본 논문에서는 인공지능기술을 통합보안관제 기술에 효율적으로 적용하는 방안을 제안하였다. 즉, 통합보안관제시스템에 수집된 빅 데이터를 기반으로 머신러닝 학습을 인공지능에 적용하여 사이버공격을 탐지하도록 하고 적절한 대응을 한다. 기술의 발달에 따라서 늘어나는 보안장비와 보안 프로그램들로부터 쌓이는 수많은 대용량의 로그들을 사람이 일일이 분석하기에는 한계에 부딪히고 있다. 분석방법 또한 한 가지 로그가 아닌 여러 가지 이기종간의 보안장비의 로그까지 서로 상관분석을 해야 하기 때문에 더욱 더 통합보안관제에 적용되어서 신속한 분석이 이루어져야 하겠다. 이런 행위를 분석하고 대응하는 과정들이 효과적인 학습방법을 통해서 점진적으로 진화를 거쳐 성숙해가는 인공지능기반 통합보안관제 서비스모델을 새롭게 제안하였다. 제안된 모델에서 예상되는 핵심적인 문제점들에 대한 해결방안을 모색하였다. 그리고 정상 행위 기반의 학습모델을 개발하여 식별되지 않는 비 정상행위 위협에 대응력을 강화하는 학습방법을 도출하였다. 또한, 제안된 보안 서비스모델을 통하여 보안담당자들의 분석과 대응을 효율적으로 지원할 수 있는 보안관제에 대한 향후 연구방향을 제시하였다.
현재 많은 중앙행정기관 및 지방자치단체, 공공 민간기관들이 사이버 침해사고 대응을 위해 보안관제서비스를 운영하고 있다. 과거와는 달리 서비스 도입보다는 효율적인 운영을 위해 노력하고 있다. 때문에 많은 정책과 방향, 지침들을 수립하고 안정적으로 운영되길 원한다. 하지만 보안관제는 사람이 운영하는 업무이기 때문에 개개인의 능력에 따라 많은 차이를 보이게 된다. 이에 따라 본 논문에서는 보안관제 기술과 방법에 대해 살펴본 후 인적역량에 대한 평가 방법과 예시를 통해 기관의 보안관제 업무 시 인적 관리에 효율적인 운영 방안 및 향후 발전 방향에 대해 모색해 보고자 한다.
최근 지능화 고도화 되고 있는 사이버 위협으로부터 중소기업을 보호하기 위해서는 24시간 예방 탐지 분석 대응 해 주는 보안관제가 필수적이다. 이러한 중소기업의 보안관제를 지원하기 위해 정부로부터 예산지원을 받아 중소기업기술지킴센터가 구축되어 운영 중이며, 현재 900여 개 중소기업에 대해 보안관제서비스를 지원하고 있다. 본 논문에서는 중소기업 기술지킴센터에서 보안관제서비스를 지원하고 있는 중소기업들의 이상트래픽에 대해 살펴보고 중소기업의 보안관제 개선방안을 제시하였다.
클라우드 서비스가 발전됨에 따라 자원공유를 위한 가상머신의 활용도 점차 증진되고 있다. 그러나 이러한 가상머신의 활용으로 인하여 가상 영역에 따른 보안위협이 이슈가 되고 있다. 따라서 본 논문은 가상 영역에 따른 보안위협으로부터 보다 안전하고 유동적인 대처를 하기 위한 시스템을 제안하였다. 해당 시스템은 물리관제센터와 가상관제센터의 연동을 통하여 상호간의 현황을 알 수 있음으로써 가상머신 모니터링, 플랫폼 간 공격연관성 분석 등이 용이하며 자원고갈공격이나 DDoS 공격과 같은 위협으로부터 안전하다. 제안하는 시스템은 향후 클라우드 서비스 운용시 물리영역과 가상영역을 총괄적으로 관리하는 통합관제센터 활용에 적합할 것으로 보인다.
보안관제시스템은 보안관제를 위해 보안관제센터에서 운영하고 있는 시스템이다. 최근 인터넷 가입자의 급격한 증가와 더불어 생활 전반의 모든 일들이 웹 서비스를 통하여 이루어짐에 따라 네트워크 보안에 대한 필요성이 급격히 증가하였고, 이에 따라 사이버 보안관제가 큰 이슈가 되어 각 기관에서는 보안관제시스템을 구축하여 보안관제 업무를 수행하고 있다. 하지만 보안관제시스템에 대한 보안 기능 요구사항이 정확히 명시되지 않아, 보안관제시스템을 구축 및 설계 개발 하는데 있어 많은 어려움이 있어 보호프로파일이 필요성이 요구된 실정이다. 본 논문에서는 보안관제시스템의 보안 기능 요구사항 명세를 위한 보안관제시스템 보호프로파일을 개발 하였다.
최근 다양한 IT 서비스 및 컴퓨팅 자원을 인터넷 기반으로 제공받을 수 있는 클라우드 환경에 대한 사용자들의 관심이 증가하고 있으며, 이에 따라 클라우드 환경의 보안에 대한 관심 또한 증가하고 있다. 클라우드 환경은 다양한 사용자들에게 적절한 서비스를 제공하기 위해 막대한 양의 IT 자원 및 서비스들을 클라우드 상에 저장하고 사용자의 요구에 따라 제공하기 때문에 저장된 데이터 및 자원들에 대한 무결성, 불법 유출, 위 변조와 같은 보안 사고를 예방하고 신속하게 처리할 수 있는 능력이 요구된다. 그러나 기존에 개발된 다양한 솔루션이나 연구결과들은 클라우드 환경을 고려하지 않고 개발 및 연구되었기 때문에 클라우드 환경에 접목시키기에는 다소 무리가 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 클라우드 환경에서 발생할 수 있는 다양한 보안 사고를 사전에 방지하고, 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 유 무선 통합 보안관제 모델을 제안한다.
우리나라에서도 정보 보안에 관한 인식이 이젠 과거와는 달리 많이 높아지고 있는 실정이며, 그래서 과거의 시스템 구축만으로 보안을 끝이라고 아는 인식보다는 보안의 사후 지속적인 관리가 더 중요하다고 인식하는 사례가 증가하고 있는 실정이다. 이에따라 구축해 놓은 보안 시스템을 24시간 감시해주고 모니터링 해주는 관제서비스 분야가 서서히 두각을 나타내고 있다.
보안관제는 여러 정보를 수집하고 그 정보를 분석하는 과정에서 유효한 결과 값을 도출함으로써 사이버 침해로부터 IT시스템을 지켜내는 것이다. 현재 보안관제는 단편적인 정보만을 가지고 사이버 위협 정보를 분석하는 것에서 벗어나, 많은 데이터를 바탕으로 체계적이고 종합적인 관점의 분석을 가능케 하는 SIEM(Security Information Event Management) 장비 사용으로 매우 효과적으로 수행하고 있다. 하지만, 이런 보안관제도 보안 인력의 수작업으로 사이버 공격을 분석하여 대응하고 있다. 따라서 뛰어난 보안장비가 있더라도, 사용자에 따라 결과가 달라질 수 있게 된다. 본 연구는 정보제공을 포함하면서도 특성 있는 웹 서비스를 운영하는 사이트인 경우, 특성 정보 분석을 통해 보안 관제의 기준점을 제시하고, 이를 바탕으로 단계적인 분석과 효과적인 필터링이 가능한 유형 발굴 및 적용을 통해 집중 보안관제할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델을 사용한다면 효과적으로 공격을 탐지하고, 분석 및 차단 방안을 마련할 수 있을 것이다.
공공분야의 사이버보안관제는 정보시스템 및 정보통신망의 자원 손실이나 정보 침해를 사전에 방지하여 대국민 행정서비스의 안전성을 확보하는 것을 목적으로 한다. 보안관제 체계는 시스템 취약점 분석과 보안시스템 탐지 패턴 최적화를 통한 실시간 탐지, 분석, 대응 및 보고 업무를 수행하는 절차이다. 본 연구는 현재 운영 중인 사이버보안관제센터와 이를 위탁 운영할 수 있는 보안관제 전문업체 간의 수급 미스매치 현황을 객관적으로 파악하고, 실질적, 제도적 개선방안을 도출, 제안하는 것을 목적으로 한다. 향후 공공부문의 보안관제센터 운영이 증가할 것으로 예상되는 점을 고려하여, 보안관제센터 운영 프로세스에 필요한 실무적 보완과 보안관제 전문기관 지정제도 개선에 대한 연구는 근본적이고 시의적절하다. 국가 전략적 산업화 측면에서 지속적인 연구가 필요한 분야이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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