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Z-Score 기반 동적 Baseline 적용 실시간 DDoS 탐지 엔진 구현
How I Built a Real-Time DDoS Detection Engine from Scratch
AI 요약
Context
고정 임계값 방식의 탐지 도구는 시간대별 트래픽 변동성에 대응하지 못해 오탐률이 높은 한계 존재. Nginx 로그 기반의 실시간 분석을 통한 커스텀 탐지 및 커널 수준 차단 체계 구축 필요성 대두.
Technical Solution
- Nginx JSON 로그의 Log Tailing 기법 적용을 통한 100ms 이내의 초저지연 데이터 수집 구조 설계
- collections.deque 기반의 Sliding Window를 도입하여 60초 단위의 정확한 요청률(req/s) 산출
- 30분 이력의 평균과 표준편차를 활용한 Rolling Baseline 구축으로 시간대별 트래픽 패턴 자동 학습
- Z-Score(임계치 1.5)와 Rate Multiplier를 병행 사용하여 통계적 유의미성을 확보한 Anomaly Detection 수행
- iptables를 통한 Kernel-level IP Blocking으로 애플리케이션 계층의 부하를 원천 차단하는 구조 채택
- systemd 데몬화 및 Slack Webhook 연동을 통한 지속적 모니터링과 즉각적 대응 체계 마련
실천 포인트
1. 시간 기반 데이터 처리 시 정밀도 확보를 위해 Fixed Window 대신 Sliding Window(deque) 검토
2. 이상 징후 탐지 시 표준편차 기반의 Z-Score를 활용하여 데이터 분포에 따른 동적 임계값 설정
3. 차단 성능 최적화를 위해 Application Layer가 아닌 Kernel Layer(iptables 등)에서의 필터링 수행