[정보보안] UEBA(User and Entity Behavior Analytics)에 관하여

UEBA(User and Entity Behavior Analytics)는 사용자와 엔티티(네트워크 장치, 서버 등)의 행동 패턴을 분석하여 잠재적인 보안 위협을 감지하고 대응하는 보안 기술입니다. UEBA는 전통적인 보안 시스템과 달리, Pattern이나 Signature 기반 탐지에 의존하지 않고, 머신 러닝과 빅 데이터 분석을 활용하여 비정상적인 행동을 식별합니다. 주요 특징과 구성 요소는 다음과 같습니다.

주요 특징

1. 행동 분석: UEBA는 사용자와 엔티티의 정상적인 행동 패턴을 학습하고, 이와 다른 비정상적인 행동을 탐지합니다.
2. 머신 러닝: 자동으로 행동 패턴을 학습하고 변화하는 위협에 적응할 수 있습니다.
3. 위협 탐지: 내부자 위협, 계정 탈취, 데이터 유출 등을 탐지합니다.
4. 엔티티 모니터링: 사용자 뿐만 아니라 서버, 네트워크 장비 등의 행동도 분석합니다.

구성 요소

1. 데이터 수집: 로그, 이벤트, 네트워크 트래픽 등 다양한 소스로부터 데이터를 수집합니다.
2. 분석 엔진: 수집된 데이터를 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 분석하고, 정상 및 비정상 행동을 구분합니다.
3. 알림 및 대응: 비정상적인 행동이 탐지되면 보안 팀에게 알림을 보내고, 필요시 자동으로 대응 조치를 취합니다.
4. 대시보드 및 리포팅: 실시간 모니터링 및 분석 결과를 시각적으로 제공하여, 보안 상태를 쉽게 파악할 수 있습니다.

주요 사용 사례

1. 내부자 위협 탐지: 조직 내부의 직원이 악의적인 행동을 하거나 실수로 보안 위반을 할 때 이를 감지합니다.
2. 계정 탈취 탐지: 공격자가 사용자의 계정을 탈취하여 비정상적인 활동을 할 때 이를 식별합니다.
3. 랜섬웨어 및 악성 코드 탐지: 비정상적인 파일 접근 및 실행 패턴을 감지하여 악성 코드를 탐지합니다.
4. 데이터 유출 방지: 중요한 데이터에 대한 비정상적인 접근 및 전송을 모니터링합니다.

대표적인 UEBA 솔루션

1. Splunk User Behavior Analytics
2. Microsoft Azure Sentinel
3. IBM QRadar User Behavior Analytics
4. LogRhythm UEBA
5. Securonix

UEBA는 조직의 보안 강화를 위한 중요한 도구로, 기존의 보안 시스템과 통합하여 보다 정교한 위협 탐지가 가능합니다. 머신 러닝과 빅 데이터 기술을 활용함으로써 지속적으로 변화하는 보안 위협에 대응할 수 있습니다.