인공지능 : 사이버 보안을 변화 시키는 방법

인공지능이 사이버 보안을 어떻게 혁신하고 있는지 알아보고 인공지능이 기업과 조직에 제공하는 이점에 대해 알아보겠습니다.

인공지능(AI)의 사용이 점점 더 광범위해지면서 사이버 보안 분야로 진출하고 있습니다. Markets and Markets의 연구에 따르면 글로벌 조직은 올해 사이버 보안을 위한 AI 솔루션에 224억 달러를 지출할 것으로 예상됩니다.

많은 사례 연구에서 사이버 보안을 위해 AI를 사용하는 것의 이점을 입증했습니다. 지난 5월, 아프리카의 한 기술 대학은 해커들이 네트워크를 침해하고 프라이빗로더 악성 프로그램을 설치하는 것을 막기 위해 AI를 사용했습니다. 그 대학에는 네트워크 활동을 인식하고 편차가 있는지 여부를 알 수 있도록 훈련된 AI가 있었습니다. 그렇지 않았다면 해커들은 아마 성공했을 것입니다.

최고의 신용 모니터링 기업, 웹 사이트 개발자 등에 이르는 많은 조직이 최근 사이버 범죄자의 위협으로부터 스스로를 보호하기 위해 AI 기반 솔루션을 활용하기 시작했습니다. 이 기사는 인공지능이 사이버 보안에 필수적인 몇 가지 방법을 자세히 제시할 것입니다.

 

인공지능 : 사이버 보안을 변화 시키는 방법

 

 

알 수 없는 위협 식별

사이버 보안을 위한 AI의 가장 중요한 이점 중 하나는 위협 탐지를 돕는다는 것입니다. 한 조사에 따르면 기업의 51%가 이 목적을 위해 인공지능을 사용한다고 합니다. 

인공지능(AI)은 이전에 볼 수 없었던 사이버 보안 위험을 발견하기 위한 강력한 리소스입니다. 인공지능 시스템은 방대한 양의 데이터를 신속하고 정확하게 분석할 수 있어 위협의 존재를 나타낼 수 있는 패턴과 이상 징후를 발견할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 이메일에서 악성 프로그램을 검색하거나 네트워크 트래픽에서 비정상적인 동작을 감시하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 시스템 로그는 시스템이 손상되었음을 나타내는 표시기를 찾을 수 있습니다.  AI는 이러한 로그를 검사하여 가능한 사이버 공격을 식별할 수 있습니다.

인공지능은 이전에 볼 수 없었던 악성코드나 악성코드를 발견하는 데도 사용될 수 있습니다. 인공지능 시스템은 시스템의 과거 데이터를 활용하는 새로운 기계 학습 알고리즘으로 인해 새로운 위협이 발생할 때 탐지 방법을 조정하여 새로운 위협을 발견할 수 있습니다. 결과적으로, 그들은 사이버 범죄와 다른 형태의 온라인 테러와의 전쟁에서 귀중한 자원입니다.

 

 

취약성 관리

인공지능(AI) 기반 시스템은 취약성 관리 분야에서 상당한 영향을 미치고 있습니다. 네트워크의 취약성을 관리하는 것은 포괄적인 보안 전략의 중요한 부분입니다. 취약성은 해커가 악용할 수 있는 방어의 구멍입니다. 인공지능(AI) 기반 시스템은 이러한 취약성을 신속하게 식별할 수 있으므로 데이터와 네트워크를 보호하기 위한 예방 조치를 취할 수 있습니다. 인공지능(AI)은 인간이 할 수 있는 것보다 훨씬 더 빠르게 산더미 같은 데이터를 체로 걸러낼 수 있으며, 그렇지 않으면 눈에 띄지 않을 패턴과 추세를 발견할 수 있습니다.

이를 통해 보안 결함을 신속하게 식별하고 이후 솔루션을 구현할 수 있습니다. 또한 AI 기반 시스템은 과거의 실수로부터 지식을 얻을 수 있어 시간이 지남에 따라 취약성 탐지 기능을 향상시킬 수 있습니다. 즉, 기술이 발전함에 따라 기업은 시간이 지남에 따라 보안을 강화하고 새로운 위협에 대한 방어를 강화하는 이점을 얻을 수 있습니다.

 

 

시간이 지남에 따라 더 많은 것을 배우는 인공지능

인공지능(AI)이 있는 시스템은 경험을 쌓고 오류를 인식하고 수정하고 새로운 전략을 채택할 수 있을 때 더 능숙해지도록 설계되었습니다. 기계 학습은 AI 시스템이 데이터를 검사하고, 데이터 내의 패턴을 식별한 다음, 그 정보를 기반으로 미래 결과를 추정하는 과정을 통해 지식을 획득하기 위해 사용하는 기술입니다. 그들이 점점 더 많은 정보에 노출됨에 따라, AI 시스템은 패턴 인식 및 예측을 더 잘 할 수 있습니다.

의료 기록에 대해 훈련된 AI 조각은 재무 데이터에 대해 훈련된 AI 시스템이 주가를 정확하게 예측하거나 부정 거래를 탐지하는 방법과 같이 개별 환자에 대해 정확하게 상태를 진단하고 정확한 예측을 할 수 있습니다. 인공지능이 자신의 행동에서 배울 수 있는 기회가 주어진다면, 시간이 지남에 따라 점진적으로 효율성을 얻을 수 있습니다.

 

 

중복 프로세스 감소

인공지능을 사용하여 실시간으로 사이버 위협을 탐지하고 대응하면 기업이 이러한 공격에 대한 취약성을 크게 줄일 수 있습니다. AI가 이를 달성하는 한 가지 방법은 이전에 필요했던 단계의 필요성을 제거하는 것입니다.

전통적인 사이버 보안 방법은 많은 작업이 수작업으로 수행되거나 제한된 자동화로 인해 매우 비효율적이었습니다. 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리 및 기타 형태의 인공 지능은 이전에 수동 또는 반수동 보안 관련 작업의 광범위한 자동화를 가능하게 했습니다.

이렇게 하면 잠재적인 위험을 더 빨리 평가할 수 있고 불필요한 활동에 더 적은 시간을 쓸 수 있습니다. AI 기반 위협 탐지 및 대응 솔루션을 사용하면 불필요한 작업을 쉽게 제거할 수 있습니다. 기업은 AI의 도움으로 공격을 예측하고 신속하게 대응할 수 있습니다. 이는 사이버 위협을 수동으로 조사하고 이에 대응하는 데 걸리는 시간이 줄어들고 이러한 조사의 결과로 잘못된 긍정적인 결과가 더 적게 발생한다는 것을 의미합니다. 전반적으로, 인공지능은 사이버 보안 분야에서 일하는 사람들이 불필요한 작업을 줄이고, 더 중요한 작업에 자원을 확보할 수 있도록 돕고 있습니다.

 

 

위험 예측

인공지능(AI)은 조직에 위험 예측을 위한 새롭고 강력한 도구를 제공함으로써 사이버 보안 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 알고리즘은 대규모 데이터 세트에서 패턴을 감지하고 이를 분석하여 잠재적 위협을 식별한 다음 보안 팀에 경고하여 조치를 취할 수 있습니다. AI는 또한 의심스러운 활동에 대한 네트워크 모니터링과 같이 사이버 보안과 관련된 많은 지루한 수동 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI를 통해 보안 팀은 위험을 신속하게 파악하고 적절하게 대응하여 악의적인 행위자로부터 조직의 데이터를 보호할 수 있습니다. AI가 사이버 보안을 어떻게 변화시키고 있는지 보여주는 한 가지 예는 위험 예측 분야입니다.

AI 알고리즘을 사용하여 사이버 위협과 관련된 과거 데이터를 분석하고 과거 행동을 기반으로 미래 위협을 예측하는 모델을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 보안 팀은 공격이 이미 발생한 후에 단순히 대응하는 것이 아니라 잠재적인 공격이 발생하기 전에 사전에 대비할 수 있습니다. 또한, AI 기반 시스템은 많은 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있기 때문에 사람보다 더 정확한 예측을 제공할 수 있습니다. 결과적으로 조직은 인공 지능을 기반으로 한 예측 분석을 사용하여 사이버 위협으로부터 스스로를 보호할 수 있습니다.