보안 모니터링을 위한 머신러닝 알고리즘 적용기

LINE의 보안 업무를 담당하는 Graylab에서 사업 확장으로 인해 증가하는 보안 위협에 대응하기 위해 머신러닝을 활용한 이상 탐지 시스템 구축 사례를 소개합니다. 기존의 룰 기반 모니터링 방식으로는 방대한 양의 로그를 효과적으로 관리하고 새로운 유형의 위협을 탐지하는 데 한계가 있었습니다.

특히 지도 학습 기반의 이상 탐지는 레이블링의 어려움과 데이터 편향성 문제로 인해 적용하기 어렵다는 점을 지적합니다. 이에 Google의 보안 모니터링 사례를 참고하여, Autoencoder와 같은 비지도 학습 기법을 활용하여 로그 데이터의 정상 패턴을 학습하고 비정상적인 패턴을 탐지하는 방안을 모색합니다.

이를 통해 보안 모니터링의 효율성을 높이고 잠재적인 보안 위협에 선제적으로 대응하는 것을 목표로 합니다.