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Dev.toSecurity
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Isolation Forest 기반 AI 모델을 적용한 실시간 트래픽 탐지 시스템 구축
Building ThreatPulse IDS: An AI-Powered Intrusion Detection System
AI 요약
Context
네트워크 패킷의 방대한 양과 실시간성으로 인한 위협 탐지의 어려움 분석. 단순 규칙 기반 탐지 체계의 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반의 이상 징후 탐지 필요성 대두.
Technical Solution
- Scapy 라이브러리를 활용한 TCP, UDP, ICMP 프로토콜의 실시간 패킷 캡처 및 분석 구조 설계
- Isolation Forest 알고리즘 도입을 통한 비정상 트래픽 패턴의 통계적 이상치 탐지 구현
- Flask-SocketIO 기반의 Event-Driven 아키텍처를 통한 탐지 결과의 실시간 대시보드 전송 체계 구축
- SQLite 저장소 적용을 통한 모니터링 데이터의 영속성 확보 및 이력 관리
- DDoS 및 Port Scan 패턴 매칭 로직을 통한 고전적 공격 기법의 즉각적 식별 프로세스 통합
실천 포인트
1. 실시간 패킷 분석 시 OS별 네트워크 드라이버(예: Npcap) 호환성 사전 검증
2. 대량의 트래픽 처리 시 Python Threading 모델의 병목 지점 분석 및 최적화
3. 규칙 기반(Rule-based) 탐지와 ML 기반(Anomaly-based) 탐지의 하이브리드 구성 검토