행동 분석: 향상된 의사결정을 위한 이상 징후 탐지

오늘날과 같이 데이터가 풍부한 환경에서 조직들은 경쟁 우위를 확보하고, 보안을 강화하며, 운영 효율성을 개선하기 위한 혁신적인 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. 행동 분석(Behavioral analytics)은 이러한 목표를 달성하기 위한 강력한 도구로 부상했으며, 특히 이상 징후 탐지(anomaly detection) 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 행동 분석의 개념을 탐구하고, 이상 징후 식별에서의 활용 사례를 자세히 살펴보며, 전 세계 조직에 제공하는 이점에 대해 논의할 것입니다.

행동 분석이란 무엇인가?

행동 분석은 사용자, 고객, 장치 또는 시스템과 같은 개체의 행동 및 상호 작용과 관련된 데이터의 수집, 분석 및 해석을 포함합니다. 정적 데이터 포인트에 초점을 맞추는 기존 분석과 달리, 행동 분석은 시간 경과에 따른 패턴과 추세를 검토하여 개체가 어떻게 행동하는지에 대한 동적인 이해를 제공합니다. 이 접근 방식을 통해 조직은 예상되는 행동과의 편차를 식별할 수 있으며, 이는 잠재적인 위험, 기회 또는 비효율성을 나타낼 수 있습니다.

핵심적으로 행동 분석은 다음과 같은 질문에 답하는 것을 목표로 합니다:

• 사용자, 고객 또는 시스템의 일반적인 행동은 무엇인가?
• 비정상적인 패턴이나 표준에서 벗어나는 편차가 있는가?
• 이러한 이상 징후의 잠재적 원인은 무엇인가?
• 이러한 이상 징후를 해결하기 위해 어떤 조치를 취해야 하는가?

행동 분석은 다음을 포함한 다양한 기술에 의존합니다:

• 머신 러닝(ML): 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 패턴을 식별하는 알고리즘.
• 통계 분석: 통계적 표준에서 중요한 편차를 식별하는 방법.
• 데이터 마이닝: 대규모 데이터 세트에서 숨겨진 패턴과 관계를 발견하는 기술.
• 시계열 분석: 시간 경과에 따라 수집된 데이터 포인트를 분석하여 추세와 이상 징후를 식별.

이상 징후 탐지: 예상치 못한 것의 식별

이상 징후 탐지(Anomaly detection)는 이상치 탐지(outlier detection)라고도 하며, 예상되는 표준에서 크게 벗어나는 데이터 포인트나 패턴을 식별하는 프로세스입니다. 행동 분석의 맥락에서 이상 징후 탐지는 사기, 보안 침해, 시스템 오작동 또는 기타 중요한 문제를 나타낼 수 있는 비정상적인 행동을 식별하는 데 중점을 둡니다. 이상 징후를 효과적으로 탐지하는 능력은 조직이 위험을 완화하고, 보안 태세를 개선하며, 운영을 최적화하는 데 매우 중요합니다.

이상 징후 탐지에는 다음과 같은 여러 접근 방식이 있습니다:

• 통계적 방법: 이 방법들은 통계 모델에 의존하여 예상 분포를 벗어나는 데이터 포인트를 식별합니다. 예를 들어, Z-점수를 사용하여 평균에서 특정 표준 편차만큼 떨어진 데이터 포인트를 식별할 수 있습니다.
• 머신 러닝 방법: 이 방법들은 알고리즘을 사용하여 시스템이나 개체의 정상적인 행동을 학습하고 그 표준에서 벗어나는 편차를 식별합니다. 이상 징후 탐지에 사용되는 일반적인 머신 러닝 알고리즘은 다음과 같습니다:
  • 클러스터링: 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하고 어느 클러스터에도 속하지 않는 것을 이상치로 식별합니다.
  • 분류: 데이터 포인트를 정상 또는 이상으로 분류하도록 모델을 훈련합니다.
  • 회귀: 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하고 예측된 값에서 크게 벗어나는 것을 이상 징후로 식별합니다.
  • One-Class SVM: 정상 데이터의 경계를 학습하고 그 경계 밖에 있는 것을 이상치로 식별하는 서포트 벡터 머신의 한 유형입니다.
• 규칙 기반 방법: 이 방법들은 사전에 정의된 규칙에 의존하여 이상 징후를 식별합니다. 예를 들어, 규칙은 사용자가 정상 업무 시간 외에 특정 시스템에 접근해서는 안 된다고 명시할 수 있습니다.

이상 징후 탐지에서 행동 분석의 활용 사례

이상 징후 탐지 기능을 갖춘 행동 분석은 다양한 산업 및 부문에서 광범위하게 활용됩니다. 다음은 몇 가지 주목할 만한 예입니다:

1. 사이버 보안

사이버 보안은 아마도 행동 분석의 가장 중요한 응용 분야 중 하나일 것입니다. 사용자 활동, 네트워크 트래픽 및 시스템 로그를 모니터링함으로써 조직은 보안 침해를 나타낼 수 있는 비정상적인 행동을 식별할 수 있습니다. 예시는 다음과 같습니다:

• 내부자 위협: 승인 없이 민감한 데이터에 접근하거나 비정상적인 활동 패턴을 보이는 직원을 탐지합니다. 예를 들어, 한 직원이 갑자기 심야에 대량의 데이터를 다운로드하는 경우 의심스러운 것으로 플래그가 지정될 수 있습니다.
• 계정 탈취: 해커에 의해 탈취된 계정을 식별합니다. 이는 비정상적인 위치에서의 로그인, 사용자가 평소에 접근하지 않는 리소스에 대한 접근, 또는 권한 상승 시도 등을 탐지하는 것을 포함할 수 있습니다.
• 악성코드 탐지: 네트워크 트래픽 및 시스템 행동을 모니터링하여 악성코드 감염을 식별합니다. 예를 들어, 특정 장치에서 갑작스러운 아웃바운드 네트워크 트래픽 급증은 악성코드 감염을 나타낼 수 있습니다.
• DDoS 공격 탐지: 네트워크 트래픽 패턴을 분석하고 트래픽 양의 비정상적인 급증을 식별하여 분산 서비스 거부(DDoS) 공격을 인식합니다.

예시: 한 금융 기관이 행동 분석을 사용하여 사용자 로그인 및 거래 패턴을 모니터링합니다. 시스템은 해외 국가에서의 비정상적인 로그인 후 대규모 자금 이체를 감지합니다. 이로 인해 경고가 발생하고, 은행은 신속하게 조사하여 사기 거래를 방지할 수 있습니다.

2. 사기 탐지

행동 분석은 사기성 거래, 보험 청구 또는 기타 유형의 사기 활동을 식별하기 위해 사기 탐지에도 널리 사용됩니다. 예시는 다음과 같습니다:

• 신용카드 사기: 지출 패턴을 분석하고 비정상적인 구매를 식별하여 사기성 신용카드 거래를 탐지합니다. 예를 들어, 여러 다른 국가에서 갑작스럽게 연속적으로 구매가 이루어지면 사기로 플래그가 지정될 수 있습니다.
• 보험 사기: 청구 패턴을 분석하고 불일치 또는 위험 신호를 식별하여 사기성 보험 청구를 식별합니다.
• 계정 탈취: 사용자 행동을 분석하고 비정상적인 로그인 패턴 또는 거래 활동을 식별하여 계정 탈취 시도를 탐지합니다.

예시: 한 이커머스 회사가 행동 분석을 사용하여 고객 구매 패턴을 모니터링합니다. 시스템은 알려진 사기 집단과 일치하는 배송 주소를 가진 신규 고객의 비정상적인 주문을 감지합니다. 이로 인해 경고가 발생하고, 회사는 주문이 배송되기 전에 취소할 수 있습니다.

3. 헬스케어

헬스케어 산업에서 행동 분석은 환자 치료를 개선하고, 비용을 절감하며, 사기를 방지하는 데 사용될 수 있습니다. 예시는 다음과 같습니다:

• 환자 모니터링: 환자의 생체 신호를 모니터링하고 건강 문제를 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별합니다. 예를 들어, 갑작스러운 혈압 강하나 심박수 급증은 의료진에게 경고를 보낼 수 있습니다.
• 약물 유용 탐지: 처방 패턴을 모니터링하고 비정상적인 조제 패턴을 식별하여 약물 유용을 탐지합니다.
• 사기성 청구: 청구 패턴을 분석하고 불일치 또는 위험 신호를 식별하여 사기성 보험 청구를 식별합니다.

예시: 한 병원이 행동 분석을 사용하여 중환자실 환자의 생체 신호를 모니터링합니다. 시스템은 환자의 산소 포화도에서 비정상적인 하락을 감지합니다. 이로 인해 경고가 발생하고, 의료진은 신속하게 개입하여 심각한 합병증을 예방할 수 있습니다.

4. 제조업

제조업에서 행동 분석은 생산 효율성을 개선하고, 가동 중단 시간을 줄이며, 장비 고장을 예방하는 데 사용될 수 있습니다. 예시는 다음과 같습니다:

• 예측 유지보수: 센서 데이터를 모니터링하고 문제를 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별하여 장비 고장을 예측합니다.
• 프로세스 최적화: 센서 및 기타 소스의 데이터를 분석하고 개선 영역을 식별하여 생산 프로세스를 최적화합니다.
• 품질 관리: 센서 및 기타 소스의 데이터를 분석하고 문제를 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별하여 제조된 제품의 결함을 탐지합니다.

예시: 한 제조 공장이 행동 분석을 사용하여 기계의 성능을 모니터링합니다. 시스템은 특정 기계에서 비정상적인 진동을 감지합니다. 이로 인해 경고가 발생하고, 유지보수 직원은 기계를 검사하여 사소한 문제를 큰 고장으로 이어지기 전에 수리할 수 있습니다.

5. 금융 및 은행업

금융 기관은 사기 방지에서 규제 준수에 이르기까지 다양한 목적으로 행동 분석을 활용합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 자금 세탁 방지(AML): 거래를 모니터링하여 자금 세탁 활동을 나타낼 수 있는 패턴을 식별합니다.
• 위험 관리: 고객 행동을 분석하고 재정적 불안정성을 나타낼 수 있는 패턴을 식별하여 위험을 평가합니다.
• 개인화된 고객 서비스: 고객 행동을 분석하고 그들의 필요와 선호를 식별하여 개인화된 고객 서비스를 제공합니다.

예시: 한 은행이 고객 계좌 활동을 모니터링하기 위해 행동 분석 시스템을 구현합니다. 시스템은 몇 달 동안 휴면 상태였던 계좌에서 일련의 비정상적인 거래를 감지합니다. 이로 인해 경고가 발생하고, 은행은 고객에게 연락하여 거래가 처리되기 전에 확인하여 잠재적 사기를 방지할 수 있습니다.

이상 징후 탐지를 위한 행동 분석의 이점

이상 징후 탐지를 위해 행동 분석을 구현하면 조직에 다음과 같은 수많은 이점을 제공합니다:

• 보안 강화: 보안 위협을 사전에 식별하고 대응하여 데이터 유출 및 사이버 공격의 위험을 줄입니다.
• 사기 감소: 사기성 거래, 보험 청구 및 기타 유형의 사기 활동을 탐지하고 방지합니다.
• 운영 효율성 향상: 비효율성을 식별하고 해결하여 프로세스를 최적화하고 가동 중단 시간을 줄입니다.
• 더 나은 의사결정: 고객 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고 더 정보에 입각한 결정을 내립니다.
• 고객 만족도 증가: 고객의 필요와 선호를 이해하여 개인화된 경험을 제공하고 고객 서비스를 개선합니다.
• 비용 절감: 사기, 보안 침해 및 운영 비효율성과 관련된 비용을 절감합니다.
• 경쟁 우위: 데이터를 활용하여 제품, 서비스 및 프로세스를 개선함으로써 경쟁 우위를 확보합니다.

과제 및 고려사항

행동 분석은 상당한 이점을 제공하지만, 조직은 그 구현과 관련된 과제 및 고려사항도 인식해야 합니다:

• 데이터 품질: 행동 분석의 정확성과 신뢰성은 사용되는 데이터의 품질에 따라 달라집니다. 조직은 데이터가 정확하고, 완전하며, 일관성이 있는지 확인해야 합니다.
• 개인정보 보호 문제: 행동 분석은 개인에 대한 데이터를 수집하고 분석하는 것을 포함하므로 개인정보 보호 문제를 야기합니다. 조직은 개인정보 보호 규정을 준수하고 데이터를 어떻게 사용하고 있는지 투명하게 공개해야 합니다. 유럽의 GDPR(개인정보 보호규정), 미국의 CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보 보호법) 및 전 세계의 유사한 규정을 고려해야 합니다.
• 편향: 머신 러닝 알고리즘이 편향된 데이터로 훈련되면 편향될 수 있습니다. 조직은 편향의 가능성을 인지하고 이를 완화하기 위한 조치를 취해야 합니다.
• 복잡성: 행동 분석 시스템을 구현하고 관리하는 것은 복잡할 수 있습니다. 조직은 필요한 전문 지식과 자원을 갖추고 있어야 합니다.
• 확장성: 행동 분석 시스템은 대량의 데이터를 처리할 수 있도록 확장 가능해야 합니다.
• 설명 가능성: 머신 러닝 알고리즘이 특정 결정을 내린 이유를 이해하는 것은 어려울 수 있습니다. 조직은 행동 분석 시스템이 내린 결정을 설명할 수 있어야 합니다. 이는 규제가 심한 산업에서 특히 중요합니다.

행동 분석 구현을 위한 모범 사례

이상 징후 탐지를 위해 행동 분석을 성공적으로 구현하려면 조직은 다음 모범 사례를 따라야 합니다:

• 명확한 목표 정의: 행동 분석 프로젝트의 목표와 목적을 명확하게 정의합니다. 어떤 특정 문제를 해결하려고 합니까? 성공을 측정하기 위해 어떤 지표를 사용할 것입니까?
• 고품질 데이터 수집: 관련 소스에서 고품질 데이터에 접근할 수 있도록 합니다. 오류와 불일치를 제거하기 위해 데이터를 정리하고 전처리합니다.
• 올바른 도구 및 기술 선택: 특정 요구에 맞는 적절한 도구와 기술을 선택합니다. 데이터 양, 데이터 속도 및 분석의 복잡성과 같은 요소를 고려합니다.
• 강력한 팀 구축: 데이터 과학, 머신 러닝 및 사이버 보안 분야에서 필요한 기술과 전문 지식을 갖춘 전문가 팀을 구성합니다.
• 견고한 이상 징후 탐지 모델 개발: 특정 요구에 맞는 견고한 이상 징후 탐지 모델을 개발합니다. 통계적 방법, 머신 러닝 알고리즘 및 규칙 기반 방법과 같은 다양한 기술을 사용합니다.
• 지속적인 모니터링 및 개선: 이상 징후 탐지 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 조정합니다. 모델이 정확하고 효과적으로 유지되도록 새로운 데이터로 정기적으로 재훈련합니다.
• 개인정보 보호 문제 해결: 데이터를 수집하고 사용하는 방법에 대해 투명하게 공개합니다. 필요한 경우 개인으로부터 동의를 얻습니다. 모든 관련 개인정보 보호 규정을 준수합니다.
• 설명 가능성에 집중: 이상 징후 탐지 모델이 왜 그런 결정을 내리는지 이해하려고 노력합니다. 모델의 예측을 이끄는 요인을 식별하기 위해 특징 중요도 분석과 같은 기술을 사용합니다.

행동 분석의 미래

행동 분석 분야는 새로운 기술과 기법이 끊임없이 등장하며 지속적으로 발전하고 있습니다. 행동 분석의 미래를 형성하는 몇 가지 주요 동향은 다음과 같습니다:

• 인공 지능(AI): 행동 분석 프로세스를 자동화하고 개선하기 위한 AI의 사용 증가.
• 실시간 분석: 데이터를 실시간으로 분석하고 이상 징후가 발생할 때 식별하는 능력.
• 엣지 컴퓨팅: 네트워크의 엣지, 즉 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 것.
• 클라우드 컴퓨팅: 대량의 데이터를 저장하고 처리하기 위한 클라우드 컴퓨팅의 사용.
• 개인정보 보호에 대한 관심 증가: 데이터 개인정보 보호에 대한 우려가 커지고 있으며, 더 많은 개인정보 보호 기술이 적용된 행동 분석 기법이 요구됩니다.

결론

행동 분석은 조직이 보안을 개선하고, 사기를 줄이며, 운영 효율성을 향상시키고, 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 이상 징후 탐지를 위한 강력한 도구입니다. 행동 분석의 원리, 이상 징후 탐지에 사용되는 기술 및 구현을 위한 모범 사례를 이해함으로써 조직은 이 기술의 잠재력을 최대한 발휘하고 오늘날의 데이터 중심 세계에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라, 행동 분석은 앞서 나가고 자산과 고객을 전 세계적으로 보호하려는 조직에게 더욱 중요해질 것입니다.