사이버 위협 탐지 다크트레이스(DarkTrace) 특장점, 활용 사례 소개

작성자 : 아이마켓코리아 아이마켓코리아 / 날짜 : 2019.02.26 20:30 / 카테고리 : 차세대 위협감지 - 다크트레이스


다크트레이스(Darktrace) 소개

다크트레이스는 실시간 위협 탐지 및 자율 대응이 가능한 머신러닝, 인공지능 기반의 사이버 위협 탐지 차단 보안 솔루션입니다.



머신 러닝 및 AI, 수학적 모델링 기법을 기반으로 실시간 위협을 탐지하기에 규칙이나 사용자 인증이 필요없습니다.




인간의 면역 체계는 놀랍도록 복잡하며, 끊임없이 돌연변이를 일으키는 바이러스 DNA와 같은 새로운 형태의 위협에 지속적으로 대응합니다. 신체의 정상 상태를 학습하고 정상 패턴에 맞지 않는 이상 요소를 식별해 무력화합니다. 


Darktrace는 이와 동일한 원리를 엔터프라이즈 및 산업용 환경에 적용합니다. 머신러닝과 AI 알고리즘을 기반으로 한 Enterprise Immune System 기술은 네트워크 상의 모든 디바이스 및 사용자 고유의 '행위 패턴'을 반복적으로 파악하고, 다른 방식으로는 탐지하기 어려운 새로운 위협을 식별하기 위해 이러한 세부 정보의 상관성을 분석합니다. 


인간의 면역 체계와 마찬가지로 Enterprise Immune System은 위협이나 활동 패턴의 잠재적 위협 가능성을 파악하기 위해 이를 사전에 경험할 필요가 없습니다. 사전 지식이나 사용자 인증 없이 자동으로 동작하며, 네트워크 내에서 탐지하기 어려운 은밀한 공격을 실시간으로 탐지하고 차단합니다.









Darktrace Threat Visualizer

Threat Visualizer는 Darktrace의 실시간 3D 위협 알림 인터페이스입니다. Threat Visualizer는 위협 알림을 표시하고 네트워크의 일상적인 활동에 대한 개요를 시각적으로 제공합니다. 이는 사용하기 쉬울 뿐만 아니라, 보안 전문가와 회사 경영진 모두가 이용할 수 있습니다. 




Darktrace Threat Visualizer Demo Video



Threat Visualizer 사용자 인터페이스(UI)는 최첨단 시각화 기술을 이용해 분석팀에 중요 사고 및 위협을 자동으로 알려, 분석팀이 사전대응적으로 인프라의 특정 영역을 조사할 수 있도록 합니다.


  • 전체 네트워크 구성을 3D로 시각화 

  • 엔터프라이즈 위협 수준에 대한 실시간 글로벌 개요

  • 이상 징후를 지능적으로 클러스터링

  • 전체 스펙트럼 보기 – 상위 네트워크 구성, 특정 클러스터, 서브넷 및 호스트 이벤트

  • 검색 가능한 로그 및 이벤트

  • 과거 데이터 재생

  • 디바이스 및 외부 IP의 전반적인 행위에 대한 간략한 요약 정보

  • 경영진 및 보안 분석 팀을 위한 설계


100% 가시성 

시각화 기술은 경영진에게 회사 네트워크의 전체적인 개요를 제공하여, 기술 전문가와 경영진의 효율적인 커뮤니케이션을 통한 의사 결정이 가능합니다. 


경영진은 네트워크 환경에 대한 인식과 이해도를 높이고 경영상의 의사결정 능력을 개선해, 보안 문제를 수월하게 감독할 수 있습니다.




Darktrace의 특징 - 인공지능 및 머신러닝

인공지능(AI) 및 머신 러닝은 사이버 보안 업계에 막대한 가능성을 제시하고 있습니다. 오늘날 새로운 머신 러닝 방식은 처리할 수 있는 컴퓨팅 기반 분석의 양이 광범위하기 때문에, 위협 탐지의 정확성을 대폭 개선하고 네트워크 가시성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 새로운 자율 대응의 시대를 예고합니다. 즉 컴퓨터 시스템은 실시간으로 위협을 차단하는 방식과 시점을 효율적으로 파악할 수 있습니다. 



Darktrace는 처음부터 과거 공격과 관련된 데이터로 미래에 일어날 공격을 예측할 수 있다는 가정을 받아들이지 않았습니다. 그 대신 Darktrace의 사이버 AI 플랫폼은 자율 학습 (Unsupervised) 방식의 머신 러닝을 사용해 확장 가능한 네트워크 데이터를 분석하고, 확인된 증거를 바탕으로 확률에 기반해 수십 억 번의 계산을 수행합니다. 이는 과거 위협에 대한 지식에 의존하는 대신, 데이터를 독립적으로 분류하고 눈에 띄는 패턴을 탐지합니다. 


Darktrace가 자랑하는 세계 최고의 사이버 AI는 전세계 수 천 개 조직이 모든 종류의 위협을 식별하고 이에 대응할 수 있도록 하며, '정상' 행위에서 벗어나 주의가 필요한 비정상 상태를 강조합니다. 이는 오늘날 기업에서 사용되는 것 중 가장 정확하고 확장성이 뛰어나며 가장 잘 입증된 인공지능 플랫폼으로 꼽히고 있습니다.



Darktrace의 특징 - 세계적 수준의 전문가 : 영국 케임브리지 대학 출신의 머신 러닝 전문가

Darktrace의 소프트웨어 엔지니어 전문가는 수학 및 머신 러닝 분야의 전문 지식을 보유하고 있습니다. Darktrace 전문가들은 베이지언 순환 확률(RBE) 모형을 선구적으로 활용해, 뛰어난 Enterprise Immune System 기술과 사이버 위협을 식별하는 확률적 접근 방식의 기초를 마련했습니다. 


베이지언 수학 모형은 대량의 대규모 데이터 세트에서 추출된 의미와, 더 많은 정보가 관찰되는 경우에 업데이트 되어야 하는 특정 이벤트에 대한 확률을 고려합니다. RBE 모형을 활용하면 슈퍼 컴퓨터 없이도 이러한 접근 방식을 적용할 수 있습니다. 


영국 케임브리지의 Darktrace 연구개발 팀은 지속적으로 사이버 보안 소프트웨어 엔지니어링 및 AI 분야의 가능성을 확장하는 새로운 혁신을 만들어가고 있습니다.








다크트레이스 활용 사례



Darktrace는 IoT 해킹에서 범죄 활동, 내부자 위협 또는 잠재적 취약점에 이르기까지, 다양한 실시간 위협과 보안 침해 및 취약점을 탐지할 수 있습니다. 


1. 랜섬웨어 탐지 사례

2016년에 일어난 랜섬웨어 공격은 6억 3,800만 건에 달했습니다. 이는 2015년의 4백만 건에 비해 167배 증가한 수치로, 대부분의 공격이 기존 보안 메커니즘을 우회할 수 있는 피싱 공격이었습니다. 서비스형 랜섬웨어(RaaS)의 부상으로 진입 장벽이 낮아지면서, 그 어느 때보다도 공격자들이 손쉽게 액세스하고 랜섬웨어를 배포할 수 있게 되었습니다. 


악성코드는 일단 엔터프라이즈 내에 들어오면 데이터를 암호화하고 다른 디바이스나 공유 드라이브로 확산될 방법을 찾습니다. 공격이 확산되는 속도가 빠르고 그로 인해 유발될 수 있는 피해 또한 심각하기 때문에 공격자는 랜섬웨어를 매력적인 선택지로 여기게 됩니다. 


Darktrace의 Enterprise Immune System은 각 업계 전반에서 새로운 랜섬웨어 공격을 탐지하고 차단할 수 있다는 사실이 입증되었습니다. Enterprise Immune System은 머신 러닝과 AI 알고리즘을 사용해 랜섬웨어와 관련한 다양한 이상징후를 식별할 수 있으며, 취약 지표를 고려해 전반적인 위협 수준을 명시적으로 나타낼 수 있습니다. 


예를 들어, Darktrace가 워너크라이(WannaCry) 악성코드를 식별할 수 있었던 것은 디바이스가 파일 액세스 후 암호화를 시도하면서 위험에 노출된 다른 디바이스를 내부에서 검사하는 행위가 매우 비정상적이었기 때문입니다. 


Darktrace는 랜섬웨어를 탐지하자마자, 내부 네트워크 내의 의심스러운 연결을 강제로 삭제하고 확산을 막아 실시간으로 대응했습니다. Darktrace Antigena의 완전 자율 대응 솔루션을 활용하면 보안 팀은 데이터 도난 또는 암호화 전에 필요한 조치를 취할 수 있는 골든 타임을 확보할 수 있습니다.



2. 클라우드 서버에 대한 외부 공격

Darktrace는 실수로 인터넷에 노출된 클라우드 인프라 내 서버에 대한 무차별 공격을 탐지했습니다. 클라우드와 물리적 네트워크 세그먼트 간 연결은 공격이 성공했을 경우 네트워크 전체의 보안이 침해될 수 있었다는 것을 뜻했습니다. 


그러한 활동으로 중대한 보안 위험이 초래됐을 뿐 아니라, 지속적인 연결 시도가 수없이 이루어지면서 서버에 영향을 주는 서비스 거부(DoS)가 발생할 수도 있었습니다.


Darktrace가 발견한 사항

  • 4주에 걸쳐 8천 번이 넘는 액세스 시도가 100가지 이상의 소스 주소에서 관찰 되었습니다. 
  • 이러한 주소는 단일 사용자 이름을 사용해 조직적으로 클라우드 기반 RDP 서버 액세스를 시도하고 있었습니다. 사용자 이름은 바로 “hello”였습니다. 
  • 그러한 활동은 서버에서 송수신되는 트래픽의 대부분에 해당했습니다.



3. 표적이 된 생체 인식 스캐너

다국적 제조업체에서 공격자는 생체 인식 스캐너의 보안을 침해하기 위해 알려진 취약점을 공격했습니다. 스캐너는 장비 및 산업용 플랜트에 대한 액세스를 제한하는 데 사용되었기 때문입니다. 공격자는 디바이스에 저장된 지문 데이터를 변경하기 시작했습니다. 


위협이 탐지되지 않았더라면 공격자는 자신의 지문 데이터를 데이터베이스에 추가해 산업용 플랜트에 물리적으로 액세스할 수 있었을 것입니다. 일반적인 악성코드 차단 및 사용자 인증 솔루션은 눈에 잘 띄지 않아 보안 침해로 이어지는 활동을 탐지하지 못했습니다.


Darktrace가 발견한 사항

  • Darktrace가 설치된 후 외부 컴퓨터의 의심스러운 텔넷(Telnet) 연결을 탐지했습니다.
  • 외부 컴퓨터는 기본 자격 증명을 사용해 스캐너에 액세스했고 CPU 정보 검색을 위한 루트(root) 권한을 사용했습니다. 
  • 이후 공격자는 다른 내부 시스템에 도달하기 위해 우회를 시도했습니다.
  • 추가 조사를 통해 텔넷 포트 23에서 스캐너의 가용성이 IP 데이터베이스 Shodan.io에 기록됐다는 사실이 밝혀졌습니다.



4. 보안에 취약 한 화상 회의 시스템

한 글로벌 스포츠 기업이 세계 각지에 연이어 새로운 사무소를 열고, 일상 업무를 위한 팀 간 의사소통을 원활히 하기 위해 화상 회의 장비를 도입 했습니다. 조직의 '행위 패턴'을 학습하면서 Darktrace는 네트워크 상의 한 특정 디바이스, 즉 중역 회의실에 설치된 화상 회의 시스템에서 이상 행위를 탐지했습니다. 


공격자가 무단 원격 액세스를 악용해 조직 외부로 오디오 데이터를 전송하기 시작했던 것입니다. 공격자는 비공개 회의실의 오디오 스트림을 수집해 민감한 기업 정보를 구축하기 시작했습니다. 공격자는 들키지 않고 내부에서 이동해 POS 디바이스를 찾아 추가 피해를 유발할 수도 있었습니다.


Darktrace가 발견한 사항

  • 그러한 디바이스 중 하나는 텔넷을 통해 외부로 연결하는 유일한 내부 디바이스였습니다. 
  • 비정상적으로 많은 양의 정보가 6대의 등록되지 않은 외부 컴퓨터로 업로드 되었습니다. 
  • 백도어 트로이목마가 Darktrace 설치 전에 디바이스에 업로드 되었던 것입니다. 
  • 해당 디바이스는 FTP, 텔넷 및 HTTP를 통해 의심스러운 외부 서버에 연결되었습니다.



5. 비정상적인 프라이빗 클라우드 데이터 전송

불만을 품은 직원이 퇴사 전날 Dropbox에 대량의 고객 데이터를 업로드해 훔치려 했습니다. Dropbox는 이 회사에서 널리 사용되는 앱이었기 때문에 해당 직원은 그러한 활동이 눈에 띄지 않을 거라 생각했던 것으로 보입니다. 


기존 툴은 그러한 행위를 위협적이라 인식하지 않았지만, Darktrace의 자가 학습 방식은 정상 범위에서 조금만 벗어나도 이를 정확히 탐지할 수 있었습니다. 그 결과 해당 직원이 정보를 훔치기 전 비정상적인 전송이 일어난 것을 확인했습니다.


Darktrace가 발견한 사항

  • 회사 서버에서 평소보다 훨씬 많은 17GB의 데이터를 Dropbox에 업로드했습니다.
  • 사무실 내 Dropbox 연결은 흔히 있는 일이었지만 문제가 된 서버에서는 없던 일이었습니다.
  • 해당 데이터 내에는 회사 고객의 지리적 위치 정보가 포함되어 있었습니다.




인공지능 기반 보안솔루션인 다크트레이스(Darktrace) 제품에 대한 문의나 견적은 아래의 아이마켓코리아 담당자에게 연락주시기 바랍니다.



(주) 아이마켓코리아
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