본 연구의 목적은 빅데이터 보안 분야의 기존 연구를 분석하고, 향후 연구 방향을 모색하는 것이다. 이를 위해 국내외의 총62편의 논문을 식별하여, 발간년도, 게재 매체, 전반적인 연구접근 방법, 세부적 연구 방법, 연구 주제 등을 분석하였다. 분석 결과, 빅데이터 보안 연구는 매우 초기 단계로서, 비실증 연구가 압도적인 비중을 차지하고 있고, 관련 개념/기법에 대한 이해를 해나가는 과정으로서 기술-관리-통합의 단계로 진화한 정보보안 분야의 연구 동향에 동조하여 기술적인 연구가 주로 진행되고 있다. 연구 주제 측면에서도 빅데이터 보안에 대한 전반적인 이슈를 다룬 총론적인 연구들이 보안 구현 방법론, 분야별 이슈 등의 각론적 연구에 비해 높은 비중을 나타내는 등 초기 단계의 모습을 나타내고 있다. 향후 유망한 연구 분야로는 빅데이터 보안에 대한 전반적인 프레임워크 수립, 업종별 빅데이터 보안에 대한 연구, 빅데이터 보안 관련 정부 정책 분석 등을 들 수 있다. 빅데이터 보안 분야의 연구는 본격적으로 시작된 지 얼마 되지 않아, 연구 결과가 상대적으로 매우 부족한 편이다. 앞으로 다양한 관점에서 빅데이터 보안과 관련해 풍부한 주제를 다루는 연구가 진행되기를 기대한다.
최근 사이버 공격이사회, 국가적 위협으로 대두되고 있다. 최근 신종 악성코드에 의한 A.P.T 공격이 사회적으로 큰 혼란을 야기하고 있다. 이에 따라 기업 내에서 방화벽, IPS, VPN 등의 네트워크 보안 시스템의 통합 관리를 목적으로 하는 통합관제시스템(ESM)의 필요성이 제기되었다. 그러나 기존의 ESM의 방식은 외부에서 내부로 유입되는 트래픽만을 모니터링하는 네트워크 기반 공격 탐지기법을 사용하기 때문에, 외부 사이버 공격만을 차단할 수 있다는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구는 주요 IT 기반시설의 네트워크, 시스템, 응용 서비스 등으로부터 발생하는 데이터 및 보안 이벤트 간의 연관성을 분석하여 보안 지능을 향상시키는 빅데이터를 활용한 보안로그시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 빅데이터를 활용한 보안로그시스템을 통해 분산 기반의 저장/처리 기술 적용하고자 한다.본 기술을 적용한 지능형 정보 분석 플랫폼 구성을 통해, 가용성과 확장성을 확보하여 통합적 보안 관제가 가능하도록 한다. 뿐만 아니라 기업 내로의 악성코드 유입, 감염(전파) 그리고 실시간 모니터링이 가능하여 고객 서비스 만족도가 향상되는 파급효과가 기대된다.
본 논문은 미국 정부의 빅데이터 정책과 보안 이슈에 관해 고찰하였다. 빅데이터 R&D 이니셔티브 전략과 계획, NITRD 프로그램, 정부기관의 빅데이터 전략을 소개하였고, 또한 미군에서 빅데이터 운용환경, 군사 작전에 사용되는 빅데이터 정보, 주요 연구기관과 주제, 보안가이드라인 등에 대해 살펴보았다.
최근 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하면서 빅데이터가 이슈가 되어 많은 관심을 받고 있는 현실이다. 현재 빅데이터의 기술은 데이터 추출과 이용에만 초점이 맞춰져 있어 보안에 취약한 시스템에 해킹시도가 있을 경우 개인과 기업에 막대한 피해가 발생될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 보안에 초점을 두어 외부로부터 피해를 방지하고 안전하게 빅데이터 서버를 운영하는 방법을 제시한다. 즉, Iptable을 이용한 IP나 포트 허용 여부를 지정하고 가상사설망(VPN)을 이용하여 외부 접속을 방지하며 패스워드 강화를 통해 빅데이터 서버의 보안 강화 및 활용 방안을 제시하였다.
최근 IT분야의 화두 중 하나가 빅데이터이다. 과거의 보안이 경계지역에서의 방어였다면 현재에는 그 경계가 확장되어 점점 파트너사, 고객사, 원격지 직원까지 위협에 노출되었다. 따라서 전통적으로 경계지역을 방어하기 위해 사용했던 보안툴들이 이제는 유효성이 없어졌다. 갈수록 지능화, 고도화되고 있는 보안이슈와 클라우드 시대에는 이에 걸맞는 지능형 보안시스템의 구축이 필요하고 이를 위해서 빅데이터가 최상의 역할을 할 것이다. 본 논문은 빅데이터 관련 기술을 고찰한 후 빅데이터를 활용한 지능형 보안시스템에 대하여 논의해 보겠다.
보안 장비에서 발생하는 로그는 그동안 ESM(Enterprise Security Management) 기반으로 통합적으로 데이터를 분석하였으나 데이터 저장 용량의 한계와 ESM자체의 데이터 처리 성능의 한계로 빅데이터 처리에 부적합하기 때문에 빅데이터 플랫폼을 이용한 보안로그 분석 기술이 필요하다. 빅데이터 플랫폼은 Hadoop Echosystem을 이용하여 대용량의 데이터 수집, 저장, 처리, 검색, 분석, 시각화 기능을 구현할 수 있다. 현재 ESM기술은 SIEM(Security Information & Event Management)방식으로 기술이 발전하고 있으며 SIEM방식의 보안기술을 구현하기 위해서는 현재 보안장비에서 발생하는 방대한 로그 데이터를 처리할 수 있는 빅데이터 플랫폼 기술이 필수적이다. 본 논문은 Hadoop Echosystem 이 가지고 있는 빅데이터 플랫폼 기술을 활용하여 보안로그를 분석하기 위한 시스템을 어떻게 구현할 수 있는지에 대한 모델을 연구하였다.
최근 국내 주요 금융권 및 방송사를 타깃으로 사이버 테러가 발생하여 많은 수의 PC가 감염되어 정상적인 서비스 제공이 어려워졌으며 이로 인한 금전적 피해도 매우 큰 것으로 보고되었다. 빅 데이터의 중요성 인식과 이를 마케팅에 이용하려는 노력은 매우 활발한데 비해 빅 데이터의 보안 및 개인정보보호에 대한 노력은 상대적으로 낮은 수준을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 빅 데이터 산업의 실태분석과 지능화되고 있는 빅 데이터 보안 위협과 방어 기술의 변화에 대해 알아보고, 빅 데이터 보안에 대한 향후 대응방안을 제시한다.
최근 4차 산업혁명 도래의 기반을 제공한 빅데이터와 인공지능 기술은 산업 전반의 혁신을 견인하는 주요 동력이 되고 있다. 정보보안 영역에서도 그동안 효과적인 활용방안을 찾기 어려웠던 대규모 로그 데이터에 이러한 기술들을 적용하여 지능형 보안 체계를 개발 및 발전시키고자 노력하고 있다. 보안 인공지능 학습의 기반이 되는 보안로그 빅데이터의 품질은 곧 지능형 보안 체계의 성능을 결정짓는 중요한 입력 요소라고 할 수 있다. 하지만 다양한 제품 공급자에 따른 로그 데이터의 상이성과 복잡성은 빅데이터 전처리 과정에서 과도한 시간과 노력을 요하고 품질저하를 초래하는 문제가 있다. 본 연구에서는 다양한 방화벽 로그 데이터 포맷 관련 사례와 국내외 표준 조사를 바탕으로 데이터 수집 포맷 표준안을 제시하여 보안 로그 빅데이터를 기반으로 하는 지능형 보안 체계 발전에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. Elastic Stack을 활용해 보안로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 검색속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체 할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로서의 가능성을 발견했다.
본고에서는 제4차 산업혁명시대의 새로운 사이버보안 인텔리전스 서비스에 대응하는 지능형 정부 연구측면에서 바람직한 미래형 전자정부의 새로운 모습을 찾았다. 특히 제4차 산업혁명시대의 주요 특징인 중앙화 및 지능화의 측면에서 빅데이터 사이버보안기술에 주목하여 미래형 전자정부의 전략방안에 대해 고찰하였다. 연구결과 빅데이터를 활용한 보안분석기술이 적용되는 보다 고도화된 상관관계 분석을 통한 기존의 한계를 뛰어넘는 시스템 마련을 제시하였다. 제4차 산업혁명시대에 적합한 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템 구축 측면에서 IT 시스템에서 발생하는 로그정보를 빅데이터 분석 기술을 적용해 보안 위협 여부를 선제적으로 탐지하는 인공지능과 같은 지능형의 고도화된 SIEM(Security Information & Event Management) 시스템 마련을 제안하였다. 제안된 시스템이 구현되면 제4차 산업혁명시대의 전자정부 보안에 있어 중앙화 및 집중화된 빅데이터 대상 확대, 증가된 데이터에 따른 처리속도 및 탐지 후의 대응까지 보다 지능화된 차원에서 선제적으로 기능할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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