스템과의 통합이 필요합니다.
개인정보 보호 문제: 행동을 모니터링할 때 개인정보 보호 규정을 준수해야 합니다.
거짓 부정: 제대로 확립되지 않은 기준선으로 인해 이상 징후를 놓칠 수 있습니다.
행동 분석은 사이버 보안에 있어 강력한 도구로, 역동적이고 적응적인 위협 탐지 기능을 제공합니다. 자원과 전문 지식이 필요하지만, 위협을 조기에 식별하여 보안을 강화합니다. 다른 보안 조치와 함께 행동 분석을 활용하면 조직의 위협 탐지 및 완화 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.