차례[숨다][보여 주다]
인공 지능을 사용하여 인간의 지성을 모방하려는 시도가 이루어집니다. 사이버 보안의 잠재력은 엄청납니다.
인공 지능 또는 AI 시스템은 위험에 대한 경고를 생성하고, 새로운 맬웨어 변종을 인식하고, 적절하게 처리될 때 조직의 중요한 데이터를 보호하도록 가르칠 수 있습니다.
오늘날 온라인에서 성공하려는 조직에게 AI는 최고의 사이버 보안 옵션입니다. 효과적으로 수행하고 사이버 공격으로부터 조직을 방어하기 위해 보안 전문가는 지능형 기계와 AI와 같은 첨단 기술의 상당한 도움이 필요합니다.
이 기사에서는 사이버 보안을 개선하는 데 있어 AI의 잠재적 역할과 장점과 단점을 살펴보겠습니다.
마지막으로 AI 기반 사이버 보안 솔루션을 글로벌 시장에 제공하는 선도 기업을 살펴보겠습니다.
사이버 보안에서 AI는 무엇을 의미합니까?
머신 러닝과 AI 알고리즘은 이러한 추세에서 매우 중요합니다.
모든 사이버 보안 문제에 대한 원스톱 솔루션이 아니더라도 의사 결정 프로세스를 신속하게 자동화하고 불완전하거나 변경된 데이터에서 패턴을 식별하는 데 매우 유용합니다.
이러한 알고리즘은 현재 보안 위험, 오탐지 및 전 세계 전문가가 발견한 가장 최근의 위험과 같은 실제 데이터에서 처음에 학습하여 작동합니다.
AI 알고리즘은 오래된 목록 기반 보안 방법에 비해 상당한 이점이 있는 강력한 패턴 탐지 도구입니다.
AI는 우려스러운 패턴을 나타내는 새로운 위협을 식별하여 이러한 시스템을 개선하고 성능을 능가합니다. 이 수준의 AI 전문 지식은 상당한 양의 학습이 필요하며 각 위험 벡터에 대한 신뢰할 수 있는 데이터 소스에서만 가능합니다.
인공 지능 (AI)는 전문가가 다양한 문제를 해결하도록 돕습니다. 그 중 일부는 사이버 보안과 관련되어 있습니다.
인공 지능 (AI) 및 머신 러닝(ML)은 자동화된 위협 탐지, 소프트웨어로 구동되는 단순한 방법보다 위협에 대한 신속한 대응 등을 통해 기업이 해커를 따라잡고 네트워크, 시스템 및 데이터의 보안을 유지하도록 지원할 수 있습니다.
전문가들은 AI 기반 사이버 보안 솔루션을 사용하여 사이버 보안을 사용하는 것만으로는 해결하기 어려운 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.
다양한 기술은 자가 학습 컴퓨터가 조직의 시스템에서 정기적으로 데이터를 수집하고, 해당 데이터를 평가하고, 관련 신호에서 패턴을 찾아 시스템 방어 및 잠재적 공격에 대해 더 많이 배우도록 가르칩니다.
사이버 보안에서 AI의 이점
비정상적인 행동을 인정
AI를 사용하면 시스템에서 비정상적인 활동을 발견할 수 있습니다. 충분한 데이터를 수집하고 시스템을 지속적으로 모니터링하여 비정상적인 동작이나 비정상적인 동작을 감지할 수 있습니다.
AI는 불법 액세스 사례도 식별할 수 있습니다. 인공 지능은 비정상적인 행동이 실제로 위험을 나타내는 것인지 아니면 인식될 때마다 단지 가짜 경고인지 판단하기 위해 특정 기준을 사용합니다.
기계 학습 AI가 비정상적인 행동과 그렇지 않은 행동을 구별하는 데 필요합니다. 기계 학습이 계속 발전함에 따라 인공 지능은 결국 가장 작은 불규칙성조차도 감지할 수 있게 될 것입니다.
따라서 AI는 시스템에서 잘못 작동하는 모든 것을 지적할 것입니다.
오류 인식
AI는 데이터 버퍼 오버플로 식별을 지원합니다. 버퍼 오버플로는 프로그램이 평소보다 더 많은 데이터를 사용하는 경우를 나타내는 용어입니다. 또한 중요한 데이터 유출은 사람의 실수로 인해 발생합니다.
AI는 또한 이러한 오류를 식별할 수 있으며 미래의 위험을 예방할 수 있을 만큼 충분히 신속하게 식별할 수 있습니다. AI는 머신 러닝을 통해 사이버 보안과 관련된 결함, 기타 약점 및 문제를 정확하게 발견할 수 있습니다.
AI가 모든 애플리케이션에서 제공되는 의심스러운 데이터를 감지하는 데 도움이 되는 추가 기능은 머신 러닝입니다. 그만큼 프로그래밍 언어 취약점은 해커의 바이러스 또는 맬웨어에 의해 시스템에 침투하여 데이터를 훔치는 데 악용됩니다.
위협 피하기
인공 지능 기술은 사이버 보안 회사에서 지속적으로 개발되고 있습니다. 발전한 AI는 시스템이나 업데이트에서도 버그를 찾아낼 수 있어야 합니다.
그러한 취약점을 이용하려는 모든 사람은 즉시 거부될 것입니다. 위협이 발생하는 것을 막는 탁월한 방법은 AI가 될 것입니다.
위험을 초래하는 코드 오류를 수정하는 것 외에도 추가 방화벽을 설치할 수 있습니다.
위협에 대처하기
이것은 다음 단계에서 또는 위협이 시스템에 들어올 때 발생합니다. AI는 비정상적인 동작을 감지하고 바이러스 또는 맬웨어 개요를 만드는 데 사용됩니다. AI가 악성코드나 바이러스에 대해 적절한 조치를 취해야 할 때입니다.
반응의 주요 단계는 바이러스를 제거하고 문제를 해결하며 발생한 피해를 처리하는 것입니다.
마지막으로 AI는 유사한 상황이 다시 발생하지 않도록 예방하고 필요한 예방 조치를 취합니다.
위반 예측 위험
AI 시스템이 위험을 예측하는 능력은 침해가 언제 발생할지, 비용이 얼마나 들며, 피해를 복구하는 방법을 예측할 수 있기 때문에 매우 중요합니다.
이러한 AI 시스템은 IT 자산 인벤토리를 고려하고 위협 노출을 결정하여 침해가 발생하는 방식과 장치가 손상될 수 있는 위치를 예측할 수 있습니다.
AI 분석에서 파생된 이 예측은 시스템 및 장치가 취약한 영역을 강화하여 조직의 사이버 보안을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전반적인 보안 강화
기업 네트워크가 다루는 위험은 시간에 따라 변동합니다. 매일 해커는 기술을 적용합니다. 이 때문에 기업이 보안 업무를 우선시하기가 어렵습니다.
랜섬웨어 공격, 서비스 거부 공격, 피싱 공격에 한 번에 대처해야 할 수도 있습니다. 이러한 공격에도 유사한 가능성이 있지만 먼저 해결해야 할 대상을 알아야 합니다.
인간의 실수와 부주의는 보안을 복잡하게 만들 수 있는 더 많은 위험을 제공합니다. AI를 사용하여 모든 형태의 공격을 인식하고 우선 순위를 지정하고 예방하는 데 도움을 주는 것이 이 상황의 답입니다.
사이버 보안에서 AI의 장점
엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력
기업은 사이버 보안 분야의 AI 덕분에 엄청난 양의 데이터를 놀라운 정확성과 효율성으로 분석할 수 있습니다.
인공 지능(AI)은 스팸 이메일, 위협적인 웹 사이트, 타사 응용 프로그램 및 공유 데이터를 비롯한 다양한 사이버 보안 문제를 식별할 수 있는 기계 학습 알고리즘 생성을 자동화합니다.
AI는 모든 기능을 갖춘 실시간 사이버 보안 솔루션을 제공합니다.
해커는 자신의 일정과 다양한 시간대에서 작동하므로 근무 시간이 정해져 있지 않습니다.
이러한 이유로 비즈니스의 IT 인프라를 실시간으로 모니터링하여 위험한 온라인 공격 및 데이터 네트워크 보안 격차를 파악하는 것이 필수적입니다.
귀사는 AI 지원 타사 사이버 보안 솔루션을 사용하여 IT 보안 직원의 초과 근무 시간과 관련된 추가 비용을 없앨 수 있습니다.
이러한 사이버 보안 솔루션은 월별 비용이 저렴하기 때문에 재정적으로 실행 가능한 대안이기도 합니다. AI 사이버 보안 솔루션은 인간 상호 작용의 필요성을 줄이는 동시에 사이버 위협을 심층적이지만 결정적으로 탐지하고 향상된 진단 기능을 제공하여 기업에 신뢰할 수 있는 옵션이 됩니다.
향상된 적응성
머신 러닝 알고리즘과 딥 러닝은 AI 기반 애플리케이션과 시스템에서 학습하는 데 사용됩니다. 이러한 프로세스를 통해 AI는 다양한 IT 동향을 빠르게 파악하고 최신 데이터 또는 정보에 따라 알고리즘을 수정할 수 있습니다.
비슷한 맥락에서 사이버 보안의 AI는 보안 위험을 신속하게 식별하고 인간의 개입 없이 파괴할 수 있는 복잡한 데이터 네트워크에 사용됩니다.
사이버 보안의 AI는 사이버 보안 전문가의 역할을 하지 않습니다. 대신 사이버 보안 전문가가 위험한 네트워크 활동을 더 쉽게 발견하고 신속하게 해결할 수 있습니다.
인공 지능(AI)은 기계 학습에 대한 인간의 개입으로 인한 지속적인 혁신 덕분에 더 영리해지고 결국 인간을 도울 수 있게 될 것입니다.
사이버 보안에서 AI의 단점
더 많은 데이터는 더 많은 문제를 의미합니다.
AI를 사용하여 데이터를 처리하는 기업은 현재 전례 없는 속도로 그렇게 하고 있습니다. 그러나 우리의 기밀 정보를 외부 기업에 넘기는 것은 우리의 사생활을 침해할 위험이 있습니다.
해커는 AI로부터 이익을 얻습니다.
해커는 AI의 개발을 통해 잠재적으로 이익을 얻을 수 있습니다. 해커는 매우 효과적이고 광범위한 사이버 공격을 더 쉽게 수행할 수 있기 때문입니다..
데이터 네트워크 또는 컴퓨터 시스템의 약점도 AI의 도움으로 적절하게 탐색되고 악용될 수 있습니다.
사생활 침해
우리의 비밀스럽고 민감한 데이터는 생체 인식 시스템과 같은 AI 기반 장치로 인해 위험할 수 있습니다.
신뢰할 수 없는 타사 공급업체에 데이터를 보내는 이러한 가젯의 기능으로 인해 개인과 기업 모두의 개인정보가 침해될 수 있습니다.
최고의 조직은 AI 기반 사이버 보안 솔루션을 제공합니다.
1. Crowdstrike
사이버 보안 업계에서 CrowdStrike는 비교적 최근 조직입니다. 사용자 및 개체 행동 분석으로 알려진 AI 기반 탐지 기술은 CrowdStrike Falcon 시스템의 비밀 무기(UEBA)입니다.
시스템 보안 부문을 발전시킨 주요 개발 중 하나는 너무 많은 새로운 감염이 시스템을 감염시킬 수 있었던 구식 AV 탐지 접근 방식을 극복하는 데 도움이 된 UEBA 아이디어입니다.
CrowdStrike는 엔드포인트에서 발생하는 모든 작업을 주시하고 모든 사용자의 행동을 분석하고 모든 일반 시스템 작업을 추적합니다. 이렇게 함으로써 규칙적인 운동의 기준이 설정됩니다.
시스템은 모든 활동을 추적하고 사용자가 갑자기 다른 조치를 취하거나 이전에 알려지지 않은 시스템 프로세스가 시작되는 경우 경고를 발행합니다. 이 옵션을 사용하면 추가 활동 추적 방법을 사용할 수 있습니다.
프로세스가 종료되고 사용자 계정이 일시 중단되고/또는 장치가 네트워크에서 격리되면 UEBA에 연결된 끝점 감지 및 응답 모듈이 더 이상 악의적인 활동을 중지하는 역할을 합니다.
2. 싸이 넷
Cynet은 위협을 분석하고 필요에 따라 조치를 취하는 네트워크 위협 탐지 시스템에 AI를 사용합니다. Cynet의 목표는 정교한 위협 방지를 실행하는 것만큼 간단하게 모든 시스템 모니터링 프로그램을 사용하는 것입니다.
Cynet 네트워크 보호 제품군의 목적은 전문 사이버 보안 전문가가 없는 기업에 저렴한 위협 방지 기능을 제공하는 것입니다.
그러나 이 기술은 직원이 적은 기업뿐만 아니라 모든 기업에서 사용할 수 있습니다.
이 서비스의 고객에는 수만 명의 직원이 있는 거대한 다국적 기업과 은행을 포함하여 보안 실패와 관련된 상당한 비용이 드는 기관이 포함됩니다.
Cynet 360은 회사가 제공하는 주요 제품입니다.
이것은 AV 엔드포인트 보호, 장치 탐지, 위협 예측, 사용자 행동 모델링 및 취약성 관리를 갖춘 포괄적인 사이버 보안 솔루션입니다.
3. 암흑 표
Darktrace는 모든 사이버 보안 솔루션의 기반이 되는 Enterprise Immune System을 만들었습니다.
비지도 머신 러닝을 사용하여 EIS는 상태 규칙 기반을 채우기 위해 AI 접근 방식을 사용합니다.
일반적인 활동의 기준선을 설정하는 것은 EIS가 네트워크에 설치된 후 가장 먼저 수행해야 하는 일입니다. Darktrace 용어로 이것을 "생활 패턴"이라고 합니다.
이러한 허용 가능한 행동 기록을 생성하기 위해 각 네트워크의 트래픽 패턴, 연결된 장치의 활동 및 사용자 행동이 시뮬레이션됩니다.
4. SAP NS2
2005년 SAP에서 파생된 SAP NS2는 많은 미국 보안 기관 및 기업과 협력하여 사이버 보안을 위한 데이터 분석 및 융합 기술을 사용합니다.
그들의 인공 지능과 기계 학습 기술은 국가 보안 요원이 방대한 양의 데이터를 처리하고 여러 위치를 통해 이동하는 민감한 정보를 보호하는 데 도움이 됩니다.
다양한 상황에서 운영되는 수십 개의 기업이 수반되는 공급망 보호라는 어려운 작업은 방위 산업의 고객과 협력하는 것 외에도 SAP NS2 시스템이 관리하는 또 다른 작업입니다.
다양한 고객을 위해 비즈니스는 AI 및 머신 인텔리전스를 활용하여 클라우드 플랫폼을 방어합니다.
5. 체크 포인트
체크포인트는 '스타트업'에서 다국적 기업으로의 도약에 성공한 기술개발기업입니다.
사이버 보안에 AI를 적용하는 것은 이 이스라엘 기업에서 오랫동안 개척해 왔습니다.
이 회사는 단일 AI 기반 위협 관리 솔루션을 개발하는 대신 회사의 여러 핵심 비즈니스를 지원하는 XNUMX개의 AI 기반 플랫폼을 만드는 데 투자했습니다.
Campaign Hunting, Huntress 및 Context-Aware Detection은 그 중 세 가지(CADET)입니다.
결론
최근 몇 년 동안 AI는 인간 정보 보안 팀의 작업을 지원하는 중요한 장비가 되었습니다.
인간은 더 이상 동적 비즈니스 공격 표면을 효과적으로 보호하기 위해 확장할 수 없기 때문에 AI는 사이버 보안 전문가가 침해 위험을 낮추고 보안 태세를 강화하는 데 사용할 수 있는 중요한 분석 및 위협 탐지를 제공합니다.
보안 분야의 인공 지능(AI)은 위험을 식별하고 우선 순위를 지정하고, 네트워크의 모든 맬웨어를 즉시 식별하고, 사고 대응을 지시하고, 공격이 발생하기 전에 공격을 발견할 수 있습니다.
AI는 사이버 보안 팀이 부분의 합보다 더 강력해 보이는 방식으로 우리의 이해를 높이고 삶을 개선하며 사이버 보안을 발전시키는 강력한 인간-기계 동맹을 구축할 수 있도록 합니다.
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