인공지능이 디지털 포렌식 및 사고 대응을 혁신하는 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• *대상자**: 디지털 포렌식 분석가, 사고 대응 담당자, 보안 엔지니어
• *난이도**: 중간 (AI 기술 이해가 필요)

핵심 요약

• AI는 DFIR에서 수작업 프로세스를 자동화하고, 실시간 분석을 가능하게 한다
• 기존 수작업 기반의 로그 분석을 머신러닝 기반의 클러스터링으로 대체하여 시간 절감
• LLM(Large Language Models)을 활용한 보고서 자동 생성으로 문서화 효율성 향상
• AI는 인간 분석가의 판단을 보완하며, 모델 편향성과 데이터 보안 문제 해결 필요

섹션별 세부 요약

1. **전통적인 DFIR의 한계**

• 수작업 기반 분석: 대규모 데이터(로그, 메모리, 네트워크 트래픽) 처리 시 시간 소요 및 오류 가능성 증가
• 사건 복잡성: 클라우드 환경, 3rd party 툴 통합으로 인한 데이터 볼륨 폭증
• 핵심 문제: 데이터 접근성이 아닌 정보 추출 능력이 허점

2. **AI의 적용: 증거 수집 및 분류 자동화**

• 예시:

```python

def analyze_log_entry(log_entry):

suspicious_keywords = ["failed login", "unauthorized access"]

for keyword in suspicious_keywords:

if keyword in log_entry.lower():

return f"Suspicious activity detected: {keyword}"

```

• AI의 강점:

- 정규 표현식 기반의 수동 분석 대신 역사 데이터 학습을 통한 새로운 위협 패턴 감지

- 클러스터링 알고리즘을 사용해 로그 엔트리 병합 및 이상 행동 식별

- KPMG 사례: 1,000건 이상의 로그를 행동 클러스터로 요약

3. **AI 기반 위협 감지**

• 기존 시그니처 기반 감지의 한계 극복
• 행동 기반 분석:

- 사용자 활동, 네트워크 트래픽, 프로세스 실행 데이터 분석

- 기본 행동 기준 설정 후 이상 행동 식별 (예: 권한 상승, 측면 이동)

• AI의 예측 능력:

- 0데이 공격, 내부자 위협, APT 감지 가능

4. **악성코드 분석 자동화**

• 정적 분석 (코드 실행 없이 분석) 및 동적 분석 (제어 환경에서 실행) 동시 처리
• AI 기술 적용 사례:

```python

def identify_file_type(filepath):

_, ext = os.path.splitext(filepath)

if ext.lower() == ".exe":

return "Executable"

```

• AI의 추가 기능:

- 파일 헤더, 엔트로피 분석으로 확장자 없는 악성코드 식별

- 다형성 악성코드 감지 및 IOC(Indicators of Compromise) 추출

5. **AI 기반 보고서 자동 생성**

• LLM 활용:

- 기술 용어를 일반 언어로 변환 및 핵심 사항 강조

- 차트/그래프 생성으로 데이터 관계 시각화

• 보안 관리자 대상:

- 사건 영향도, 취약점, 조치 계획 요약

6. **AI 도입 시 도전 과제**

• AI 편향성:

- 훈련 데이터 불균형으로 인한 결론 오류 가능성

• 모델 해석 가능성:

- "블랙박스" 문제로 인한 결정 근거 설명 어려움

• 데이터 보안:

- GDPR, CCPA 등 개인 정보 보호 규정 준수 필요

• 인간 감독 필수:

- AI 판단 결과 검증 및 최종 결정 권한 보유

결론

• AI는 DFIR에서 효율성 향상에 기여하지만, 인간 감독 없이는 한계 존재
• KPMG의 클러스터링 기법과 AI 기반 악성코드 분석 도구 도입 권장
• 데이터 보안 및 모델 편향성 관리를 위한 정기적인 모델 검증 필요
• LLM 기반 보고서 생성을 통해 사건 대응 시간 단축 및 의사결정 지원 가능