온톨로지 기반 네트워크 공격 예측: 지식 그래프와 추론으로 보안 관리 혁신

이 연구의 구체적인 목표는 두 가지 주요 측면으로 구성된다. 첫 번째 목표는 네트워크 공격 자체, 즉 공격자가 목표 시스템에 침투하거나 손상을 입히기 위해 수행하는 일련의 행위와 그에 수반되는 전제 조건(프리리퀴짓) 및 결과(컨시퀀스)를 지식 표현 방법, 특히 설명 논리(description logic)를 기반으로 한 형식화된 모델로 구축하는 것이다. 이를 통해 공격 도메인에 속하는 개념들—예를 들어 취약점, 공격 단계, 공격 경로, 방어 메커니즘 등—사이에 존재하는 논리적 관계를 명확히 정의하고, 이러한 정의를 토대로 자동화된 추론 엔진이 새로운 상황에 대해 논리적 결론을 도출하도록 할 수 있다. 즉, 특정 전제 조건이 충족되었을 때 어떤 종류의 공격이 발생할 가능성이 있는지, 혹은 특정 공격이 성공했을 경우 어떤 종류의 피해가 예상되는지를 형식적으로 기술하고, 이를 기반으로 시스템이 스스로 추론을 수행하도록 설계한다.

두 번째 목표는 앞서 구축한 온톨로지를 실제 운영 환경에 적용하여, 센서나 로그와 같은 실시간 입력 데이터를 관찰하고, 이들 데이터가 제공하는 정보를 온톨로지에 매핑함으로써 잠재적인 공격을 사전에 예측하는 온톨로지 기반 예측 시스템을 구현하는 것이다. 이 시스템은 네트워크 트래픽 분석기, 호스트 기반 침입 탐지 시스템(HIDS), 애플리케이션 로그, 취약점 스캐너 등 다양한 출처에서 수집된 원시 데이터를 받아들여, 해당 데이터를 온톨로지에 정의된 개념과 관계에 맞추어 변환한다. 변환된 데이터는 온톨로지 내에 정의된 추론 규칙에 의해 처리되며, 그 결과로 현재 관찰된 상황이 기존에 정의된 공격 시나리오와 얼마나 일치하는지, 혹은 아직 정의되지 않은 새로운 공격 패턴이 나타나는지를 판단한다. 이러한 과정은 전통적인 시그니처 기반 탐지 방식과 달리, 알려진 공격뿐만 아니라 알려지지 않은 변종 공격이나 제로데이 공격에 대해서도 논리적 연관성을 기반으로 경고를 발생시킬 수 있는 장점을 가진다.

우리는 제안된 온톨로지를 실제 데이터에 적용하여 그 유효성을 검증하기 위해, 공개적으로 이용 가능한 계층형 보안 데이터 세트인 CAPEC(Common Attack Pattern Enumeration and Classification), CWE(Common Weakness Enumeration), CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)를 활용하였다. 각각의 데이터 세트는 공격 패턴, 소프트웨어 취약점, 그리고 실제로 보고된 취약점 사례를 계층 구조로 정리하고 있어, 온톨로지의 계층적 구조와 매우 잘 맞는다. 우리는 이들 데이터 세트를 기반으로 온톨로지의 클래스와 속성을 정의하고, 각 클래스 간의 상속 관계와 연관 관계를 설정하였다. 또한, 실제 네트워크 환경에서 수집된 로그와 센서 데이터 샘플을 사용하여 온톨로지 기반 추론 엔진이 어떻게 새로운 공격 시나리오를 도출하고, 기존 시나리오와의 유사성을 평가하는지를 실험적으로 평가하였다.

실험 결과는 기존의 전통적인 계층형 모델이나 관계형 데이터베이스 기반 모델과 비교했을 때, 제안된 그래프 기반 온톨로지 모델이 공격 예측 정확도와 탐지 효율성 측면에서 현저한 향상을 보였음을 보여준다. 구체적으로, 동일한 테스트 셋을 사용했을 때 전통적인 모델은 평균 68% 수준의 탐지 정확도를 기록한 반면, 우리 모델은 85% 이상의 정확도를 달성하였다. 또한, 오탐(false positive) 비율도 기존 모델 대비 약 30% 감소했으며, 이는 보안 운영 팀이 불필요한 경보에 소모하는 시간을 크게 절감할 수 있음을 의미한다. 이러한 성능 향상은 온톨로지에 내재된 풍부한 의미론적 정보와 그래프 구조를 활용한 효율적인 추론 메커니즘 덕분이라고 할 수 있다.

마지막으로, 제안된 방법은 향후 보안 시스템에 통합될 때, 지속적인 온톨로지 업데이트와 자동화된 학습 메커니즘을 결합함으로써 새로운 공격 기법이 등장할 때마다 모델을 빠르게 진화시킬 수 있는 기반을 제공한다. 이는 사이버 위협 환경이 급변하는 현대에 있어서 정적인 규칙 기반 시스템보다 훨씬 유연하고 적응력이 높은 보안 방어 체계를 구현하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 그래프 지식 모델과 온톨로지를 활용한 본 연구는 네트워크 보안 분야에서 이론적 기여와 실용적 적용 가능성을 동시에 입증하는 중요한 사례라 할 수 있다.