사이버 보안에서 인공 지능(AI)의 역할은 무엇입니까?

포브스에 따르면 사이버 공격의 빈도는 계속해서 만연합니다. 기업의 66%가 2021년에 사이버 공격을 경험했습니다. 사이버 위협과 공격이 더욱 정교해짐에 따라 이를 방지하는 기술도 발전하고 있습니다. 많은 기업이 해당 산업이 직면한 범죄에 대한 방어 체계를 구축하기 위해 AI로 눈을 돌리고 있습니다. 사이버 보안을 위한 인공 지능 및 머신 러닝 기술을 구현하는 데는 수많은 사용 사례와 이점이 있지만 범죄자가 자신의 이익을 위해 바로 동일한 기술을 활용할 수도 있습니다.

AI는 강력하지만 잘못된 행동에 사용될 수 있습니다. 현재 정부가 온라인 콘텐츠를 검열하는 혁신적인 방법을 개발하는 데 도움을 주고 있습니다. 인공 지능은 또한 비밀리에 데이터를 수집하고 전 세계 개인의 개인 정보에 액세스할 수 있습니다. 이것은 가상 사설망이 계속 필요한 때입니다.

인공 지능이 사이버 보안에서 어떤 역할을 하는지, 그 이점과 단점, 사이버 범죄자가 AI를 활용하는 방법, 가장 기본적인 사이버 보안 예방 조치가 여전히 가장 큰 도구인 방법에 대해 알아보겠습니다.

사이버 위협은 어떻게 진화했습니까?

최초의 사이버 위협은 실제로 전혀 위협이 되지 않았습니다. 기술 엔지니어인 Bob Thomas는 1970년 초에 컴퓨터 간에 이동할 수 있는 최초의 컴퓨터 바이러스를 설계했습니다. 그것이 제기한 유일한 위협은 다음과 같은 메시지였습니다. 이에 대한 응답으로 최초의 이메일 프로그램을 만든 Thomas의 친구이자 동료인 Ray Tomlinson은 컴퓨터에서 컴퓨터로 이동할 수 있을 뿐만 아니라 이동할 때 자신을 복제할 수 있는 추가 코드를 생성했습니다. 이것은 'Creeper'와 새로운 코드를 효과적으로 제거했으며 최초의 바이러스 백신 소프트웨어는 'Reaper'로 명명되었습니다.

1990년대 후반과 2000년대 초반에 더 많은 악성 바이러스가 나타났습니다. ILOVEYOU 및 Melissa 바이러스는 전 세계적으로 수천만 대의 장치를 감염시켜 이메일 시스템을 중단시켰습니다. 불행히도 해킹된 이메일의 대다수는 보안이 취약한 무의식적 피해자였습니다. 주로 재정적 이득이나 전략적 목표를 위한 이러한 익스플로잇은 사이버 공격의 세계에서 중심 무대를 차지하면서 헤드라인을 장식했습니다.

지난 수십 년 동안 사이버 보안에 엄청난 발전과 성장이 있었습니다. 글로벌 위협 환경은 계속해서 변화하여 우리가 직면해야 할 새로운 전투를 제공하고 있으며 오늘날 인터넷 사용자는 다양한 위험에 직면하고 있습니다. 한편으로는 거대하고 대부분 자동화된 봇넷이 소비자 기기를 공격합니다. 반면에 사회 공학(또는 피싱) 공격은 개인을 속여 돈과 개인 데이터를 넘겨주도록 시도합니다.

그 결과 사이버 보안은 위협과 대응 측면에서 모두 발전했습니다. 사이버 범죄자들은 ​​이제 더 많은 공동 공격을 수행할 수 있는 더 창의적인 방법을 가지고 있습니다. 온라인 추적을 피하기 위한 방법에도 불구하고 지난 수십 년 동안 기업은 사이버 보안 관행을 재고해야 했습니다. 사이버 공격자는 클라우드 및 IoT 장치의 확장으로 인해 더 많은 네트워크에 침투하고 있으며 이 신기술을 계속 사용하여 점점 더 정교한 공격을 수행합니다.

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AI는 사이버 공격에 어떻게 대응합니까?

언급한 바와 같이 최근까지 보안 솔루션은 주로 사후 대응적이었습니다. 새로운 맬웨어는 전문가에 의해 발견, 분석 및 맬웨어 데이터베이스에 추가됩니다. 업계는 이 전략을 계속 사용하고 있지만 특히 사회 공학 위험에 직면하여 더욱 적극적으로 움직이고 있습니다.

이 변환에서 머신 러닝 또는 AI 알고리즘이 중요합니다. 데이터 유출 후 비즈니스를 보호하는 방법과 같은 모든 사이버 보안 문제에 대한 만병 통치약은 아니지만 의사 결정 프로세스를 신속하게 간소화하고 불완전하거나 조작된 데이터에서 패턴을 추론하는 데 매우 유용합니다. 이러한 알고리즘은 현재 보안 위험 및 오탐지와 같은 실제 데이터와 전 세계 연구원이 발견한 가장 최근의 위협으로부터 학습합니다.

사용 사례

2022년 상반기 전 세계적으로 악성코드 공격 건수는 28억 건을 넘어섰습니다. 2021년에는 54억 건의 악성코드 공격이 탐지되었습니다. 최근 몇 년 동안 전 세계적으로 105억 건의 공격이 기록된 2018년에 가장 많은 맬웨어 공격이 발견되었습니다.

AI 및 기계 학습 기반 시스템은 서명이 아닌 고유한 속성을 기반으로 맬웨어를 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 소프트웨어가 여러 파일을 빠르게 암호화하도록 구축된 경우 이는 의심스러운 동작입니다. 소프트웨어가 진짜가 아니라는 또 다른 단서는 소프트웨어가 스스로를 숨기기 위한 조치를 취하는 경우입니다. AI 기반 프로그램은 이전에 알려지지 않은 새로운 소프트웨어의 위험을 결정하기 위해 이러한 요소와 기타 요소를 고려할 수 있습니다. 궁극적인 결과는 엔드포인트 보안이 크게 향상될 수 있습니다.

AI는 또한 위협을 식별하고 우선 순위를 지정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 보안 운영 센터의 분석가들은 매일 보안 경고의 폭격을 받고 있으며, 그 중 상당수는 오탐입니다. 이러한 기본적인 작업에 너무 많은 시간을 할애하고 실제 위협을 조사하는 데 충분한 시간을 할애하지 못하거나 지능형 공격을 완전히 놓칠 수 있습니다. Verizon의 데이터 침해 조사 보고서에 따르면 침해의 20%는 기업에서 문제가 있음을 인지하는 데 몇 달 또는 그 이상이 소요되었습니다.

마지막으로 인공 지능 및 기계 학습을 사용하여 다수의 저위험 경고에 대응하는 것을 포함하여 운영을 간소화하고 자동화할 수 있습니다. 이는 신속한 대응이 필요하지만 실수할 위험이 낮고 시스템이 위협에 대해 확신하는 경우의 경고입니다. 예를 들어 알려진 랜섬웨어 샘플이 최종 사용자의 장치에 나타나는 경우 네트워크 연결을 즉시 끊으면 나머지 비즈니스가 감염되는 것을 방지할 수 있습니다.

반대편

사이버 보안에서 인공 지능의 역할의 단점은 해커가 가장 큰 이점을 얻을 수 있다는 것입니다. 해커는 AI 발전을 악용하여 DDoS 공격, MITM 공격 및 DNS 터널링과 같은 사이버 공격을 시작할 수 있습니다. 그들은 또한 인공 지능을 사용하여 암호를 더 빨리 해킹하고 있습니다.

위협 탐지 접근 방식에 머신 러닝을 통합하는 것은 오늘날 모든 사이버 보안 전략의 중요한 측면입니다. 앞서 언급했듯이 AI 기반 기술은 매일 수천 건의 경고를 받는 보안 직원의 스트레스를 어느 정도 완화합니다.

그러나 해커는 시스템에 너무 많은 경고를 범람하여 이러한 분석을 이용할 수 있습니다. 오탐지가 너무 많으면 가장 뛰어난 기계 학습 시스템과 보안 전문가도 압도될 수 있습니다. 공격자는 시스템을 압도하고 많은 오탐지를 생성한 다음 시스템이 잘못된 위협을 걸러내기 위해 조정하는 동안 실제 공격을 시작할 수 있습니다.

맬웨어와 관련하여 랜섬웨어의 효율성은 네트워크 시스템 전체에 얼마나 빠르게 확산되는지에 따라 결정됩니다. AI는 이미 사이버 범죄자들이 이 목적으로 사용하고 있습니다. 예를 들어 인공 지능을 사용하여 방화벽의 반응을 모니터링하고 보안 직원이 간과한 액세스 지점을 식별합니다.

진화하는 정교함을 고려할 때 다른 랜섬 공격은 AI 기반입니다. AI는 암시장에서 판매되는 익스플로잇 킷에 포함되어 있습니다. 이는 사이버 범죄자들에게 엄청난 수익성을 제공하는 전술이며 랜섬웨어 SDK에는 AI 기술이 포함되어 있습니다.

기본으로 돌아가기

“인공 지능과 머신 러닝은 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 빠른 수정은 아닙니다. 이점에도 불구하고 AI는 사이버 위협을 탐지하는 데 이상적이지 않습니다. 예상치 못한 코로나19 사태로 직원들의 업무 행태가 근본적으로 바뀌는 등 급격한 변화로 어려움을 겪고 있다”고 말했다. – Urban VPN이 최근 블로그 게시물 중 하나에서 설명한 대로.

AI의 사용은 데이터 기밀성을 위태롭게 할 수도 있습니다. AI 알고리즘은 개발된 알고리즘이 정확한 결과를 생성하는 데 필요한 대용량 데이터 분석과 관련이 있습니다. 회사의 데이터에는 개인 정보와 같은 고객에 대한 민감한 정보뿐만 아니라 일상적인 거래 및 온라인 활동과 연결된 트래픽이 포함됩니다. 그러나 데이터가 AI 에이전트로 전송될 때 실제로 어떻게 되는지는 미스터리로 남아 있습니다. 개인 데이터 침해가 지속적으로 헤드라인을 장식하고 있는 상황에서 첨단 기술을 위해 소비자 데이터의 안전성이 손상되어서는 안 됩니다.

새로운 기술의 발전과 상관없이 사이버 보안의 기본은 계속 지켜져야 합니다. 방화벽을 설치하고 데이터를 암호화하여 인터넷 연결을 보호하십시오. 무료 Wi-Fi 네트워크에 연결하는 것이 편리하더라도 비즈니스의 안전을 위협할 수 있습니다. 보안되지 않은 네트워크에 연결하면 해커가 컴퓨터에 액세스할 수 있습니다. VPN에 투자하여 네트워크의 개인 정보를 보호하십시오. IP 주소는 사이버 범죄자가 민감한 데이터에 액세스하지 못하도록 데이터 보호에 사용할 수도 있습니다.

컴퓨터 네트워크를 보호하기 위해 암호를 구현하는 것은 당연하지만 암호 보호를 최대한 활용하려면 홀수 및 문자 시퀀스 이상에 주의를 기울여야 합니다. 액세스 권한을 얻기 위해 단일 암호보다 더 많은 정보를 포함하는 다단계 인증 메커니즘을 요구하는 것을 고려하십시오.

또한 사이버 상호 작용을 확인하는 데 드는 시간과 비용을 절약하기 위해 직원이 식별 정보 및 기타 민감한 데이터를 보호해야 하는 방법을 설명하는 규정을 만드십시오. 여기에는 특정 정보에 대한 액세스를 제한하고 추가 암호화, 보안 질문 등과 같은 계층화된 보안 조치를 사용하는 것이 포함됩니다. 직원이 회사의 사이버 보안 표준을 위반할 경우의 처벌을 이해하고 있는지 확인하십시오.

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결론

인공 지능은 더 이상 공상 과학 소설이 아니라 사이버 보안의 현대 발전에서 매우 실제적인 요소입니다. 그러나 이러한 호소에도 불구하고 우리는 기업과 사용자를 계속해서 보호하는 다른 사이버 보안 보호 장치와 인공 지능이 무기화되어 득보다 실이 될 가능성을 무시해서는 안 됩니다.