자동화와 AI로 사이버보안 강화: 더 빠르고 스마트한 방어

사이버 범죄자들은 끊임없이 진화하며 피해자를 노리는 더 정교한 방법을 고안합니다. 이를 막을 도구는 많지만, 자동화를 고려하면 개선 여지가 매우 큽니다.

머신러닝과 인공지능은 사이버보안에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 자동화 도구는 인간보다 훨씬 효율적이고 빠르게 수많은 사이버 위협을 예방, 탐지, 대응할 수 있으며, 그 역할은 계속 확대될 것입니다. AI/ML 기술이 기업 사이버보안 접근법에 어떤 중요한 차이를 만드는지 살펴보겠습니다.

편재하는 기술이 초래한 위험 완화

기술은 개인과 업무 생활의 모든 면에 스며들었습니다. 무엇보다 공격 표면(attack surface)을 확대시켰습니다. 이는 최근 수년간 기업에 큰 문제가 되었습니다. 수많은 애플리케이션과 기기를 모두 관리해야 하기 때문입니다.

문제는 그 모든 보안 리스크를 감당할 숙련된 인적 자원이 부족하다는 점입니다. 그 결과 치명적인 취약점이 방치되곤 합니다.

더욱이 많은 기업, 특히 스타트업은 시스템과 애플리케이션을 보호하는 데 필요한 사이버보안 팀을 갖추기 어렵습니다. 확립된 보안 운영 체계와 자금이 부족하기 때문입니다.

기업은 외부 공격으로부터 시스템과 기기를 보호하는 데 필요한 프로세스 중 일부라도 자동화해야 합니다. 그렇지 않으면 취약한 상태에 놓이게 됩니다.

범죄자들은 가능한 모든 도구를 동원해 진입 지점을 최대한 많이 확보하려 합니다. 예를 들어 방화벽도 예전처럼 시스템을 보호하지 못합니다. 범죄자들이 우회하는 새로운 방법을 계속 고안하기 때문입니다.

수동으로는 대응할 수 없습니다. 범죄자들이 모든 연결된 기기의 방어를 테스트하는 데 자동화된 방법을 사용하고 있기 때문입니다.

더 나은 위협 탐지 및 관리

공격 규모와 분석해야 할 방대한 데이터 양은 최신 위협을 따라잡는 것을 매우 어렵게 만듭니다. 자동화된 머신러닝 애플리케이션은 지속적인 경계와 체계적인 위협 식별에 훨씬 더 적합합니다.

이 시스템은 끊임없이 학습합니다. 증가하는 위협 벡터와 함께 진화하며 이상 징후를 포착합니다. 정교한 공격 기법을 식별하고 처리할 수 있게 해줍니다.

하지만 대부분의 기업은 이러한 게임 체인저 기술을 활용하지 않습니다. 구식 방법에 의존하고 있습니다. 그러나 기존 도구와 애플리케이션은 악의적 행위자들을 따라잡지 못합니다. 그들은 공격에 더 복잡한 역량을 지속적으로 활용합니다.

아웃로(Outlaw) 크립토재킹 공격 사례처럼 해커들은 탐지를 피하기 위해 신기술을 활용하는 법을 알고 있으며, 상당히 성공적입니다. 이러한 위협의 홍수에 대처하는 유일한 방법은 머신러닝/인공지능 엔진입니다. 시스템을 감시하며 의심스럽고 비정상적인 동작을 경고합니다.

단조로운 사이버보안 프로세스 자동화

기업의 보안 니즈를 충족하는 많은 도구가 있습니다. 예를 들어 대부분 기업은 직원에게 가상 사설망(VPN) 사용을 요구합니다. (VPN이란? 사용자의 인터넷 연결을 암호화하는 서비스입니다. https://nordvpn.com/what-is-a-vpn/)

이 도구는 전송 중인 데이터를 외부에서 가로챌 수 없게 하지만, 직원이 피싱 이메일에 속거나 랜섬웨어를 실수로 설치할 위험은 여전히 남아 있습니다.

보안 연구원들은 위협 알림 과부하를 따라잡을 수 없습니다. 게다가 상당수가 오탐(false positive)입니다. 하지만 무시할 수도 없습니다. 범죄자들은 그 소음 속에 숨어들기 때문입니다. 이로 인해 위협 식별은 보안 운영 팀에게 엄청난 과제가 됩니다.

따라서 정보 보안 전문가에게 자동화 도구를 제공하는 것이 필수적입니다. 그들이 가장 필요한 영역에 역량을 집중할 수 있게 해줍니다. 단조로운 일상 업무가 기술자들의 시간을 너무 많이 차지하기 때문입니다.

하지만 자동화 도구는 그런 업무를 처리할 수 있습니다. 더 가치 있는, 사람의 손길이 필요한 작업, 예를 들어 위협 헌팅(threat hunting)과 귀인(attribution)을 위한 시간을 확보해 줍니다.

상당히 증가한 리스크

세계는 일상생활의 거의 모든 면에 기술을 통합했고, 그에 따라 리스크가 상당히 증가했습니다. 따라서 머신러닝과 인공지능은 사이버보안에서 필수적인 부분이 되었습니다.

이들은 인간의 노동력만으로는 감당할 수 없는 중요한 역할을 수행합니다. 자동화가 해답입니다. 사이버보안 전문가들이 기업과 개인 애플리케이션의 엄청난 사이버 위협을 다루는 데 도움을 줄 수 있습니다.