사이버 보안에서 AI의 역할 이해하기

AI(인공 지능)의 역할과 다양한 통합을 통해 얻을 수 있는 사이버 보안 이점을 둘러싸고 비즈니스에 많은 기대와 기대가 있습니다.

개선된 고객 서비스를 제공하는 웹사이트 챗봇에서 생체 인식 및 최첨단 고객 데이터 분석에 이르기까지 AI와 Edge AI는 우리가 알고 있는 세상을 변화시킬 것입니다. 이 주제는 꿈처럼 신비에 싸여 있는 것처럼 뜨거운 논쟁거리입니다. 용감한 새로운 미래로 인도하는 AI가 초지능 기계가 지배하는 인간을 묘사하는 대중적인 디스토피아 공상과학 판타지와 충돌합니다.

특히 AI가 미래의 정보 보안에 미치는 영향과 주요 산업에 영향을 미치는 역할과 관련하여 절실히 필요한 현실이 필요한 때일 수 있습니다.

가장 거친 꿈이나 최악의 악몽이 조만간 실현될 가능성은 없지만 AI는 이미 애플리케이션에 상당한 이점을 제공하고 있으며 사이버 방어를 기하급수적으로 개선할 가능성이 있습니다. 또한 AI는 특정 데이터 및 정보 위협을 제기하지만 대부분 우리에게 유리하게 적용될 것이며 모든 조직의 방어 무기고의 핵심 구성 요소가 되어야 합니다.

인공 지능과 사이버 보안은 어떻게 함께 작동합니까?

이 디지털 시대의 생물이 주는 편안함과 이점은 많지만 단점도 많이 있습니다. 가장 눈에 띄고 피해를 주는 위협 중 하나는 민감한 데이터와 개인 정보가 전례 없는 위험에 처해 있다는 것입니다.

지난 10년 동안 수백 건의 신원 사기 사건, 주요 재정 손실 사건, 대규모 데이터 유출 사건이 있었습니다. 본질적으로 사이버 공격은 광범위하며 모든 사람, 기업 및 정부에 영향을 미칩니다. 우리는 사이버 범죄자가 언제 어디서나 세계 어디에서나 목표를 달성할 수 있는 시대로 이동하고 있습니다. 따라서 효과적이고 진보적인 사이버 보안에 대한 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

일반적인 사이버 공격은 적대자 또는 사이버 범죄자가 대상의 컴퓨터 시스템 또는 네트워크에 액세스하여 수정하거나 손상시키려는 시도입니다. 조직 및 관련(종종 중요한) 비즈니스를 방해하기 위해 체계적이고 계획적이며 신중하게 계산된 기술을 사용합니다. 작업.

미래가 암울해 보이지만 중요한 사이버 보안 응용 프로그램과 함께 기술 발전도 이루어졌습니다. 이러한 주요 게임 체인저 중 하나는 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)의 하위 집합으로 개발 및 지원되는 기술 및 기술입니다.

오늘날 우리가 보고 있는 것은 보안 로그인을 설정하기 위해 지문, 망막 또는 장문을 스캔하여 생체 인식 로그인이 점점 더 많이 사용되고 있다는 것입니다. 이것은 독립형 안전 조치로 사용하거나 암호와 함께 사용할 수 있으며 스마트폰 기술에서 가장 일반적으로 사용됩니다.

사이버 보안 전문가들은 암호가 사이버 위협에 매우 취약하여 개인 데이터, 신용 카드 세부 정보 및 사회 보장 번호까지 손상시킬 수 있음을 결론적으로 입증했습니다. 이 모든 것이 생체 인식 로그인이 사이버 보안에 긍정적으로 기여하는 이유입니다.

AI는 시스템이나 장치의 취약성 및 기타 악의적인 행위를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 기존 시스템은 매달 생성되는 멀웨어의 수를 따라잡을 수 없기 때문에 AI가 문제를 해결하고 해결해야 할 많은 잠재적 영역 중 하나가 되었습니다.

현재 사이버 보안 회사는 복잡한 알고리즘을 채택하여 악성 코드 및 무단 로그인을 탐지하도록 AI 시스템을 가르치고 있습니다. 이러한 방식으로 AI와 머신 러닝은 현재 블록체인 기반 암호화폐, 온라인 뱅킹, 민감한 회사 기록, 고객 데이터 등을 보호하는 데 사용되고 있습니다.

이러한 시스템은 이미 랜섬웨어 및 맬웨어 공격의 가장 단순한 패턴도 구별하여 네트워크 또는 개별 시스템에 침입하는 것을 효과적으로 차단하는 기능을 갖추고 있습니다. 그들은 또한 기존 접근 방식의 속도를 능가하는 예측 기능을 사용하고 있습니다. 바로 이런 이유에서다.

AI에서 실행되는 시스템은 게시물, 뉴스 및 사이버 위협 연구를 통해 정보를 자동으로 수집하는 자연어 처리 기능을 잠금 해제합니다. 이 지식은 동향, 사이버 공격 및 예방 방법에 대한 통찰력을 제공합니다. 또한 정보 보안 회사가 현재 위협 및 시간 프레임을 최신 상태로 유지하고 조직을 보호하기 위한 사전 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

AI가 사이버 보안을 개선하는 6가지 방법

AI, ML 또는 머신 러닝이 우리의 미래에 영향을 미칠 여러 가지 방법이 있다는 것을 우리 모두 알고 있습니다. 우리는 이러한 기술이 사이버 보안에 매우 필요한 향상을 제공함으로써 변화를 가져올 몇 가지 방법을 강조했습니다.

1. 사이버 위협 탐지에서의 머신 러닝

조직은 사이버 공격을 사전에 감지하여 적들이 달성하려는 모든 것에 대응할 수 있어야 합니다. 머신 러닝은 인공 지능의 한 측면으로 보입니다. 데이터 분석을 기반으로 사이버 위협을 탐지하고 정보 시스템의 결함을 활용하기 전에 위협을 찾는 데 매우 유용하다는 것이 입증되었습니다.

머신 러닝은 컴퓨터가 획득한 데이터를 기반으로 알고리즘을 사용 및 조정하고, 이를 통해 학습하고, 필요한 개선 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다. 사이버 보안 측면에서 이것은 기계 학습을 통해 컴퓨터가 위협을 탐지하고 인간보다 훨씬 더 정확하게 변칙을 식별할 수 있음을 의미합니다.

전통적인 기술은 과거 결과에 크게 의존하며 AI가 할 수 있는 것처럼 즉흥적으로 할 수 없습니다. 고전적인 기술은 AI가 할 수 있는 것처럼 해커의 최신 기술과 트릭을 다룰 수 없습니다. 또한 사람들이 매일 직면하는 사이버 위협의 양은 인간에게 너무 많고 AI에 의해 더 잘 관리됩니다.

2. AI 기반 비밀번호 보호 및 인증

비밀번호는 항상 매우 취약한 보안 통제 수단이었으며 사이버 범죄자와 우리의 신원을 연결하는 유일한 링크인 경우가 많습니다. 생체 인증은 암호의 대안으로 평가되고 있지만 그다지 편리하지 않으며 공격자도 이러한 제어를 쉽게 우회할 수 있습니다. 개발자는 AI를 활용하여 현재 생체 인식 인증을 개선하고 결함을 제거하여 강력한 애플리케이션으로 만들고 있습니다.

한 가지 예는 현재 iPhone X 스마트폰에 사용되는 Apple의 얼굴 인식 기술입니다. Face ID라고 하는 이 장치는 내장된 적외선 센서와 신경 엔진을 통해 사용자의 얼굴 특징을 감지합니다. AI 소프트웨어는 주요 유사성과 패턴을 인식하여 정교한 얼굴 모델을 생성합니다.

Apple은 이 기술이 AI를 속이고 다른 얼굴로 앱을 열 확률이 100만 분의 1이라고 믿습니다. AI 장치 아키텍처는 새로운 헤어스타일, 수염 증가, 후드티 착용 등과 같은 변화를 보정하면서 다양한 조명 조건에서도 작동할 수 있습니다.

3. 피싱 탐지 및 방지 제어의 AI 및 ML

피싱은 해커가 피싱 공격을 사용하여 페이로드를 전달하려고 시도하는 가장 많이 사용되는 사이버 공격 방법 중 하나입니다. 피싱 이메일은 매우 일반적입니다. 실제로 99개의 이메일 중 하나는 공격 시도입니다. 이메일을 열면 피해자가 악성코드나 해커가 즐겨 사용하는 랜섬웨어 중 하나를 장치에 설치하도록 유인하는 링크가 포함됩니다. AI와 ML은 다행히도 피싱 공격을 완화하고 저지하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

AI와 ML은 10,000개 이상의 활성 피싱 소스를 식별 및 추적하고 인간보다 훨씬 빠르게 대응할 수 있습니다. AI 및 ML은 또한 전 세계의 피싱 위협을 모니터링하기 위해 작동하며 피싱 캠페인에 대한 지식은 단일 지역에 국한되지 않습니다. AI는 또한 가짜 웹사이트와 유효한 웹사이트를 빠르게 구분할 수 있습니다.

4. 취약점 관리에 AI 및 ML 사용

거의 모든 비즈니스 프로세스에는 정보 기술(IT)이 포함됩니다. 올해에만 2,000개 이상의 고유한 취약점이 기록되었습니다. 인간 또는 기존 기술로 이 모든 것을 관리하는 것은 매우 어렵습니다. 그러나 AI는 훨씬 더 쉽게 접근할 것입니다.

AI 및 ML 기반 시스템은 온라인 위협이 취약점을 악용하는 것을 허용하지 않습니다. 대신 이러한 AI 기반 시스템은 기업 정보 시스템의 가능한 결함을 효율적이고 효과적으로 검색하고 다크 웹 해커 포럼, 해커 신뢰도, 사용 동향 등과 같은 다양한 변수를 성공적으로 통합하여 검색합니다. 이러한 시스템은 이러한 변수를 분석하고 지식을 사용하여 취약한 대상이 공격받을 수 있는 시기와 방법을 결정할 수 있습니다.

5. 네트워크 보안 및 AI

AI는 우리의 삶을 훨씬 더 쉽게 만들어 줄 뿐만 아니라 현재 우리가 사용하는 많은 기술을 쓸모없게 만들 것입니다. 또한 특정 직위나 직업이 쓸모 없게 될 수도 있습니다. 네트워크 보안의 두 가지 필수 측면은 보안 정책 개발과 조직의 네트워크 지형입니다.

일반적으로 두 작업 모두 시간이 많이 걸리고 많은 인력과 시간이 소요됩니다. 이제 AI를 사용하여 네트워크 트래픽 역학을 분석 및 연구하고 정책 및 절차를 권장함으로써 이러한 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이것은 시간을 절약할 뿐만 아니라 기술 성장 및 향상 영역에 투자할 수 있는 많은 에너지와 돈을 절약합니다.

6. AI를 사용한 행동 분석

AI의 행동 분석 기능은 보안 개선의 또 다른 흥미로운 개선 사항입니다. 요약하자면 ML 알고리즘은 컴퓨터 또는 기타 스마트 장치와 좋아하는 온라인 플랫폼을 사용하는 방법을 연구하여 행동 패턴을 학습하고 구축할 수 있다는 것입니다. 세부 정보에는 평소 로그인 시간부터 문자 메시지 및 탐색 패턴에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.

AI 알고리즘이 정상적인 패턴을 벗어난 비정상적인 행동이나 행동을 언제든지 발견하면 의심스러운 사용자가 수행한 것으로 식별하거나 개인을 차단할 수 있습니다. AI 알고리즘을 작동시키는 행동은 대규모 온라인 쇼핑, 제품이 귀하가 아닌 다른 주소로 배송되는 것, 업로드, 다운로드 또는 아카이브된 파일에서 문서의 일반적인 전송의 급격한 증가, 또는 타이핑 속도의 급격한 변화.

AI는 어떻게 데이터 유출 비용을 줄일 수 있습니까?

인공 지능의 급진적인 독창성을 통해 사이버 보안 침해를 식별하면 소비자가 개인 정보를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

대부분의 웹사이트에는 알려진 취약점이 어느 정도 포함되어 있기 때문에 해커는 개인 데이터의 양이 가장 많은 웹사이트를 자주 표적으로 삼습니다. 대부분의 경우 이는 사용자의 적극적인 참여와 인식 없이 손쉽게 수행됩니다. 다양한 산업 분야에서 개인 정보에 대한 위협에 대처하기 위해 AI가 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다.

은행업

이상 감지는 AI를 사용하여 복잡한 세계에서 비정상적인 활동을 식별하는 기술입니다. 예를 들어, 고객이 예기치 않게 은행 계좌에서 의심스러운 큰 금액을 인출하는 경우. 이 활동은 이 특정 고객의 "자연스러운 행동" 경계를 넘어서고 고객과 은행 모두 이 비정상적인 활동에 대해 알립니다.

신용 카드 사기 및 오용은 은행 부문의 주요 문제 중 하나입니다. AI는 오용 식별 기술을 사용하여 이러한 위협을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 여기에서 컴퓨터는 시스템에 내장된 이전 규칙을 기반으로 신용 카드 사기 또는 오용을 식별합니다. 문서화된 모든 침략에는 고유한 서명이 있습니다. 유사한 서명은 침입 특성을 설명합니다. 종종 서명에는 유사한 결함이 있습니다. 장치가 이러한 서명 중 하나를 감지하면 은행에 경고가 표시됩니다.

은행의 또 다른 문제는 대출 신청 사기입니다. AI는 지원자의 진정성에 대한 정보를 신속하게 분석하고 의심스러운 거주지 또는 사업장 주소와 같은 제공된 데이터에서 비정상적인 행동이나 이상을 감지하는 데 사용됩니다. 신청 프로세스에서 사기성 대출 신청을 평소보다 일찍 제거함으로써 사기를 제한하거나 완전히 근절할 수 있으며 합법적인 신청을 검토하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

보험

보험 회사는 보험 회사가 개인과 기업에 대해 수집하는 방대한 양의 데이터 때문에 해커의 중요한 표적이 되었습니다. 당연히 경쟁력을 유지하면서 보안 위험을 줄여야 하기 때문에 기업은 제품을 디지털화하고 새로운 전자 플랫폼에 투자하게 되었습니다. 그러나 이러한 투자는 다른 새로운 사이버 보안 위협을 촉발합니다.

고객이 보험 신청서를 제출할 때 장래의 보험 계약자가 정확한 세부 정보를 제공할 것으로 추정됩니다. 그럼에도 불구하고 소수의 후보자들도 보험 회사로부터 받는 요율을 조작하기 위해 데이터를 조작합니다.

이 문제를 해결하기 위해 보험사는 AI를 사용하여 신청자의 온라인 네트워킹 프로필을 분석하여 제공된 데이터가 사기가 아니라고 주장합니다. 예를 들어 AI는 잠재적 보험 계약자의 사진, 게시물 및 정보를 검사하여 제출된 세부 정보를 검증합니다. 이 기술은 사기성 제출물을 성공적으로 탐지합니다.

AI는 또한 알려진 사기 경향을 기반으로 보험 청구 평가 및 필터링을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. 이 절차는 추가 조사를 위해 잠재적인 허위 청구를 표시할 뿐만 아니라 합법적 청구를 자동으로 감지하고 승인 및 지불을 간소화하는 추가 이점이 있습니다. 이는 보험사의 비용을 낮추고 고객의 가격을 낮추는 데 도움이 됩니다.

보건 의료

수천 명이 환자 데이터에 액세스할 수 있기 때문에 의료 분야의 개인 정보 보호 및 보호는 복잡합니다. 매일 환자 데이터 상호 작용의 양을 수동으로 평가하는 것은 비현실적입니다. 또한, 환자의 데이터가 인터넷에 연결되면 개인 정보 및 보안 위반의 가능성이 더 커집니다.

AI는 개별 트랜잭션에서 초당 환자 데이터를 스캔하고 액세스 영역, 로그인 횟수 및 각 로그인 노력에 대한 시간 길이와 같은 각 트랜잭션과 관련된 다양한 요소를 평가할 수 있습니다. 직원의 계정이 거의 같은 순간에 갑자기 10,000명의 환자 파일에 액세스하면 AI가 이러한 비정상적인 동작을 감지하고 경고를 보냅니다.

심박 조율기 및 인슐린 펌프를 포함한 의료 기기는 전 세계적으로 일반적으로 사용되며 환자에게 상당한 이점을 제공합니다. 그러나 이러한 장치는 공격에 취약합니다. 많은 경우 장치의 보호 및 개인 정보를 완전히 활용하는 데 필요한 운영 체제 버전이 없기 때문입니다. 보안 연구원들은 의료 기기의 취약성을 조사하여 바이러스가 환자의 심장 박동기 장치로 전송될 수 있도록 했습니다.

심박조율기는 환자에게 충격을 주도록 지시되었습니다. 이러한 상황에서 이상 감지(위에서 언급)를 사용하여 AI가 구현되어 컴퓨터로 전송되는 비정상적인 명령을 감지합니다. AI는 제조업체에 의존하지 않고 지속적으로 시스템을 추적하여 취약점에 대해 병원과 환자에게 경고합니다.

오늘날 사이버 보안에 AI를 사용하는 기업

신경망, 기계 학습, 분석 및 특정 작업에 대한 관련 알고리즘을 포함한 인공 지능을 통해 시스템은 경험을 통해 학습할 수 있습니다. 사이버 보안의 경우 AI의 기계 학습 하위 집합이 가장 많이 사용됩니다. 최소한 현재 AI 개발 단계에서는 그렇습니다.

'실제' 인지 AI의 사용은 거의 없지만 머신 러닝은 기존의 서명 기반 바이러스 백신 및 사이버 보안 전략에서 보다 광범위한 데이터 수집 및 분석 방법으로의 디딤돌을 제공할 수도 있습니다.

Microsoft, Google, Amazon.com 및 기타 여러 신생 기업은 다양한 유형의 침입에 적응하도록 설계된 규칙 기반 기술을 사용하지 않고 대량의 데이터를 분석하여 인증을 통해 해커의 공격을 차단하는 기계 학습 알고리즘을 배포하고 있습니다. 사용자 계정에 대한 액세스 권한을 얻습니다.

분명히 해커 자체는 매우 탄력적이며 기계 학습을 사용하여 새로운 보안 시스템을 압도하는 다양한 혼란을 일으킬 수 있습니다.

예를 들어, 기업이 시스템을 훈련하는 방법과 해당 데이터를 사용하여 알고리즘을 우회하거나 속이는 방법을 알아낼 수 있습니다. 주요 클라우드 서비스 제공업체는 적이 움직이는 표적이라는 것을 뼈저리게 인식하고 있지만 새로운 클라우드 기반 웹 호스팅 기술이 선한 사람이 균형을 맞추는 데 도움이 되어야 한다고 주장합니다.

Google은 또한 nab 해커를 찾기 위해 사용자가 로그인한 후에도 위반 사항을 검색합니다. 여러 고유한 데이터 세트를 분석할 수 있는 머신 러닝을 사용하면 승인되지 않은 로그인을 포착하는 것이 더 이상 단순히 예 또는 아니오의 문제가 아닙니다.Google은 사용자 세션 동안 다양한 행동 요인을 추적합니다. 처음에는 믿을만해 보이지만 실제로는 그렇지 않다는 신호를 보이는 사람은 피해를 입히기 전에 Google 소프트웨어에서 쫓겨납니다.

Amazon과 Microsoft는 자체 인프라와 웹 서비스를 보호하기 위해 기계 학습을 사용하는 것 외에도 고객에게 동일한 기술을 제공합니다. Amazon의 Macie 서비스는 기계 학습을 사용하여 Netflix 및 기업 정보와 같은 고객의 기밀 데이터를 식별한 다음 누가 언제 액세스하는지 모니터링하여 조직에 의심스러운 행동을 알립니다. Amazon의 GuardDuty는 방해가 되거나 불법적인 동작이 있는지 네트워크를 추적합니다. 이 서비스는 또한 근로자가 직장에서 비트코인 ​​채굴과 같이 해서는 안 되는 일을 하는 것을 봅니다.

결론

AI가 완전히 인수하도록 허용한다는 아이디어는 매우 매력적이지만 AI는 매우 많은 것으로 구성되어 있으므로 적응력이 매우 높다는 점을 기억해야 합니다. AI는 사이버 보안의 경이로움을 선사하는 동시에 악의적인 목적을 위해 해커에게도 침투하고 있습니다. 잘못된 손에는 기하급수적인 피해를 입히고 사이버 보안에 더 큰 위험이 될 수 있습니다.

기술이 발전함에 따라 우리의 전 세계 친구와 동맹국도 공격 전략, 도구 및 기술을 개선하고 있습니다. 인공 지능이 매우 도움이 된다는 것은 의심의 여지가 없지만 약간 양날의 검입니다. AI와 ML은 공격이 발생하기 전에 탐지하고 예방하는 데 사용할 수 있습니다. AI가 더 많은 진전을 보임에 따라 우리는 기술이 얼마나 발전할 수 있는지, 얼마나 많은 방식으로 우리와 우리의 미래 세대에 도움이 될 것인지 목격하게 될 것입니다.