보안관제와 빅데이터concert.or.kr/2015forecast/program/is2_b.pdf · 2015. 3. 26. · [23] •보안관제 소외 분야 •방화벽, 서버 로그(os, 웹, dns 등) •발생

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보안관제와

빅데이터 접목

& 고려사항

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2. 빅데이터의 목적

3. 빅데이터 성공사례

4. 빅데이터 접목

주제

1. 보안관제의 문제점

[3]

보안관제의 문제점

[4]

1. 보안관제의 문제점

보안 솔루션

일반로그

패턴 필터링

보안로그

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1. 보안관제의 문제점

[6]

방으로 갔다

패턴 필터링

가방 공격?

가방

친구가

1. 보안관제의 문제점

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1. 보안관제의 문제점

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빅데이터의 목적

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2. 빅데이터의 목적

http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20130514083136

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2. 빅데이터의 목적

[11]

2. 빅데이터의 목적

[12]

2. 빅데이터의 목적

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빅데이터 성공사례

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3. 빅데이터 성공사례

사람들은 검색할 때 거짓말을 하지 않는다!

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3. 빅데이터 성공사례

지역별 독감 검색어 발생 분포와 추이

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3. 빅데이터 성공사례

검색어는 검색어 통계분석에 적합한, 존재만으로 의미있는 데이터

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3. 빅데이터 성공사례

[18]

성공한 빅데이터의 공통점

정확한 데이터를 분석했다.

보안데이터는 정확한가?

3. 빅데이터 성공사례

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빅데이터 접목

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4. 빅데이터 접목

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• 기존 보안관제 체계/보안솔루션 무용론?

• 에러 로그는 공격은 물론 공격 상황이 아닐 때도 발생한다.

• 통계분석보다 패턴매칭 정확도 향상부터

4. 빅데이터 접목

보안로그 보안로그

일반로그 보안로그

일반로그 일반로그

+

+

+

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4. 빅데이터 접목

정보예금

접근계정

접근대상

접근시간

접근횟수

인출계정

인출금액

인출위치

인출횟수

[23]

• 보안관제 소외 분야

• 방화벽, 서버 로그(OS, 웹, DNS 등)

• 발생 현상을 그대로 기록

• 통계분석을 통해 미탐문제 해결

유의미한

통계

• 전통적 보안관제 분야

• 핵심 네트워크 보안 로그(IDS, IPS 등)

• 필터링(패턴매칭)된 기록

• 패턴매칭 정교화를 통해 오탐문제 해결

무의미한

통계

VS

4. 빅데이터 접목

[24]

4. 빅데이터 접목

VS

[25]

결론

빅데이터 분석은 통계 분석 1

전담 조직의 병행 운영이 관건 2

천리길도 한걸음부터 3