자동화 및 인공 지능이 사이버 보안을 강화하는 방법

사이버 범죄자들은 ​​항상 자신의 노력을 발전시키고 희생자를 표적으로 삼는 보다 발전된 방법을 고안합니다. 이를 방지하는 데 사용할 수 있는 도구가 많이 있지만 개선의 여지가 많습니다. 특히 자동화를 고려한다면.

머신 러닝과 인공 지능은 사이버 보안에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 자동화 도구는 인간보다 훨씬 더 효율적이고 빠르게 수많은 사이버 위협을 방지, 탐지 및 처리할 수 있습니다. 그리고 앞으로도 계속 확장될 것입니다. 이를 위해 AI/ML 기술이 기업 사이버 보안 접근 방식에 미칠 수 있는 중요한 차이점을 간략히 살펴보겠습니다.

편재된 기술로 인한 위험 완화

기술은 개인 생활과 직장 생활의 모든 면에 침투했습니다. 무엇보다 공격 표면이 증가했습니다. 그리고 이는 최근 몇 년 동안 기업의 큰 문제가 되었습니다. 기업은 많은 애플리케이션과 장치를 처리해야 합니다.

문제는 이러한 모든 보안 위험에 대처할 수 있는 숙련된 인력이 충분하지 않다는 것입니다. 그렇기 때문에 종종 취약점이 허물어지는 결과를 낳습니다.

이 문제에 더하여 많은 기업은 애플리케이션과 시스템을 보호하는 데 필요한 사이버 보안 팀을 보유할 여유가 없습니다. 특히 스타트업이 위험하다. 그들은 확립된 보안 운영과 이를 보장할 자금이 부족합니다.

기업은 외부 공격으로부터 시스템과 장치를 보호하는 데 필요한 프로세스 중 최소한 일부를 자동화해야 합니다. 그렇지 않으면 취약한 상태를 유지합니다.

범죄자들은 ​​가능한 한 많은 진입 지점을 확보하기 위해 모든 도구를 사용하고 있습니다. 예를 들어, 범죄자들이 계속해서 새로운 방법을 발명하고 있기 때문에 방화벽도 이전과 같이 시스템을 보호할 수 없습니다.

자동화된 방법을 사용하여 연결된 모든 장치의 방어를 테스트하기 때문에 수동으로 이 문제에 대처할 방법이 없습니다.

더 나은 위협 감지 및 관리

공격의 규모와 분석할 수 있는 방대한 양의 데이터로 인해 최신 위협에 대처하는 것이 어려운 작업입니다. 자동화된 기계 학습 애플리케이션은 지속적인 경계와 체계적인 위협 식별에 훨씬 더 적합합니다.

이러한 시스템은 항상 학습하고 있습니다. 이들은 증가하는 위협 벡터와 함께 진화하여 비정상적인 행동을 탐지할 수 있습니다. 이를 통해 정교한 공격 방법을 식별하고 처리할 수 있습니다.

그러나 대부분의 회사는 이러한 판도를 바꾸는 기술을 사용하지 않습니다. 그들은 계속해서 구식 방법에 의존하고 있습니다. 그러나 기존의 도구와 응용 프로그램은 악의적인 행위자를 따라잡을 수 없습니다. 그들은 공격에 더 복잡한 기능을 계속 활용합니다.

무법자 크립토재킹 공격과 같은 사례는 해커가 탐지를 피하기 위해 새로운 기술을 사용하는 방법을 알고 있음을 증명합니다. 그리고 그들은 그들의 노력에서 꽤 성공적입니다. 이러한 위협의 맹공격에 대처하는 유일한 방법은 기계 학습/인공 지능 엔진을 통하는 것입니다. 그들은 시스템을 간과하고 의심스럽고 비정상적인 행동에 대해 경고합니다.

일반 사이버 보안 프로세스 자동화

기업의 보안 요구 사항을 충족하는 많은 도구가 있습니다. 예를 들어, 대부분의 회사는 직원에게 VPN(가상 사설망)을 사용하도록 요청합니다. (VPN이란? 사용자의 인터넷 연결을 암호화하는 서비스입니다(https://nordvpn.com/what-is-a-vpn/).

이러한 도구를 사용하면 사용자가 네트워크를 통해 전송하는 데이터를 외부인이 가로챌 수 없습니다.) 전송 중인 데이터는 포함되지만 직원이 피싱 이메일에 빠지거나 실수로 랜섬웨어를 설치할 위험은 여전히 ​​있습니다.

보안 연구원은 위협 경고 알림 과부하를 따라잡을 수 없습니다. 그리고 이러한 알림 중 대부분은 일반적으로 거짓입니다. 그러나 당신은 그들을 무시할 수 없습니다. 범죄자들은 ​​그 모든 소음 속에 숨는 방법을 알고 있습니다. 위협 식별은 보안 운영 팀의 기념비적인 작업입니다.

따라서 정보 보안 전문가에게 자동화된 도구를 제공하는 것이 필수적입니다. 이를 통해 가장 필요한 영역에 기술을 집중할 수 있습니다. 평범한 일상 작업이 기술자의 시간을 너무 많이 차지합니다.

그러나 자동화 도구는 이를 처리할 수 있습니다. 사람의 손길이 필요한 보다 가치 있는 작업에 시간을 할애합니다. 예를 들어 위협 사냥 및 속성

위험의 상당한 증가

세계는 일상 생활의 거의 모든 측면에 기술을 통합하도록 성장했으며 그에 따라 위험도 크게 증가했습니다. 따라서 머신 러닝과 인공 지능은 사이버 보안의 필수 요소가 되었습니다.

그들은 인간의 노동이 단순히 할 수 없는 중요한 역할을 수행합니다. 자동화가 답입니다. 사이버 보안 전문가가 기업 및 개인 애플리케이션에서 수많은 사이버 위협을 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.