사이버 보안에서 인공 지능(AI)의 역할은 무엇입니까?

게시 됨: 2022-10-04

사이버 공격의 빈도는 계속해서 만연합니다. Forbes에 따르면 2021년에 기업의 66%가 사이버 공격을 경험했습니다. 사이버 위협과 공격이 더욱 정교해짐에 따라 이를 방지하는 기술도 발전하고 있습니다. 많은 기업들이 산업이 직면한 범죄에 대한 방어력을 강화하기 위해 AI로 눈을 돌리고 있습니다. 사이버 보안을 위해 인공 지능 및 머신 러닝 기술을 구현하는 데는 수많은 사용 사례와 이점이 있지만 범죄자는 동일한 기술을 자신의 이익을 위해 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 대한 액세스 권한을 얻을 수 있습니다. 이것은 가상 사설망이 계속해서 필요한 때입니다.

사이버 보안에서 인공 지능의 역할, 이점 및 단점, 사이버 범죄자가 AI를 활용하는 방법, 가장 기본적인 사이버 보안 예방 조치가 여전히 최고의 도구인 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

목차 보기
  • 사이버 위협은 어떻게 발전해 왔습니까?
  • AI는 사이버 공격에 어떻게 대응합니까?
  • 반대편
  • 기본으로 돌아가기
  • 결론

사이버 위협은 어떻게 발전해 왔습니까?

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첫 번째 사이버 위협은 실제로는 전혀 위협이 아니었습니다. 기술 엔지니어인 Bob Thomas는 1970년 초에 컴퓨터 간에 이동할 수 있는 최초의 컴퓨터 바이러스를 설계했습니다. 이것이 제기한 유일한 위협은 "나는 크리퍼입니다. 할 수 있으면 잡아주세요!"라는 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. 이로써 'Creeper'와 새 코드가 효과적으로 제거되었고 최초의 바이러스 백신 소프트웨어가 'Reaper'로 명명되었습니다.

1990년대 후반과 2000년대 초반에 더 많은 악성 바이러스가 등장했습니다. ILOVEYOU 및 Melissa 바이러스는 전 세계적으로 수천만 대의 장치를 감염시켜 이메일 시스템을 방해했습니다. 불행하게도, 해킹된 이메일의 대다수는 보안이 취약한 무의식적인 피해자였습니다. 주로 금전적 이익이나 전략적 목표를 목적으로 한 이러한 익스플로잇은 사이버 공격 세계의 중심 무대에 오르면서 헤드라인을 장식했습니다.

지난 수십 년 동안 사이버 보안 분야에서 엄청난 발전과 성장이 있었습니다. 글로벌 위협 환경은 계속해서 변화하여 새로운 전투에 직면하게 되었으며 오늘날 인터넷 사용자는 다양한 위험에 직면해 있습니다. 한편으로는 거대하고 대부분 자동화된 봇넷이 소비자 장치를 공격합니다. 반면에 사회 공학(또는 피싱) 공격은 개인을 속여 돈과 개인 데이터를 넘겨주려고 시도합니다.

그 결과 사이버 보안은 위협과 대응 측면에서 발전했습니다. 이제 사이버 범죄자는 보다 조직적인 공격을 수행할 수 있는 보다 창의적인 방법을 갖게 되었습니다. 온라인에서 추적을 피하는 방법에도 불구하고 지난 수십 년 동안 기업은 사이버 보안 관행을 재고해야 했습니다. 사이버 공격자는 이제 클라우드 및 IoT 장치의 확장으로 인해 더 많은 네트워크에 침투하고 있으며 이 새로운 기술을 계속 사용하여 점점 더 정교한 공격을 수행합니다.

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AI는 사이버 공격에 어떻게 대응합니까?

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언급한 바와 같이 최근까지 보안 솔루션은 주로 사후 대응적이었습니다. 전문가가 새로운 맬웨어를 발견, 분석하고 맬웨어 데이터베이스에 추가했습니다. 업계는 이 전략을 계속해서 취하고 있지만, 특히 사회 공학 위험에 직면했을 때 더욱 능동적으로 변하고 있습니다.

이 변환에서 기계 학습 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

전 세계 악성코드 공격 건수는 2022년 상반기에 28억 건을 넘어섰습니다. 2021년에는 54억 건의 악성코드 공격이 탐지되었습니다. 최근 몇 년 동안 가장 많은 맬웨어 공격은 2018년에 발견되었으며 전 세계적으로 105억 건의 공격이 기록되었습니다.

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

AI는 또한 위협을 식별하고 우선 순위를 지정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 보안 운영 센터의 분석가는 매일 보안 경고를 받고 있으며 그 중 다수는 거짓 긍정입니다. 그들은 결국 이러한 기초적인 작업에 너무 많은 시간을 소비하고 실제 위협을 조사하는 데 충분한 시간을 보내지 않거나 고급 공격을 완전히 놓칠 수 있습니다. Verizon의 데이터 유출 조사 보고서에 따르면 유출의 20%는 기업이 문제가 있음을 알아채는 데 몇 달 이상이 걸렸습니다.

마지막으로 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 위험도가 낮은 수많은 경고에 대응하는 등 운영을 간소화하고 자동화할 수 있습니다. 빠른 대응이 필요하지만 실수할 위험이 적고 시스템이 위협에 대해 확신하는 경고입니다. 예를 들어 알려진 랜섬웨어 샘플이 최종 사용자의 장치에 나타나는 경우 즉시 네트워크 연결을 끊으면 비즈니스의 나머지 부분이 감염되는 것을 방지할 수 있습니다.

반대편

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사이버 보안에서 인공 지능 역할의 단점은 해커가 가장 많은 이익을 얻을 수 있다는 것입니다. 해커는 AI 발전을 악용하여 DDoS 공격, MITM 공격 및 DNS 터널링과 같은 사이버 공격을 시작할 수 있습니다. 그들은 또한 암호를 더 빨리 해킹하기 위해 인공 지능을 사용하고 있습니다.

기계 학습을 위협 탐지 접근 방식에 통합하는 것은 오늘날 모든 사이버 보안 전략의 중요한 측면입니다. 앞에서 언급했듯이 AI 기반 기술은 매일 수천 건의 경고를 받는 보안 담당자의 스트레스를 완화합니다.

그러나 해커는 너무 많은 경고로 시스템을 범람시켜 이러한 분석을 이용할 수 있습니다. 오탐지가 너무 많으면 최고의 기계 학습 시스템과 보안 전문가조차 압도할 수 있습니다. 공격자는 시스템을 압도하고 많은 오탐을 생성한 다음 시스템이 오탐지를 필터링하도록 조정되는 동안 실제 공격을 시작할 수 있습니다.

맬웨어의 경우 랜섬웨어의 효과는 네트워크 시스템 전체에 얼마나 빨리 확산되는지에 따라 결정됩니다. AI는 이미 사이버 범죄자들이 이 목적을 위해 사용하고 있습니다. 예를 들어 인공 지능을 사용하여 방화벽의 반응을 모니터링하고 보안 직원이 간과한 액세스 포인트를 식별합니다.

진화하는 정교함을 고려할 때 다른 랜섬 공격은 AI 기반입니다. AI는 암시장에서 판매되는 익스플로잇 키트에 포함되어 있습니다. 이는 사이버 범죄자들에게 매우 유익한 전술이며, 랜섬웨어 SDK에는 AI 기술이 포함되어 있습니다.

기본으로 돌아가기

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“인공 지능과 기계 학습은 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 빠른 해결책은 아닙니다. 이점에도 불구하고 AI는 사이버 위협을 탐지하는 데 적합하지 않습니다. 예상치 못한 COVID-19 발발과 같은 빠른 변화로 인해 직원들의 업무 방식이 근본적으로 바뀌었습니다.” – 최근 블로그 게시물 중 하나에서 Urban VPN에 의해 ​​설명되었습니다.

AI의 사용은 또한 데이터 기밀성을 위태롭게 할 수 있습니다. AI 알고리즘은 대용량 데이터 분석과 연관되어 있으며 개발된 알고리즘이 정확한 결과를 도출하기 위해 필요합니다. 회사의 데이터에는 일상적인 거래 및 온라인 활동과 관련된 트래픽과 개인 정보와 같은 클라이언트에 대한 민감한 정보가 포함됩니다. 그러나 데이터가 AI 에이전트로 전송될 때 실제로 어떤 일이 발생하는지는 미스터리로 남아 있습니다. 개인 데이터 유출이 지속적으로 헤드라인을 장식하는 상황에서 첨단 기술을 위해 소비자 데이터의 안전을 타협해서는 안 됩니다.

사이버 보안의 기본은 새로운 기술 발전과 관계없이 계속해서 준수되어야 합니다. 방화벽을 설치하고 데이터를 암호화하여 인터넷 연결을 보호하십시오. 무료 Wi-Fi 네트워크에 연결하는 것이 편리할 수 있지만 비즈니스의 안전을 해칠 수 있습니다. 보안되지 않은 네트워크에 연결하면 해커가 컴퓨터에 액세스할 수 있습니다. 네트워크의 프라이버시를 보장하기 위해 VPN에 투자하세요. IP 주소는 사이버 범죄자가 중요한 데이터에 액세스하지 못하도록 데이터 보호에 사용할 수도 있습니다.

컴퓨터 네트워크를 보호하기 위해 암호를 구현하는 것은 명백하지만 암호 보호를 최대한 활용하려면 홀수와 문자 시퀀스 이상에 주의를 기울여야 합니다. 액세스 권한을 얻기 위해 단일 비밀번호보다 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 보호하는 방법을 설명하는 규정을 만듭니다. 여기에는 특정 정보에 대한 액세스를 제한하고 추가 암호화, 보안 질문 등과 같은 계층화된 보안 조치를 사용하는 것이 포함됩니다. 직원이 회사의 사이버 보안 표준 위반에 대한 처벌을 이해하고 있는지 확인하십시오.

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결론

최종 결론 최종 단어

인공 지능은 더 이상 공상 과학 소설이 아니라 사이버 보안의 현대적 발전에서 매우 실질적인 요소입니다. 그러나 그 호소력에도 불구하고 우리는 기업과 사용자 모두를 계속해서 보호하는 다른 사이버 보안 보호 장치나 인공 지능이 무기화되어 유익보다는 해를 끼칠 가능성을 무시해서는 안 됩니다.