AI(인공 지능) 보안이란 AI를 활용하여 발생하는 사이버 위협에 대한 식별, 예방, 대응을 수행하는 도구와 전략을 의미합니다.
인공 지능은 오랫동안 궁극적인 목표였습니다. 이전 활동으로부터 학습하고 통찰력을 적용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있는 지능형 프로그램을 개발함으로써 최신 비즈니스의 거의 모든 측면을 혁신할 수 있습니다. AI를 통한 사이버 보안도 마찬가지입니다.
새로운 머신 러닝 및 자연어 처리 기술을 적용하여 보다 빠르고 효과적으로 위협에 대한 식별 및 대응을 수행할 수 있습니다. AI를 통해 다른 제품의 기능을 강화할 수 있습니다. AI는 예방, 탐지, 대응 제품의 포커스를 강화하고 예측 옵션을 제공합니다. 따라서 위협에 더욱 빠르게 대응하고 문제를 더욱 효과적으로 해결할 수 있습니다.
AI 보안의 주요 장점 중 하나는 다른 많은 보안 옵션에 비해 필요한 인적 관리가 적다는 것입니다. AI는 핵심 사용 사례에 다른 제품 지원을 적용하는 데 적합합니다. 자동화와 마찬가지로, 모델이 성숙해지고 사용자가 기술에 익숙해짐에 따라, 여러 개별 작업을 오케스트레이션된 하나의 시퀀스로 엮을 수 있습니다.
최신 보안 솔루션은 엔드포인트에서 높은 수준의 신뢰성으로 피싱, 스팸 또는 기회주의적인 맬웨어를 찾아 무력화하는 것과 같은 특정한 사용 사례에 가장 효과적입니다. 이에 따라, AI는 이러한 사례로부터 학습하고 관찰 정보를 수집하며 논리적인 결론을 적용하여 시간이 경과함에 따라 기능을 강화할 수 있어야 합니다.
AI의 기능은 다음과 같습니다.
사용할 수 있는 다량의 정형 및 비정형 데이터 아티팩트를 주입하여 인공 지능을 학습시킵니다. AI는 머신 러닝과 딥 러닝 기법을 통해 지식을 강화하여 사이버 보안과 위험을 이해합니다. 비정형 데이터(예: 안면 인식, 비디오 및 오디오 분석)는 AI가 사람의 역량을 뛰어넘고 기존 도구보다 우수한 도구를 제공할 수 있는 영역입니다.
인공 지능은 통찰력을 확보한 다음 추론을 통해 여러 속성 간의 관계를 파악합니다. AI는 악성 파일, 내부 구성원 또는 IP 주소 간의 관계를 파악하고 동작 통찰력과 과거 인사이트를 통해 정보를 강화합니다. 이러한 분석을 통해 AI가 다양한 경험으로부터 통찰력을 얻음에 따라 의사결정 속도가 기하급수적으로 빨라집니다.
조직들은 자동화 작업을 첨단 AI 기술에 결합하여 자동화 작업을 최적화할 수 있습니다. 자동화된 프로세스가 필수 데이터를 수집하면 AI가 모델을 실행합니다. 이를 통해 분석적 통찰력이 향상됩니다.
AI 보안은 사이버 방어의 차세대 혁신이지만 꼭 필요한 것일까요? 명확하게 답하기 어려운 질문일 수 있습니다. 분명한 것은 악의적인 프로그래밍과 기타 위협이 지속적으로 발전함에 따라 기존의 사이버 보안으로는 부족하다는 점입니다. 실제로 현재 조직의 60%는 인공 지능 기술 없이는 중대한 위협을 식별할 수 없을 것이라고 답했습니다(출처: Capgemini). 다음과 같은 요인을 고려해야 합니다.
디지털 혁신의 속도는 전 세계적으로 빨라지고 있습니다. 안타깝게도 경험이 풍부한 숙련된 사이버 보안 전문가 인력의 수는 이 속도를 따라잡지 못하고 있습니다. 인공 지능을 사용하면 수백만 명이 부족한 사이버 보안 인력의 공백을 메울 수 있습니다. 보안 도구를 통해 직원의 워크플로우를 확장할 수 있으므로 AI를 보안 도구로 사용하는 것도 확장 가능한 솔루션입니다. 이와 동시에 AI는 위협을 식별하고 분류하는 시간을 단축하여 소중한 자원을 확보합니다. 이를 통해 직원들은 복잡한 작업에 집중할 수 있으며 단순하고 반복적인 작업은 자동화에 맡길 수 있습니다.
위협을 추적하는 데는 많은 시간이 소요됩니다. 1건의 경보 조사를 완료하는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다. AI 기반 보안 도구는 이벤트를 분류하여 인시던트 응답에 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다.
일부 조직은 첨단 디지털 보안 기술을 발 빠르게 도입하지 않고 있지만, 위협 공격자들은 이렇게 주저하지 않고 있습니다. Microsoft에서는 “지난 1년간 위협 공격자들은 위협을 발견하기 어렵도록 만들고 기술에 정통한 기업에도 위협이 되는 기술을 사용하여 빠르게 정교해졌다”고 밝혔습니다(출처: Microsoft). AI 보안은 조직에 이러한 트렌드를 주도하는 데 필요한 기술을 지원합니다.
인시던트 분류 및 분석은 오탐지를 방지하고 인시던트를 처리 및 해결하는 방식을 결정하는 대응 프로세스에 필수적입니다. 많은 기업에서 대응 프로세스의 일부로 위협 인텔리전스 피드를 사용하며, 다른 도구를 활용하면서 정보의 상관관계를 자동으로 분석함으로써 분석에 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다. AI는 심각도에 따른 순서로 이러한 프로세스를 통해 더 많은 데이터를 짧은 시간 안에 처리하고 포함할 수 있는 컨텍스트, 예측, 과거 통찰력 유형을 확대합니다.
AI는 다양한 산업에 걸쳐 보안 태세를 강화하기 위한 모호하고 포괄적인 솔루션이 아닙니다. 여러 팀과 부서에서 기능을 향상하는 솔루션입니다. 여기에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다.
위협 공격자들은 전술, 기법, 절차를 끊임없이 개선하고 강화함으로써 계속 활동을 벌이고 있습니다. AI는 사이버 보안 시스템에 산업별 및 전반적인 위협에 대한 관련성이 높은 최신 정보를 제공하여 팀이 기업에 어떤 공격 전략이 사용될 것인지에 따라 우선순위에 대한 중요한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
AI 시스템은 보안 경보, 신속한 인시던트 응답, 근본원인 분석에 대응 및 우선순위 지정을 위한 컨텍스트를 제공하여 취약성을 완화함과 동시에 이러한 문제의 재발을 방지하는 방법을 분석합니다.
AI 시스템은 조직에 어떻게 보안 위반이 발생할 수 있을지 예측합니다. 이를 통해 조직은 자원 할당을 더욱 효과적으로 계획하여 그 과정에서 취약성을 완화할 수 있습니다. AI 분석을 통한 후속 대응적 통찰력을 통해 구성 및 향상 통제를 개선하여 사이버 복원성을 더욱 최적화할 수 있습니다.
조직은 사용해 온 다양한 보안 프로세스와 도구, 그리고 이러한 프로세스와 도구가 보안 태세에 미치는 영향을 이해해야 합니다. AI를 통해 도구 및 프로세스 범위의 강점 및 약점 분석을 지원함과 동시에 통제 모니터링 데이터 평가를 개선할 수 있습니다.
위협을 보다 신속하게 식별하고 우선순위를 지정하고 대응하십시오.