MITRE ATT&CK 기반 행동 프로파일링을 통한 오픈소스 SIEM 시스템의 컨텍스트 인식 웹 공격 탐지
Context-Aware Web Attack Detection in Open-Source SIEM Systems via MITRE ATT&CK-Enriched Behavioral Profiling
TL;DR AI
1분핵심 요약
연구진은 최근 이벤트를 바탕으로 소스별 행동 패턴을 모델링하고, 2단계로 공격을 분류하는 Wazuh용 AI 애드온 Smart-SIEM을 만들었다.
46,454개 이벤트 실험에서 이 방식은 기존 기준 모델보다 F1 점수를 크게 높였고, 기본 룰 엔진이 놓친 공격 유형도 찾아냈다.
행동 프로파일링과 MITRE ATT&CK 신호를 결합해 브루트포스, 인증 우회 같은 다단계 웹 공격 탐지 성능을 개선했다.
또한 개념 드리프트가 발생해도 재학습으로 성능을 회복해, 변화하는 공격 패턴에 적응할 수 있음을 보였다.