대체적인 금융권 보안사고는 외부해킹보다 내부자 정보유출이 차지하는 비중이 높다. 소위 ‘내부자’의 공모나 정보담당자의 ‘실수’로 인한 사고가 대부분이라는 얘기다.

이같은 내부자의 개인정보 유출 등 위험을 ‘개인의 행동패턴’을 분석해 예측하는 방식으로 예방하는 솔루션이 출시돼 금융권 공략을 준비 중에 있어 화제다.

22일 우산씨앤씨(대표 국중교)는 개인정보보호 감시통합관제시스템(IPMS, Individual Protection Management System) ‘아폴로(APOLLO)’를 출시하고 국내 금융권 공략을 시동중이라고 밝혔다.

이미 경찰청 등에 공급돼 기술력이 검증된 ‘아폴로’는 개인정보유출 및 오남용 방지를 위해 로그에 대한 위험 분석과 정보유출 모니터링, 소명처리 기능 등을 제공하는 개인정보보호 통합 관제 시스템이다.<그림1 ‘아폴로 시스템 아키텍처’ 참조>

▲ 그림1 ‘아폴로 시스템 아키텍처’

‘아폴로’는 ▲통합 대시보드 모니터링 → ▲위험 이상징후 탐지 → ▲정보유출 위험도 산정 → ▲소명처리 등 단계로 보안사고를 사전에 예방한다.

우선, 금융회사는 사전에 일정요건을 반영한 즉 금융회사 내규에 따라 접근 가능한 로그에 대한 기준 등을 탑재한 ‘아폴로 엔진’을 구동한다.

이 사용자 설정 ‘통합 대시보드 모니터링’은 수집한 로그 정보를 실시간 분석, 그 결과를 사원별·지역별·그룹별 위험도 등 사용자가 원하는 형태대로 화면을 제공한다.

이 정보는 모두 드릴 다운으로 상세 조회가 가능하며 관리자가 신속한 내부 정보 유출의 사전 위험 탐지 및 대응이 가능하다.

모니터링 된 내용을 근거로, ‘아폴로’는 정성적 분석 기능을 제공해 위험, 이상징후를 탐지하도록 다양한 추이(Trend) 정보를 통해 사전에 이상징후를 포착, 적기에 대응해 개인정보 부정사용 발생을 예방하게 된다.

설정된 정보유출패턴 추출 기준에 따라 수집된 로그는 중요도와 취약점을 분석한 후 위험수준에 따른 개인정보 유출위험등급기준으로 위험등급을 표시하는 ‘정보유출 위험도’를 산정한다.

(민감)지수는 보안이벤트와 위험 시나리오 간 연계분석을 통해 실제 가능한 위험 수준별로 표시하도록 ‘아폴로’가 지원한다.

위험 수준이 높은 단계로 나타날 경우, 민감정보 접촉 담당자에게 ‘소명’ 기회를 부여하도록 ‘아폴로’ 시스템 내에서 지원이 가능하다.

정보유출 위험도 선정자에게 열람사유를 소명할 기회를 제공하는 것이다.

이 구조는 소명절차를 그룹웨어 또는 포탈시스템 등 내부결재 시스템과 연계하도록 하고, 소명기간별 메시지 자동전달 기능 활용이 가능하다.

소명에 대한 기준을 정한 후 각 기간별로 포탈시스템, 메일, SMS 등으로 메시지가 전달될 수 있도록 화면 및 기능을 구현할 수 있다.

◆빅데이터 방식 ‘보안사고’ 예방 = 우산씨앤씨 ‘아폴로’는 정형, 비정형 데이터를 모두 분석한다는 측면에서 빅데이터 방식을 적극 채택하고 있다.

우산씨앤씨가 자체 개발한 빅데이터 수집 분석기술로 대용량 로그의 실시간 인덱싱 및 로그분석이 강점. <그림2 ‘아폴로 빅데이터 정형, 비정형 데이터 로그 수집기 구조’ 참조>

▲ 그림2 ‘아폴로 빅데이터 정형 비정형 데이터 로그 수집기 구조’

분석속도는 하루에 4테라바이트, 13만 EPS 이상 누적로그량을 분석할 수 있다.

아울러 ‘아폴로’는 ‘비생성 로그수집 및 분석’ 기능의 강점을 갖는다.

개인정보유출 실시간 감시의분석 정확성 개선 필수요건인 애플리케이션 로그 비생성시 애플리케이션 무수정 및 무부하 로그수집(레이어 7)이 가능하다.

다차원 정보 유출 분석 기술을 통한 감시 경보 구조는 ‘아폴로’의 백미.

정량적 분석으로 사원별·지역별·그룹별 등 탐지 추출, 기준별 정보유출탐지 분석 등 기능이 제공되고, 정성적 분석으로 사원별, 유관기관 작업건수 정보 등 다양한 정보 기반의 트렌드 분석도 가능하다.

빅데이터 방식을 적용한 ‘정보유출 위험도산정 및 사용자 행위분석’은 ‘아폴로’만의 특징이다. <그림3 ‘아폴로 정보유출 위험도 산정 구조’ 참조>

▲ 그림3 ‘아폴로 정보유출 위험도 산정 구조’

이 분석은 설정된 추출 조건에 부합하는 행위(Action Based)만을 검출된 행위 별로 위험지수를 산정(Scoring)하고, 사용자 별로 합산해 위험등급을 부가하는 방식이다.

이를 통해 전체 정보 사용 경로 및 행위(Action)간에 상관관계를 규명, 정보 이용에서 유출로 이어지는 전체 행위를 그룹핑한 민감도 산정 방식을 통한 모든 정보 유출 사고 유형의 감시와 경보가 가능해지는 것이다.

우산씨앤씨 국중교 대표는 “금융권에서 최근 사회적으로 개인정보 수집, 이용의 필요성이 높아짐에 따라, 과도한 개인정보 수집 및 오남용으로 인한 피해가 늘어나고 있다”며 “아폴로를 통해 금융회사는 개인정보 통합 관제 구조를 마련하고 개인정보 부정사용으로 인한 피해를 최소화할 수 있을 것”이라고 말했다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net