HOW AI DRIVEN EDR.

안녕하세요, 지니언스 강한별입니다.

우리가 국내 외 보안 행사나 온/오프라인 세미나를 통해 다양한 정보보안 솔루션들을 살펴보면, 각 제품이 자신만의 기술과 영역에 특화되어 있다는 점과 관련된 핵심 기술들을 보유하고 있다는 것을 확인할 수 있습니다. 하지만 언제부턴가 이런 차이점 속에서도 하나의 공통된 키워드가 빠짐없이 등장하고 있는데요, 바로 “AI(Artificial Intelligence, 인공지능)”입니다. 오늘은 AI 기술이 접목된 EDR(Endpoint Detection and Response)의 장점과 도입 시 고려할 문제점, 그리고 성공적인 도입을 위한 방안을 함께 살펴보고자 합니다.

AI 기술의 발전과 정보 보안 분야에서의 역할

4차 산업혁명 시대를 맞아 AI 기술은 어느새 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있으며, 정보보안 분야에서도 그 중요성이 빠르게 커지고 있습니다. 예를 들어 과거에는 룰 기반의 수동적인 대응 방식이 주를 이뤘다면, 이제는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고, 잠재적인 위협을 사전에 예측하며, 자동으로 대응할 수 있는 지능형 보안 시스템이 요구되고 있습니다.


특히 우리 모두가 알고 있듯이 사이버 공격은 점점 더 정교하고 지능화되고 있으며, 기존의 보안 솔루션만으로는 이러한 위협에 효과적으로 대응하기 어려운 상황입니다. 이와 같은 환경 속에서 AI는 비정상적인 행위 탐지, 위협 인텔리전스(Intelligence) 분석, 자동화된 대응 등 다양한 영역에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 단순한 보조 기술을 넘어, AI는 이제 보안 체계의 중심으로 자리매김하고 있으며, 보안 담당자의 부담을 줄이는 동시에 더 빠르고 정확한 보안 대응을 가능하게 만들고 있습니다.

Endpoint Detection & Response(EDR)

요즘은 정보보안 관련 업무를 하시는 대부분의 사람들이 EDR에 대해 알고 있지만, 혹시나 잘 모르시는 분들이 있을 수 있어 간단하게 설명하겠습니다. 과거에는 많은 조직들이 보안을 강화하기 위해 EPP(Endpoint Protection Platform)나 기존의 백신(Anti-Virus) 프로그램을 사용해 왔습니다. 하지만 이러한 솔루션들은 고도화(Advanced)된 위협이 나타날 경우 이를 효과적으로 방어하지 못한다는 한계점을 가지고 있습니다. 이로 인해 공격을 받은 조직은 사고의 원인을 파악하는 데 수개월을 소모하게 되고, 이는 업무 중단이나 심각한 재정적 손실로 이어질 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 보다 진화된 엔드포인트 보안 솔루션이 필요하며, 그 대안으로 EDR이 주목받고 있습니다.


EPP와는 달리, EDR은 이미 내부에 침투한 위협을 탐지, 조사 및 대응하는 것이 가능합니다. 따라서 기존 보안 시스템을 우회해 들어온 랜섬웨어나 악성코드와 같은 공격을 통한 기업의 민감한 데이터 암호화 및 탈취, 파괴하는 것과 같은 위협에 대응할 수 있게 합니다. 또한 EDR은 조직 내 모든 엔드포인트 장치에서 발생하는 활동과 이벤트를 기록하여 최대한의 가시성을 확보하는 것을 목표로 하기때문에, 엔드포인트 시스템 수준의 행위를 기록 및 저장하고, 다양한 데이터 분석 기법을 활용하여 의심스러운 시스템 동작을 탐지하며, 상황에 맞는 정보를 제공하고, 악성 행위를 차단하며, 영향을 받은 시스템을 복구하기 위한 대응 방안을 제시하는 솔루션입니다.

AI 기술이 접목된 EDR의 주요 장점

1) 행위 기반 분석과 이상 탐지의 정밀화 (Behavioral Analysis & Anomaly Detection)

• 실시간 데이터 분석 및 패턴 학습 : AI는 엔드포인트로부터 지속적으로 데이터를 수집하고, 이를 실시간으로 분석하여 정상적인 행동 패턴을 학습합니다. 이러한 지속적인 학습을 통해 시스템은 새로운 정상 패턴을 업데이트하고, 비정상적인 활동을 보다 정확하게 감지할 수 있습니다.​

• 이상 탐지(Anomaly Detection) : 학습된 정상 패턴에서 벗어나는 행위를 실시간으로 탐지합니다. 예를 들어, 사용자가 이전에 접근하지 않았던 민감한 파일에 갑자기 접근하거나, 비정상적인 시간대에 대량의 데이터를 전송하는 등의 행위를 즉시 감지하여 보안팀에 경고를 보냅니다.​

• 제로데이 및 APT 공격 대응 : 전통적인 시그니처 기반 탐지 방식은 알려진 위협에 대한 대응에는 효과적이지만, 새로운 형태의 공격에는 취약할 수 있습니다. AI 기반의 패턴 인식은 이러한 한계를 극복하여, 알려지지 않은 제로데이 공격이나 APT와 같은 복잡한 위협을 효과적으로 탐지하고 대응할 수 있습니다.​
  

2) 예측 분석을 통한 사전적 위협 관리(Predictive Analysis)

두번째 장점은 예측 분석을 통한 사전적 위협 관리(Predictive Analysis)입니다. 이 장점은 첫번째 장점과 비슷해 보일 수 있지만 사전적 예방의 수단으로의 성격이 더 강합니다. AI와 ML을 활용한 예측 분석은 과거에 발생했던 수많은 사이버 공격 사례와 위협 데이터를 기반으로, 앞으로 발생할 가능성이 높은 공격의 유형, 경로, 공격 방식을 미리 예측하는 것을 의미합니다. 이는 단순히 공격 발생 이후 대응하는 기존의 사후적 보안 방식과 달리, 공격이 일어나기 전에 미리 대비하고 예방하는 선제적 접근 방식을 가능하게 합니다. 구체적인 기능 및 효과는 다음과 같습니다.

• 과거 위협 데이터의 심층적 분석: AI 시스템은 전 세계적으로 발생한 다양한 사이버 공격 사건과 침해 사례를 포함한 빅데이터를 분석하여 공격자의 일반적인 행위, 사용된 도구, 공격 기법 및 절차(TTP: Tactics, Techniques, and Procedures)를 학습합니다. 예를 들어, 랜섬웨어 공격이 특정 방식으로 네트워크를 침투하고 확산된다는 사실을 학습하면, 향후 유사한 징후를 보일 경우 조기 경고를 제공합니다.

• 잠재적 취약점 및 공격 표면(Attack Surface)의 탐지: AI와 ML 알고리즘은 기업의 IT 시스템과 네트워크를 지속적으로 스캔하고 모니터링하여, 해커들이 주로 악용하는 잠재적인 취약점을 미리 찾아냅니다. 이는 취약한 소프트웨어 버전, 잘못된 설정, 인증 및 권한 관리의 허점 등을 포함하며, AI는 이러한 약점을 공격자가 어떤 방식으로 활용할 수 있는지까지 구체적으로 예측하여 보안팀에게 전달합니다.

• 실시간 위험 평가와 우선순위 설정: AI 기반 예측 분석 시스템은 발견된 잠재적 위협에 대해 위험 평가(Risk Assessment)를 수행합니다. 즉, 특정 취약점이 공격당할 확률이 얼마나 높은지, 공격 발생 시 어떤 영향을 끼칠지 등을 평가하고 이를 바탕으로 보안팀에게 패치 및 보안 권고안의 우선순위를 정해줍니다. 이를 통해 보안팀은 제한된 리소스를 더욱 효율적으로 사용할 수 있습니다.

• 선제적 보안 정책 수립 및 장기 전략 제시: 예측 분석은 기업이 단기적인 위협에 대응하는 것뿐만 아니라, 장기적인 사이버 보안 전략 수립에도 도움을 줍니다. AI는 과거의 위협 및 사고 패턴을 바탕으로 미래의 위협 경향을 예측하고, 기업이 어떤 보안 정책과 전략을 수립해야 효과적으로 대응할 수 있을지 조언합니다. 예를 들어, 특정 공격 유형이 급증할 것으로 예상되는 경우 그에 대한 보안 교육 강화, 시스템 설계 변경, 추가 방화벽 구성 등을 사전에 계획할 수 있도록 지원합니다.

이처럼 AI와 ML 기술이 접목된 예측 분석은 단순히 위험을 관리하는 것을 넘어서, 기업이 사이버 위협에 보다 적극적이고 선제적으로 대응할 수 있는 환경을 제공합니다. 이를 통해 조직은 심각한 피해를 사전에 예방할 뿐만 아니라, 사이버 공격에 대한 탄력성과 보안 대응력을 장기적으로 강화할 수 있습니다.

3) 자동화를 통한 신속한 보안 대응(Automation)

세번째 장점은 자동화를 통한 신속한 보안 대응(Automation)입니다. 자동화는 단순히 편의성을 높이는 것을 넘어, 기업의 사이버 보안 역량을 실질적으로 강화하는 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 기존의 전통적인 보안 시스템에서는 사이버 위협 탐지 후 보안 담당자가 수동으로 경고(Alert)를 확인하고 분석한 후 대응 조치를 취해야 했습니다. 이러한 과정은 시간 소모가 크고, 보안 담당자의 판단력과 신속성에 따라 대응 품질에 차이가 발생하여, 결국 대응 지연으로 인해 공격이 기업 내부에 빠르게 확산될 수 있는 위험이 있었습니다. 반면, AI 및 ML 기반의 자동화된 EDR 솔루션은 다음과 같은 세부적인 장점을 제공하며, 대응 능력을 획기적으로 향상시킵니다:

• 즉각적인 위협 격리 및 무력화: AI 기반 EDR 시스템은 엔드포인트에서 위협을 탐지하는 즉시, 자동으로 위협에 노출된 장치를 네트워크로부터 격리Isolation)할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 엔드포인트가 악성 소프트웨어에 감염된 징후를 보이면, AI가 이 장치를 신속히 네트워크에서 분리하여 악성코드가 내부 네트워크의 다른 장치로 확산되는 것을 즉각적으로 차단합니다. 뿐만 아니라 악성 프로세스나 의심스러운 활동을 감지하는 즉시 프로세스를 강제 종료하여 추가 피해를 예방합니다.

• 자동화된 대응 및 복구 프로세스: 위협이 격리된 후에도 AI 시스템은 위협의 유형과 심각성을 판단하여 적절한 대응을 자동으로 수행합니다. 예를 들어 랜섬웨어가 감지된 경우, 자동화된 시스템은 감염된 파일을 즉시 격리하거나 암호화 프로세스를 중단시키는 등의 긴급 대응을 수행하며, 복구가 필요한 시스템의 경우 백업에서 자동 복원을 진행하는 등 초기 피해를 최소화할 수 있습니다. 이 과정에서 보안 담당자는 기본적으로 개입할 필요가 없으며, 위협의 규모나 복잡성에 따라 개입 수준을 설정할 수 있어 효율적인 관리가 가능합니다.

• 대응 정확도 향상 및 휴먼 에러 방지: 자동화된 EDR 시스템은 보안 분석가가 직접 조치할 때 발생할 수 있는 인적 오류(Human error)를 최소화합니다. 인간이 수동으로 대응할 때에는 실수나 지연으로 인해 위협이 제대로 처리되지 않을 가능성이 있지만, AI 기반 시스템은 정해진 규칙과 알고리즘에 따라 신속하고 정확하게 대응하므로 오류를 최소화하고 일관된 품질의 대응을 보장할 수 있습니다.

• 보안 인력의 업무 효율성 및 생산성 향상: 자동화가 구현된 EDR 시스템은 보안 담당자의 반복적이고 지루한 작업을 최소화하여, 보안팀이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 시스템이 탐지된 위협의 초기 대응과 일상적인 모니터링, 반복적인 알림 처리 등을 자동으로 수행함으로써 보안팀은 위협 분석, 전략 수립, 복잡한 문제 해결과 같은 핵심적인 업무에 집중하여 기업 전체의 보안 수준을 높일 수 있습니다.

이처럼 AI 및 ML 기반 EDR의 자동화는 단순히 대응 속도만을 높이는 것이 아니라, 위협 탐지 및 대응 과정의 전반적인 정확도와 효율성을 근본적으로 향상시키며 조직의 사이버 보안 역량을 전략적으로 발전시킬 수 있도록 돕습니다.

 AI 기반 EDR 도입 시 고려해야 할 문제점 

지금까지 살펴본 것처럼 AI 기반 EDR은 뛰어난 위협 탐지 및 대응 능력으로 최근 많은 조직이 도입을 검토하는 솔루션입니다. 그러나 이러한 혁신적인 기술을 성공적으로 활용하기 위해서는 도입 과정에서 예상되는 다양한 문제점과 도전 과제를 미리 점검하고 대비하는 것이 필수적입니다. 특히 AI 기술의 특성상 개인 프라이버시 침해 우려, 오탐(False Positive) 문제, 운영상의 복잡성 등 다양한 이슈가 발생할 수 있습니다. 따라서 조직은 다음과 같은 문제점들을 충분히 인식하고 고려해야 합니다.

• 데이터 프라이버시와 윤리적 문제: AI 기반 EDR은 엔드포인트에서 발생하는 방대한 데이터를 수집하고 분석합니다. 이 과정에서 직원들의 개인 정보나 민감한 데이터가 포함될 수 있어 프라이버시 침해 우려가 제기됩니다. 따라서 데이터 수집 및 활용에 대한 명확한 정책 수립과 직원들의 동의가 필요합니다.​

• 오탐(False Positive)과 과탐(Over-detection): AI 알고리즘은 비정상적인 행동 패턴을 탐지하지만, 정상적인 활동을 위협으로 잘못 판단하는 경우가 발생할 수 있습니다. 이러한 오탐은 보안 팀의 업무 부담을 증가시키고, 실제 위협에 대한 대응 시간을 지연시킬 수 있습니다.​

• AI 모델의 학습 데이터 품질: AI의 정확도는 학습 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 편향되거나 부정확한 데이터를 사용하면 잘못된 탐지 결과를 초래할 수 있으므로, 신뢰성 있는 데이터 수집과 지속적인 모델 개선이 필수적입니다.​

• 기존 시스템과의 통합 문제: 새로운 AI 기반 EDR 솔루션을 기존 보안 시스템과 원활하게 통합하는 것은 기술적 도전 과제입니다. 호환성 문제나 시스템 간 충돌이 발생하지 않도록 사전에 철저한 검토와 테스트가 필요합니다.​

• AI 모델의 투명성과 설명 가능성 부족: AI의 의사 결정 과정이 불투명할 경우, 탐지 결과에 대한 신뢰성이 저하될 수 있습니다. 따라서 AI 모델의 결정 과정을 이해하고 설명할 수 있는 메커니즘이 필요합니다.​

• 법률 및 규제 준수: 데이터 보호와 관련된 법률 및 규제를 준수해야 합니다. 특히 국제적으로 사업을 운영하는 경우 각 국가의 규제를 숙지하고 이에 맞는 대응이 필요합니다.​

마치며

지금까지 우리는 AI 기술이 정보 보안 분야에 어떤 변화를 가져왔는지 살펴보고, 특히 엔드포인트 보안 분야에서 EDR 솔루션과의 결합이 제공하는 다양한 장점들을 확인했습니다. 분명 AI와 ML 기술이 접목된 EDR은 위협 탐지의 정확성을 높이고, 보다 신속한 대응과 예방 중심의 보안 환경을 구축할 수 있도록 돕습니다. 하지만 이러한 기술적 혁신이 항상 긍정적인 결과만을 보장하는 것은 아닙니다. 프라이버시와 윤리 문제, 오탐으로 인한 업무 효율성 저하, 인력 부족과 높은 도입 비용 등 다양한 문제점들을 함께 고려하고 해결해야 합니다.

결국, AI 기반의 정보 보안은 기술적 진보뿐만 아니라 인간 중심의 책임감 있는 운영과 관리가 필수적이라는 점을 다시 한번 강조하고 싶습니다. 조직이 AI 기반 EDR을 도입할 때는 기술적인 측면뿐 아니라 윤리적, 법적, 사회적 측면까지 아우르는 포괄적인 접근이 이루어져야 합니다. 이를 통해 AI가 제공하는 강력한 보안 능력을 효과적으로 활용하고, 기술과 사람이 조화롭게 공존하는 안전한 디지털 환경을 만들어 갈 수 있을 것입니다.

이 글이 AI 기반 보안 솔루션 도입을 준비하는 많은 분들에게 실질적인 도움이 되길 바라며 마칩니다. 다음에 또 다른 글로 돌아오겠습니다. 감사합니다.

글쓴이.강한별

지니언스 ES기술부에서 국내외 고객을 대상으로 Genian EDR 기반의 보안 컨설팅 및 기술 지원을 수행하고 있습니다.