UEBA (User & Entity Behavior Analytics)

개요

UEBA(User and Entity Behavior Analytics)는 사용자 및 시스템(엔터티)의 정상적인 행동 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 비정상적인 행위를 탐지하는 보안 분석 기술입니다. 기존 보안 시스템이 탐지하지 못하는 내부 위협, 계정 탈취, 데이터 유출 등을 식별하는 데 효과적입니다. 머신러닝과 통계 모델을 활용해 실시간으로 위협을 식별하고 대응하는 데 핵심적인 역할을 수행합니다.

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1. 개념 및 정의

UEBA는 사용자 및 엔터티의 행동 데이터를 수집하여 이상행동을 분석하고 위협을 탐지하는 보안 프레임워크입니다.

• 목적: 내부자 위협, 계정 오남용, APT 공격 등 탐지
• 기반 기술: 머신러닝, 빅데이터, 실시간 로그 분석
• 대상: 사용자, 디바이스, 애플리케이션, 서버 등 다양한 엔터티

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2. 특징

항목	UEBA의 특징	기존 보안 시스템과의 차이
분석 대상	사용자 및 시스템 행동 패턴	로그 또는 시그니처 중심 탐지
탐지 방식	이상행동 기반	룰 기반 정적 탐지
적응성	학습 기반 자동 적응	수동 룰 업데이트 필요

UEBA는 기존 SIEM/IDS 대비 정교하고 유연한 위협 탐지가 가능하다는 점에서 차별화됩니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	주요 역할
데이터 수집기	로그, 트래픽, 이벤트 수집	행동 분석의 기반 정보 확보
행동 분석 엔진	통계 모델 및 AI 분석	이상 행위 탐지 및 경보 생성
사용자 프로파일링	사용자별 행동 기준 모델링	개인화된 정상/비정상 기준 설정
경보 및 대응 시스템	이상징후 실시간 경보	대응 자동화 및 연계 조치

이러한 구성은 위협 탐지부터 대응까지의 전 과정을 아우릅니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	활용 목적
머신러닝	비지도/지도 학습 적용	정상/비정상 패턴 분류
통계 기반 이상탐지	평균, 표준편차 기반 탐지	베이스라인 초과 판단
사용자 행동 모델링	시계열 패턴 분석	장기적 행동 변화 탐지
실시간 이벤트 처리	CEP, 스트림 프로세싱	빠른 탐지 및 경보

UEBA는 정교한 알고리즘과 고속 처리 기술의 결합이 핵심입니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
내부 위협 탐지	권한 있는 사용자의 악의적 행동 식별	계정 탈취, 내부자 공격 대응
APT 방어	은밀하게 장기화된 공격 탐지	기존 보안 시스템 보완
자동화 대응	탐지와 대응을 자동화	보안 인력 부담 감소 및 빠른 조치

UEBA는 보안 위협에 대한 가시성과 대응력을 동시에 향상시킵니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
금융권	계좌 탈취, 이상 거래 탐지	개인정보 보호법 및 규제 준수 필요
클라우드 환경	관리자 계정 오남용 탐지	다양한 클라우드 로그 통합 필요
기업 내부망	직원의 의심 행위 탐지	오탐/과탐 최소화를 위한 튜닝 필요

정확도 향상을 위한 지속적인 모델 학습 및 데이터 품질 관리가 필수입니다.

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7. 결론

UEBA는 기존 보안 체계의 한계를 보완하고, 더욱 정밀하고 실시간적인 보안 위협 탐지가 가능한 기술입니다. AI와 통합된 차세대 보안 전략의 핵심 구성 요소로 자리매김하고 있으며, 앞으로는 XDR(Extended Detection and Response), SOAR(Security Orchestration Automation and Response)와 함께 더욱 지능화된 통합 보안 환경을 구성할 것입니다.