1 서론
보안 운영 센터(SOCs)는 사이버 보안 사고 관리를 위해 SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response) 플랫폼을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 API를 통해 다양한 보안 도구를 통합하지만, 데이터 이질성, 의미론적 변이, 그리고 사용 가능한 API의 방대한 양으로 인해 수동 API 선택은 상당한 어려움을 야기합니다.
APIRO는 특정 사고 대응 작업에 가장 관련성 높은 보안 도구 API를 추천하는 자동화된 학습 기반 프레임워크를 통해 이러한 문제를 해결합니다. 이 프레임워크는 91.9%의 Top-1 정확도를 달성하여 기존 접근법을 크게 능가합니다.
91.9%
Top-1 정확도
26.93%
베이스라인 대비 향상
3
평가된 보안 도구
36
증강 기법
2 APIRO 프레임워크 아키텍처
APIRO 프레임워크는 SOAR 환경에서 보안 도구 API 추천의 어려움을 처리하도록 설계된 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
2.1 데이터 증강 모듈
데이터 부족 문제를 완화하기 위해 APIRO는 동의어 치환, 역번역, 문맥 임베딩을 포함한 36가지 데이터 증강 기법을 사용합니다. 이 모듈은 의미를 보존하면서 합성 훈련 데이터를 생성하여 API 설명을 풍부하게 합니다.
2.2 API 임베딩 모델
APIRO는 보안 특화 코퍼스로 훈련된 전문 단어 임베딩 모델을 활용합니다. 이 모듈은 다음 임베딩 목적 함수를 사용하여 API 기능 간의 의미론적 관계를 포착합니다:
$\min_{\theta} \sum_{(w,c) \in D} -\log \sigma(v_c \cdot v_w) - \sum_{(w,c') \in D'} \log \sigma(-v_{c'} \cdot v_w)$
여기서 $v_w$와 $v_c$는 각각 단어와 문맥 벡터를 나타내며, $D$는 긍정 훈련 쌍을, $D'$는 부정 샘플을 나타냅니다.
2.3 CNN 분류
컨볼루션 신경망(CNN)은 임베딩된 API 설명을 처리하여 주어진 작업에 대해 상위 3개의 관련 API를 예측합니다. CNN 아키텍처는 API 문서의 n-gram 패턴을 포착하기 위해 여러 필터 크기(2,3,4 grams)를 포함합니다.
3 실험 결과
APIRO는 방대한 API 문서를 가진 세 가지 보안 도구를 사용하여 평가되었습니다: MISP(Malware Information Sharing Platform), Limacharlie EDR, 그리고 Phantom SOAR 플랫폼.
3.1 성능 지표
이 프레임워크는 여러 평가 지표에서 뛰어난 성능을 달성했습니다:
- Top-1 정확도: 91.9%
- Top-2 정확도: 베이스라인 대비 23.03% 향상
- Top-3 정확도: 베이스라인 대비 20.87% 향상
- 평균 역순위(MRR): 23.7% 향상
3.2 베이스라인 비교
APIRO는 모든 지표에서 최신 베이스라인 방법론을 크게 능가했습니다. 이러한 성능 향상은 보안 API 문서의 의미론적 변이를 처리하는 데이터 증강 및 특화 임베딩 접근법의 효과성을 입증합니다.
성능 비교 차트
실험 결과는 APIRO의 정확도 지표가 베이스라인 접근법과 비교하여 어떻게 나타나는지 보여줍니다. 막대 그래프 시각화는 Top-1, Top-2, Top-3 정확도 측정에서 일관된 우월성을 보여주며, 가장 큰 향상은 Top-1 정확도(26.93% 향상)에서 나타났습니다.
4 기술 분석
핵심 통찰
APIRO는 수동적이고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스를 지능적이고 데이터 기반의 추천으로 대체함으로써 SOC 팀이 보안 도구 API와 상호작용하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 이 프레임워크의 진정한 돌파구는 보안 문서의 복잡한 현실에 대한 실용적 접근에 있습니다 - 혼란을 표준화하려고 시도하지 않고 효과적으로 탐색하는 방법을 학습합니다.
논리적 흐름
아키텍처는 정교한 3단계 파이프라인을 따릅니다: 첫째, 36가지 기법을 통해 제한된 훈련 데이터를 적극적으로 증강합니다(CycleGAN의 데이터 증강 전략을 연상시키는); 둘째, 보안 용어의 미묘한 차이를 이해하는 도메인 특화 임베딩을 구축합니다; 셋째, 지역적 및 전역적 의미론적 패턴을 모두 포착하기 위해 다중 스케일 CNN 필터를 사용합니다. 이것은 단순한 또 다른 ML 응용 프로그램이 아닌, 특정하고 높은 위험을 가진 도메인을 위한 목적 지향 시스템입니다.
강점과 한계
91.9%의 Top-1 정확도는 인상적이지만, 테스트된 세 가지 도구를 넘어 실제 환경에서의 일반화 가능성에 대해서는 회의적입니다. 광범위한 데이터 증강에 대한 의존성은 배포 확장성을 제한할 수 있는 근본적인 데이터 부족 문제를 시사합니다. 그러나 베이스라인 대비 26.93% 향상은 단순한 점진적 조정이 아닌 진정한 기술 혁신을 입증합니다.
실행 가능한 통찰
보안 벤더들은 즉시 APIRO와 유사한 기능을 자신들의 SOAR 플랫폼에 통합하는 것을 탐색해야 합니다. 이 프레임워크는 현대 SOC를 괴롭히는 API 통합 병목 현상을 해결하기 위한 명확한 로드맵을 제공합니다. 조직들은 취약한 수동 통합 방법을 계속 사용하기보다는 SOAR 벤더들이 이러한 AI 기반 접근법을 채택하도록 압력을 가해야 합니다.
분석 프레임워크 예시
사고 대응 작업을 고려해보세요: "IP 주소 192.168.1.100에서의 의심스러운 네트워크 트래픽 조사"
APIRO 처리 워크플로우:
- 작업 설명 전처리 및 토큰화
- 보안 특화 단어 벡터를 사용한 임베딩 조회
- 다중 스케일 CNN 특징 추출
- 사용 가능한 보안 도구 API에 대한 유사도 점수 계산
- 신뢰도 점수를 포함한 상위 3개 API 추천
출력: [MISP: search_events, Limacharlie: get_connections, Phantom: ip_reputation_check]
5 향후 적용 분야
APIRO의 방법론은 보안 도구 추천을 넘어 상당한 잠재력을 가지고 있습니다:
- 기업 API 탐색: 더 나은 서비스 탐색 및 통합을 위해 일반 기업 API 생태계로 확장
- 크로스 플랫폼 보안 자동화: 클라우드 제공자와 보안 벤더 간 자동화된 보안 워크플로우 활성화
- API 표준화: 표준화된 보안 API 사양 개발에 정보 제공
- 제로 트러스트 아키텍처: 지능형 API 선택을 통한 동적 보안 정책 적용 지원
향후 연구 방향으로는 새로운 보안 도구를 위한 전이 학습 통합, 소수 샷 학습 능력 개발, 추천 투명성을 위한 설명 가능한 AI 통합 등이 포함됩니다.
6 참고문헌
- Zhu, J.Y., et al. "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks." ICCV 2017.
- MISP Project. "Malware Information Sharing Platform." https://www.misp-project.org/
- Limacharlie. "Endpoint Detection and Response." https://limacharlie.io/
- Saxe, J., et al. "Deep Neural Network Based Malware Detection Using Two Dimensional Binary Program Features." IEEE S&P 2015.
- MITRE ATT&CK. "Enterprise Matrix." https://attack.mitre.org/
- Phantom. "Security Orchestration, Automation and Response Platform." https://www.phantom.us/
- Rapid7. "SOAR Platform for Threat Hunting." Technical Documentation, 2021.