알고리즘별 상세4 - Isolation Forest

Isolation Forest의 특징

Isolation Forest는 비지도 학습 기반의 이상탐지 알고리즘으로, 고차원 데이터에서도 효율적으로 이상치를 탐지할 수 있는 방법입니다. 이 알고리즘의 핵심 아이디어는 이상치(Anomaly)가 정상 데이터보다 고립(Isolation)되기 쉽다는 것입니다. Isolation Forest는 랜덤하게 데이터를 분할하여 트리를 생성하고, 이 트리를 통해 데이터 포인트가 얼마나 빨리 고립되는지를 측정합니다. 이상치는 적은 분할로도 고립될 수 있기 때문에, 이 특성을 활용하여 이상치를 탐지합니다.

Isolation Forest의 주요 구성 요소:

• 랜덤 분할(Random Partitioning): 데이터를 랜덤하게 분할하여 트리를 구성합니다. 이 과정에서 각 노드에서는 임의의 특성(feature)과 분할 값(split value)을 선택하여 데이터셋을 분할합니다.
• 격리 트리(Isolation Tree, iTree): 트리 구조에서 데이터 포인트가 고립되기까지의 깊이(depth)를 측정합니다. 트리의 깊이가 얕을수록 해당 포인트는 이상치일 가능성이 높습니다.
• 이상치 점수(Anomaly Score): 트리에서의 깊이를 기반으로 데이터 포인트가 이상치일 가능성을 점수로 나타냅니다.

산업 적용 사례: 사이버 보안에서 비정상적인 네트워크 트래픽 탐지

1. 상황 설명:

네트워크 보안 시스템에서 대규모 네트워크 트래픽 데이터를 실시간으로 모니터링하여 비정상적인 트래픽(예: DDoS 공격, 데이터 유출 시도 등)을 탐지해야 합니다. Isolation Forest를 사용하여 정상적인 트래픽 패턴을 학습하고, 이상치로 판단되는 비정상적인 트래픽을 탐지하는 시스템을 구축합니다.

2. 데이터 입력:

• 수집된 데이터:
  • 시간(Time): 타임스탬프(예: 2024-08-11 16:00:00)
  • 트래픽 양(Traffic Volume): 1500 packets/sec
  • IP 주소(IP Address): 192.168.1.10
  • 포트 번호(Port Number): 80
  • 프로토콜(Protocol): TCP
  • 플래그 상태(Flag State): SYN

이러한 데이터가 시간 순서대로 입력되며, Isolation Forest 모델은 이 데이터에서 이상치를 탐지합니다.

3. Isolation Forest 모델 학습:

• 랜덤 분할: 트래픽 데이터를 임의의 특성(예: 트래픽 양, 프로토콜 등)과 임의의 값으로 여러 번 분할하여 트리를 구성합니다.

  • 예시: 트래픽 양이 1000 packets/sec보다 큰가? → 큰 경우 오른쪽으로, 작은 경우 왼쪽으로 분할.

• 격리 트리 생성: 트리가 생성되며, 각 트리는 데이터를 반복적으로 분할하여 고립될 때까지 깊이를 측정합니다.

4. 이상치 점수 계산:

• 이상치 점수(Anomaly Score): 각 데이터 포인트가 여러 개의 트리에서 고립될 때까지의 평균 깊이를 기반으로 계산됩니다.

  • 이상치 점수 공식:
    [
    s(x, n) = 2^{-\frac{E(h(x))}{c(n)}}
    ]
    여기서 ( h(x) )는 데이터 포인트 ( x )가 고립될 때까지의 평균 깊이, ( E(h(x)) )는 기대 깊이, ( c(n) )는 트리의 스케일링 팩터로, 데이터셋 크기 ( n )에 의존합니다.

• 예시:

  • 특정 트래픽 데이터 포인트가 고립되기까지의 평균 깊이: 3
  • 데이터셋의 크기에 따른 스케일링 팩터 ( c(n) ): 10
  • 이상치 점수 ( s(x, n) ): ( 2^{-(3/10)} = 0.74 ) (0에 가까울수록 이상치)

5. 이상치 판단:

• 임계값 설정: 이상치 점수가 0.5보다 낮으면 이상치로 판단합니다.
• 이상 판단 근거: 예시에서 이상치 점수가 0.74로 나타났으므로, 이 포인트는 임계값을 초과하여 정상으로 판단될 수 있지만, 다른 트래픽 요소와의 조합을 통해서 재평가할 수 있습니다.

6. 이상치 탐지 후 조치:

• 알람 발생: 이상치로 판단된 네트워크 트래픽에 대해 보안 알람을 발생시켜 관리자에게 통보합니다.
• 자동화된 조치: 특정 IP 주소에서 발생한 비정상적인 트래픽이 지속적으로 탐지되면, 해당 IP를 차단하거나 네트워크 세그먼트를 격리하는 조치를 자동으로 실행합니다.

운영 시 유의사항 및 보완 방법

1. 랜덤성으로 인한 불안정성 문제:

• 문제: Isolation Forest는 랜덤하게 분할을 수행하기 때문에, 모델의 결과가 불안정할 수 있습니다. 데이터의 분포나 트리 구성에 따라 동일한 데이터라도 다른 결과가 나올 수 있습니다.
• 보완 방법:
  • 트리 수 증가: 충분히 많은 트리를 사용하여 안정적인 평균 이상치 점수를 얻도록 합니다.
  • 랜덤 시드 고정: 재현성을 높이기 위해 랜덤 시드를 고정하여 동일한 환경에서 동일한 결과를 얻을 수 있도록 합니다.

2. 데이터 불균형 문제:

• 문제: 데이터셋에 이상치가 너무 적거나 많을 경우, 모델이 정상 데이터와 이상치를 제대로 구분하지 못할 수 있습니다.
• 보완 방법:
  • 샘플링 전략 조정: 이상치 비율에 따라 샘플링 전략을 조정하여 모델이 데이터의 다양성을 학습할 수 있도록 합니다.
  • 이상치 비율 평가: 이상치 비율에 대한 사전 분석을 통해 모델 학습 시 불균형 문제를 최소화합니다.

3. 높은 차원의 데이터 문제:

• 문제: 매우 높은 차원의 데이터에서 Isolation Forest의 성능이 저하될 수 있으며, 모든 차원에서 랜덤 분할을 수행하면 과도한 연산이 필요할 수 있습니다.
• 보완 방법:
  • 차원 축소: PCA, t-SNE 등의 기법을 사용해 차원을 축소하여, 중요한 특징만 남기고 나머지를 제거함으로써 연산 효율을 높입니다.
  • 특성 선택: 중요한 특성을 사전에 선택하여, 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 합니다.

4. 실시간 탐지의 한계:

• 문제: 실시간으로 대규모 네트워크 트래픽을 처리할 때, Isolation Forest의 복잡성으로 인해 지연이 발생할 수 있습니다.
• 보완 방법:
  • 온라인 학습 기법 사용: 실시간 데이터를 처리할 수 있는 온라인 학습 기법을 적용하여, 데이터가 들어오는 즉시 모델을 업데이트합니다.
  • 분산 처리: 분산 환경에서 모델을 병렬로 실행하여, 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 시스템을 구성합니다.

결론

Isolation Forest 기반의 이상탐지 알고리즘은 랜덤 분할을 통해 데이터를 고립시키는 방식으로 이상치를 탐지하는 데 매우 효과적입니다. 특히 고차원 데이터와 비정상적인 패턴을 빠르게 탐지하는 데 유리하지만, 랜덤성, 데이터 불균형, 높은 차원의 데이터 처리 등 다양한 문제에 유의해야 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 보완 방법을 적용하면, 안정적이고 신뢰성 있는 이상탐지 시스템을 구축할 수 있습니다.