AI와 사이버 보안: 어떻게 함께 작동합니까?

인공 지능은 많은 산업에 혁명을 일으키고 있는 강력한 도구입니다.

콘텐츠를 큐레이팅하고 데이터를 처리하며 사용자 경험을 개인화하여 브랜드 충성도를 생성할 수 있습니다. 또한 데이터 유출, 해킹 및 기타 인터넷 기반 위협으로부터 비즈니스를 보호할 수 있습니다.

사이버 범죄는 모든 비즈니스에 심각한 문제입니다. 2022년에는 데이터 유출로만 4억 2천만 명이 넘는 사람들이 영향을 받았습니다.

사이버 보안에 AI를 사용하면 이러한 많은 공격을 예방할 수 있을 뿐만 아니라 성공적인 공격이 발생할 때 피해를 완화할 수 있습니다.

그러나 이 기술을 최대한 활용하려면 비즈니스 소유자는 AI 기반 사이버 보안 도구의 작동 방식을 이해하고 한계도 인식해야 합니다.

이 블로그에서는 다음을 배우게 됩니다.

사이버 보안이란 무엇입니까?

사이버 보안은 디지털 자산을 보호하는 관행입니다. 여기에는 실시간 위협 탐지, 맬웨어 방지 프로그램, 온라인 침입으로부터 시스템을 보호하는 강력한 암호 등이 포함됩니다.

또한 정기적인 시스템 업데이트를 수행하여 해커가 악용할 수 있는 프로그램 취약성을 제거합니다.

직원 교육은 사이버 보안의 중요한 부분입니다. 직장에서 디지털 자산을 사용하는 사람은 누구나 피싱, 스푸핑, 사기성 이메일 및 맬웨어와 같은 일반적인 사이버 공격을 인식하는 방법을 알아야 합니다.

또한 랜섬웨어 공격의 징후를 식별하고 무단 압수로부터 정보를 보호하는 방법을 알아야 합니다.

AI는 사이버 보안에서 어떻게 사용됩니까?

AI는 일반적으로 인간이 수행하는 작업을 기계가 완료할 수 있는 프로세스입니다. 사이버 보안과 혼동해서는 안 됩니다.

디지털 시스템 보안 유지와 관련되지 않은 작업을 수행하는 AI 애플리케이션이 많이 있습니다. 인공 지능을 사용하지 않는 전통적인 사이버 보안 도구도 있습니다.

동시에 AI와 사이버 보안은 밀접한 관련이 있습니다.

비즈니스 소유자와 사이버 보안 전문가도 AI를 사용하여 다양한 유형의 위협으로부터 디지털 시스템을 안전하게 보호합니다. 또한 이를 사용하여 미래에 발생할 수 있는 잠재적인 사이버 보안 문제를 예측합니다.

사이버 보안에서 AI가 어떻게 사용되는지 이해하면 시스템을 안전하게 유지하기 위해 마음대로 사용할 수 있는 도구를 알 수 있습니다. 또한 보안을 손상시키지 않고 디지털 성능을 향상시키는 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

위협 모델링의 AI

위협 모델링은 잠재적 위협을 식별하고 이를 처리하는 방법을 파악하는 프로세스입니다.

AI는 대량의 데이터를 스캔하고 인간이 놓칠 수 있는 잠재적으로 위협적인 행동을 찾아낼 수 있기 때문에 위협 모델링에 매우 효과적입니다 .

AI는 기존 사이버 보안 도구 또는 인간 사이버 보안 전문가보다 더 빠른 위협 모델링을 수행합니다. 이는 위협이 너무 많은 데이터에 액세스하기 전에 제거되기 때문에 사이버 공격이 입힐 수 있는 피해를 제한합니다.

반대로 AI는 오 탐지를 잘 식별합니다. 이것은 사이버 보안 전문가들조차 하기 힘든 일입니다. 가양성을 식별하면 시간을 절약하고 진정한 위협에 집중할 수 있습니다.

패턴 인식의 AI

AI는 대량의 데이터를 모니터링할 수 있기 때문에 사용자 행동 패턴을 인식할 수 있습니다. 또한 조사 결과에 따라 조치를 취할 수 있습니다.

악의적인 직원은 직원 수가 1,000명 이상인 회사에서 데이터 유출의 36%, 직원이 1,000명 미만인 회사에서 데이터 유출의 44%를 유발합니다.

AI는 위반이 발생하기 전에 의심스러운 행동을 표시하여 이러한 해킹을 방지할 수 있습니다. 또한 잠재적인 악의적 행위를 기반으로 액세스를 자동으로 차단하여 귀중한 데이터의 손실을 방지할 수 있습니다.

직원 행동을 지속적으로 모니터링하기 때문에 AI는 비정상적인 마우스 활동 및/또는 파일 이동을 감지할 수 있습니다. AI 기반 프로그램이 계정이 해킹된 것으로 판단하면 위반을 방지하기 위해 사용자를 계정에서 잠글 수 있습니다.

암호 관리의 AI

세계경제포럼(World Economic Forum)은 보안 침해의 80%가 약하거나 도난당한 암호로 인해 발생한다고 추정합니다.

이는 누군가의 암호가 손상되면 최상의 사이버 보안 조치도 우회할 수 있기 때문에 회사 전체를 위험에 빠뜨립니다.

많은 회사와 심지어 웹 사이트에서도 사용자가 안전한 암호를 선택하도록 요구하는 AI 기반 암호 선택 프로그램을 사용합니다. 일반적인 요구 사항에는 하나 이상의 대문자, 숫자 및/또는 기호를 사용하는 것이 포함됩니다.

AI 및 지속적인 모니터링

기업이 데이터 유출에 대해 걱정할 필요가 없는 시간은 낮이나 밤이나 없습니다. 고맙게도 AI는 쉬지 않습니다. 일년 내내 매일 24시간 내내 일하고 있습니다.

지속적인 AI 모니터링은 잠재적인 위협을 평가하고 완화합니다. 사용자에게 잠재적인 침해를 실시간으로 알립니다.

AI 기반 사고 대응 및 복구

AI 기반 도구는 잠재적인 침해를 즉시 포착하여 해커가 시스템에 가할 수 있는 손상의 양을 제한할 수 있습니다. 특정 도구는 사고 대응 및 디지털 자산 복구를 처리하는 방법을 계획할 수도 있습니다.

복구 시간이 끝나면 시스템에서 유사한 공격을 방지할 수 있는 방법을 권장할 수 있습니다.

사이버 보안에서 AI의 이점과 한계

안타깝게도 AI는 합법적인 비즈니스 소유자와 사이버 보안 전문가만 사용할 수 있는 것이 아닙니다. 해커와 사이버 범죄자도 액세스할 수 있습니다. AI 프로그램은 악성 코드를 생성하고 취약한 비밀번호를 해킹할 수 있습니다.

또한 딥페이크 데이터를 생성하고 스텔스 공격을 수행할 수 있습니다.

사이버 보안에서 AI를 사용하는 주요 이점은 경쟁의 장을 평준화한다는 것입니다. 점점 더 정교해지는 공격을 차단할 수 있습니다.

또한 미래에 존재할 수 있는 취약점을 강조 표시하여 공격을 중지합니다. AI를 올바르게 사용하면 사이버 범죄자보다 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.

• AI 기반 위협 탐지 플랫폼인 Cognito는 저장된 데이터와 기계 학습 기술을 사용하여 공격을 식별하고 차단합니다. 이 프로그램을 통해 ED&F Man Holdings는 몇 년 동안 시스템에 숨어 있던 맬웨어를 찾을 수 있었습니다. Cognito는 중간자(man-in-the-middle) 공격도 감지하고 차단했습니다.
• Energy Saving Trust는 Enterprise Immune System을 사용하여 실시간으로 공격을 탐지합니다. 기계 학습 기술을 사용하는 이 도구는 회사의 보안 팀이 조사할 수 있는 여러 비정상적인 활동을 감지했습니다.

사이버 보안을 위해 AI를 사용하는 것은 오늘날의 세계에서 필수입니다. 동시에 AI 사이버 보안 도구에는 단점이 있습니다. 한 가지 문제는 중소기업보다 대기업에서 더 잘 작동한다는 것입니다.

이는 AI 사이버 보안 도구가 행동 패턴을 적절하게 분석하기 위해 방대한 양의 데이터에 의존하기 때문입니다. 대기업은 네트워크 활동을 적절하게 모니터링하는 데 필요한 빅 데이터를 제공할 수 있습니다. 소상공인은 할 수 없습니다.

또한 AI 사이버 보안 도구를 배포하고 사용하는 것은 쉽지 않습니다. 전문가의 도움이 필요합니다. 중소기업의 경우 이는 사이버 보안 회사를 고용하여 도구를 설치하고 모니터링하는 것을 의미합니다.

이것은 미국 개인 정보 보호법의 허점으로 인해 많은 회사가 귀하에게 알리거나 허가를 요청하지 않고 귀하의 데이터를 사용, 공유 또는 판매할 수 있기 때문에 개인 정보 보호 문제를 제기합니다 .

AI와 기계 학습이 사이버 보안을 재정의하는 방법

AI와 기계 학습은 빠르게 보편화되고 있습니다. 정부와 민간 부문은 AI 기반 사이버 보안 도구를 사용하여 미래의 공격을 예측하고 잠재적인 공격을 실시간으로 식별하며 침해 후 피해 통제를 수행합니다.

그들은 데이터를 처리하고, 취약성을 파악하고, 더 빠르고 정확하게 공격을 예측할 수 있도록 함으로써 사이버 보안 산업을 변화시키고 있습니다.

양자 컴퓨팅은 추가 조정을 도입할 것입니다. 알고리즘은 복잡한 문제를 과거보다 더 빠르고 정확하게 해결할 수 있습니다.

또한 양자 컴퓨팅은 AI 도구가 새로운 공격을 탐지하고 방지하는 데 도움이 될 것입니다. 이것은 큰 진전입니다. 현재 AI 기반 사이버 보안 도구는 기존 데이터에서 정보를 가져오므로 새로운 데이터 침해 도구와 방법론을 식별하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

AI가 사이버 보안 일자리를 대체할까요?

AI 산업의 새로운 발전으로 일부 사람들은 인간 사이버 보안 전문가가 쓸모 없게 될지 궁금해했습니다. 그러나 현재 데이터는 이것이 사실과 거리가 멀다는 것을 보여줍니다.

노동통계국(Bureau of Labor Statistics)은 정보 보안 분석가에 대한 수요가 향후 몇 년 동안 35% 증가할 것이라고 보고했습니다. AI는 사이버 보안의 작동 방식을 변화시키고 있지만 인간 분석가 또는 기존 사이버 보안 도구에 대한 수요를 제거하지는 않습니다.

AI 사이버 보안 소프트웨어를 모니터링하려면 여전히 사람이 필요합니다. 또한 AI 기반 시스템에서 제공하는 경고를 확인하고 권장 사항을 구현하기 위해 실제 사람이 필요합니다.

또한 인간의 창의성과 독창성은 경우에 따라 이전 데이터에 의존하는 AI 도구보다 새로운 공격에 대해 더 나은 보호 기능을 제공할 수 있습니다.

지금 무엇을?

AI에는 여러 가지 이점이 있습니다. 인간이 할 수 없는 일을 할 수 있습니다. 인공 지능은 또한 인간이 수행할 수 있는 작업을 완료하지만 더 빠르고 효율적으로 수행합니다.

그러나 AI와 사이버 보안에 대한 면밀한 분석에서 알 수 있듯이 AI는 인간을 대체할 수 없습니다. 이는 사이버 보안뿐만 아니라 마케팅 및 콘텐츠 제작을 포함한 다른 분야에서도 마찬가지입니다.

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