MITRE ATT&CK 프레임워크 강화 연구 및 발전 방향

New Research Aims to Strengthen MITRE ATT&CK for Evolving Cyber Threats

New Research Aims to Strengthen MITRE ATT&CK for Evolving Cyber Threats

 

• 연구 개요
  • 싱가포르 국립대학과 NCS 사이버 특수작전 연구개발팀의 연구진이 MITRE ATT&CK 프레임워크 개선 방안을 제안
  • 417개의 학술 논문 분석을 통해 ATT&CK의 다양한 보안 분야 적용 사례와 개선점을 평가
  • 위협 인텔리전스, 침해사고 대응, 공격 모델링, 취약점 우선순위화 등 다양한 분야에서 활용됨
  • 빠르게 진화하는 사이버 위협에 대응하기 위해 자연어 처리(NLP) 및 머신러닝(ML) 기술을 결합해야 한다는 필요성 제기
• MITRE ATT&CK의 활용 사례 및 도전 과제
  • 위협 인텔리전스 및 침해사고 대응
    • 공격자의 전술, 기술, 절차(TTP)를 시스템 로그 및 네트워크 트래픽과 연계하여 분석
    • APT 및 랜섬웨어 탐지 정확도 향상
  • 머신러닝 통합
    • BERT 등 NLP 모델을 활용하여 비정형 위협 보고서에서 자동으로 TTP 추출 가능
    • 보안 분석의 효율성 증대
  • 산업별 적용 사례
    • IT 시스템 및 제조업에서 광범위하게 활용되나 의료 및 에너지 산업에서는 적용이 부족한 상태
  • 주요 도전 과제
    • 실제 공격 행위를 ATT&CK 기술과 매핑하는 과정이 복잡하고 리소스 소모적
    • IoT 및 산업제어시스템(ICS)과 같은 특수 환경에서는 현재 ATT&CK가 제공하는 기술 수준이 부족할 수 있음
    • 대량 데이터 처리 부담으로 인해 소규모 조직에서는 활용이 어려움
• MITRE ATT&CK의 향후 발전 방향
  • TTP 매핑 자동화
    • 그래프 신경망(GNN) 기반 머신러닝 모델을 활용하여 실시간 위협 데이터와 ATT&CK 기술을 자동 매칭
  • 도메인별 맞춤 적용 확대
    • 5G 네트워크 및 주요 인프라 산업을 위한 전용 행위 매트릭스 개발 필요
  • 데이터셋 품질 개선
    • IoT 및 ICS 로그 데이터를 포함한 다양한 데이터 소스 통합을 통해 공격자 행위를 보다 정밀하게 분석
  • 실시간 탐지 시스템 강화
    • 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 플랫폼과 연계하여 빠른 위협 탐지 및 대응 가능하도록 개선
• 결론
  • MITRE ATT&CK은 사이버보안 업계에서 필수적인 도구로 자리잡고 있지만, 지속적인 개선이 필요
  • NLP 및 머신러닝 기반 자동화, 산업별 맞춤형 매트릭스, 실시간 탐지 기능 통합 등이 발전 방향으로 제시됨
  • 보안 전문가 및 조직들은 ATT&CK 활용을 확장하면서 최신 연구 동향을 반영한 개선안을 적극 도입할 필요