행동 모니터링은 네트워크 내 사용자 또는 디바이스의 활동과 행동을 추적, 분석 및 평가하는 과정을 의미합니다. 이 사이버 보안 관행은 잠재적인 보안 위협 또는 악의적인 활동을 식별하기 위해 패턴 및 이상을 관찰하는 것을 포함합니다.
행동 모니터링은 네트워크 내 잠재적인 보안 위험을 감지하고 대응하기 위해 체계적인 과정을 따릅니다. 여기에는 다음과 같은 주요 단계가 포함됩니다:
행동 모니터링 시스템은 사용자 또는 디바이스 활동에 대한 포괄적인 이해를 위해 다양한 출처에서 데이터를 수집합니다. 이러한 출처에는 사용자 행동, 네트워크 트래픽, 시스템 로그 및 애플리케이션 사용이 포함될 수 있습니다. 여러 지점에서 데이터를 수집함으로써 행동 모니터링 시스템은 네트워크 내에서 발생하는 일에 대한 더 정확한 그림을 만들어냅니다.
데이터가 수집된 후, 행동 모니터링 시스템은 이를 분석하여 정상적인 행동의 기준선을 설정합니다. 이 기준선은 일반적인 네트워크 활동을 나타내는 데이터의 패턴과 트렌드를 식별하여 결정됩니다. 무엇이 "정상"인지 이해함으로써 이 기준선에서 벗어나는 이상 현상 또는 이탈을 식별하고 추가 조사를 위해 플래그를 설정할 수 있습니다.
행동 모니터링 도구는 종종 기계 학습 및 인공지능 기법을 활용하여 보안 침해, 내부 위협 또는 무단 액세스를 신호로 나타낼 수 있는 이상 활동을 탐지하는 데 사용됩니다. 이러한 도구는 사용자의 실시간 행동을 설정된 기준선과 지속적으로 비교합니다. 기준선에서 벗어난 모든 이탈은 잠재적 위협으로 플래그되어 보안 팀의 추가 조사를 위한 경고를 발행합니다.
비정상적인 행동이 감지되면 행동 모니터링 시스템은 관련 보안 팀에 알림을 생성합니다. 이러한 알림은 잠재적 보안 위협을 더 조사하기 위해 필요한 정보를 제공하여 보안 팀이 위협의 영향을 방지하거나 완화하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있도록 합니다. 여기에는 감염된 시스템 격리, 의심스러운 사용자 계정 차단 또는 사건 대응 계획 시작이 포함될 수 있습니다.
사이버 보안 조치로 행동 모니터링을 효과적으로 활용하려면 다음의 예방 팁을 구현하는 것을 고려하세요:
네트워크 및 리소스의 적절한 사용을 위한 명확한 정책을 수립하고, 직원들이 이러한 정책을 준수하도록 교육합니다. 수용 가능한 행동을 정의하고 전달함으로써 조직은 보안 인식 및 책임의 문화를 형성할 수 있습니다.
사용자 활동, 액세스 로그 및 네트워크 트래픽을 정기적으로 감사하여 네트워크 내에서 비정상적인 패턴 또는 행동을 식별합니다. 감사를 수행함으로써 잠재적인 보안 위험을 감지하고 신속하게 수정 조치를 취할 수 있습니다.
기계 학습과 AI를 활용하여 복잡한 패턴 및 이상을 감지할 수 있는 행동 모니터링 도구에 투자합니다. 이러한 고급 도구는 잠재적인 보안 위협을 식별하는 데 높은 정확성을 제공하며, 경고의 잘못된 긍정 오류를 줄여 보안 팀의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
행동 모니터링을 통해 식별된 보안 사건에 효과적으로 대응하기 위한 포괄적인 사건 대응 계획을 수립합니다. 이 계획은 잠재적 보안 위협의 영향을 조사하고, 억제하고, 완화하기 위한 필요한 단계를 설명해야 합니다. 이 계획의 효과를 보장하기 위해 정기적으로 테스트하고 업데이트하세요.
User Behavior Analytics (UBA): User Behavior Analytics는 내부 위협 및 기타 보안 문제를 식별하기 위해 사용자 활동을 모니터링하고 분석하는 프로세스입니다. 이는 로그, 센서 및 네트워크 트래픽과 같은 다양한 출처에서 데이터를 수집하고 분석하여 비정상적인 행동과 잠재적 보안 위험을 식별합니다.
Anomaly Detection: 이상 탐지는 데이터에서 정상 또는 예상되는 행동에서 크게 벗어난 패턴을 식별하는 것을 의미합니다. 사이버 보안의 관점에서 이상 탐지는 잠재적 보안 위협을 감지하고 네트워크 내 비정상적인 활동을 식별하는 데 중요한 역할을 합니다.
Insider Threat: 내부 위협은 민감한 정보에 대한 권한이 있는 조직 내 개인이 악의적인 목적으로 이를 오용할 수 있는 보안 위험입니다. 행동 모니터링은 내부 위협을 감지하고 완화하기 위한 필수 실습으로, 내부 공격이나 무단 액세스를 나타낼 수 있는 비정상적이거나 의심스러운 행동을 식별할 수 있게 합니다.
행동 모니터링 관행을 구현하고 고급 도구를 활용함으로써 조직은 사이버 보안 태세를 향상시키고 네트워크 내의 잠재적 보안 위협 또는 악의적인 활동을 사전에 식별하고 대응할 수 있습니다.