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로그 분석의 정확도와 효율성의 향상Technology/로그관리 및 분석(SIEM) 2023. 11. 9. 12:00
안녕하세요.
인스피언입니다.
로깅은 사이버 보안에서 중요한 역할을 합니다.
특히 로그 분석은 네트워크의 비정상적인 활동을 감지하고 침해 사고를 파악하는 데 필수적인 과정입니다.
그러나 로그 데이터의 양이 방대하고 복잡하기 때문에, 이를 정확하고 효율적으로 분석하는 것은 매우 어려운 작업입니다.
오늘의 포스팅에서는 로그 분석의 정확도와 효율성을 높이는 방법에 대해 살펴보겠습니다.
로그 데이터의 수집 및 정제
로그 분석의 정확도를 높이기 위한 첫걸음은 로그 데이터를 적절하게 수집하는 것입니다. 모든 시스템과 장비에서 생성되는 로그를 무분별하게 수집하는 것이 아니라, 중요도에 따라 선별하여 수집하게 됩니다. 중요한 데이터를 식별하는 것은 물론, 로그의 형식이 표준화되고 일관성을 가질 수 있도록 정제하는 과정이 중요한데 해당 과정들은 아래의 항목들처럼 숙련된 보안 전문가의 기술력을 필요로 합니다.
1. 로그 분석 정책 수립
정제된 로그 데이터를 효과적으로 분석하기 위해서는 체계적인 분석 정책이 필요합니다. 각종 이벤트에 대한 중요성, 우선순위, 그리고 분석 방법을 포함하여 정책에는 어떤 이벤트가 보안에 중대한 영향을 줄 수 있는지, 이미 발생한 이벤트를 어떻게 식별하고 대응할 것인지에 대한 지침을 수립해야 합니다.
2. 실시간 분석 및 응답
침해 사고의 신속한 탐지와 대응을 위해서는 로그 데이터의 실시간 분석이 필요합니다. 최근에 개발된 분석 솔루션들은 로그 데이터를 실시간으로 처리하고, 이상 징후를 즉각적으로 파악하는 기능을 탑재하여 침해 사고에 대한 즉각적인 경고를 받고 빠르게 대처할 수 있습니다.
3. 지속적인 학습과 개선
기업에서 사용중인 모든 시스템은 초기에 설정한 후에도 계속해서 데이터를 학습하고 분석 방법을 끊임 없이 개선하게 됩니다. 각종 침해사고나 시스템의 오류들은 언제나 다양한 방식으로 발생하기 때문입니다. 이 과정에서 피드백 루프가 중요한 역할을 하며, 분석 결과에 대한 전문가의 검토와 조정을 통해 시스템의 정확도를 지속적으로 향상시키게 됩니다.
로그 분석도 AI로 할 수 있나요?
인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술이 로그 분석에 혁명을 가져올 잠재력을 지니고 있음은 부정할 수 없는 사실입니다.
그러나 해당 기술들이 로그 분석 자동화의 모든 측면에서 완전히 성숙한 단계에 이르렀다고 보기는 어렵습니다.
침해 범죄에는 이미 AI가 사용되고 있는데 로그 분석에는 그렇지 못한 이유가 있습니다.
1. 데이터의 질과 양의 문제
AI와 ML 모델은 대량의 고품질 데이터에 의존합니다. 그러나 아시다시피 로그 데이터는 종종 불완전하고 비구조화된 형태로 존재합니다. 연구에 따르면 ML 모델의 성능은 훈련에 사용되는 데이터의 질에 크게 의존하는데 로그 데이터의 이러한 특성은 모델의 학습과 성능에 부정적인 영향을 미치기 때문에 완벽한 형태로 구동되기가 어려운 부분이 많습니다.
2. 변동성과 복잡성의 도전
로그 데이터는 지속적으로 변화하고 발전하는 IT 환경을 반영하게 됩니다. 새로운 소프트웨어, 업데이트, 다양한 사용자 행위는 로그 데이터에 지속적으로 생겨나는 변동성은 ML 모델이 일관되게 정확한 결과를 예측하는 데 어려움을 초래합니다. 연구에 따르면, 시스템의 복잡성 증가는 로그 데이터의 패턴 인식을 과도하게 늘어나 오히려 침해사고에 더욱 취약해질 수도 있다는 분석입니다.
3. 실시간 분석의 어려움
실시간 분석은 계산 자원을 많이 소모하고, 실시간으로 들어오는 데이터에 대해 모델을 지속적으로 업데이트하며, 고속으로 정확한 분석을 수행해야 한다는 점에서 현재의 AI와 ML 기술은 실시간 분석의 요구사항을 완전히 만족시키지 못하고 있습니다.
4. 해석 가능성과 신뢰성의 문제
ML 모델, 특히 딥러닝 모델은 종종 '블랙 박스'로 불리며, 그 결정 과정이 명확하지 않습니다. 보안 전문가들은 로그 분석 결과에 대한 이해와 신뢰성이 필수적인데, 모델의 해석 가능성이 부족하면 이를 신뢰하는 데 장애가 될 수 있습니다
AI 및 ML 기술은 로그 분석을 자동화하는 강력한 도구를 제공하지만, 여전히 해결해야 할 문제들이 존재합니다. 결국 AI와 ML을 로그 분석에 효과적으로 적용하기 위해서는 기술의 지속적인 발전과 함께 적절한 전문 지식을 갖춘 인력의 중요성이 강조됩니다.
효율과 정확도를 모두 잡은 비즈인사이더 플러스
사이버 보안의 전문성과 인력 부족 문제는 많은 조직이 직면하고 있는 현실입니다. 대규모의 로그 데이터를 분석하고 모니터링하는 작업은 많은 시간과 전문 지식을 요구합니다. 특히 보안에 있어서 미흡한 대처를 하고 있는 기업이라면 통합 로그 분석 솔루션인 '비즈인사이더 플러스'의 활용을 고려해야 할 때입니다.
1. 통합 로그 분석의 필요성
오늘날 기업은 서버, 네트워크 장비, 애플리케이션 등 수많은 소스로부터 방대한 양의 로그 데이터를 생성합니다. 각기 다른 형태와 형식의 로그를 효과적으로 관리하고 분석하기 위해서는 이를 통합하고 자동화하는 솔루션이 필요합니다. '비즈인사이더 플러스'와 같은 통합 로그 분석 솔루션은 이러한 요구를 충족시켜 줄 수 있습니다.
2. 비즈인사이더 플러스의 장점
비즈인사이더 플러스는 강력한 로그 수집 기능과 분석 도구를 제공하여 기업의 보안 상태를 한눈에 파악할 수 있도록 돕습니다. 비쥬얼라이징을 통해 비정상적인 행위를 식별하고, 사전에 정의된 규칙에 따라 실시간 알림을 제공함으로써 보안 사고에 빠르게 대응할 수 있도록 합니다.
- 자동화된 로그 수집 및 정제: 다양한 형식의 로그를 자동으로 수집하고 정제하여 통합된 보기를 제공합니다.
- 고급 분석 기능: 알고리즘을 이용한 고급 분석 기능을 통해 로그 데이터 속 숨겨진 패턴을 식별하고, 보안 위협을 신속하게 탐지합니다.
- 사용자 친화적: 인터페이스: 복잡한 로그 데이터도 쉽게 해석할 수 있도록 직관적인 대시보드와 간단한 시각화 도구를 제공합니다.
- 규정 준수 보고: 다양한 규정 준수 요구 사항을 충족하기 위한 로그 보관, 보고 기능을 지원하여 감사 준비를 간소화합니다.
- 풍부한 확장성: 기업의 성장과 변화에 소규모 기업부터 대기업에 이르기까지 다양한 환경에 적용이 가능합니다.
3. 전문 인력 부족 문제 해결
비즈인사이더 플러스를 도입함으로써 전문 인력 부족 문제를 상당 수준 해결할 수 있습니다. 보안 분석가가 없거나 부족한 조직에서도 비즈인사이더 플러스의 고품질의 분석 기능을 통해 전문성을 갖춘 팀과 유사한 수준의 로그 분석이 가능합니다.
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