인공지능(AI)이 사회에서 대중화되면서 네트워크 보안 분야에도 진출하게 되었습니다. 인공 지능은 위협 자동 감지 및 대응, 네트워크 효율성 개선, 취약점 식별 지원 등 다양한 방식으로 사이버 보안을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 인공 지능이 사이버 보안을 변화시키는 몇 가지 방법과 이것이 기업의 보안을 유지하는 데 어떻게 도움이 되는지 논의할 것입니다.
인공 지능이 사이버 보안의 환경을 바꾸고 있습니다. 이 문서의 강점은 인공 지능 시스템을 구현함으로써 조직이 탐지 및 대응 속도를 높이고 새로운 위협을 보다 적극적으로 예측하고 처리할 수 있음을 보여줍니다.
인공지능은 인간이나 다른 동물이 발휘하는 자연지능이 아닌 기계가 발휘하는 지능입니다. AI 애플리케이션은 사람의 개입 없이 스스로 데이터를 분석하고 의사결정을 내릴 수 있습니다.
인공지능은 인간 두뇌의 과정을 평가하고 인간 두뇌의 패턴을 연구함으로써 달성됩니다. 이러한 위협 조사는 지능형 소프트웨어, 시스템 또는 인공 지능 솔루션의 생성으로 이어집니다.
인공지능의 기초는 소위 인공지능의 튜링 테스트를 기반으로 합니다. 인공지능의 튜링 테스트(Turing test)는 기계가 인간과 구별할 수 없는 행동을 보일 수 있는지를 판단하는 방법이다. 이 질문에 대한 대답이 '예'라면 기계는 튜링 테스트를 통과하고 지능적인 것으로 간주됩니다.
인공지능의 세 가지 주요 구성요소는 다음과 같습니다.
사이버 보안에서 인공 지능의 역할은 조직이 침입 위험을 줄이고 전반적인 보안 상태를 개선하도록 돕는 것입니다. 인공 지능은 과거 데이터를 학습하여 패턴과 추세를 식별함으로써 사이버 보안에서 역할을 합니다. 그런 다음 이 정보는 향후 공격을 예측하는 데 사용됩니다. AI 기반 시스템은 위협에 자동으로 대응하고 더 빠른 시간 내에 사이버 위협에 맞서 싸우도록 구성할 수도 있습니다.
기업의 공격 표면이 지속적으로 성장하고 발전함에 따라 사이버 위협과 사이버 공격을 분석하고 강화하는 것은 더 이상 인간의 과제가 아닙니다. 조직의 규모에 따라 위험을 정확하게 계산하려면 최대 수천억 개의 시변 신호를 처리해야 합니다.
이 전례 없는 도전에 대응하여 신경망과 같은 인공 지능 도구 및 방법은 정보 보안 팀이 민감한 정보를 보호하고 침입 위험을 줄이며 보다 효과적이고 효율적인 위협 탐지 및 위협을 통해 보안을 향상할 수 있도록 계속 발전하고 있습니다. 제거 능력 상황.
기계 학습은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 자동으로 학습하고 개선하기 위해 알고리즘을 사용하는 인공 지능의 하위 집합입니다.
주로 네트워크 보안에 사용되며 두 가지 목적이 있습니다.
우리 모두는 AI를 사용하여 보안 문제를 해결하는 데 찬성합니다.
사이버 범죄자는 AI 시스템을 훈련하거나 AI가 사용하는 데이터 세트에 잘못된 데이터를 공급할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 현실적이고 정교한 공격을 할 수 있습니다. 또한 인공 지능을 사용하여 공격을 자동화할 수 있으므로 단일 행위자가 대규모 공격을 수행할 수 있습니다.
AI 시스템은 소위 "적대적 사례"(시스템을 속여 잘못 분류하도록 특별히 설계된 입력)에 속기 쉽습니다. 예를 들어 정지 신호가 약간 변경되어 더 이상 정지 신호로 인식되지 않는 경우 자율 주행 자동차는 이를 양보 신호와 같은 다른 신호로 착각할 수 있습니다. 이는 비참한 결과를 초래할 수 있습니다.
인공지능이 사이버 보안에 더욱 널리 사용됨에 따라 잠재적인 위험과 이를 완화하는 방법을 고려하는 것이 중요해졌습니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 AI 시스템이 "설명 가능"하도록 보장하는 것입니다. 즉, 결정에 대한 이유를 제공할 수 있습니다. 이는 결정이 투명하고 책임감 있게 이루어지도록 하는 동시에 적대적인 사례가 시스템을 속이는 데 사용되는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.
결론적으로 AI 기반 사이버 보안 시스템은 조직을 돕는 데 큰 잠재력을 보여줍니다. 그러나 잠재적인 위험을 인식하고 이를 완화하기 위한 조치를 취하는 것이 중요합니다.
인공지능은 네트워크 보안 분야에서 여러 가지 좋은 응용 사례를 갖고 있습니다. 연구원이나 싱크탱크부터 시작해 사이버 보안 사용 사례에 대한 Gartner의 프리즘을 보여주는 훌륭한 예는 다음과 같습니다. 초자동화는 Gartner의 예측 이후 많은 관심 주제가 되었습니다. 이는 차세대 일반 인공 지능 시스템을 기반으로 또 다른 수준의 자동화가 출시될 것임을 의미합니다. 여기에는 AI/ML을 자동화 + 품질 보증과 결합하여 경보 및 사고 대응 노력의 관리를 간소화하는 것이 포함됩니다. 기본적으로 이는 기업이 대규모로 노코드 또는 로우코드 보안을 강화하고 비즈니스 민첩성 및 DevOps 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다.
보안 서비스 및 클라우드 보안에 적용 가능한 예시 목록은 다음과 같습니다.
사이버 보안에서 인공 지능이 수행되는 방식은 다음과 같습니다. 사이버 보안 위협을 식별, 탐지 및 대응하는 데 소요되는 시간 단축:
(1) 자동화된 맬웨어 탐지 및 예방
인공 지능(AI)과 기계 학습은 기존 소프트웨어 기반 또는 수동 방법에 비해 자동으로 범죄자를 퇴치하는 데 도움이 될 수 있습니다. 위협을 탐지하고 보다 효과적으로 대응합니다. 기계 학습 기술은 호스트, 네트워크 및 클라우드에 있는 맬웨어 방지 구성 요소의 대량 데이터를 결합하여 맬웨어 탐지를 향상시킵니다.
이전에 알려지지 않은 샘플은 엔드포인트 보호 메커니즘에 기여하는 맬웨어 및 랜섬웨어 공격 탐지의 새로운 파일일 수 있습니다. 숨겨진 속성은 악의적일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 마찬가지로 탐지를 회피할 수 있는 악성코드도 매번 포착된다는 보장은 없습니다.
모든 악성 코드 공격을 인공 지능으로 막을 수 있다는 의미는 아닙니다. 모델은 데이터 속성을 지원하는 수학적으로 구조화된 규칙의 모음입니다.
(2) 피싱 및 스팸 감지
딥 러닝은 대량의 데이터를 사용하여 심층 신경망을 훈련한 다음 시간이 지남에 따라 이미지를 분류하거나 다른 작업을 완료하는 방법을 학습합니다.
딥 러닝 모델은 상대적으로 느슨한 기능을 사용하는 공격 작업에서도 좋은 정확도를 달성할 수 있습니다. 안전하지 않은 작업 및 기타 이미지는 물론 스팸 및 피싱 공격을 탐지하는 데 사용됩니다.
Google은 딥 러닝을 활용하여 감지하기 어려운 이미지 기반 이메일, 숨겨진 콘텐츠가 포함된 이메일, 새로 형성된 도메인에서 보낸 통신을 감지합니다. 이는 스팸과 관련된 인터넷 트래픽 패턴을 포함하여 정교한 피싱 공격을 탐지하는 데 도움이 됩니다.
(3) 더 빠르고 정확한 이상 탐지 - SIEM 및 SOAR 플랫폼
인공 지능은 거의 실시간으로 네트워크 트래픽 데이터에서 악성 및 양성 이상을 식별할 수 있습니다. 네트워크 트래픽 데이터에 머신러닝 알고리즘을 적용해 이전에 알려지지 않았던 공격은 물론 탐지를 회피하도록 변형된 알려진 공격도 탐지할 수 있다.
SIEM 및 SOAR 시스템은 조직의 보안 인프라에 추가됩니다. 경고를 식별하기 위해 고급 분석 및 기계 학습이 사용되지만, 오탐지 발생으로 인해 세부 조정이 필요합니다.
SOAR은 SIEM 경고에 대한 교정 및 대응을 처리하는 엔진입니다. 이는 보안 팀이 경고를 수집하고, 사례를 관리하고, SIEM의 끝없는 알림에 응답하여 대응 프로세스를 자동화할 수 있도록 설계되었습니다.
위협 인텔리전스 기능은 보안 팀이 컴퓨터 시스템뿐만 아니라 다른 위협 전반에 걸쳐 더 깊은 통찰력을 얻고 IoT 장치 및 기타 통합을 이해할 수 있도록 하는 솔루션 중 하나입니다.
(4) 제로데이 취약점 찾기
"제로데이 공격"에서는 범죄자가 제조업체에서 패치하지 않은 소프트웨어 결함을 악용하여 컴퓨터를 악성 코드로 감염시킵니다. 그러나 인공 지능에 대한 현재의 논의와 개발이 도움이 될 수 있습니다.
딥 러닝 아키텍처를 사용하면 숨겨진 패턴이나 잠재 패턴을 발견하고 시간이 지남에 따라 상황에 더욱 민감해지며 제로 데이 취약점이나 활동을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자연어 처리는 소스 코드에서 위험한 파일을 검색하고 플래그를 지정할 수 있습니다. 생성적 적대 신경망은 모든 데이터 분포를 모방하는 방법을 학습할 수 있으며 복잡한 결함을 식별하는 데도 유용할 수 있습니다.
(5) 감지 및 응답 속도 향상
기업 네트워크를 보호하는 첫 번째 단계는 위협을 감지하는 것입니다. 신뢰할 수 없는 데이터를 신속하게 감지할 수 있다면 이상적일 것입니다. 이는 네트워크를 영구적인 손상으로부터 보호합니다.
인공 지능과 사이버 보안을 결합하는 것은 위협을 실시간으로 탐지하고 대응하는 가장 좋은 방법입니다. 인공지능은 전체 시스템의 위험을 검사합니다. 인간 지능과 달리 사이버 영역의 인공 지능은 위험을 조기에 감지하여 더 빠르고 정확한 보안 경고를 제공하므로 사이버 보안 전문가가 더 효율적으로 작업할 수 있습니다.
(6) 새로운 위협 감지
비정상적인 행동이나 활동 패턴을 식별하기 위한 예측 분석은 사이버 보안에서 인공 지능의 주요 응용 프로그램 중 하나입니다. 사이버 범죄자는 항상 시스템을 악용하는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 인공 지능은 이러한 새로운 위협이 피해를 입히기 전에 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
(7) 오탐지 줄이기
오탐지가 너무 많으면 실제 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 시간이 걸립니다. 그러나 인공 지능을 사용하여 보안 사고를 식별하면 오탐(false positive) 수를 줄이고 팀이 신속하게 업무에 복귀할 수 있습니다.
인공 지능은 데이터 과학의 도움으로 대량의 이벤트를 신속하게 분석하고 악성 코드부터 피싱이나 악성 코드 다운로드와 같은 위험한 행동으로 이어질 수 있는 위협 식별에 이르기까지 광범위한 보안 위험을 식별할 수 있습니다. 이러한 시스템은 시간이 지남에 따라 개선되어 이전 공격을 활용하여 현재 공격과 새로운 공격을 식별합니다. 행동 기록은 AI가 사용자, 자산 및 네트워크의 프로필을 생성하여 확립된 표준에서 벗어나는 행동을 식별하고 대응하는 데 도움이 됩니다.
인공 지능 시스템은 맬웨어를 탐지하고, 패턴 인식을 수행하고, 고급 알고리즘을 사용하여 맬웨어 또는 랜섬웨어 공격이 시스템에 진입하기 전에 가장 작은 서명까지 탐지하도록 훈련되고 있습니다.
AI는 자연어 처리를 통해 사이버 위험에 대한 기사, 뉴스, 연구를 스크랩하고 자료 자체를 선별하여 더 뛰어난 예측 지능을 제공할 수 있습니다. 글로벌 및 산업별 위협에 대한 최신 지식을 제공할 수 있는 AI 기반 보안 솔루션으로, 시스템 공격에 사용될 가능성이 있는 것보다 시스템 공격에 사용될 가능성이 가장 높은 것을 기반으로 보다 스마트한 우선순위 결정을 내릴 수 있습니다.
(8) 봇 감지
봇은 이제 인터넷 트래픽의 큰 부분을 차지하지만 치명적일 수 있습니다. 도난당한 비밀번호를 사용한 계정 탈취부터 사기성 계정 생성, 데이터 사기에 이르기까지 봇은 심각한 위협이 될 수 있습니다. 자동화된 위협에는 수동 대응이 효과적이지 않습니다. 인공 지능과 기계 학습은 웹사이트 트래픽을 분석하고 좋은 봇, 나쁜 봇, 인간을 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
사용자 행동 패턴을 분석하여 기업은 일반적인 사용자 경험은 물론 흔하지 않은 고위험 경험도 이해할 수 있습니다. 여기에서 우리는 그들의 네트워크 통신 목적을 해독하여 사악한 로봇보다 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.
(9) 침입 위험 예측
인공 지능 시스템은 다양한 시스템에 대한 다양한 액세스 권한을 가진 모든 장치, 사용자 및 애플리케이션의 완전하고 정확한 목록인 IT 자산 인벤토리를 결정하는 데 도움이 됩니다. 이제 위에서 언급한 바와 같이 자산 재고 및 위협 노출을 고려하여 AI 기반 시스템은 해킹 가능성이 가장 높은 방법과 위치를 예측하여 가장 취약한 위치에 리소스를 배치할 계획을 세울 수 있습니다.
이 침입 위험 예측은 조직이 영향을 제한하고 공격 체인을 끊을 수 있도록 대비하는 데 도움이 됩니다. 또한, 위험 데이터를 활용해 AI 기반 분석을 통해 정책과 절차를 개발하고 수정해 사이버 회복력을 강화할 수 있습니다.
인공지능이 사이버 범죄에 맞서 싸우는 강력한 도구가 될 수 있다는 것은 분명합니다. 현재 인간 보안 분석가가 수행하는 작업을 자동화함으로써 오탐지 수를 줄이고 탐지 및 대응 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
더 중요한 것은 인공 지능 사용과 관련된 잠재적 위험을 인식하고 이를 완화하기 위한 조치를 취하는 것입니다.
위 내용은 사이버 보안에서 인공 지능의 역할의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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