Security Anomaly Detection(보안 이상 탐지) – 3GPP TS 23.28

Security Anomaly Detection – 3GPP TS 23.288 기반 분석

**Security Anomaly Detection(보안 이상 탐지)**는 5G 네트워크에서 발생하는 보안 위협을 실시간으로 감지하고 대응하는 기능입니다.
3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function (NWDAF)**을 활용하여 AI 기반 이상 트래픽 탐지, 네트워크 보안 강화, 실시간 위협 분석 등을 수행하도록 정의하고 있습니다.

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1. Security Anomaly Detection의 정의

• **Security Anomaly Detection(보안 이상 탐지)**은 5G 네트워크 내에서 정상적인 트래픽 패턴과 비교하여 비정상적인 활동(예: DDoS 공격, 우회 트래픽, 신원 위조 등)을 감지하는 과정.
• AI 및 머신러닝을 활용하여 보안 위협을 실시간으로 분석하고 자동 대응.
• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**가 네트워크 내 보안 데이터를 수집하고 이상 탐지 모델을 적용하여 위협을 분석 및 차단.

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2. Security Anomaly Detection의 주요 성능 지표(KPIs)

보안 이상 탐지를 평가하기 위한 주요 성능 지표는 다음과 같습니다.

지표 (KPI)설명

Anomaly Detection Accuracy (%)	정상 트래픽과 이상 트래픽을 정확하게 구분하는 비율
False Positive Rate (%)	정상 트래픽을 오탐지하는 비율
Threat Response Time (ms)	보안 위협을 감지한 후 대응하는 데 걸리는 시간
DDoS Attack Detection Rate (%)	네트워크 DDoS 공격 감지율
Unauthorized Access Attempts (%)	비인가 접근 탐지율
Compromised UE Detection Rate (%)	감염된 UE(사용자 단말) 탐지율
Network Slice Security Compliance (%)	네트워크 슬라이스의 보안 규칙 준수율

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3. Security Anomaly Detection 최적화 전략

(1) NWDAF 기반 보안 이상 탐지

• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**는 실시간으로 네트워크 트래픽을 분석하고 AI 기반 이상 탐지 모델을 활용하여 위협을 감지.
• 머신러닝을 활용하여 정상 트래픽 패턴을 학습하고, 비정상적인 트래픽을 자동으로 분류.

(2) Security Anomaly Detection 최적화 기술

기술설명

AI-Based Intrusion Detection	AI가 실시간으로 네트워크 침입 시도를 분석하여 차단
DDoS Mitigation	AI 기반으로 비정상적인 대량 트래픽을 감지하고 자동 대응
UE Behavior Analysis	UE(사용자 단말)의 트래픽 패턴을 분석하여 감염된 디바이스 탐지
5G Core Security Monitoring	5G Core(UPF, SMF, AMF)의 보안 이상 탐지 및 조기 경보
Zero Trust Security Model	모든 접속을 검증하고 이상 접근을 차단하는 보안 모델 적용

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4. Security Anomaly Detection의 활용 사례

(1) 5G 네트워크에서 DDoS 공격 탐지 및 차단

• AI 기반 보안 분석을 활용하여 대량의 트래픽 공격을 실시간 탐지하고 네트워크 슬라이싱을 통해 방어.
• NWDAF가 비정상적인 트래픽 패턴을 자동으로 감지하고, 공격 발생 시 우회 경로를 설정하여 네트워크 안정성 유지.

(2) IoT 및 스마트 공장 보안 강화

• IoT 디바이스의 네트워크 트래픽을 분석하여 감염된 기기를 탐지하고 차단.
• AI 기반으로 이상 트래픽을 사전에 감지하여 스마트 공장 내 사이버 공격 방어.

(3) 기업 네트워크 보안 및 데이터 보호

• 5G를 활용하는 기업 환경에서 비인가 사용자 접근을 자동 차단.
• 보안 이상 탐지 시스템을 통해 기업의 중요한 데이터가 외부로 유출되는 것을 방지.

(4) 5G MEC(Multi-access Edge Computing) 보안 강화

• MEC에서 AI 기반 보안 분석을 수행하여 에지 단에서 발생하는 보안 위협을 사전 차단.
• MEC에서 데이터가 처리되는 과정에서 비정상적인 네트워크 활동을 탐지하여 실시간 대응.

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5. Security Anomaly Detection 관련 3GPP 규격

3GPP 규격설명

TS 23.288	NWDAF 기반 보안 이상 탐지 및 위협 분석
TS 33.501	5G 네트워크 보안 아키텍처 및 이상 탐지 기술
TS 29.550	5G 보안 로깅 및 이상 탐지 방법 정의

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6. 결론

**Security Anomaly Detection(보안 이상 탐지)**은 5G 네트워크에서 보안 위협을 사전에 감지하고 대응하여 안정적인 서비스 운영을 보장하는 필수 요소입니다.
이를 위해 NWDAF 기반 AI 분석, DDoS 방어 시스템, Zero Trust 보안 모델, MEC 기반 보안 모니터링 등을 활용하면 보안 위협을 실시간으로 탐지하고 대응할 수 있습니다.