AI가 기업이 사이버 위협에 대처하도록 돕는 방법

사이버 공격은 오늘날 모든 산업 분야의 기업이 직면한 전략적 위험 중 하나로 간주될 정도로 보편화되었습니다.

최근 몇 년 동안 크고 작은 조직을 대상으로 하는 해킹 사건이 급증했습니다. 일반적으로 공격자는 데이터를 훔치거나 조작하려는 의도에 따라 움직입니다. 또한 이러한 위협의 교묘함 수준도 높아졌습니다. 오늘날 누구도 사이버 공격에 면역이 있다고 주장할 수 없습니다.

인공 지능의 인상적인 진화는 그것이 좋은 것인지 아닌지에 대한 격렬한 논쟁을 불러일으켰습니다. 다양한 유형의 사이버 위협을 조장하거나 완화하는 AI의 역할도 강조되었습니다. AI는 어떻게 사용되느냐에 따라 고객, 사이버 범죄자, 기업에 축복이 될 수도 저주가 될 수도 있다는 주장이 제기되어 왔습니다. 따라서 사이버 보안 분야에서 AI의 영향을 평가하는 것이 적절합니다.

최근 급증하는 사이버 공격으로 인해 많은 사람들이 보안의 미래가 암울해 보인다고 주장합니다. 이러한 불안에 직면하여 AI는 게임 체인저로 부상했습니다. AI와 머신 러닝이 지원하는 여러 도구와 기술이 개발되었습니다. 오늘날 AI는 유행어 이상입니다. 여러 산업에서 사용되는 기술 발전입니다. 이 경우 사이버 위협을 차단하는 데 중요한 역할을 합니다.

AI와 머신 러닝의 발전 덕분에 조직은 사이버 공격을 미리 감지할 수 있습니다. 취약점이 되기 전에 데이터를 분석하고 위협을 식별할 수 있습니다. 이는 과거 데이터에 과도하게 의존하는 기존 사이버 보안 도구에서 벗어나는 것입니다.

AI는 암호 보호 및 인증에 사용될 수 있습니다. 암호는 악명 높은 취약한 통제 수단이지만 데이터와 사이버 범죄자 사이의 유일한 장벽인 경우가 많습니다. 그러나 많은 사용자는 여러 계정에 동일한 암호를 사용하여 암호에 게으릅니다. 이러한 경우 사이버 범죄자가 비밀번호를 알아내면 많은 애플리케이션의 데이터가 노출될 위험이 있습니다.

AI에 의존하는 사이버 보안 시스템은 시스템에 액세스하기 위해 이중 인증이 필요한 상황에서 유용합니다. 생체 인식 인증을 완벽하게 만들기 위해 개발자는 AI에 의존하여 결함을 제거하고 있습니다. 예를 들어, 최근에 iPhone X 기기에 도입된 Face ID 얼굴 인식 기술은 해킹 사고를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

피싱은 현재 가장 일반적인 사이버 공격 방법입니다. 전문가에 따르면 전체 이메일의 1%가 사이버 범죄자가 발송합니다. AI는 10,000개 이상의 활성 피싱 소스를 감지 및 모니터링하고 인간보다 빠르게 치료할 수 있습니다. 가짜 웹사이트를 합법적인 웹사이트와 구별하여 공격으로부터 보호합니다.

네트워크를 보호하려면 보안 정책을 만드는 것 외에도 토폴로지를 파악해야 합니다. 이러한 활동은 번거로울 뿐만 아니라 시간도 많이 소요됩니다. 그러나 AI를 사용하여 네트워크 트래픽 패턴을 관찰하고 학습하면 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 이 과정에서 네트워크 보안 정책이 제안됩니다.

AI가 네트워크를 보호하는 데 도움이 될 수 있는 거의 무한한 방법에도 불구하고 사이버 범죄자들이 AI를 공격을 수행하기 위한 주류 도구로 사용할 수 있다는 우려가 있습니다. 예를 들어, 위협 행위자는 탐지되지 않고 대상 환경에서 장기간 존재를 유지하기 위해 AI를 배포할 수 있습니다. AI 기반 공격은 특정 네트워크를 표적으로 삼을 가능성이 높으므로 탐지하기가 더 어렵습니다. AI는 또한 더 빠르고 효과적이며 복잡한 사이버 공격을 위한 발판으로 사용될 수 있습니다.

비평가들은 적대적 AI의 개발에 대한 우려를 제기했습니다. 해커는 이를 사용하여 잠재적 위반을 잘못 식별하고 잘못 보고하기 위해 기계 학습 시스템을 조작할 수 있습니다. AI의 위험에 대해 덜 언급된 것 중 하나는 인간의 안일함입니다. 사이버 보안 전략의 일부로 기술을 채택하면 직원이 경계를 늦추는 가능성에 직면하게 됩니다. 조직의 인식 부족은 비용이 많이 드는 사이버 공격으로 이어질 수 있습니다.

AI가 사이버 보안에서 중요한 역할을 한다는 것은 부인할 수 없는 사실입니다. 점점 더 많은 회사에서 사이버 보안 요구 사항을 충족하기 위해 이 기술을 채택하고 있습니다. 개발자는 이러한 추세를 활용하여 AI 프레임워크를 기반으로 하는 사이버 보안 솔루션을 만들어야 합니다.

사이버 보안 영역에서 AI를 구현하는 주요 과제는 기존 사이버 보안 노력보다 더 많은 리소스가 필요하다는 것입니다. SaaS(Security-as-a-Service)가 발전함에 따라 사이버 보안에서 AI가 광범위하게 활용될 것이라는 낙관론이 있습니다.

Ken Lynch는 Reciprocity Labs의 설립자이자 CEO입니다.