변화하는 위협에 대응하는 동적 보안 규칙

사이버 보안 환경이 끊임없이 변화함에 따라 전통적인 시그니처 기반 악성코드 탐지 방식은 점점 더 불충분해지고 있습니다. 정교한 봇과 계정 탈취 시도를 포함한 최신 위협은 정적 방어를 우회하기 위해 빠르게 변형됩니다. 바로 이 지점에서 동적 규칙 세트가 중요한 역할을 하며, 사기 예방에 대한 선제적이고 적응적인 접근 방식을 제공하고 신원 데이터 보안을 강화합니다. 이 블로그 포스트에서는 동적 규칙 세트의 작동 방식, 악성코드 퇴치에 대한 적용, 그리고 보다 강력한 보안 자세 구축에 어떻게 기여하는지 자세히 살펴보겠습니다.

핵심 요약 1 동적 규칙 세트는 정적 시그니처를 넘어 악성 활동을 식별하기 위해 행동 및 상황을 분석합니다.

핵심 요약 2 이러한 규칙은 실시간 위협 인텔리전스를 기반으로 지속적으로 업데이트 및 개선되어 반응형 방어를 제공합니다.

핵심 요약 3 동적 규칙 세트는 계정 탈취를 방지하고 중요한 신원 데이터를 보호하는 데 중요합니다.

핵심 요약 4 머신 러닝은 이러한 규칙의 생성 및 최적화를 자동화하는 데 점점 더 중요한 역할을 합니다.

동적 규칙 세트 이해

기존 보안 시스템은 시그니처 기반 탐지에 크게 의존합니다. 알려진 악성코드의 지문과 같은 이러한 시그니처는 확립된 위협에 효과적입니다. 그러나 공격자는 지속적으로 새로운 변종, 다형성 악성코드 및 파일리스 공격을 개발하여 시그니처 기반 시스템을 우회합니다. 동적 규칙 세트는 정적 특성보다는 행동에 초점을 맞춰 이러한 한계를 해결합니다.

동적 규칙 세트는 잠재적으로 악성 활동을 정의하는 기준의 모음입니다. 이러한 기준에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 네트워크 트래픽 패턴: 비정상적인 아웃바운드 연결, 높은 데이터 전송 속도 또는 알려진 악성 IP와의 통신.
• 시스템 동작: 의심스러운 프로세스 생성, 중요한 시스템 파일 수정 또는 무단 레지스트리 변경.
• 사용자 동작: 일반적이지 않은 위치에서의 로그인 시도, 일반 근무 시간 외의 중요한 데이터 액세스 또는 비정상적인 계정 활동.
• 파일 특성: 파일 크기, 엔트로피, 가져오기/내보내기 함수 및 실행 컨텍스트.

동적 규칙의 힘은 적응 능력에 있습니다. 최신 위협 인텔리전스를 기반으로 새 규칙을 생성하고 기존 규칙을 수정하고 규칙의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 이를 통해 방어가 새로운 위협에 대해 효과적으로 유지됩니다.

동적 규칙이 악성코드 탐지를 강화하는 방법

동적 규칙 세트는 악성코드 탐지 기능을 여러 가지 방법으로 크게 향상시킵니다. 첫째, 이들은 이전에 본 적이 없는 위협인 제로데이 익스플로잇을 악성 행동을 인식하여 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 규칙은 다른 실행 프로세스에 코드를 삽입하려는 모든 프로세스를 플래그 지정할 수 있는데, 이는 악성코드에서 흔히 사용되는 전술입니다. 둘째, 시그니처를 변경하여 탐지를 피하는 다형성 악성코드에 효과적입니다. 행동에 초점을 맞춤으로써 동적 규칙은 위장과 상관없이 악성코드를 식별할 수 있습니다.

실제 사례: Emotet 봇넷은 임베디드 매크로가 있는 악성 Word 문서를 활용했습니다. 기존 안티바이러스는 종종 이러한 문서를 놓쳤지만 Word가 명령줄 프로세스를 시작하거나 비정상적인 네트워크 연결을 만드는 행동에 초점을 맞춘 동적 규칙은 감염을 효과적으로 플래그 지정하고 차단할 수 있었습니다. 2023년 Verizon Data Breach Investigations Report에 따르면 악성 문서를 포함하는 악성코드는 모든 침해의 39%를 차지했습니다.

동적 규칙을 사용한 계정 탈취 방지

계정 탈취(ATO)는 주요 위협이며 동적 규칙은 이를 완화하는 데 필수적입니다. 사용자 행동을 모니터링함으로써 동적 규칙은 손상된 계정을 나타내는 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 이러한 이상 징후에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 새로운 지리적 위치에서의 로그인.
• 다른 장치에서의 로그인.
• 지출 패턴의 갑작스러운 변화.
• 사용자가 이전에 액세스한 적이 없는 중요 데이터에 대한 액세스.

이상 징후가 감지되면 동적 규칙은 다단계 인증 요구, 계정 일시적 잠금 또는 보안 관리자에게 알림과 같은 다양한 응답을 트리거할 수 있습니다. 이 사전 예방적 접근 방식은 공격자가 심각한 피해를 입히는 것을 방지할 수 있습니다.

규칙 생성에서 머신 러닝의 역할

동적 규칙 세트를 수동으로 생성하고 유지 관리하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업일 수 있습니다. 머신 러닝(ML)은 이 프로세스를 자동화하여 효율성과 효과를 크게 향상시킬 수 있습니다. ML 알고리즘은 악성 행동 패턴을 식별하고 자동으로 새 규칙을 생성하기 위해 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 과거 공격으로부터 학습하여 기존 규칙을 지속적으로 개선하여 정확도를 높이고 오탐을 줄일 수 있습니다.

예를 들어, ML 모델은 네트워크 트래픽 데이터를 분석하여 봇넷 활동과 관련된 패턴을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 모델은 알려진 봇넷 명령 및 제어 서버와의 통신을 차단하는 규칙을 생성할 수 있습니다. 또한 ML은 공격자가 심각한 피해를 입히기 전에 손상된 계정을 나타내는 미묘한 행동 변화를 식별할 수 있습니다.

Didit은 어떻게 도움이 될까요

Didit은 포괄적인 사기 예방 전략의 일부로 동적 규칙 세트를 구현하기 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다. 당사의 Workflow Builder를 통해 행동 분석 및 위험 점수를 통합하여 복잡한 검증 흐름을 시각적으로 구성할 수 있습니다. 우리는 다음을 제공합니다:

• 실시간 위협 인텔리전스 통합: Didit은 최신 위협 피드를 활용하여 당사의 동적 규칙에 정보를 제공합니다.
• 행동 생체 인식: 사용자 상호 작용 패턴을 분석하여 이상 징후를 감지합니다.
• 사용자 정의 가능한 규칙 엔진: 특정 위험 프로필 및 산업 요구 사항에 맞게 규칙을 조정합니다.
• 머신 러닝 기반 위험 점수: 각 거래 또는 사용자 상호 작용의 위험을 자동으로 평가합니다.
• 기존 보안 시스템과의 통합: Didit을 기존 인프라와 원활하게 통합합니다.

동적 규칙 세트를 다른 보안 조치와 결합함으로써 Didit은 조직이 신원 데이터를 보호하고 사기를 예방하며 안전한 온라인 환경을 유지하는 데 도움이 됩니다.

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