AI 사이버 보안은 인공 지능(AI)을 사용하여 보안 사각지대를 제거하고, 공격을 선제적으로 예측 및 방지하며, 조직의 전체 디지털 자산에서 보안 운영 효율성을 혁신하는 선제적 접근 방식입니다.
목차
인공 지능(AI)은 인간의 뇌가 작동하는 방식을 시뮬레이션하기 위해 머신 러닝(ML) 알고리즘, 신경망 및 기타 고급 기술을 사용하는 기계 또는 컴퓨터를 설명하는 데 사용되는 광범위한 용어입니다. 이러한 기계는 인간의 인지 능력을 모방하여 문제를 계획, 추론, 해결하며 복잡한 작업을 수행하고 경험을 통해 학습합니다.
인공 지능을 사용하여 사이버 보안을 강화하는 아이디어는 적어도 1980년대 후반부터 이루어졌습니다. AI 사이버 보안은 처음 도입된 이후 몇 년 동안 조직이 사이버 위협에 대한 노출을 식별, 완화 및 최소화하는 방식을 변화시켰습니다. 여기에는 AI 기반 도구와 기술을 사용하여 다음을 수행하는 것이 포함됩니다.
- 해킹, 데이터 침해 및 사이버 공격 식별, 예측 및 방어
- 사이버 보안 방어의 격차와 취약점을 찾아 제거합니다.
- 위협 탐지 및 대응 도구 및 솔루션 자동화
- 위협 인텔리전스의 범위와 효율성 증대
- 사이버 위협 관리 강화 및 지원
AI 사이버 보안의 주요 구성 요소
대부분의 AI 사이버 보안 솔루션은 다양한 AI 도구, 기술 및 애플리케이션을 결합하여 최고의 보호를 제공합니다.
머신 러닝 알고리즘은 데이터를 분석하고 패턴을 발견하며 과거 경험에서 배우고 향후 위협에 대한 예측을 하는 데 사용할 수 있습니다.
AI 모델은 딥 러닝 알고리즘과 신경망을 사용하여 인간 보안 팀이나 기존 사이버 보안 도구보다 훨씬 더 빠르게 방대한 양의 데이터를 모니터링, 평가 및 분석합니다.
Generative AI(GenAI) 및 자연어 처리 도구를 사용하여 잠재적 위협을 조사 및 대응하고, 다양한 사고 대응 전략에 대한 권장 사항을 제공하고, 결과에 대한 간소화된 보고서를 생성할 수 있습니다.
자동화된 AI 에이전트는 이전에 인간 보안 담당자가 수행한 더 일상적인 작업이나 대량의 작업을 맡을 수 있습니다. 이를 통해 보안 팀은 더 중요한 작업에 집중할 수 있으며 조직은 사이버 위협에 더 빠르고 효율적으로 대응할 수 있습니다.
기존 AI 사이버 보안과 비교
기존의 사이버 보안 조치는 알려진 위협을 식별하고 대응하기 위해 미리 정의된 규칙, 정책 및 플레이북의 명확한 세트를 따릅니다. 반면 AI 사이버 보안은 작동 방식을 지속적으로 학습, 발전 및 조정할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 위협과 보조를 맞추고, 새로운 공격 벡터에 대응하며, 공격자보다 앞서 나갈 수 있습니다.
과거 경험에서 배우고 이전에 알려지지 않은 결과를 예측할 수 있는 기능을 통해 AI 사이버 보안 툴은 잠재적인 사이버 위협을 실시간으로 식별하고 기존의 보안 조치보다 더 빠르고 정확하며 효과적으로 사이버 공격에 대응할 수 있습니다. 또한 대부분의 사이버 공격이 발생하기 전에 예방하여 조직이 IT 인프라를 선제적으로 방어할 수 있도록 지원합니다.
기존 사이버 보안
AI 사이버 보안
사전 정의된 규칙, 정책 및 플레이북
지속적인 학습, 진화 및 적응
제로데이 공격 및 알려지지 않은 위협으로 인한 문제 해결
새롭고 진화하는 위협 탐지
시간 소모적이고 리소스 집약적
응답 시간 및 분석가 작업 부하 감소
AI 사이버 보안 대 AI 보안
“AI 사이버 보안”과 “AI 보안”이라는 용어는 종종 함께 사용되지만, 두 가지 용어는 보안 프로세스의 매우 다른 부분을 나타냅니다.
AI 사이버 보안은 AI 지원 도구와 기술을 사용하여 조직의 사이버 보안 방어를 지원하거나 강화하는 것입니다. AI 보안 (“AI를 위한 보안”이라고도 함)은 모든 규모의 조직이 AI 스택을 보호하고 AI 시스템, 네트워크 및 애플리케이션을 보호해야 할 필요성을 의미합니다.
AI 시스템에 대한 공격 방지, AI 모델 중독 또는 도난 방지, 머신 러닝 파이프라인의 데이터 무결성 보장, AI 인프라 및 트레이닝 데이터 보호, 모든 법률, 회사 정책 및 산업 규정을 준수하는 방식으로 AI 도구가 개발되도록 보장하는 등의 작업이 포함됩니다.
AI 사이버 보안의 이점은 무엇입니까?
AI 사이버 보안은 기존 사이버 보안 조치보다 많은 이점과 이점을 제공합니다. 이에는 다음이 포함됩니다.
- 사이버 보안에 대한 보다 선제적인 접근 방식—AI 사이버 보안 도구는 공격이 발생할 때까지 기다리기보다는 사이버 공격이 발생하기 전에 발견, 예측 및 방지할 수 있습니다.
- 더 빠르고 정확한 위협 탐지 및 대응 - AI 모델은 방대한 양의 데이터를 모니터링, 체질 및 분석하여 비정상적인 활동 패턴을 탐지하고, 이상을 식별하고, 잠재적 위험 또는 공격의 첫 징후에 실시간으로 대응할 수 있습니다.
- 일상적인 보안 작업 자동화 - 로그 분석, 취약점 스캔 및 기타 이전에 수동 보안 기능을 자동화함으로써 AI 도구는 보안 팀이 더 높은 수준 또는 전략적 작업에 시간, 노력 및 리소스를 집중할 수 있도록 지원합니다.
- 오탐 및 오탐 감소—AI 사이버 보안의 정확도가 높아지면 보안 운영 센터(SOC)가 무관하거나 잘못된 보고로 인해 압도되는 것을 방지할 수 있습니다.
- 미래의 사이버 공격을 예측하고 계획하는 능력—지난 공격으로부터 식별 및 학습함으로써 AI 기술은 새로운 위협을 예측하고 예측하며, 보안 위험 및 취약점이 악용되기 전에 이를 줄이기 위한 선제적 조치를 취하고, 조직이 사이버 범죄자가 사용하는 최신 전술, 기술 및 절차(TTP)보다 앞서도록 지원합니다.
- 실행 가능한 데이터 중심의 실시간 분석 및 통찰력—AI 도구는 네트워크 및 사용자 트래픽, 보안 및 활동 로그, 최신 산업 위협 인텔리전스를 포함한 다양한 내부 및 외부 소스에서 추출한 데이터를 사용하여 상세한 분석 및 활동 보고서를 통해 네트워크 트래픽 및 직원 행동에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.
- 즉각적인 확장성—AI 모델은 진화하는 IT 인프라와 사이버 공격의 빈도, 양 및 정교함의 변화에 보조를 맞추기 위해 쉽고 저렴하게 확장할 수 있습니다.
- 시간과 비용의 상당한 장기 절감—AI 사이버 보안은 보안 침해와 공격의 수를 줄여 조직이 데이터를 보호하고 평판을 보호하며 사이버 공격으로부터 복구 및 복구 비용을 크게 절감할 수 있도록 지원합니다.
AI 사이버 보안의 위험과 과제는 무엇입니까?
조직은 AI 사이버 보안 조치를 통합할 때 몇 가지 위험과 과제를 염두에 두어야 합니다.
첫째, AI 사이버 보안 기술이 중단하도록 설계된 사이버 범죄자에 의해 악용될 가능성이 있습니다. 예를 들어 사이버 범죄자는 악성 콘텐츠를 AI 데이터에 삽입하거나 AI 알고리즘을 조작하여 보안 방어를 침해할 수 있습니다. 또한 AI를 사용하여 탐지를 회피하거나 조직의 보안 시스템에서 취약점을 찾아 악용할 수 있습니다.
사이버 범죄자들은 또한 자체 AI 도구를 사용하여 보다 강력하고 정교하며 표적이 된 사이버 공격을 생성할 수 있습니다. 여기에는 AI를 사용하여 딥페이크 사진 및 비디오를 만들거나, 직원을 속여 민감하거나 독점적인 정보를 공개하거나, 조직의 암호 및 액세스 제어를 해킹하는 것이 포함됩니다.
사이버 보안에 인공 지능을 사용하면 데이터 프라이버시에 대한 우려도 제기됩니다. 이는 개인 정보를 수집하거나 사용할 때 동의를 얻고 투명성을 보장해야 할 필요성, 민감한 또는 기밀 데이터가 손상, 오용 또는 도난될 가능성, 조직이 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 사용자 개인정보 보호에 관한 관련 법률 및 규정을 준수해야 하는 요건과 같은 문제로 확대됩니다.
또한 AI 모델은 일반적으로 기존 콘텐츠 소스에서 추출한 데이터에 대해 트레이닝됩니다. 원래 데이터의 편견, 차별, 격차, 불공정성 또는 부정확성은 모델이 동일한 실패를 모방하거나 정확한 예측 및 결정을 내리는 능력을 방해할 수 있습니다. 조직은 AI 모델이 사용 가능한 최고 품질의 가장 신뢰할 수 있는 교육 데이터 소스만 사용하도록 해야 합니다.
사이버 보안에서 AI가 사용되는 방법의 예
AI는 조직이 사이버 보안 태세를 개선할 수 있도록 다양한 방식으로 이미 사용되고 있습니다. AI 사이버 보안 도구 및 애플리케이션의 가장 혁신적인 예는 다음과 같습니다.
- 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 기존 안티 멀웨어 솔루션이 놓칠 수 있는 정교한 멀웨어 위협을 탐지, 식별 및 차단하는 AI 기반 멀웨어 탐지 시스템입니다.
- AI 기반 차세대 방화벽(NGFW)은 최신 위협 인텔리전스를 활용하여 기존 및 새로운 사이버 위협으로부터 조직을 보호합니다.
- 피싱 사기, 전술 및 기술을 식별하고 차단하기 위해 이메일 콘텐츠, 발신자 데이터 및 이메일 메타데이터를 분석하여 피싱 공격을 방지하는 AI 기반 이메일 및 액세스 제어.
- 사용자 행동 및 네트워크 트래픽을 모니터링 및 분석하여 비정상적이거나 승인되지 않은 활동을 탐지하고, 잠재적 내부자 위협 또는 손상된 계정을 식별하며, 보안 위험을 제거할 수 있는 AI 기반 행동 분석 도구입니다.
- 조직이 클라우드에 저장된 기밀 또는 민감한 데이터를 보호하고, 클라우드 보안에 관한 규정을 준수하며, 사이버 공격, 침해 또는 도난으로부터 클라우드 기반 자산을 보호할 수 있는 AI 클라우드 보안 솔루션.
- 조직이 엔드포인트를 보호하고 멀웨어, 피싱 체계, 랜섬웨어 및 기타 표적 공격으로부터 시스템과 네트워크를 방어하도록 지원하는 AI 강화 엔드포인트 보안 시스템입니다.
- AI 지원 사물 인터넷(IoT) 보안 솔루션은 사이버 위협으로부터 개별 IoT 장치와 전체 IoT 네트워크를 보호합니다.
- AI 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM), 네트워크 탐지 및 대응(NDR) 및 확장된 탐지 및 대응(XDR) 플랫폼은 조직의 사이버 보안 인프라의 취약점을 자동으로 식별하고 사이버 공격이 피해를 입히기 전에 사전에 탐지하고 방지합니다.
AI 사이버 보안의 미래는 무엇입니까?
AI 사이버 보안이 더 강력해지고 널리 채택됨에 따라 머신 러닝, 신경망, 생성 AI, 에이전트 AI, 예측 AI 분석, 데이터 마이닝, AI 기반 레드팀 및 디지털 트윈과 같은 기술의 발전 은 조직이 데이터와 자산을 보호하는 방법을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
보안 운영 센터(SOC)는 AI 기반이 되고 AI 보안 모델, AI 위협 탐지 및 대응 도구, AI 정보에 입각한 결정에 더 일관되게 의존하기 위해 진화해야 할 것입니다. AI 사이버 보안 도구 및 기술은 다른 보안 접근 방식, 전략 및 기술과 점진적으로 통합될 가능성이 높습니다.
AI 사이버 보안 분야가 계속 진화함에 따라 조직은 AI 보안 조치를 가능한 한 강력하고 포괄적이며 최신 상태로 유지하기 위해 이러한 동향과 기타 동향을 파악해야 합니다.
AI 사이버 보안에 대한 도움은 어디에서 얻을 수 있습니까?
Trend Vision One™ AI Security는 최신 AI 도구 및 기술을 사용하여 조직이 사이버 공격 및 데이터 침해가 발생하기 전에 방지하는 AI 보안에 대한 완전한 선제적 접근 방식을 채택하도록 지원합니다.
업계 최초의 진정한 사이버 보안 AI인 Trend Cybertron을 기반으로 하는 조직은 35년의 사이버 보안 경험과 보안을 위한 AI 개발에 대한 20년의 투자의 정점으로부터 이점을 얻습니다. Trend Cybertron은 광범위한 언어 학습(LLM) 모델과 입증된 AI 데이터 세트를 사용하여 사이버 보안 방어의 효율성과 효과를 크게 개선합니다.
엔터프라이즈 사이버 보안 플랫폼 Trend Vision One™은 또한 실제 사이버 공격 및 위협 인텔리전스를 기반으로 지속적으로 진화하고 적응하도록 설계된 고급 에이전트 AI 도구를 제공합니다. 지속적인 개선과 혁신에 대한 이러한 노력을 통해 조직은 최신의 새로운 사이버 위협을 파악하고 공격자보다 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.