머신 러닝의 지원을 받은 AI 사이버 보안은 다가올 미래에 강력한 도구가 될 것으로 예상됩니다. 다른 산업과 마찬가지로 보안 분야에서도 인간의 상호작용은 오랫동안 필수적이고 대체할 수 없는 요소로 여겨져 왔습니다. 현재 사이버 보안은 인간의 개입에 크게 의존하고 있지만, 특정 작업에서는 기술이 인간보다 점점 더 능숙해지고 있습니다.
기술이 발전할 때마다 우리는 인간의 역할을 보다 효과적으로 보완하는 데 한 걸음 더 가까워집니다. 이러한 발전 가운데 핵심이 되는 몇 가지 연구 분야는 다음과 같습니다.
- 인공지능(AI) 은 컴퓨터가 인간의 정신과 같은 완전한 반응 능력을 갖도록 설계되었습니다. 이는 머신 러닝과 딥 러닝을 포함한 많은 다른 분야를 포괄하는 학문입니다.
- 머신러닝(ML)은 기존의 행동 패턴을 사용하여 과거 데이터와 결론을 바탕으로 의사 결정을 내립니다. 일부 변화에는 여전히 인간의 개입이 필요합니다. 머신 러닝은 지금까지 가장 관련성이 높은 AI 사이버 보안 분야일 것입니다.
- 딥러닝(DL)은 과거 패턴을 바탕으로 결정을 내리지만 스스로 조정을 수행한다는 점에서 머신러닝과 유사합니다. 사이버 보안 분야에서 딥 러닝은 현재 머신 러닝의 범위에 속하므로, 여기서는 주로 ML에 초점을 맞추겠습니다.
사이버보안에서 AI와 머신러닝은 어떤 역할을 하나요?
AI와 사이버 보안은 혁신적이며 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 가까운 기술이라고들 합니다. 그러나 이는 제한된 기대를 가지고 접근해야 하는 부분적인 진실일 뿐입니다. 현실적으로 볼 때, 우리는 앞으로 비교적 점진적인 개선에 직면하게 될 것입니다. 관점에 따라 보면, 완전 자율 주행의 미래와 비교하면 점진적으로 보일 수 있지만, 실제로는 과거에 우리가 이룰 수 있었던 것보다 훨씬 더 큰 도약입니다.
머신 러닝과 AI의 보안에 대한 잠재적 영향을 살펴보면서, 사이버 보안의 현재 문제점을 명확히 하는 것이 중요합니다. 우리가 오랫동안 정상적인 것으로 받아들였던 많은 프로세스와 측면이 AI 기술이라는 우산 아래에서 다루어질 수 있습니다.
구성의 인적 오류
사이버보안 취약점의 상당 부분은 인간의 실수에 기인합니다. 예를 들어, 대규모 IT 팀이 설정에 참여하더라도 적절한 시스템 구성을 관리하는 것은 매우 어려울 수 있습니다. 끊임없는 혁신 속에서 컴퓨터 보안은 그 어느 때보다 더 다층화되었습니다. 대응형 도구는 팀이 네트워크 시스템을 교체, 수정, 업데이트할 때 발생하는 문제를 찾아 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅 과 같은 최신 인터넷 인프라가 기존의 로컬 프레임워크 위에 어떻게 구축될 수 있는지 생각해 보세요. 기업 시스템에서는 IT 팀이 시스템의 보안을 위해 호환성을 보장해야 합니다. 구성 보안을 평가하기 위한 수동 프로세스로 인해 팀은 끝없는 업데이트와 일상적인 지원 업무 사이에서 균형을 맞춰야 하므로 피로감을 느끼게 됩니다. 스마트하고 적응형 자동화를 통해 팀은 새로 발견된 문제에 대한 시기적절한 조언을 받을 수 있습니다. 그들은 진행 방법에 대한 조언을 받을 수도 있고, 필요에 따라 설정을 자동으로 조정하는 시스템을 갖출 수도 있습니다.
반복적인 활동을 통한 인간의 효율성
사이버보안 산업의 또 다른 문제점은 인간의 효율성입니다. 어떤 수동 프로세스도 항상 완벽하게 반복될 수는 없습니다. 특히 우리처럼 역동적인 환경에서는 더욱 그렇습니다. 조직의 여러 엔드포인트 장비를 개별적으로 설정하는 것은 가장 시간이 많이 걸리는 작업 중 하나입니다. 초기 설정 후에도 IT 팀은 나중에 원격 업데이트로 패치할 수 없는 잘못된 구성이나 오래된 설정을 수정하기 위해 동일한 컴퓨터를 다시 방문해야 합니다.
게다가 직원들이 위협에 대응하는 업무를 맡게 되면 해당 위협의 범위가 빠르게 바뀔 수 있습니다. 예상치 못한 문제로 인해 인간의 집중력이 저하될 수 있지만, AI와 머신 러닝을 기반으로 한 시스템은 최소한의 지연으로 움직일 수 있습니다.
위협 경고 피로
위협 경고 피로는 조직에 신중히 대처하지 않으면 또 다른 약점을 안겨줍니다. 앞서 언급한 보안 계층이 더욱 정교해지고 확장됨에 따라 공격 표면도 늘어나고 있습니다. 많은 보안 시스템은 알려진 문제에 순전히 반사적인 경고를 대량으로 내보내 대응하도록 조정되어 있습니다. 결과적으로 이러한 개별적인 프롬프트를 통해 인간 팀은 잠재적인 결정을 분석하고 조치를 취할 수 있습니다.
알림이 쇄도하면서 이러한 수준의 의사결정은 특히 힘든 과정이 됩니다. 결국, 사이버 보안 인력에게는 의사결정 피로가 일상적인 경험이 됩니다. 이렇게 확인된 위협과 취약점에 대해 선제적 조치를 취하는 것이 이상적이지만, 많은 팀은 모든 측면을 포괄할 시간과 인력이 부족합니다.
때로는 팀이 가장 큰 문제를 먼저 해결하고 부차적인 목표는 뒤로 미루기로 결정해야 할 때가 있습니다. 사이버 보안 활동에 AI를 활용하면 IT 팀은 이러한 위협을 효과적이고 실용적인 방식으로 더 많이 관리할 수 있습니다. 이러한 위협에 대처하는 일은 자동 라벨링으로 일괄 처리하면 훨씬 쉬워질 수 있습니다. 이 외에도 일부 문제는 머신 러닝 알고리즘 자체로 실제로 처리될 수도 있습니다.
위협 대응 시간
위협 대응 시간은 사이버 보안 팀의 효율성을 측정하는 가장 중요한 지표 중 하나입니다. 악의적인 공격은 착취에서 배포까지 매우 빠르게 진행되는 것으로 알려져 있습니다. 과거의 위협 행위자들은 공격을 시작하기 전에 때로는 몇 주 동안 네트워크 권한을 조사하고 보안을 측면적으로 해제해야 했습니다.
안타깝게도 사이버 방어 분야의 전문가들만 기술 혁신의 혜택을 누리는 것은 아닙니다. 그 이후로 사이버 공격에서 자동화가 더욱 흔해졌습니다. 최근의 LockBit 랜섬웨어 공격과 같은 위협으로 인해 공격 시간이 상당히 빨라졌습니다. 현재, 일부 공격은 30분 정도에 끝날 수도 있습니다.
알려진 공격 유형이라 하더라도 인간의 대응은 초기 공격보다 늦을 수 있습니다. 이러한 이유로 많은 팀은 공격 시도를 예방하기보다는 공격이 성공했을 때 대응하는 데 더 자주 나섰습니다. 반면에, 발견되지 않은 공격은 그 자체로 위험합니다.
ML 지원 보안은 공격으로부터 데이터를 가져와 즉시 그룹화하고 분석에 대비할 수 있습니다. 사이버 보안 팀에 간소화된 보고서를 제공하여 처리 및 의사 결정을 더욱 깔끔하게 수행할 수 있습니다. 이러한 유형의 보안은 단순한 보고를 넘어, 추가적인 피해를 제한하고 향후 공격을 방지하기 위한 권장 조치를 제공할 수도 있습니다.
새로운 위협 식별 및 예측
새로운 위협을 식별하고 예측하는 것도 사이버 공격에 대한 대응 기간에 영향을 미치는 요소입니다. 앞서 언급했듯이, 기존 위협에는 이미 지연 시간이 발생합니다. 알려지지 않은 공격 유형, 동작 및 도구로 인해 팀이 더 이상 느리게 대응하게 될 수 있습니다. 더 나쁜 점은 데이터 도난과 같은 조용한 위협이 때로는 전혀 발견되지 않을 수도 있다는 것입니다. ThoughtLab 조사에 따르면 , 데이터 침해가 감지되기까지 평균 4개월이 걸리고, 침해의 영향을 완화하는 데는 추가로 2개월이 걸립니다.
네트워크 방어 노력에는 끊임없이 진화하는 공격과 제로데이 공격이 항상 잠재적으로 문제가 됩니다. 하지만 좋은 소식은 사이버 공격이 처음부터 만들어지는 경우는 드물다는 것입니다. 머신 러닝은 종종 과거 공격의 동작, 프레임워크, 소스 코드를 기반으로 구축되므로, 기존 작업 경로를 활용할 수 있습니다.
ML 기반 프로그래밍은 새로운 위협과 이전에 식별된 위협 사이의 공통점을 강조하여 공격을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 인간이 적절한 시기에 효과적으로 수행할 수 없는 일이며, 적응형 보안 모델이 필요하다는 점을 더욱 강조합니다. 이러한 관점에서 볼 때, 머신 러닝은 팀이 새로운 위협을 예측하고 위협 인식 증가로 인한 지연 시간을 줄이는 것을 더 쉽게 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
인력 수용 능력
인력 수용 능력은 전 세계적으로 많은 IT 및 사이버 보안 팀을 괴롭히는 지속적인 문제의 범위에 속합니다. 조직의 필요에 따라 자격을 갖춘 전문가의 수는 제한될 수 있습니다.
그러나 더 흔한 상황은 인간의 도움을 고용하는 데 조직의 상당한 예산이 소모된다는 것입니다. 인간 직원을 지원하려면 일상 업무에 대한 보상뿐만 아니라 교육 및 자격증 취득에 대한 지속적인 요구에 대한 지원을 제공해야 합니다. 사이버 보안 전문가로서 최신 동향을 파악하는 것은 힘든 일이며, 특히 지금까지 논의에서 계속 언급해 온 끊임없는 혁신과 관련해서는 더욱 그렇습니다.
AI 기반 보안 도구를 사용하면 직원 수와 지원 인력이 적어도 보안을 주도할 수 있습니다. 이러한 직원은 AI와 머신 러닝의 최첨단 분야를 따라가야 하지만, 비용과 시간을 절감하는 동시에 필요한 인력도 줄어들 것입니다.
적응성
적응성은 앞서 언급한 다른 사항만큼 명확한 문제는 아니지만 조직의 보안 능력을 극적으로 바꿀 수 있습니다. 인간 팀은 고객의 전문화된 요구 사항에 맞게 기술 세트를 맞춤화하는 역량이 부족할 수 있습니다.
직원들이 특정 방법, 도구, 시스템에 대한 교육을 받지 못하면 결과적으로 팀의 효율성이 저하될 수 있습니다. 새로운 보안 정책을 채택하는 것과 같이 겉보기에 간단한 요구 사항조차도 사람 기반 팀에서는 느리게 진행될 수 있습니다. 이는 인간의 본성입니다. 우리는 새로운 일을 즉시 배울 수 없고, 그렇게 할 시간이 필요합니다. 올바른 데이터 세트를 활용하면 적절하게 훈련된 알고리즘을 귀하에게 맞는 맞춤형 솔루션으로 변환할 수 있습니다.
AI 사이버 보안이 실제로 작동하는 방식
사이버 보안 분야에서 인공지능은 머신 러닝과 딥 러닝 사이버 보안과 같은 학문 분야의 상위 집합으로 간주되지만, 인공지능만의 역할도 있습니다.
AI는 근본적으로 '성공'에 집중하며 '정확성'은 그다지 중요하지 않습니다. 정교한 문제 해결에 있어서 자연스러운 대응이 궁극적인 목표입니다. AI를 실제로 실행하면 실제로 독립적인 결정이 내려집니다. 이 프로그래밍은 데이터 세트의 엄격하고 논리적인 결론을 내리는 것이 아니라, 특정 상황에서 이상적인 솔루션을 찾도록 설계되었습니다.
더 자세히 설명하자면, 현재 현대 AI와 그 기반 분야가 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 가장 좋습니다. 자율 시스템은 특히 사이버 보안 분야에서 널리 동원되는 시스템의 범위에 포함되지 않습니다. 이러한 자율적 시스템은 많은 사람들이 일반적으로 AI와 연관 짓는 것입니다. 하지만 보호 서비스를 보조하거나 증강하는 AI 시스템은 실용적이고 이용 가능합니다.
사이버 보안에서 AI의 이상적인 역할은 머신 러닝 알고리즘이 확립한 패턴을 해석하는 것입니다. 물론, 현대 AI가 인간 수준의 능력으로 결과를 해석하는 것은 아직 불가능하죠. 인간과 유사한 프레임워크를 추구하여 이 분야를 개발하려는 작업이 진행 중이지만, 진정한 AI는 기계가 상황을 통해 추상적인 개념을 받아들여 재구성해야 하는 먼 목표입니다. 다시 말해, 이 수준의 창의성과 비판적 사고는 AI 소문이 당신을 믿게 만들고 싶어하는 것만큼 실제와 가깝지 않습니다.
사이버 보안에서 ML이 실제로 작동하는 방식
머신 러닝 보안 솔루션은 사람들이 인공 지능 계열에 대해 상상하는 것과는 다릅니다. 그럼에도 불구하고, 이들은 지금까지 우리가 가지고 있는 가장 강력한 사이버보안 AI 도구입니다. 이 기술의 범위에서, 데이터 패턴은 이벤트가 발생할 가능성을 파악하는 데 사용됩니다.
사이버 보안에 머신 러닝을 적용하여 어떤 일이 가능한지 보여주는 훌륭한 사례로 카스퍼스키 글로벌 연구 및 분석 팀(GReAT)이 있습니다. 이 팀은 ML 기술을 사용하여 Kaspersky Security Network (KSN)에서 수집된 글로벌 사이버 위협 데이터를 분석했습니다. 이를 통해 수천 개의 새롭고 진보된 위협이 발견되었고, GReAT은 2024년 상반기에 지능형 지속 위협 탐지율이 25% 증가했다고 기록했습니다.
ML은 어떤 면에서 진정한 AI와 반대입니다. 머신 러닝은 특히 "정확성"에 중점을 두지만 "성공"에는 그다지 중점을 두지 않습니다. 이는 ML이 작업 중심 데이터 세트로부터 학습하려는 의도를 가지고 진행됨을 의미합니다. 이는 주어진 작업에 대한 가장 최적의 성능을 찾는 것으로 마무리됩니다. 이상적인 해결책이 아니더라도 주어진 데이터를 기반으로 유일하게 가능한 해결책을 추구합니다. ML을 사용하면 데이터를 정확하게 해석할 수 없으므로 이러한 책임은 여전히 인간 작업팀에 있습니다.
머신 러닝은 데이터 패턴 식별 및 적응과 같은 지루한 작업에 탁월합니다. 인간은 업무 피로와 단조로움에 대한 낮은 내성으로 인해 이런 유형의 업무에 적합하지 않습니다. 따라서 데이터 분석의 해석은 여전히 사람의 손에 달려 있지만, 머신 러닝은 데이터를 읽기 쉽고 분석에 적합한 형태로 표현하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
머신 러닝 사이버 보안은 여러 가지 형태로 제공되며, 각각 고유한 이점이 있습니다.
데이터 분류
데이터 분류는 사전 설정된 규칙을 사용하여 데이터 포인트에 범주를 할당하는 방식으로 작동합니다. 이러한 지점에 라벨을 붙이는 것은 공격, 취약점 및 사전 보안의 다른 측면에 대한 프로필을 구축하는 데 중요한 부분입니다. 이는 머신 러닝과 사이버 보안의 교차점에 기본이 됩니다.
데이터 클러스터링
데이터 클러스터링은 사전 설정된 규칙에 따라 분류된 이상치를 공통적인 특성이나 특이한 특징을 지닌 "클러스터형" 데이터 컬렉션에 배치합니다. 예를 들어, 시스템이 아직 훈련되지 않은 공격 데이터를 분석할 때 이를 사용할 수 있습니다. 이러한 클러스터는 공격이 어떻게 발생했는지, 그리고 무엇이 악용되어 노출되었는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.
권장되는 조치 과정
권장되는 조치 과정은 ML 보안 시스템의 사전 예방적 조치를 강화합니다. 이러한 조언은 행동 패턴과 과거 결정을 기반으로 하며 자연스럽게 제시되는 행동 방침을 제공합니다. 여기서 다시 한번 강조하지만, 이는 진정한 자율 AI를 통한 지능적인 의사결정이 아닙니다. 오히려 이는 기존 데이터 포인트를 통해 논리적 관계를 결론짓는 적응형 결론 프레임워크입니다. 이러한 유형의 도구는 위협에 대응하고 위험을 완화하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
가능성 합성
가능성 합성은 이전 데이터와 익숙하지 않은 새로운 데이터 세트에서 얻은 교훈을 바탕으로 완전히 새로운 가능성을 합성할 수 있게 해줍니다. 이는 권장 사항과는 약간 다릅니다. 권장 사항은 행동이나 시스템 상태가 유사한 과거 상황과 일치할 가능성에 더 중점을 둡니다. 예를 들어, 이러한 합성은 조직 시스템의 약점을 사전에 조사하는 데 사용될 수 있습니다.
예측 예측
예측은 ML 구성 요소 프로세스 중 가장 미래지향적인 프로세스입니다. 이러한 이점은 기존 데이터 세트를 평가하여 잠재적 결과를 예측함으로써 달성됩니다. 이는 주로 위협 모델 구축, 사기 예방 개요, 데이터 침해 보호에 사용될 수 있으며 많은 예측적 엔드포인트 솔루션의 필수 요소입니다.
사이버 보안 분야의 ML 사례
더 자세히 설명하자면, 사이버 보안과 관련해 머신 러닝의 가치를 강조하는 몇 가지 예를 들겠습니다.
데이터 개인정보 보호 분류 및 규정 준수
지난 몇 년 동안 개인정보 보호법 위반으로부터 조직을 보호하는 것이 최우선 과제로 떠올랐습니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 이 주도하면서 캘리포니아 소비자 보호법(CCPA) 과 같은 다른 법적 조치도 등장했습니다.
수집된 고객 및 사용자의 데이터를 관리하는 일은 이러한 법률에 따라 이루어져야 하며, 이는 일반적으로 요청 시 해당 데이터에 접근하여 삭제할 수 있어야 함을 의미합니다. 이러한 법규를 따르지 않을 경우 엄청난 벌금을 물게 되고, 조직의 평판이 손상될 수 있습니다.
데이터 분류는 식별 가능한 사용자 데이터와 익명화된 데이터 또는 식별 불가능한 데이터를 분리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 특히 대규모 또는 오래된 조직에서 방대한 양의 오래되고 새로운 데이터를 구문 분석하려는 수동 작업을 줄일 수 있습니다.
사용자 동작 보안 프로필
사용자 행동을 기반으로 네트워크 직원에 대한 맞춤형 프로필을 구성하면 조직에 맞춰 보안을 맞춤화할 수 있습니다. 이 모델은 사용자 행동의 이상치를 기반으로 권한이 없는 사용자가 어떤 모습일지 파악할 수 있습니다. 키보드 입력과 같은 미묘한 특징으로도 예측 위협 모델을 형성할 수 있습니다. 잠재적인 무단 사용자 행동의 가능한 결과를 개략적으로 파악하면 ML 보안은 노출된 공격 표면을 줄이기 위한 권장 대책을 제안할 수 있습니다.
시스템 성능 보안 프로필
사용자 행동 프로필 개념과 유사하게, 컴퓨터 전체 성능에 대한 사용자 정의 진단 프로필을 건강한 상태에서 편집할 수 있습니다. 인터넷 데이터 사용량이 많은 등의 특성과 함께 프로세서 및 메모리 사용량을 모니터링하는 것은 악의적인 활동을 나타내는 지표가 될 수 있습니다. 그러나 일부 사용자는 화상 회의나 대용량 미디어 파일 다운로드를 자주 수행하여 정기적으로 많은 양의 데이터를 사용할 수 있습니다. 시스템의 기본 성능이 일반적으로 어떤지를 학습함으로써, 앞서 ML 예시에서 언급한 사용자 행동 규칙과 유사하게, 어떤 모습이어서는 안 되는지 파악할 수 있습니다.
동작 기반 봇 차단
봇 활동은 웹사이트의 인바운드 대역폭을 소모할 수 있습니다. 이는 전용 전자상거래 매장이 있고 실제 매장이 없는 등 인터넷 기반 비즈니스 트래픽에 의존하는 기업에게 특히 해당됩니다. 실제 사용자는 느린 경험을 하게 되어 트래픽과 사업 기회를 잃게 될 수 있습니다.
ML 보안 도구는 이러한 활동을 분류함으로써, 익명화를 구현할 수 있는 가상 사설망과 같은 도구를 사용하더라도 봇의 웹을 차단할 수 있습니다. 악의적인 당사자에 대한 행동 데이터 포인트는 머신 러닝 보안 도구가 이러한 행동을 중심으로 예측 모델을 형성하고 동일한 활동을 표시하는 새로운 웹 주소를 사전에 차단하는 데 도움이 될 수 있습니다.
사이버 보안에서 AI와 머신 러닝의 미래
이러한 형태의 보안에 대한 미래에 대한 긍정적인 대화에도 불구하고, 여전히 주의해야 할 한계가 있습니다.
ML에는 데이터 세트가 필요하지만 데이터 개인정보 보호법과 충돌할 수 있습니다. 소프트웨어 시스템을 훈련하려면 정확한 모델을 구축하기 위해 많은 데이터 포인트가 필요한데, 이는 "잊힐 권리"와 잘 어울리지 않습니다. 일부 데이터의 인간 식별자로 인해 위반 사항이 발생할 수 있으므로 잠재적인 해결책을 고려해야 합니다. 가능한 해결책으로는 소프트웨어가 훈련된 후에는 원본 데이터에 접근하는 것이 사실상 불가능하도록 시스템을 만드는 것이 있습니다. 데이터 포인트를 익명화하는 것도 고려 중이지만, 프로그램 논리를 왜곡하지 않기 위해 추가적으로 검토할 필요가 있습니다.
이 산업에는 이 범위의 프로그래밍을 다룰 수 있는 AI 및 ML 사이버 보안 전문가가 더 필요합니다. 머신 러닝 네트워크 보안은 필요에 따라 이를 유지 관리하고 조정할 수 있는 직원으로부터 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 그러나 이러한 솔루션을 제공할 수 있는 인력에 대한 엄청난 글로벌 수요에 비해 자격을 갖추고 훈련을 받은 개인의 글로벌 풀은 작습니다.
인간 팀은 여전히 필수적일 것이다. 마지막으로, 비판적 사고와 창의성은 의사 결정에 필수적입니다. 앞서 언급했듯이 ML은 두 가지 모두 할 준비가 되어 있지 않고 능력도 없으며, AI도 마찬가지입니다. 이 스레드를 계속하려면 이러한 솔루션을 사용하여 기존 팀을 보강해야 합니다.
AI/ML 사이버 보안의 미래를 수용하기 위한 3가지 팁
사이버 보안 분야에서 인공 지능을 구현하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 단계는 다음과 같습니다.
기술에 대한 미래 지향적 투자를 하세요 . 오래된 기술로 인해 악용당하거나 불필요한 수동 노동을 사용하는 데 드는 비용은 위협이 더욱 정교해질수록 훨씬 더 커질 것입니다. 앞서 나가는 것이 일부 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. Kaspersky Integrated Endpoint Security 와 같은 미래 지향적 솔루션을 사용하면 적응에 더 잘 대비할 수 있습니다.
AI와 ML로 팀을 보완하고, 대체하지 마세요 . 오늘날 시중에는 완벽한 보안 시스템이 없기 때문에 취약점은 여전히 존재할 것입니다. 이러한 적응형 시스템조차도 교묘한 공격 방법에 속을 수 있으므로 IT 팀이 이 인프라를 사용하고 지원하는 방법을 익혀야 합니다.
변화하는 법률을 준수하기 위해 정기적으로 데이터 정책을 업데이트하세요 . 데이터 개인정보 보호는 전 세계 거버넌스 기관의 주요 관심사가 되었습니다. 따라서 이는 가까운 미래에도 대부분의 기업과 조직의 가장 큰 관심사 중 하나로 남을 것입니다. 최신 정책을 준수하시기 바랍니다.
Kaspersky Endpoint Security는 2021년에 AV-TEST 평가에서 기업용 엔드포인트 보안 제품 중 최고의 성능, 보호 기능, 사용성을 인정받으면서 3관왕에 올랐습니다. 모든 테스트에서 Kaspersky Endpoint Security는 비즈니스 솔루션으로서 탁월한 성능, 보호 기능, 사용 편의성을 보여주었습니다.
AI 및 머신 러닝에 대한 FAQ
사이버 보안에 AI를 어떻게 사용할 수 있나요?
사이버 보안 분야의 AI는 모든 종류의 사이버 위협을 가상 실시간으로 모니터링, 탐지하고 대응하는 데 활용될 수 있으며, 위협이 미칠 수 있는 영향의 규모를 최소화할 수 있습니다. 대응 프로세스는 자동화될 수 있으며 AI 엔진이 생성하는 통찰력을 기반으로 하므로 위협은 언제 어디서 발생하든 인간의 행동이나 개입이 거의 필요하지 않거나 전혀 필요하지 않습니다.
사이버보안 애플리케이션에서 AI의 장점은 무엇입니까?
사이버 보안 분야에서 인공지능은 최고의 인간 보안팀보다 훨씬 더 빠른 속도와 규모로 위협을 탐지하고 처리할 수 있습니다. 이는 AI가 방대한 데이터 세트를 매우 빠르게 분석하고, 해당 데이터 내에서 비정상적인 패턴과 추세를 감지하고, 시간이 많이 걸리고 인간의 실수가 발생하기 쉬운 반복적인 프로세스 중 일부를 자동화할 수 있는 능력 덕분입니다. 이를 통해 보안의 강도가 향상될 뿐만 아니라, 인간 보안 팀이 가장 필요한 분야에 기술과 전문 지식을 다시 집중할 수 있는 귀중한 시간을 확보할 수 있습니다.
사이버보안에 있어 AI의 위험은 무엇인가?
인공지능은 아직 비교적 새로운 기술이기 때문에 올바른 보안 결정을 내리기 위해서는 인간의 감독이 여전히 중요합니다. AI는 아직 완전히 독립적으로 작동할 만큼 안정적이지 않습니다. AI는 과거의 활동과 위협에 대한 과거 데이터를 기반으로 정보를 제공하기 때문에 새로운 위협이나 새로운 출현 위협을 감지하는 데 능숙하지 않을 수도 있습니다.
사이버 범죄자 가 AI를 악용할 수 있는 것처럼 보안팀도 AI를 악용할 수 있다는 점을 기억하는 것도 중요합니다. 악의적인 행위자들은 AI를 사용하여 정교한 피싱 이메일을 만들고, 심지어는 악성 코드 코드를 생성하는 경우가 점점 더 늘고 있습니다. 이로 인해 사이버 보안 방어에 AI와 머신 러닝을 지원하는 것이 더욱 중요해졌습니다.
AI가 사이버 보안 분야의 일자리를 대체하게 될까요?
AI가 사이버 보안 분야의 일자리를 완전히 대체하지는 않겠지만, 인간 보안 전문가에게 요구되는 업무가 점차 재정의되는 데 영향을 미치고 있습니다. 이전에 보안팀이 처리해야 했던 반복적이고 지루한 업무 중 상당수는 이제 AI와 자동화 기술로 대체할 수 있으며, 이는 보안팀이 대신 다른 부가가치가 있는 분야에 집중할 수 있다는 것을 의미합니다. 또한 인간은 AI 도구를 관리하고 감독하여 도구가 제대로 작동하고 편견이 없으며 올바른 통찰력과 응답을 제공하는지 확인해야 합니다.
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