인공 지능이 사이버 보안의 핵심인 이유는 무엇입니까?

인공 지능(AI)이 현재와 미래의 사이버 보안 도구 상자에서 중요한 도구인 이유를 이해하려면 먼저 위협 환경이 어떻게 진화하고 있으며 인터넷 사용자가 매일 직면하는 위협이 무엇인지 이해해야 합니다.

진화하는 위협 환경

글로벌 위협 환경이 변화하고 있습니다. 이제 인터넷 소비자는 매우 다른 위협에 직면해 있습니다. 한편으로는 소비자 장치를 감염시키는 고도로 자동화된 대규모 봇넷이 있습니다. 반면, 사회 공학(또는 피싱) 공격은 사용자의 돈과 데이터를 사취하려고 시도합니다.

연구자들에 따르면 봇넷 위협의 규모가 커지고 있습니다. 북미에서 약 17억 개의 연결된 장치에서 수집된 장치 채택 데이터는 많은 사물 인터넷(IoT) 장치가 점점 더 대중화되고 있음을 보여줍니다. 이러한 장치 중에서 IP 카메라와 NAS(Network Attached Storage) 장치에 대한 위협은 악의적인 행위자가 다른 장치보다 더 자주 표적으로 삼기 때문에 특히 우려됩니다.

동시에 모바일 장치(휴대폰, 태블릿, 스마트워치)는 여전히 가장 인기 있는 장치이며 다양한 위협에 직면해 있습니다. CUJOAI의 보안 데이터에 따르면 모바일 장치 위협의 거의 60%가 안전하지 않은 검색과 관련되어 있습니다. 수백만 대의 장치가 맬웨어 배포, 스팸 및 스파이웨어 웹사이트를 방문하고 있습니다. 걱정스럽게도 모바일 브라우징 위협의 약 20%가 피싱 캠페인에서 발생합니다. 이는 피싱 웹사이트의 일시적인 특성으로 인해 대처하기 가장 어려운 위협 중 하나입니다.

오늘날 인공 지능을 사용하여 위협에 대처

과거에는 보안 솔루션이 주로 반응형이었습니다. 사이버 보안 회사의 연구원은 새로운 악성 코드 샘플을 발견하고 분석한 후 악성 코드 목록에 추가했습니다. 업계에서는 여전히 이 접근 방식을 사용하고 있지만, 특히 사회 공학 위협을 처리할 때 더욱 적극적으로 행동하고 있습니다.

기계 학습 또는 인공 지능 알고리즘은 이러한 변화에서 핵심적인 역할을 합니다. 모든 사이버 보안 문제에 대한 원스톱 솔루션은 아니지만 의사 결정 프로세스를 신속하게 자동화하고 불완전하거나 변경된 데이터에서 패턴을 추론하는 데 유용합니다. 이러한 알고리즘은 먼저 기존 보안 위협, 오탐지 등의 실제 데이터는 물론 전 세계 연구자가 발견한 최신 위협으로부터 학습합니다.

인공지능 알고리즘은 기존 목록 기반 보안 시스템에 비해 상당한 이점을 제공하는 패턴 감지 시스템입니다. 인공 지능은 의심스러운 패턴을 보이는 새로운 위협을 탐지하여 이러한 시스템을 강화하고 성능을 향상시킵니다. AI 숙련도의 이 단계에 도달하기 위한 학습 프로세스는 상당하며 각 위협 벡터에 대한 강력한 데이터 소스를 사용해야만 달성할 수 있습니다.

기계 학습 시스템은 마법이 아니며 실수를 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 알고리즘의 오류 한계가 충분히 작아지면 빠른 의사 결정 프로세스가 사용자 마찰을 줄이고 사용자 경험에 부정적인 영향을 미치지 않기 때문에 온라인 보안에 없어서는 안 될 요소가 됩니다. 이는 사이버 보안을 대규모로 강화하는 데 핵심이며 사이버 보안에 인공 지능을 사용하면 환영받는 부작용입니다. 이는 보안을 향상시킬 뿐만 아니라 위협 환경의 상당 부분을 포괄합니다.

특성상 AI 알고리즘은 이전 공격 및 악성 코드를 기반으로 개발되는 경우가 많은 보안 위협, 악성 코드, 대응책 등 다양한 새로운 위협으로부터 보호할 수 있습니다. 매년 완전히 새로운 위협이 등장하는 경우는 상대적으로 적습니다. 대부분의 악의적 행위자는 개발자가 아니라 서비스형 악성코드(Mware-as-a-Service) 키트 사용자이거나 기존에 유출된 악성 코드를 수정하는 사용자입니다. 연구원들은 Sysrv 봇넷의 진화에 관한 최근 연구에서 대부분의 새로운 악성 코드 변종은 기존의 다른 악성 코드의 조합과 재조합이라는 사실을 밝혔습니다.

선형적으로 진화하는 이러한 위협은 표준 맬웨어 방지 탐지를 피할 수 있는 경우가 많기 때문에 인공 지능은 전 세계의 사이버 보안을 강화하는 데 유용한 도구입니다. 간단한 조정만으로는 이러한 알고리즘을 무력화할 수 있는 경우가 거의 없습니다.

과거 경험을 바탕으로 인공 지능 알고리즘을 사용하여 수천만 가족의 보호를 강화하는 것은 큰 성공입니다. 는 기존 사이버 보안 솔루션의 모범 사례와 기계 학습의 발전을 성공적으로 결합하여 네트워크 운영자가 소비자를 보호할 수 있는 매우 낮은 마찰의 보안 솔루션을 생성했습니다. CUJOAI 규모에서 AI는 매분 약 10,000개의 위협을 방지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

인공 지능을 사용하여 미래 위협에 대처

아마도 AI 사이버 보안에서 가장 흥미롭고 가치 있는 성과 중 하나는 사용자가 피싱 사이트를 비롯한 의심스러운 웹 사이트를 방문하기 전에 사용자에게 경고하는 기능일 것입니다. 사회 공학 공격은 소비자의 개인 정보 보호 및 재정에 가장 큰 피해와 손실을 초래하는 경우가 많기 때문에 새로운 공격이 업계 데이터베이스에 나타나기 전에 인공 지능을 사용하여 이를 차단하는 것이 매우 중요합니다.

앞으로 클라우드 기반 AI 기반 사이버 보안은 라우터에 배포하여 특정 네트워크의 모든 장치에 대한 보호를 강화할 수 있으므로 표준 바이러스 백신 및 방화벽을 넘어서는 중요한 기능도 갖추고 있습니다. 통계에 따르면 인터넷에 연결된 장치의 약 50%가 바이러스 백신 소프트웨어를 실행할 수 없기 때문에 이는 매우 중요합니다.

소비자 사이버 보안의 미래는 인공 지능 없이는 상상할 수 없습니다. 특히 사회 공학 및 IoT 악성 코드의 규모와 위협에 있어서는 더욱 그렇습니다.

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