[python] 로그 분석을 통한 실시간 사이버 공격 탐지

14 Dec 2023

python

사이버 공격은 기업 및 조직에 막대한 피해를 입힐 수 있는 위협이며, 이러한 공격을 탐지하고 방어하기 위해 실시간 로그 분석은 매우 중요합니다. 여기에서는 Python과 관련 라이브러리를 사용하여 실시간 로그 분석을 통한 사이버 공격을 탐지하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 로그 수집

로그는 네트워크 활동, 시스템 이벤트, 보안 이슈 등에 대한 정보를 기록한 것입니다. 먼저, 감사 및 보안 로그를 수집하는 것으로 시작합니다. 이를 위해 Python에서는 logstash, fluentd, syslog-ng 등의 도구를 사용하여 서버에서 로그를 수집할 수 있습니다.

2. 로그 분석

로그 수집 후, 분석은 각 로그 이벤트에서 유용한 정보를 추출하는 과정을 말합니다. 정규표현식과 파싱 라이브러리(예: re, pandas)를 사용하여 로그를 구조화하고, 이상 징후를 감지하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, SSH 실패 로그, 액세스 거부 로그 등은 사이버 공격의 초기 징후가 될 수 있습니다.

import re
import pandas as pd

# 정규표현식을 사용하여 로그에서 유용한 정보 추출
log_pattern = r'(\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}) - - \[(.*?)\] \"(.*?)\" (\d{3})'
log_data = "192.168.0.1 - - [12/May/2022] \"GET /index.html\" 200"

matches = re.search(log_pattern, log_data)
ip_address = matches.group(1)
date_time = matches.group(2)
http_request = matches.group(3)
http_status_code = matches.group(4)

# 추출한 정보를 pandas DataFrame으로 변환
log_df = pd.DataFrame({'IP Address': [ip_address],
                       'Date/Time': [date_time],
                       'HTTP Request': [http_request],
                       'HTTP Status Code': [http_status_code]})

3. 이상 징후 탐지

이상 징후를 탐지하는 데에는 머신 러닝 및 인공지능 기술을 활용할 수 있습니다. Python에서는 scikit-learn, TensorFlow 등의 라이브러리를 사용하여 머신 러닝 모델을 만들고 학습시킴으로써 이상 징후를 탐지할 수 있습니다.

from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 이상 징후 탐지를 위한 Isolation Forest 모델 학습
model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.01)
model.fit(log_data)

4. 알림 및 대응

이상 징후를 탐지하면 즉시 알림을 발생시켜 해당 사건을 조사하고 대응할 수 있습니다. Python에서는 이메일 알림 또는 Slack 봇을 통해 관리자에 알림을 보내는 기능을 제공합니다.

결론

로그 분석은 사이버 공격을 탐지하고 방어하기 위한 핵심 요소입니다. Python 및 관련 라이브러리를 활용하여 실시간으로 로그를 분석하고 이상 징후를 탐지함으로써 조직의 사이버 보안 수준을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 Python을 사용한 로그 분석을 통한 사이버 공격 탐지에 대한 간략한 소개이며, 세부 구현은 각 조직의 환경 및 요구에 따라 다를 수 있습니다. 대부분의 기업과 조직에게 필요한 것은 종합적인 로그 관리 및 분석 솔루션으로, 상세한 내용은 전문가와 상담이 필요합니다.

1. 로그 수집

2. 로그 분석

3. 이상 징후 탐지

4. 알림 및 대응

결론

참고 자료