NDR편집자 확인

NDR은 네트워크 트래픽을 실시간으로 수집, 분석하여 이상 징후와 위협을 탐지하고 대응하는 보안 솔루션이다. 주 목적은 기존 방화벽이나 침입 탐지 시스템(IDS)이 놓칠 수 있는 교묘한 공격, 특히 내부 네트워크에서 발생하는 위협을 가시화하고 차단하는 데 있다. 네트워크를 통과하는 모든 패킷과 흐름 데이터를 기반으로 하기 때문에, 엔드포인트에 에이전트를 설치하지 않아도 되는 비수동(non-agent) 방식의 감시가 가능하다.

NDR의 핵심은 네트워크를 '트래픽'이라는 관점에서 관찰하는 것이다. 이는 단순히 알려진 악성코드 시그니처를 찾는 것을 넘어, 정상적인 네트워크 행위의 베이스라인을 먼저 학습한 후, 이를 벗어나는 이상 행위나 패턴을 찾아내는 데 중점을 둔다. 예를 들어, 평소와 다른 시간대에 대량의 데이터가 외부로 유출되거나, 권한이 없는 장치가 네트워크에 접근하는 행위 등을 탐지할 수 있다. 따라서 제로데이 공격이나 APT(지능형 지속 위협)와 같이 은밀하게 진행되는 공격을 식별하는 데 효과적이다.

NDR은 네트워크 트래픽을 분석하여 위협을 탐지하는 반면, EDR은 엔드포인트(호스트)의 프로세스, 파일, 레지스트리 활동 등을 모니터링합니다. NDR은 네트워크 레이어에서의 이상 징후를 포착하는 데 특화되어 있으며, EDR은 실제 공격이 실행되는 엔드포인트 내부의 세부 행위를 관찰합니다. 이는 공격의 서로 다른 단계와 영역을 감시한다는 점에서 상호 보완적 관계에 있습니다.

XDR은 NDR, EDR, 그리고 이메일, 클라우드, 서버 등 다양한 보안 데이터 소스를 통합하여 상관관계를 분석하는 확장된 탐지 및 대응 플랫폼입니다. XDR은 단일 솔루션이 아닌, 여러 보안 레이어의 데이터를 연결하여 공격 체인(Attack Chain) 전체를 가시화하고 대응 효율성을 높이는 접근 방식입니다. 따라서 NDR과 EDR은 XDR을 구성하는 핵심 데이터 소스 중 하나로 간주됩니다.

아래 표는 세 기술의 주요 차이점을 정리한 것입니다.

현대의 복합적인 공격에 대응하기 위해서는 NDR의 네트워크 가시화 능력, EDR의 엔드포인트 심층 분석 능력, 그리고 XDR의 통합적 분석 및 대응 능력을 조합하는 것이 효과적입니다. 많은 조직이 NDR과 EDR을 함께 도입한 후, 이를 통합 관리하는 XDR 플랫폼으로 진화하는 경로를 따릅니다.

네트워크 트래픽 분석은 NDR의 핵심 기술적 기반을 이루는 요소이다. 이는 네트워크를 통해 흐르는 모든 데이터 패킷을 수집, 검사, 상관관계 분석하여 잠재적인 위협을 식별하는 과정을 말한다. 분석 대상에는 패킷 헤더 정보(예: IP 주소, 포트 번호, 프로토콜)와 패킷 페이로드(실제 전송 데이터)가 포함된다. 이를 통해 네트워크 상의 정상적인 활동 기준선을 설정하고, 이 기준에서 벗어나는 이상 징후나 악성 활동을 탐지할 수 있다.

주요 분석 기법으로는 딥 패킷 검사와 메타데이터 분석이 있다. DPI는 패킷의 헤더와 페이로드 내용까지 심층적으로 검사하여 악성 코드, 데이터 유출 시도, 또는 특정 애플리케이션 프로토콜의 오용을 식별한다. 반면, 메타데이터 분석(예: NetFlow, IPFIX)은 트래픽의 흐름, 양, 방향, 지속 시간, 프로토콜 유형 등의 요약 정보를 빠르게 처리하여 대규모 네트워크에서의 광범위한 이상 행위를 효율적으로 찾아낸다.

분석된 트래픽 데이터는 시각화 도구를 통해 대시보드에 표시된다. 이를 통해 보안 운영자는 네트워크 전반의 상태를 한눈에 파악하고, 의심스러운 연결, 비정상적인 대역폭 사용, 또는 알려진 위협 지표와의 매칭 결과를 확인할 수 있다. 이 과정은 실시간 탐지와 더불어 과거 데이터를 기반으로 한 사후 조사에도 필수적이다.

이러한 분석은 암호화된 트래픽이 증가하는 현대 네트워크 환경에서 과제에 직면하기도 한다. 암호화된 트래픽의 페이로드 내용을 직접 검사할 수 없기 때문이다. 따라서 NDR 솔루션은 암호화되지 않은 메타데이터 분석, 연결 패턴의 이상 탐지, 그리고 TLS/SSL 핸드셰이크 정보 등을 결합하여 암호화된 채널을 통한 위협을 간접적으로 식별하는 기법을 발전시키고 있다.

행위 기반 탐지는 NDR의 핵심 탐지 메커니즘으로, 네트워크 상의 개별 패킷이나 단일 이벤트보다는 사용자, 호스트, 애플리케이션의 행위 패턴과 흐름을 분석하여 위협을 식별하는 접근법이다. 이 방식은 알려진 공격 시그니처에 의존하는 시그니처 기반 탐지와 차별화되며, 정상적인 행위 기준선을 설정한 후 이를 벗어나는 편차나 이상 징후를 탐지하는 데 중점을 둔다. 예를 들어, 특정 사용자가 갑자기 평소보다 훨씬 많은 양의 데이터를 외부 서버로 전송하거나, 내부 서버가 평소와 다른 포트를 통해 통신을 시도하는 행위는 비정상으로 간주될 수 있다.

탐지 과정은 일반적으로 행위 기준선 수립, 지속적인 모니터링, 편차 분석의 단계로 이루어진다. 먼저, 학습 기간 동안 네트워크의 정상적인 활동 패턴(예: 트래픽 볼륨, 프로토콜 사용, 통신 주기, 접속 시간대)을 수집하여 기준선을 생성한다. 이후 실시간 트래픽은 이 기준선과 비교되어 분석된다. 머신러닝 알고리즘은 시간에 따라 변화하는 정상 패턴을 학습하고 조정하는 데 중요한 역할을 하며, 이를 통해 제로데이 공격이나 내부자 위협, 지능형 지속 공격과 같은 정교한 위협을 탐지할 가능성을 높인다.

행위 기반 탐지의 주요 강점은 다음과 같이 정리할 수 있다.

그러나 이 방식은 초기 학습 기간 동안 충분한 정상 트래픽 데이터를 수집해야 하며, 기준선 설정이 부정확하면 정상 활동을 위협으로 오탐하거나 실제 위협을 놓칠 수 있다. 또한, 공격자가 네트워크 행위를 매우 서서히 변화시키거나 정상 패턴을 모방하는 경우 탐지가 어려울 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 NDR 솔루션은 행위 기반 탐지를 시그니처 기반 탐지, 위협 인텔리전스 연동 등 다른 탐지 기법과 결합하여 다층적인 방어 체계를 구성한다.

NDR 솔루션은 머신러닝과 인공지능 기술을 핵심적으로 활용하여 기존 시그니처 기반 탐지로는 발견하기 어려운 정교한 위협과 제로데이 공격을 식별한다. 이 기술들은 방대한 양의 네트워크 트래픽 데이터에서 패턴을 학습하고, 정상적인 네트워크 행위의 기준을 스스로 구축한다. 이를 통해 알려지지 않은 새로운 공격 기법이나 위장된 악성 활동을 탐지할 수 있다[2].

주요 활용 방식은 다음과 같다.

AI 모델은 지속적인 학습을 통해 진화하는 위협에 대응할 수 있도록 설계된다. 초기에는 역사적 트래픽 데이터로 학습을 진행하며, 운영 중에도 새로운 트래픽과 위협 인텔리전스 데이터를 지속적으로 입력받아 탐지 정확도를 향상시킨다. 이를 통해 공격자가 네트워크 내에서 은밀하게 이동하는 측면 이동과 같은 낮고 느린 공격도 탐지할 가능성을 높인다.

NDR 솔루션은 네트워크에서 발생하는 모든 트래픽을 지속적으로 수집하고 분석하여 즉각적인 위협을 식별하는 것을 핵심 목표로 한다. 이는 패킷 캡처 기술과 네트워크 트래픽 분석 엔진을 기반으로 하여, 악성코드 전파, 무단 접근 시도, 데이터 유출 행위 등과 같은 위협을 실시간으로 탐지한다. 탐지 과정은 사전 정의된 시그니처 기반 탐지와 더불어 이상 행위를 찾아내는 비정상 탐지 방식을 결합하여 이루어진다.

실시간 탐지의 효과성은 분석 속도와 정확도에 달려 있다. 이를 위해 NDR은 머신러닝 알고리즘을 활용해 네트워크의 정상적인 '기준선'을 학습하고, 이로부터 벗어나는 편차를 위협 징후로 판단한다. 예를 들어, 평소와 다른 시간대에 발생하는 대량의 외부 연결 시도나, 내부 사용자가 접근하지 않던 중요 서버로의 비정상적인 접근 시도 등을 즉시 포착한다.

주요 탐지 대상은 다음과 같다.

탐지가 이루어지면, NDR 플랫폼은 경고를 생성하고 사고 대응 팀에게 즉시 통보한다. 많은 솔루션은 위협의 심각도에 따라 자동화된 대응 조치를 취할 수 있으며, 공격의 전후 맥락을 포함한 상세한 증거 데이터를 제공하여 신속한 조사와 차단을 지원한다. 이는 공격이 초기 단계에서 차단되어 피해를 최소화하는 데 기여한다.

NDR의 비정상 행위 식별 기능은 사전 정의된 시그니처에 의존하지 않고, 네트워크 내의 정상적인 활동 패턴을 학습한 후 이를 벗어나는 편차를 탐지하는 방식으로 작동한다. 이 접근법은 제로데이 공격이나 내부자 위협과 같이 알려진 패턴이 없는 새로운 위협을 발견하는 데 효과적이다. 시스템은 먼저 특정 조직의 네트워크 환경에 대한 베이스라인을 수립하고, 이후 발생하는 트래픽을 이 기준과 지속적으로 비교한다.

비정상 행위는 크게 두 가지 범주로 식별될 수 있다. 첫째는 통계적 이상치로, 특정 호스트의 데이터 전송량이 갑자기 폭증하거나, 평소와 다른 시간대에 접속이 발생하거나, 일반적이지 않은 프로토콜 포트를 사용하는 경우 등이 해당한다. 둘째는 행위적 이상치로, 예를 들어 평소 서버와만 통신하던 내부 사용자 PC가 갑자기 해외에 위치한 알려지지 않은 서버에 연결을 시도하거나, 권한이 없는 사용자가 중요한 데이터가 저장된 서버 영역에 접근하는 패턴을 보일 때 탐지된다.

이를 위해 NDR 솔루션은 다양한 분석 기법을 종합적으로 적용한다. 유저 앤드 엔터티 행위 분석은 사용자와 장치의 행동을 프로파일링하여 일반적인 업무 패턴에서 벗어난 활동을 찾아낸다. 또한, 시퀀스 분석을 통해 단일 패킷이 아닌 일련의 네트워크 이벤트 흐름을 검사하여, 정상적인 절차를 우회하는 복합적인 공격 단계를 포착한다.

비정상 행위 식별의 효과성은 정확한 베이스라인 설정과 지속적인 조정에 크게 의존한다. 초기 학습 기간 동안 충분한 정상 트래픽을 수집하고, 조직의 업무 변화(예: 새 시스템 도입)에 따라 기준 모델을 업데이트하지 않으면 오탐지가 빈번히 발생할 수 있다. 따라서 이 기능은 정적 규칙 기반 탐지를 보완하는 동적이고 적응형의 보안 레이어로 이해되어야 한다.

NDR은 탐지된 위협에 대한 신속한 대응을 지원하여 사고의 영향을 최소화하는 데 기여합니다. 시스템은 실시간으로 위협을 식별하고, 자동화된 플레이북을 실행하거나 분석가에게 상세한 컨텍스트를 제공하여 대응 과정을 가속화합니다.

주요 지원 기능은 다음과 같습니다.

이러한 기능을 통해 보안 운영 센터(SOC) 분석가는 단순한 경고가 아닌, 행위 기반의 풍부한 증거를 바탕으로 공격의 범위와 심각도를 신속히 판단하고 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 결과적으로 평균 탐지 시간(MTTD)과 평균 대응 시간(MTTR)을 단축시키는 데 핵심적인 역할을 합니다.

NDR은 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하고 분석함으로써 여러 가지 장점을 제공한다. 첫째, 네트워크 트래픽은 모든 통신이 반드시 거쳐야 하는 통로이기 때문에, NDR은 네트워크 내부의 모든 장치와 사용자의 활동을 가시화할 수 있다. 이는 엔드포인트에 에이전트를 설치해야 하는 EDR 솔루션과 달리, 에이전트 설치가 불가능하거나 누락된 장치(예: IoT 기기)에서 발생하는 위협도 탐지할 수 있음을 의미한다.

둘째, NDR은 외부 공격과 내부 위협을 모두 탐지하는 데 효과적이다. 외부에서 유입되는 악성코드 전파나 무차별 대입 공격은 물론, 내부자의 비정상적인 데이터 접근이나 대량 외부 전송 행위도 네트워크 흐름의 변화를 통해 식별할 수 있다. 특히 암호화된 트래픽에 대해서도 메타데이터 분석과 행위 기반 탐지를 적용하여 위협을 찾아낼 수 있다[4].

셋째, NDR은 사고 대응 과정에서 중요한 포렌식 증거를 제공한다. 공격이 발생했을 때, NDR 시스템은 공격 경로, 영향을 받은 시스템, 공격자가 사용한 기술과 절차(TTP)에 대한 상세한 타임라인과 로그 데이터를 보관하고 있어, 근본 원인 분석과 대응 조치에 결정적인 도움을 준다.

NDR은 암호화 트래픽 분석의 어려움에 직면한다. 많은 현대 애플리케이션과 서비스가 기본적으로 트래픽을 암호화하기 때문에, NDR 솔루션은 패킷 페이로드 내부를 검사할 수 없다. 이는 위협 행위자의 은닉을 용이하게 한다. 이를 극복하기 위해 TLS/SSL 복호화 기술을 도입하거나, 암호화된 트래픽 분석 기술을 활용하여 헤더 정보, 타이밍, 패킷 크기 등의 메타데이터만으로도 이상 징후를 탐지하는 방법이 사용된다.

또한, NDR은 높은 수준의 가양성을 발생시킬 수 있다. 복잡한 네트워크 환경에서 정상적인 새로운 애플리케이션이나 사용자 행위가 위협으로 오탐지될 수 있다. 이는 운영 부담을 증가시키고 실제 위협에 대한 경계를 느슨하게 만든다. 이를 완화하기 위해 솔루션은 지속적인 머신러닝 모델 훈련과 사용자 피드백 루프를 통해 정상적인 네트워크 베이스라인을 정교하게 구축해야 한다. 또한, EDR과 같은 엔드포인트 데이터와의 연동을 통해 탐지 정확도를 높이는 접근법이 효과적이다.

NDR의 효과는 배치된 네트워크 지점에 의존한다. 가시성이 없는 네트워크 세그먼트나 클라우드 환경, 모바일 트래픽에 대해서는 탐지 능력이 제한될 수 있다. 극복을 위해서는 하이브리드 및 멀티클라우드 환경을 고려한 에이전트 기반 수집 방식의 보완, 또는 SASE 아키텍처와의 통합을 통해 모든 트래픽 경로에 대한 가시성을 확보하는 전략이 필요하다.

마지막으로, NDR은 전문적인 운영 인력과 분석 역량을 요구한다는 한계가 있다. 복잡한 경고를 해석하고 대응하는 과정은 숙련된 보안 분석가 없으면 효율이 떨어진다. 이를 극복하기 위해 솔루션은 자동화된 SOAR 기능과 직관적인 시각화 대시보드, 상황별 플레이북 제공을 통해 운영자의 부담을 줄이는 방향으로 발전하고 있다.

NDR 도입을 위한 구축 고려사항은 기술적, 조직적, 재정적 측면을 종합적으로 검토해야 합니다. 첫째, 네트워크 환경과 모니터링 범위를 명확히 정의해야 합니다. 온프레미스 데이터센터, 클라우드 환경(AWS, Azure, GCP 등), 하이브리드 클라우드 등 인프라 구성에 따라 트래픽 수집 방식과 필요한 센서 또는 에이전트의 배치 전략이 달라집니다. 또한, 보호해야 할 중요 자산(예: 도메인 컨트롤러, 데이터베이스 서버, 결제 시스템)이 위치한 네트워크 세그먼트를 우선적으로 모니터링 대상에 포함시켜야 합니다.

둘째, 데이터 수집 및 처리 용량을 계획해야 합니다. NDR 솔루션은 네트워크 패킷 또는 넷플로우(NetFlow)/IPFIX 같은 메타데이터를 지속적으로 수집합니다. 따라서 예상 트래픽 볼륨에 맞는 스토리지 용량과 처리 성능을 확보하지 않으면 성능 저하나 데이터 유실이 발생할 수 있습니다. 특히 암호화 트래픽이 증가하는 상황에서, 복호화 정책 및 관련 법적/규제 준수 사항도 사전에 검토해야 합니다[5].

마지막으로, 조직의 운영 역량과 기존 보안 체계와의 통합을 고려해야 합니다. NDR에서 생성된 수많은 경고를 효과적으로 관리하고 대응하기 위해서는 사고 대응 팀의 역량이 중요합니다. 또한, NDR을 단독 솔루션으로 운영하기보다는 기존의 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리)이나 SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응) 플랫폼과 연동하여 맥락(Context)을 추가하고 대응을 자동화하는 것이 효율성을 높입니다. 도입 전에 개념 증명(POC)을 통해 탐지 정확도, 성능, 운영 편의성을 실제 환경에서 검증하는 것이 바람직합니다.

NDR 솔루션의 효과적인 운영을 위해서는 기술 도입 이후 지속적인 관리와 최적화가 필수적이다. 운영 모범 사례는 다음과 같은 요소들을 포함한다.

초기 구축 단계에서는 명확한 범위 설정이 중요하다. 모든 네트워크 세그먼트를 모니터링하는 것은 이상적이지만, 자원 제약으로 인해 핵심 자산(예: 데이터 센터, 도메인 컨트롤러, 결제 시스템 등)이 위치한 네트워크부터 우선적으로 적용하는 것이 현실적이다. 또한, NDR 시스템이 탐지할 수 있는 위협 유형과 정상적인 비즈니스 트래픽(베이스라인)을 사전에 정의하여 오탐(False Positive)을 최소화하는 기초 작업이 선행되어야 한다.

일상적인 운영에서는 규칙과 모델의 지속적인 조정이 핵심이다. NDR이 생성하는 경고는 정기적으로 검토되어야 하며, 오탐을 유발하는 규칙은 조정하거나 제외 목록(Exclusion List)에 추가해야 한다. 동시에, 새로운 애플리케이션 도입이나 네트워크 구성 변경 시에는 베이스라인을 업데이트하여 시스템이 새로운 정상 상태를 학습하도록 해야 한다. 운영 팀과 사고 대응 팀 간의 역할과 협업 프로세스(예: 경고 에스컬레이션 절차)도 명확히 정의되어야 한다.

마지막으로, NDR 운영은 단순한 기술 운영을 넘어서 위협 인텔리전스와의 통합 및 팀 역량 강화를 포함해야 한다. 최신 위협 정보를 NDR 시스템에 주기적으로 피드백하여 탐지 규칙을 보강해야 한다. 또한, 운영 담당자에게 정기적인 교육을 제공하여 새로운 위협 트렌드와 NDR 도구의 고급 기능을 숙지하도록 해야 한다. 이를 통해 NDR 솔루션이 네트워크 보안 체계의 핵심적인 감시 및 분석 플랫폼으로 자리 잡을 수 있다.