사이버 보안의 인공 지능: 장단점

우리는 인공 지능을 사용하여 복잡하고 반복적인 작업을 인간보다 빠르게 자동화할 수 있습니다.

인공지능 기술은 복잡하고 반복되는 입력을 논리적으로 분류할 수 있습니다. 안면인식과 자율주행차에 인공지능이 활용되는 이유다. 그러나 이 기능은 AI 사이버 보안의 길을 열어줍니다. 이는 복잡한 조직의 위협을 평가하는 데 특히 유용합니다. 비즈니스 구조가 지속적으로 변화할 때 관리자는 약점을 식별하지 못하는 경우가 많습니다.

또한 기업의 네트워크 구조는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 이는 사이버 범죄자가 우리를 상대로 악용할 수 있는 취약점이 더 많다는 것을 의미합니다. 이는 고도로 자동화된 제조 3.0 기업이나 석유 및 가스 산업과 같은 통합 기업에서 볼 수 있습니다. 이를 위해 다양한 보안 회사들이 비즈니스 보호에 도움이 되는 AI 사이버 보안 도구를 개발했습니다.

이 기사에서는 인공 지능이 무엇인지, 그리고 이것이 사이버 보안에 어떻게 적용되는지 심층적으로 살펴보겠습니다. 또한 이 유망 기술의 장점과 단점도 살펴보겠습니다. 다음으로 먼저 인공지능이 무엇인지 살펴보겠습니다!

인공지능이란 무엇인가요?

인공지능은 통계적 가중치 행렬을 이용한 합리화 방식입니다. 이 행렬은 신경망이라고도 불립니다. 먼저 이 네트워크를 결정 매트릭스로 생각할 수 있습니다. 여기서 노드는 각 필터링 프로세스에 대해 가중치가 부여된 편향을 갖습니다. 신경망은 미리 컴파일된 데이터의 데이터베이스를 수신합니다. 데이터에는 AI가 해결할 수 있는 잠재적인 질문에 대한 답변도 포함됩니다. 이런 식으로 AI는 편향될 수 있습니다.

예를 들어, 다양한 이미지가 포함된 데이터베이스입니다. 얼굴 이미지와 기타 수박 이미지가 있다고 가정해 보겠습니다. 또한 각 이미지에는 각 항목을 확인할 수 있는 태그가 있습니다. AI가 자신의 추측이 올바른지 "학습"함에 따라 시스템은 노드 가중치를 증가시킵니다. 이 프로세스는 시스템이 미리 정의된 오류율에 도달할 때까지 계속됩니다. 이를 흔히 딥러닝이라고 부르는데, 이는 의사결정의 심층 계층 생성을 의미합니다.

다음으로 데이터 처리에 사용되는 단계를 살펴보세요.

인공지능 데이터 처리의 주요 단계

전체 데이터 흐름은 다음 프로세스로 압축될 수 있습니다.

1. 센서를 입력하여 데이터를 수신합니다.

2. 데이터는 CPU를 거쳐 인공지능 프로세스로 리디렉션됩니다.

3. 데이터는 인공지능 솔루션의 통계적 가중치 행렬에 들어갑니다. 각 노드는 이 정보를 처리한 다음 각 필터를 사용하여 결정을 내립니다.

4. 데이터는 통계적 가중치 행렬의 마지막 노드에 도달합니다. 이에 따라 최종 결정이 결정됩니다.

하지만 딥러닝과는 과정이 조금 다릅니다. 1단계에는 올바른 응답으로 태그가 지정된 사전 컴파일된 데이터베이스의 데이터가 포함됩니다. 또한 딥 러닝은 미리 정의된 내결함성 값에 도달하기 위해 1~4단계를 반복합니다.

아래에서는 AI 데이터를 처리하는 방법에 대한 예시를 통해 이에 대해 살펴보겠습니다.

AI 데이터 필터링 예

AI 노드에 사진이 도착했다고 가정해 보겠습니다. 이 노드는 데이터를 255 회색조와 같은 사용 가능한 형식으로 필터링합니다. 그런 다음 특성을 식별하기 위해 스크립트가 실행됩니다. 이러한 특성이 필터의 다른 특성과 일치하면 노드가 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴을 찾았는지 수박을 찾았는지 표시합니다.

그런 다음 데이터는 다음 노드로 이동합니다. 이 특정 노드는 첫 번째 결정을 확인하는 컬러 필터를 가질 수 있습니다. 이 프로세스는 데이터가 마지막 노드에 도달할 때까지 계속됩니다. 그 시점에서 AI는 얼굴이나 수박을 찾을 수 있도록 최종 결정을 내립니다.

중요한 것은 인공지능 시스템에는 항상 어느 정도의 오류가 있다는 것입니다. 절대적으로 옳은 것은 없습니다. 그러나 때로는 오류 비율이 허용될 수 있습니다.

인공지능이 어떻게 작동하는지 이해했다면, 인공지능의 네트워크 보안 솔루션을 살펴보겠습니다.

사이버 보안의 인공 지능

사이버 보안을 위한 인공 지능은 복잡한 환경에서 위협을 자동으로 평가해야 하는 필요성을 해결합니다. 특히 사이버 보안 분야의 두 가지 AI 사용 사례는 다음과 같습니다.

1. 이상 징후를 감지합니다. 인공 지능은 네트워크의 일상적인 운영에서 이상 현상을 감지하는 경우가 많습니다. 이는 사용자가 언제 어디서 네트워크에 액세스하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 게이트웨이 장치에는 분석을 위한 AI 통합 기능도 있습니다. 일부 솔루션은 비정상적인 동작이 발생하면 사용자를 차단합니다. 다른 솔루션은 경고만 보냅니다.

2. 기밀 데이터. 인공 지능은 실제로 분류 유틸리티입니다. 이렇게 하면 맬웨어나 잘못된 동작에 대한 검사 프로세스가 빨라집니다. 이는 데이터 양이 많은 조직에 유용합니다.

이것은 사이버 보안에서 인공 지능의 두 가지 주요 용도입니다. 장점과 단점을 살펴보겠습니다!

인공 지능의 장점과 단점

앞서 언급했듯이 인공 지능에는 많은 이점이 있습니다. 반복적인 작업을 실행하여 이상 현상을 식별하거나 데이터를 분류할 수 있습니다. 즉, 일부 큰 단점이 장점보다 클 수 있습니다. 그럼 단점을 살펴보겠습니다.

AI 정확도 vs 리소스 요구 사항

첫 번째 단점은 AI 사이버 보안 솔루션의 정확성입니다. 이 정확도는 여러 요인에 따라 달라집니다. 여기에는 신경망의 크기와 필터링을 위해 정의된 결정이 포함됩니다. 또한 사전 정의된 오류율에 도달하는 데 필요한 반복 횟수에 따라 달라집니다.

3단계 의사결정 트리가 있다고 가정해보세요. 각 레이어에는 각 결정 경로에 대한 여러 노드가 있습니다. 이는 매우 간단한 행렬임에도 불구하고 많은 계산이 필요합니다. 시스템의 제한된 리소스로 인해 솔루션의 인텔리전스가 손상됩니다.

AI 사이버 보안 솔루션 제공업체는 대상 인구를 만족시키기 위한 솔루션의 지능/정확성을 방해할 수 있습니다. 하지만 때로는 문제가 IQ가 아닐 때도 있습니다. 대신 대기 시간이 짧고 보안 취약성이 있습니다. AI 사이버 보안 솔루션을 찾을 때 네트워크 내 보안을 고려하십시오.

정적 및 연속 훈련

AI 통계적 가중치 행렬은 일단 훈련되면 일반적으로 서비스에서 재훈련되지 않습니다. 이는 하드웨어에서 사용 가능한 처리 리소스가 부족하여 발생하는 것으로 밝혀졌습니다. 때때로 시스템은 상황을 악화시켜 효율성을 떨어뜨리는 것을 학습합니다. 대조적으로, 인간은 반복적으로 학습합니다. 사고가 많다는 뜻이다. 따라서 솔루션 제공업체는 소프트웨어가 사용 중에 사양 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다.

새로운 공격에 대처하기 위해 사이버 보안을 업데이트해야 하는 경우가 많습니다. 이를 위해서는 AI를 훈련시키는 데 많은 전력이 필요합니다. 또한 AI 사이버 보안 공급업체는 사이버 위협을 해결하기 위해 정기적인 업데이트가 필요합니다.

즉, AI 사이버보안 솔루션의 AI 구성요소는 데이터를 분류하고 기준 데이터의 이상 징후를 평가하는 데 사용됩니다. 따라서 악성코드 목록 업데이트에 문제가 발생하지 않습니다. 이는 AI 사이버 보안이 여전히 사용될 수 있음을 의미합니다.

인공지능 사이버보안의 장점과 단점에 대해 읽은 후, 이 기술의 몇 가지 용도도 살펴보겠습니다!

AI 사이버보안을 찾을 수 있는 곳

앞서 언급했듯이 고도로 자동화된 기업 사이버보안은 가장 취약합니다. 일반적으로 자동화 환경은 정보기술(IT), 운영기술(OT), 사물인터넷(IoT)과 중복됩니다. 이는 생산성을 높이고, 제품의 단가를 낮추며, 경쟁을 약화시키기 위한 것입니다.

하지만 이것도 허점을 만듭니다. 이를 위해 AI 사이버 보안은 이들 기업의 잠재적인 취약성을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 해결 방법은 관리자에게 알리거나 자동으로 패치를 적용하는 것입니다.

그러나 이것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 사이버 범죄자는 현재 고도로 통합된 대규모 기업을 표적으로 삼고 있습니다. 이를 위해 보안 없이 OT를 활용합니다. 이 OT는 공장 장비와 같은 하드웨어에 명령을 전송하기 위한 유선 네트워크용입니다. 이는 보안 취약점을 구성한 적이 없음을 의미합니다. 그러나 오늘날 공격자는 OT를 사용하여 나머지 네트워크에 액세스하거나 공장 장비를 오프라인 상태로 만듭니다.

제조 및 자동화 공장을 위한 OT 위험 관리

위의 이유로 OT 위험 관리 도구는 점점 더 대중화되고 있습니다. 이러한 시스템은 프로덕션 환경의 실시간 복제를 효과적으로 수행한 다음 수많은 시뮬레이션을 실행하여 취약점을 찾습니다.

시스템의 AI 부분에서 취약점이 자주 발견됩니다. 이 경우 관리자가 해결방안을 제시해 드립니다. OT 위험 관리 소프트웨어는 주문, 프로젝트 또는 공급 요구 사항을 충족하기 위해 제조 공장 일정이 변경됨에 따라 지속적으로 작동합니다.

이 경우 AI 시스템은 바이러스 백신 목록에서 알려진 악성 코드를 사용하여 시스템으로의 진입 경로를 찾으려고 합니다. 이 작업에는 인공 지능에 이상적으로 적합한 복잡한 시스템의 자동화되고 반복적인 기능이 필요합니다.

그렇다면 언제 AI 사이버보안을 구현해야 할까요?

언제 AI 사이버보안을 사용해야 할까요?

위에서 언급했듯이 제조 및 공장 장비를 사용하는 기업은 AI 사이버 보안을 사용해야 합니다. 대부분의 경우 OT와 관련된 위험을 줄이기 위해 OT 위험 관리 솔루션도 찾아야 합니다.

기업이 IoT와 IT를 활용한다면 인공지능 네트워크 보안도 활용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 네트워크 공격의 위험을 줄일 수 있습니다. IoT 장치는 경쟁사보다 낮은 가격에 판매되는 경우가 많기 때문에 적절한 보안 조치를 추가하는 데 드는 비용도 제거됩니다.

마지막으로 IT만 사용하는 기업도 AI를 사용할 수 있습니다. 인공 지능은 불규칙한 트래픽을 평가하여 게이트웨이를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 AI 데이터 분석도 활용 가능하다. 이렇게 하면 누군가가 하드웨어를 악의적으로 사용하고 있는지 알 수 있습니다.

요약하면 인공지능 사이버보안에 관한 모든 것, 간략하게 요약하자면!

요약

우리는 반복적인 작업을 자동화해야 하는 모든 곳에 인공지능을 사용할 수 있습니다. 인공지능은 복잡한 작업에 대한 의사결정에도 도움이 됩니다. 이것이 바로 많은 사이버 보안 솔루션 제공업체가 인공 지능을 사용하는 이유입니다. 실제로 이러한 공급자의 도구는 매우 복잡하고 보안이 취약한 시스템의 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

비즈니스 기술이 아무리 통합되어 있어도 우리는 항상 AI 사이버 보안의 이점을 누릴 수 있습니다. AI 기능은 지능형 작업을 사용하여 데이터를 분류하는 데에도 적합합니다. 이렇게 하면 맬웨어 검색 속도를 높일 수 있습니다. AI 사이버 보안은 네트워크의 비정상적인 사용을 탐지하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

위 내용은 사이버 보안의 인공 지능: 장단점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!