네트워크 트래픽의 통계적 특성을 이용한 이상 징후 탐지 모델 설계

증상 진단: 네트워크 트래픽 패턴의 미묘한 변조를 감지해야 하는가?

네트워크 모니터링 도구에서 대역폭 사용률이 평소와 다르게 보이거나, 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템에서 원인 불명의 경고가 지속적으로 발생하는 상황입니다. 외부 공격자의 은밀한 침투 시도, 내부 사용자의 비정상적인 대용량 데이터 전송, 또는 특정 애플리케이션의 오류로 인한 트래픽 폭주 등 명확한 단일 지표로는 포착하기 어려운 이상 징후를 탐지하는 것이 핵심 과제입니다. 이는 단순한 트래픽 양(Volume)의 증가를 넘어, 패킷의 흐름(Flow), 타이밍(Timing), 프로토콜 구성(Protocol Composition) 등 다차원적인 통계적 특성에서 벗어난 행위를 찾아내는 작업입니다.

원인 분석: 정상(Normal)의 기준을 정의하는 것이 첫 번째 장벽

통계적 이상 탐지의 근본적인 난제는 ‘정상’ 트래픽의 기준이 네트워크 환경마다 절대적으로 다르다는 점입니다. 영업일 오전 9시의 트래픽 폭증은 기업망에서는 정상이지만, 연구소망에서는 이상일 수 있습니다. 따라서 단순한 고정 임계값(Threshold) 설정은 높은 오탐(False Positive) 또는 미탐(False Negative)을 유발합니다, 이상 징후의 원인은 크게 세 가지 범주로 구분됩니다. 첫째, 외부 위협(지능형 지속 공격(APT), 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 시도, 포트 스캔). 둘째, 내부 위협(불법 데이터 유출, 비인가 장치 접속, 감염된 호스트의 명령 제어(C&C) 서버 통신). 셋째, 운영상 문제(구성 오류로 인한 브로드캐스트 스톰, 특정 서버의 성능 장애로 인한 재시도 폭주). 이러한 원인들은 종종 기존 시그니처 기반 방화벽이나 침입 탐지 시스템(IDS)을 우회하기 위해 정상 트래픽을 가장한 미묘한 변조 패턴으로 나타납니다.

해결 방법 1: 기초 통계량 기반 베이스라인 구축 및 단변량 분석

가장 접근성이 높은 방법으로, 네트워크 장비(라우터, 스위치) 또는 간단한 수집 도구(예: NetFlow, sFlow 수집기)에서 제공하는 데이터를 기반으로 정상 베이스라인을 수립합니다. 이 단계에서는 복잡한 알고리즘보다 체계적인 데이터 관찰이 더 중요합니다.

먼저, 분석에 활용할 핵심 지표(Metric)를 선정해야 합니다. 다음과 같은 기본 통계량에 주목하십시오.

• 트래픽 양(Volume): 단위 시간(분, 시간)당 총 바이트(Bytes) 수, 총 패킷(Packets) 수.
• 연결(Connection) 특성: 초당 신규 연결 수, 연결 지속 시간, 평균 패킷 크기.
• 프로토콜 및 포트 분포: 주요 프로토콜(TCP/UDP) 비율, 상위 N개 목적지 포트의 점유율.

베이스라인 구축을 위한 실질적인 작업 절차는 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집 주기 설정: 최소 2주에서 4주 이상의 평상시 트래픽 데이터를 수집합니다. 주중/주말, 업무시간/비업무시간의 주기를 반드시 포함시켜야 합니다.
2. 시계열 기반 베이스라인 계산:

   고정 임계값이 아닌, 시간대별 동적 기준을 만듭니다. 예를 들어, 평일 오전 10시의 평균 대역폭 사용량과 표준편차를 계산합니다. 이후 실시간 데이터가 ‘평균 ± (표준편차 × 3)’ 범위를 벗어나면 이상 후보로 플래그를 지정합니다, 이는 단변량(univariate) 분석의 기본 형태입니다.

3. 시각화를 통한 검증:

   수집된 데이터를 grafana와 같은 대시보드로 시각화하여, 일별/주별 패턴이 명확히 반복되는지 확인합니다. 시각적 확인은 모델의 가정을 검증하는 가장 빠른 방법입니다.

해결 방법 2: 다변량 통계 분석 및 머신러닝 기반 이상 탐지 모델 설계

단일 지표가 아닌 여러 지표 간의 관계를 동시에 분석하여 더 정밀한 탐지를 수행합니다. 이는 정상 트래픽을 다차원 공간 내의 하나의 ‘군집(Cluster)’으로 보고, 이에서 벗어난 데이터 포인트를 찾는 개념입니다.

2.1 특징 공학(Feature Engineering) 수행

원시 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 단계로, 모델 성능의 70%를 좌우합니다. NetFlow/IPFIX 데이터를 예로 들어, 다음과 같은 파생 특징을 생성할 수 있습니다.

• 비율 기반 특징: SYN 패킷 수 / 총 TCP 패킷 수 (SYN Flood 탐지), 단방향 흐름 수 / 총 흐름 수 (스캔 탐지).
• 엔트로피(Entropy) 특징: 목적지 IP 주소 엔트로피 (한 호스트가 다수의 목적지에 접속할 때 값 증가, 스캔 또는 데이터 유출 가능성), 목적지 포트 엔트로피 (한 호스트가 다수의 포트에 접속할 때 값 증가, 수평 스캔 가능성).
• 통계적 집계 특징: 특정 소스 IP의 지난 5분간 평균 연결 수, 지난 1시간 대비 현재 연결 수의 변화율.

2.2 알고리즘 선택 및 적용

레이블이 없는(비정상 샘플이 부족한) 상황이 일반적이므로, 비지도 학습(Unsupervised Learning) 또는 자기지도 학습(Self-supervised Learning) 방식을 주로 채택합니다.

1. 격리 포레스트(Isolation Forest):

   이상치는 정상 데이터보다 희소하고 특성이 다르므로, 무작위로 특징과 분할 값을 선택해 트리를 구성할 때 더 빨리 격리된다는 원리입니다. 고차원 데이터에서도 계산 효율이 높아 실시간 탐지에 적합합니다. scikit-learn 라이브러리를 활용하여 구현할 수 있습니다.

2. 자기 조직화 지도(Self-Organizing Map, SOM) 또는 오토인코더(Autoencoder):

   정상 트래픽의 복잡한 패턴을 저차원으로 압축(인코딩)하고 복원(디코딩)하는 네트워크를 학습시킵니다. 정상 데이터는 낮은 복원 오차를, 이상 데이터는 높은 복원 오차를 보이므로 이를 기준으로 탐지합니다. 딥러닝 기반 접근이 가능합니다.

3. 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance):

   다변량 정규분포를 가정했을 때, 데이터 포인트가 정상 군집의 중심으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 공분산(Covariance)을 고려하여 계산하는 통계적 거리입니다. 특징 간의 상관관계를 자연스럽게 반영할 수 있습니다.

해결 방법 3: 운영 체계 통합 및 지속적 모델 성능 관리

모델을 설계하고 학습시키는 것만으로 끝이 아닙니다. 이를 실제 운영 환경에 통합하고, 지속적으로 유효성을 관리하는 것이 더 중요합니다, 설계한 모델이 생산 환경에서 신뢰할 수 있는 경보를 생성하도록 하는 절차입니다.

1. 피드백 루프 구축:

   모델이 탐지한 이상 이벤트를 티켓 시스템이나 soc 대시보드로 전달합니다. 분석가가 해당 이벤트를 조사한 후 ‘진짜 위협(True Positive)’, ‘정상 활동(False Positive)’ 등으로 레이블을 부여하고, 이 데이터를 주기적으로 모델의 재학습 데이터에 반영합니다. 이를 통해 모델은 환경 변화에 적응할 수 있습니다.

2. 성능 지표 모니터링

   모델을 ‘설정 후 방치’해서는 안 됩니다. 다음 지표를 주기적으로 점검하여 모델의 건강 상태를 확인해야 합니다.

   • 오탐률(False Positive Rate): 일정 수준 이상으로 오탐률이 상승하면 모델의 임계값 조정 또는 재학습이 필요함을 의미합니다.
   • 탐지율(Detection Rate) / 재현율(Recall): 알려진 사고(Incident) 리포트를 기준으로, 모델이 해당 시점의 이상을 얼마나 잘 탐지했는지 평가합니다.
   • 개념 드리프트(Concept Drift) 감지: 시간이 지남에 따라 정상 트래픽의 통계적 특성이 변할 수 있습니다. 최근 데이터에 대한 모델의 오차가 점차 증가하는 추세를 보인다면 개념 드리프트가 발생했을 가능성이 높습니다.

   전문가 팁: 지금 당장 시작할 수 있는 실용적 조치
   가장 정교한 모델도 기반 데이터 없이는 무용지물입니다. 우선 ntopng 또는 Elastic Stack(ELK)과 같은 오픈소스 도구를 도입하여 NetFlow/sFlow 데이터를 수집하고 장기적으로 저장하는 체계를 구축하십시오. 초기 모델은 복잡도를 최소화하고, ‘시간대별 평균 대역폭 ± 3표준편차’를 벗어나는 이벤트와 ‘목적지 포트 엔트로피가 급격히 낮아지는(한 포트로 집중되는) 이벤트’ 두 가지만 집중적으로 모니터링하십시오. 이 두 가지 지표만으로도 대부분의 DDoS 증폭 공격과 대규모 스캐닝 활동을 조기에 포착할 수 있습니다. 모델의 정확도는 100%가 아닙니다. 따라서 모델의 출력은 ‘의심 지수’로 해석하고, 최종 판단은 보안 분석가의 업무 흐름(SOC Workflow)에 통합되어야 합니다. 기술적 자산은 완벽한 탐지가 아니라, 분석가의 업무 효율을 10배 이상 향상시키는 데 있습니다.