데이터 분석을 통한 네트워크 보안

IoT 시대에 맞는 상황 인식형 보안 구축하기

마이클 콜린스 지음 | 문성건 옮김

한빛미디어 2016년 10월 19일 출간 종이책 : 2016년 04월 01일 출간

작품소개

책소개

[데이터 분석을 통한 네트워크 보안]에서는 보안 전문가인 마이클 콜린스가 점점 더 거대해지는 네트워크에서 트래픽 데이터를 수집, 정리, 분석하는 여러 기법과 도구를 선보인다. 책을 통해 네트워크, 호스트, 서비스 센서에서 보안 데이터 얻기, RDB, 그래프DB, 레디스, 하둡에 트래픽 데이터 저장하기, SiLK, R 등의 도구로 분석 및 시각화하기, 탐구적 데이터 분석으로 이상 현상 탐지하기, 그래프 분석으로 경보와 포렌식 개선하기, 트래픽 양과 행위를 살펴 DDoS와 데이터베이스 급습 검진하기, 네트워크 지도와 장비 목록의 단계별 활용 방법 등을 살펴볼 수 있다.

목차

★ PART I 데이터

CHAPTER 1 센서와 탐지기
1.1 감시점: 센서의 위치가 정보 수집에 미치는 영향
1.2 영역: 수집할 정보 선택하기
1.3 동작: 센서가 데이터로 하는 일
1.4 마치며

CHAPTER 2 네트워크 센서
2.1 네트워크 계층 나누기와 계층이 계측에 미치는 영향
__2.1.1__ 네트워크 계층과 감시점
__2.1.2__ 네트워크 계층과 어드레싱
2.2 패킷 데이터
__2.2.1 패킷과 프레임 형식
__2.2.2 회전 버퍼
__2.2.3 패킷에서 추출하는 데이터 제한하기
__2.2.4 특정 유형의 패킷 필터링하기
__2.2.5 이더넷이 아니라면 어떤 일이 벌어질까?
2.3 NetFlow
__2.3.1 NetFlow v5 형식과 필드
__2.3.2 NetFlow 생성과 수집
2.4 읽을거리 추천

CHAPTER 3 호스트와 서비스 센서: 출발지에서 트래픽 로그 남기기
3.1 로그 파일 접근과 처리
3.2 로그 파일의 내용
__3.2.1 좋은 로그 메시지의 요건
__3.2.2 로그 파일 다루기
3.3 대표적인 로그 파일 형식
__3.3.1 HTTP: CLF와 ELF
__3.3.2 SMTP
__3.3.3 마이크로소프트 익스체인지: 메시지 추적 로그
3.4 로그 파일 전송: 전송, syslog, 메시지 큐
__3.4.1 전송과 로그 파일 순환 교대
__3.4.2 syslog
3.5 읽을거리 추천

CHAPTER 4 분석을 위한 데이터 저장: 관계형 데이터베이스, 빅데이터, 그리고 다른 선택
4.1 로그 데이터와 CRUD 패러다임
__4.1.1 잘 조직된 플랫 파일 시스템 만들기: SiLK에서 얻은 교훈
4.2 NoSQL 시스템 소개
4.3 어떤 저장 방법을 사용해야 하나?
__4.3.1 저장 계층, 질의 시간, 에이징

★ PART II 도구

CHAPTER 5 SiLK 패키지
5.1 SiLK는 무엇이며 어떻게 작동하는가?
5.2 SiLK 설치하기
__5.2.1 데이터 파일
5.3 출력 필드 처리 방식을 선택하고 형식 지정하기: rwcut
5.4 기본 필드 조작: rwfilter
__5.4.1 포트와 프로토콜
__5.4.2 크기
__5.4.3 IP 주소
__5.4.4 시간
__5.4.5 TCP 옵션
__5.4.6 도움 옵션
__5.4.7 기타 필터링 옵션과 기법
5.5 rwfileinfo와 그 기원
5.6 정보 흐름 결합하기: rwcount
5.7 rwset과 IP 집합
5.8 rwuniq
5.9 rwbag
5.10 고급 SiLK 기능
__5.10.1 pmaps
5.11 SiLK 데이터 수집하기
__5.11.1 YAF
__5.11.2 rwptoflow
__5.11.3 rwtuc
5.12 읽을거리 추천

CHAPTER 6 보안 분석가를 위한 R 소개
6.1 설치
6.2 R 언어 기초
__6.2.1 R 프롬프트
__6.2.2 R 변수
__6.2.3 함수 작성
__6.2.4 조건문과 반복문
6.3 R 작업공간 사용하기
6.4 데이터 프레임
6.5 시각화
__6.5.1 시각화 명령어
__6.5.2 시각화 옵션
__6.5.3 시각화에 주석 달기
__6.5.4 시각화 내보내기
6.6 분석: 통계 가설 검정
__6.6.1 가설 검정
__6.6.2 데이터 검정
6.7 읽을거리 추천

CHAPTER 7 분류 및 이벤트 도구: IDS, AV, SEM
7.1 IDS는 어떻게 작동하는가
__7.1.1 기본 용어
__7.1.2 분류기 실패 비율: 기본 비율 오류 이해하기
__7.1.3 분류 적용하기
7.2 IDS 성능 개선하기
__7.2.1 IDS 탐지 향상시키기
__7.2.2 IDS 대응 향상시키기
__7.2.3 데이터 미리 가져오기
7.3 읽을거리 추천

CHAPTER 8 참조와 조회: 누군지 파악하는 도구
8.1 MAC과 하드웨어 주소
8.2 IP 주소 할당하기
__8.2.1 IPv4 주소의 구조와 주요 주소
__8.2.2 IPv6 주소의 구조와 주요 주소
__8.2.3 연결 점검: ping을 이용하여 주소에 연결하기
__8.2.4 경로 추적하기
__8.2.5 IP 정보 수집: 지리적 위치와 인구 통계 정보
8.3 DNS
__8.3.1 DNS 이름 구조
__8.3.2 dig를 이용한 순방향 DNS 질의
__8.3.3 DNS 역조회
__8.3.4 whois로 소유권 찾기
8.4 추가 참조 도구
__8.4.1 DNSBL

CHAPTER 9 기타 도구
9.1 시각화
__9.1.1 Graphviz
9.2 통신과 프로브
__9.2.1 netcat
__9.2.2 nmap
__9.2.3 Scapy
9.3 패킷 분석 및 조회
__9.3.1 와이어샤크
__9.3.2 GeoIP
__9.3.3 NVD, 악성 사이트, C*E
__9.3.4 검색 엔진, 메일링 리스트, 사람
9.4 읽을거리 추천

★ PART III 분석

CHAPTER 10 탐구적 데이터 분석과 시각화
10.1 EDA의 목표: 분석 적용하기
10.2 EDA 작업 순서
10.3 변수와 시각화
10.4 일변량 시각화: 히스토그램, QQ 도표, 상자 도표, 계층 도표
__10.4.1 히스토그램
__10.4.2 막대 도표
__10.4.3 QQ 도표
__10.4.4 다섯 가지 수치로 이루어진 요약 정보와 상자 도표
__10.4.5 상자 도표 만들기
10.5 이변량 설명
__10.5.1 산점도
__10.5.2 분할표
10.6 다변량 시각화
__10.6.1 보안 시각화를 운영할 수 있게 하는 것
10.7 읽을거리 추천

CHAPTER 11 헛발질에 대하여
11.1 공격 모델
11.2 헛발질: 잘못된 설정, 자동화, 스캐닝
__11.2.1 조회 실

출판사 서평

진화하는 네트워크에 대처하는 진보된 보안 기술을 익힌다.
모바일 기기의 범람에 IoT까지, 오늘날의 복잡한 네트워크를 보호하려면 전통적인 침입 탐지와 로그 분석만으로는 충분하지 않다. 이 책에서 보안 전문가인 마이클 콜린스는 점점 더 거대해지는 네트워크에서 트래픽 데이터를 수집, 정리, 분석하는 여러 기법과 도구를 선보인다. 네트워크가 어떻게 이용되는지 이해하고 이를 보호하고 개선하기 위한 조치가 무엇인지 배울 수 있다.

● 네트워크, 호스트, 서비스 센서에서 보안 데이터 얻기
● RDB, 그래프DB, 레디스, 하둡에 트래픽 데이터 저장하기
● SiLK, R 등의 도구로 분석 및 시각화하기
● 탐구적 데이터 분석으로 이상 현상 탐지하기
● 그래프 분석으로 경보와 포렌식 개선하기
● 트래픽 양과 행위를 살펴 DDoS와 데이터베이스 급습 검진하기
● 네트워크 지도와 장비 목록의 단계별 활용 방법

★ 대상 독자
이 책은 네트워크 관리자와 운영 관련 보안 분석가, 그리고 네트워크 운영 본부(NOC)에서 일하거나 주기적으로 침입 탐지 시스템(IDS) 콘솔을 다루는 직원을 위해 쓰였다. netstat 같은 TCP/IP 도구를 조금 다뤄보았고 약간의 수학과 통계 지식, 그리고 스크립트 언어 능력을 갖췄다면 내용을 이해하는 데 도움이 될 것이다.

작가정보

저자(글) 마이클 콜린스

저자 마이클 콜린스 Michael Collins는 워싱턴 D.C.에 위치한 네트워크 보안 및 데이터 분석 회사인 RedJack, LLC의 수석 과학자다. 그 전에는 카네기 멜런 대학교의 CERT/네트워크 상황 인식 그룹의 엔지니어였다. 콜린스는 네트워크 측정 및 트래픽 분석, 특히 대규모 트래픽 데이터 분석에 관심이 많다. 2008년 카네기 멜런 대학교에서 전기공학 박사 학위를 받았다.

번역 문성건

역자 문성건은 서울대학교에서 전자공학을 전공하고 동일 대학원에서 전기?컴퓨터공학 석사 과정을 밟았다. 안랩에서 보안 제품 개발에 몸담았고, 특히 네트워크 보안 제품 개발을 맡으면서 네트워크 보안에 관심이 있다. 현재는 LG전자에 있으며 자동차 보안 분야에 관심을 두고 있다.

작가의 말

네트워크 보안에도 이제 빅데이터 지식이 필요하다.
이 책을 접하면서 실제 보안 제품을 이용하여 어떻게 네트워크 및 IT 관리자가 이상 행위를 좀 더 스마트하게 탐지하고 차단할 수 있는지 많은 통찰을 얻을 수 있었다. 특히 각종 보안 제품에서 쏟아져 나오는 데이터를 일일이 눈으로 확인하고 대응하는 것이 아니라 데이터 분석에 수학적/통계적 기법을 적용한 점이 인상적이었다. 즉, 요즘 빅데이터라고 하는 분야의 지식이 네트워크 보안에도 필요하며 앞으로 IT 관리자가 갖춰야 할 역량 중 하나가 바로 데이터 분석 능력으로 보인다. - [옮긴이의 말 중에서]