AI, DFIR의 미래를 재편하다: 자동화, 위협 사냥, 그리고 윤리적 고려사항

핵심 기술: 인공지능(AI), 특히 머신러닝(ML) 및 LLM은 기존의 수동적이고 시간 소모적인 DFIR(Digital Forensics and Incident Response) 프로세스를 자동화하고 효율성을 극대화하는 핵심 동력으로 부상하고 있습니다.

기술적 세부사항:
* 자동화된 증거 수집 및 분류: 방대한 양의 로그, 엔드포인트 텔레메트리, 클라우드 감사 기록 등을 신속하게 처리하여 관련성 높은 아티팩트 식별 및 우선순위 지정.
* 고도화된 로그 분석: 단순 키워드 매칭을 넘어, 과거 데이터 학습을 통해 새로운 위협 패턴 탐지, 로그 항목의 맥락 이해, 여러 로그 간의 연관성 분석을 통한 복잡한 공격 체인 식별.
* 위협 헌팅 혁신: 시그니처 기반 탐지를 넘어 사용자 행동, 네트워크 트래픽 등의 기준선(baseline)을 설정하고, 이탈 행동을 탐지하여 제로데이 공격, 내부자 위협, APT 탐지.
* 악성코드 분석 효율화: 정적/동적 분석 자동화, 악성 코드 분류, 난독화 기법 식별, IOC 추출, 잠재적 기능 예측.
* 보고서 작성 자동화: 포렌식 조사 결과 요약, 주요 이벤트 식별, 증거 상관관계 분석을 통한 일관된 내러티브 구성 및 이해하기 쉬운 언어로 보고서 초안 작성.

개발 임팩트:
AI 도입은 DFIR 조사 시간을 단축하고, 탐지 정확도를 높이며, 데이터 처리 규모를 확장하여 분석가들이 단순 데이터 분석보다 심층 분석 및 전략 수립에 집중할 수 있게 합니다. 또한, AI는 잠재적 취약점을 예측하여 선제적 방어 체계 구축을 지원합니다.

커뮤니티 반응:
KPMG와 같은 전문 기관에서도 클러스터링 및 임베딩 기술을 로그 분석에 적용하여 수천 개의 로그를 행동 클러스터로 압축하고 비정상 행위를 강조함으로써 수동 검토 시간을 대폭 단축할 수 있다고 언급합니다.

톤앤매너: 사이버 보안 전문가를 위한 전문적이고 통찰력 있는 기술 분석입니다.