최근 디지털 뉴노멀 시대로 전환되면서 사이버위협이 지능화되고 증가해 기존 체계로는 침해사고 대응에 한계가 있었다. 이러한 문제를 극복하기 위해 국내 정보보안 분야에서도 다양한 기술이 연구.개발되고 있지만 침해사고 현장에 기반한 원천데이터 수집, 주요 특징정보 분석 및 도출, 동종기업 간 상호 정보.기술 교류의 어려움 등 애로사항으로 개별 기업이 인공지능 기술을 활용하기는 쉽지 않은 상황이다.
이에 따라 KISA는 국가 차원의 사이버위협 대응능력을 강화하기 위한 일환으로 기업들의 애로사항을 해소하고 내부 보안기술과 자체적인 대응능력 향상, 악성코드 분석 기술에 인공지능을 손쉽게 활용할 수 있도록 특징정보를 공개했다.
이번에 공개되는 악성코드 특징정보는 ▲MetaData(파일의 일반적인 속성) ▲Dynamic Info ▲Static Info(파일의 악성행위 정보) ▲Network ▲ATT&CK Matrix(악성코드 공격의 전략.기술) ▲ETC(그 외 부가적인 주요 데이터)로 모두 6개의 항목으로 분류 정의되어 있다. 또 항목별 세부 특징정보 72개와 예시 데이터와 설명을 제시하고 있다.
특히 고도의 전문성을 요구하는 특징정보에 있어 수년간 침해사고를 분석 대응해온 KISA의 노하우와 실제 발생했던 공격 정보가 반영됐다는 점은 이번에 공개하는 악성코드 특징정보의 가장 큰 장점이다.
또한 KISA는 산학연 관계자의 요청 때 원천 데이터(악성코드 샘플 IoC), 특징정보 데이터셋을 제공하며 향후 사이버위협이 증가하고 있는 모바일 악성앱 등 관련 정보 공유 분야를 확대할 계획이다.
이원태 원장은 “이번 자료 공개를 통해 국내 정보보호 기업의 사이버위협 대응능력 향상과 글로벌 경쟁력 강화의 계기가 되길 기대한다”며 “앞으로도 KISA는 최신 ICT기술을 접목한 악성코드 분석 체계를 통해 랜섬웨어 등 국내 유입되는 대량 악성코드를 신속히 분석하고 유관기관에 공유하는 등 국가 사이버방역에 앞장 서겠다”고 강조했다.
박창식 경인본부 기자 ilyo11@ilyo.co.kr
