선박 사이버보안의 새로운 지평: CTI 기반 이상탐지 패턴 학습모델

해양 분야의 디지털화가 가속화되면서 선박 시스템에 대한 사이버 위협이 급격히 증가하고 있습니다. 기존 IT 환경과 달리 선박은 독특한 운영 환경과 제약 조건을 가지고 있어 일반적인 사이버보안 솔루션을 그대로 적용하기 어렵습니다. 본 글에서는 선박 환경에 특화된 CTI(Cyber Threat Intelligence) 기반 이상탐지 패턴 학습모델의 개발 방향과 핵심 기술을 심층적으로 살펴보겠습니다.

선박 사이버보안의 현재와 도전 과제

최근 선박 시스템의 디지털화가 급속도로 진행되면서 항해 시스템(ECDIS, AIS), 엔진 제어 시스템, 통신 시스템 등이 모두 네트워크로 연결되고 있습니다. 이러한 디지털 전환은 운영 효율성을 높이지만, 동시에 사이버 공격에 대한 취약성도 증가시키고 있습니다.

선박 환경의 사이버보안은 다음과 같은 독특한 도전 과제를 안고 있습니다:

1. 제한된 연결성: 위성 통신에 의존하는 해상 환경의 제한된 대역폭
2. 이기종 레거시 시스템: 다양한 벤더의 오래된 시스템이 혼재
3. 물리적 안전과의 연계: 사이버 침해가 선박 안전에 직접적 영향
4. 전문 인력 부족: 해상에서 사이버보안 전문가의 접근성 제한
5. 운영 컨텍스트의 복잡성: 항해 중, 정박 중 등 운영 모드에 따라 달라지는 정상 행동 패턴

이러한 도전 과제를 해결하기 위해서는 선박 환경에 특화된 사이버보안 접근법이 필요합니다.

SELinux를 활용한 선박 보안 데이터 수집

SELinux(Security-Enhanced Linux)는 강제적 접근 제어(MAC)를 제공하는 Linux 보안 모듈로, 선박 시스템에서 상세한 보안 데이터를 수집하는 데 탁월한 도구입니다. SELinux는 다음과 같은 중요한 데이터를 제공합니다:

SELinux 감사 로그의 가치

SELinux 감사 로그는 일반 로그와 달리 시스템 호출 수준의 상세한 정보를 제공합니다. 예를 들어, 다음은 SELinux에서 생성된 접근 제어 위반 로그의 예시입니다:

type=AVC msg=audit(1614728305.122:202): avc: denied { read } for pid=1234 comm="httpd" path="/var/www/html/sensitive.txt" dev="sda1" ino=123456 scontext=system_u:system_r:httpd_t:s0 tcontext=unconfined_u:object_r:admin_home_t:s0 tclass=file permissive=0

이 로그는 어떤 프로세스(httpd)가 어떤 파일에 어떤 유형의 접근(read)을 시도했는지, 그리고 해당 접근이 왜 거부되었는지에 대한 상세 정보를 제공합니다. 이러한 정보는 비정상적인 접근 패턴을 탐지하는 데 매우 유용합니다.

선박 환경에 SELinux 적용 전략

선박 환경에 SELinux를 적용할 때는 다음과 같은 전략이 필요합니다:

1. 핵심 시스템 우선 적용: ECDIS, 레이더, AIS 등 핵심 항해 장비부터 단계적 적용
2. 운영 모드별 차별화된 정책: 항해 중, 정박 중 등 운영 모드에 따른 맞춤형 SELinux 정책 개발
3. 역할 기반 접근 제어: 승무원의 역할(항해사, 기관사 등)에 따른 세분화된 접근 정책
4. 최소 권한 원칙 강제: 각 프로세스가 필요한 최소한의 권한만 가지도록 설계

SELinux를 통해 수집된 데이터는 이상탐지 모델의 핵심 입력 데이터로 활용됩니다.

CTI와 SELinux 데이터의 융합

CTI(Cyber Threat Intelligence)와 SELinux 데이터를 효과적으로 통합하는 것은 선박 환경의 이상탐지 모델 구축에 핵심 요소입니다.

CTI-SELinux 데이터 통합 모델

CTI 데이터는 알려진 위협 행위자의 전술, 기법, 절차(TTP)와 침해 지표(IOC)에 대한 정보를 제공합니다. 이 정보를 SELinux 데이터와 통합하면 다음과 같은 이점이 있습니다:

1. 위협 행위자 TTP 매핑: 알려진 위협 행위자의 행동 패턴을 SELinux 정책 위반 패턴으로 매핑
2. IOC 기반 정책 강화: 알려진 침해 지표를 SELinux 정책에 반영하여 선제적 방어
3. 보안 레이블 확장: 외부 CTI 데이터를 활용한 동적 보안 레이블 정의

예를 들어, 특정 해양 표적 공격 캠페인에서 사용되는 명령 인젝션 기법이 CTI에서 식별되면, 이를 SELinux 정책에 다음과 같이 반영할 수 있습니다:

# 알려진 공격 패턴에 기반한 정책 모듈
module malware_defense 1.0;

require {
    type httpd_t;
    type shell_exec_t;
    class file { read execute };
}

# 웹서버가 쉘 스크립트를 실행하지 못하도록 차단
neverallow httpd_t shell_exec_t:file { read execute };

지식 그래프 기반 통합

SELinux 이벤트와 CTI 데이터를 지식 그래프로 통합하면 복잡한 관계를 효과적으로 분석할 수 있습니다. 이러한 그래프 구조는 다음과 같은 관계를 모델링합니다:

SELinux Event --(indicates)--> Threat Indicator --(indicates)--> Attack Pattern
     |
     +---(observed_in)---> Vessel System --(located_at)--> Geolocation

이러한 그래프 기반 접근법은 단순한 규칙 기반 탐지를 넘어 복잡한 관계 패턴을 분석할 수 있게 해줍니다.

컨텍스트 인식형 이상탐지 프레임워크

선박 환경에서의 이상탐지는 운항 컨텍스트를 고려해야 합니다. 예를 들어, 항해 중인 선박과 정박 중인 선박의 정상 행동 패턴은 크게 다릅니다.

다중 컨텍스트 결합 분석

효과적인 이상탐지를 위해서는 다음과 같은 다양한 컨텍스트 정보를 통합해야 합니다:

1. 운항 단계: 출항, 항해, 입항 등 운항 단계별 정상 패턴 모델링
2. 지리적 위치: 공해, 항만 근처, 위험 해역 등 위치에 따른 위협 모델 조정
3. 승무원 역할: 항해사, 기관사 등 역할별 정상 행동 패턴 정의
4. 시스템 상태: 주요 시스템의 운영 상태에 따른 접근 패턴 변화

이러한 컨텍스트 정보를 온톨로지 기반으로 모델링하면 상황에 맞는 정확한 이상탐지가 가능해집니다.

적응형 임계값 조정

컨텍스트에 따라 이상탐지 임계값을 동적으로 조정하는 것도 중요합니다. 예를 들어, 위험 해역을 통과할 때는 보안 임계값을 낮추어 더 민감하게 탐지하고, 일상적인 운항 중에는 오탐을 줄이기 위해 임계값을 높일 수 있습니다.

분산 연합학습 기반 협업 위협 탐지

개별 선박의 제한된 데이터와 컴퓨팅 자원으로는 고급 AI 모델을 효과적으로 운영하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 분산 연합학습(Federated Learning) 접근법이 필요합니다.

프라이버시 보존 연합학습

연합학습을 통해 각 선박은 민감한 운영 데이터를 외부와 공유하지 않으면서도 집단 지능에 기여할 수 있습니다. 이 과정은 다음과 같이 작동합니다:

1. 중앙 서버에서 초기 모델을 배포
2. 각 선박에서 로컬 데이터로 모델을 훈련
3. 훈련된 모델의 파라미터만 중앙 서버로 전송
4. 중앙 서버에서 여러 선박의 모델 파라미터를 집계하여 글로벌 모델 업데이트
5. 업데이트된 글로벌 모델을 다시 선박들에 배포

이 접근법은 데이터 프라이버시를 보존하면서도 여러 선박의 경험을 공유할 수 있게 해줍니다.

선박-육상 하이브리드 아키텍처

선박의 제한된 자원과 육상의 강력한 컴퓨팅 인프라를 결합한 하이브리드 아키텍처도 효과적입니다:

1. 선박 내 경량 모델: 기본적인 이상 탐지를 위한 경량 모델 운영
2. 육상 심층 분석: 의심스러운 패턴 발견 시 육상 센터로 관련 데이터 전송하여 심층 분석
3. 지식 증류: 육상의 대규모 모델에서 학습한 지식을 선박의 경량 모델로 전달

데이터 플로우 아키텍처

선박 CTI 기반 이상탐지 시스템의 전체 데이터 플로우는 다음과 같이 4개의 계층으로 구성됩니다:

1. 데이터 수집 계층

• SELinux 감사 로그
• CTI 데이터
• 선박 운항 컨텍스트
• 네트워크 트래픽
• 물리적 센서 데이터
• GPS/위치 정보

2. 데이터 통합 및 처리 계층

• SELinux-CTI 통합 파이프라인
• 컨텍스트 인식 처리 엔진
• 특징 추출 및 정규화
• 분산 데이터 통합 프레임워크

3. 분석 및 학습 계층

• 이상탐지 패턴 학습 모델
• 컨텍스트 기반 행동 분석
• 연합학습 모델 통합
• 지식 그래프 추론 엔진

4. 대응 및 실행 계층

• 실시간 경보
• SELinux 정책 강화
• 자동화된 대응
• 통합 대시보드
• 보고서 생성

이러한 계층화된 접근법은 데이터 수집부터 분석, 대응까지 체계적인 처리를 가능하게 합니다.

실용적 구현 과제와 해결 방안

선박 환경에 이러한 고급 이상탐지 시스템을 구현하는 것은 여러 도전 과제를 안고 있습니다.

제한된 리소스 환경 대응

선박의 제한된 컴퓨팅 자원에 대응하기 위한 전략:

• 최적화된 경량 모델 개발
• 점진적 모델 업데이트로 통신 대역폭 절약
• 연산량이 많은 분석은 육상 센터로 오프로딩

레거시 시스템 통합

오래된 선박 시스템과의 통합을 위한 전략:

• 비침습적 모니터링 에이전트 개발
• 프로토콜 변환 레이어 구현
• 단계적 마이그레이션 계획

오탐 관리

오탐(False Positive)을 줄이기 위한 전략:

• 컨텍스트 인식 기반 정확도 향상
• 다단계 확인 프로세스
• 사용자 피드백을 통한 지속적 학습

결론: 해양 사이버보안의 미래

선박 CTI 기반 이상탐지 패턴 학습모델의 개발은 해양 사이버보안의 새로운 지평을 열 것입니다. SELinux와 CTI 데이터의 통합, 컨텍스트 인식형 분석, 그리고 분산 연합학습 접근법은 기존의 일반적인 사이버보안 솔루션을 넘어 선박 환경에 특화된 효과적인 방어 체계를 구축할 수 있게 해줍니다.

이러한 기술의 발전은 단순히 사이버 공격을 탐지하는 것을 넘어, 선박의 안전한 운항과 해양 물류의 안정성을 보장하는 핵심 요소가 될 것입니다. 디지털 전환이 가속화되는 해양 산업에서 사이버보안은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.

앞으로 이 분야에서는 더 많은 연구와 산업계의 협력을 통해 표준화된 프레임워크와 모범 사례가 발전하게 될 것이며, 이는 전 세계 해양 산업의 사이버 복원력 강화에 크게 기여할 것입니다.