딥 러닝이 사이버 보안에 어떻게 유용할 수 있는지
최근 사이버 공격의 위협이 급격히 증가했으며 이제 전통적인 조치는 충분히 효과적이지 않은 것 같습니다.
이 때문에 사이버 보안 분야의 딥 러닝은 빠르게 발전하고 있으며 모든 사이버 보안 문제를 해결하는 열쇠를 쥐고 있을 수 있습니다.
네트워크 보안에 딥 러닝 적용
네트워크 보안 산업은 많은 어려움에 직면해 있으며 딥 러닝 기술이 구세주가 될 수 있습니다.
행동 분석
모든 비즈니스에서 딥 러닝 기반 보안 전략은 사용자 활동과 습관을 추적하고 조사하는 것입니다. 이는 보안 메커니즘을 무시하고 때로는 신호나 경고를 트리거하지 않기 때문에 네트워크를 대상으로 하는 기존의 악의적인 행동보다 탐지하기가 더 어렵습니다. 예를 들어, 내부자 공격은 직원이 외부에서 시스템에 침입하는 대신 악의적인 목적으로 합법적인 액세스를 사용할 때 발생하므로 이러한 공격에 직면하여 많은 네트워크 보호 시스템이 효과적이지 않게 됩니다.
이러한 공격에 대한 효과적인 방어 중 하나는 UEBA(사용자 및 엔터티 행동 분석)입니다. 일정 기간의 조정 후에는 직원의 일반적인 행동 패턴을 학습하고 비정상적인 시간에 시스템에 접근하는 등 내부자 공격으로 의심되는 활동을 식별하고 경고음을 울릴 수 있습니다.
침입 감지
침입 감지 및 예방 시스템(IDS/IPS)은 의심스러운 네트워크 활동을 식별하고 해커의 액세스를 방지하며 사용자에게 알립니다. 그들은 종종 잘 알려진 시그니처와 일반적인 공격 형식을 가지고 있습니다. 이는 데이터 유출과 같은 위험으로부터 보호하는 데 도움이 됩니다.
이전에는 ML 알고리즘이 이 작업을 처리했습니다. 그러나 이러한 알고리즘으로 인해 시스템은 일부 오탐지를 생성하여 보안 팀의 업무를 힘들게 만들고 이미 과도한 피로를 가중시킵니다. 딥 러닝, 컨볼루셔널 신경망, 순환 신경망(RNN)을 사용하면 트래픽을 더 정확하게 분석하고 잘못된 경보 수를 줄이며 보안 팀이 악의적인 네트워크 활동과 합법적인 네트워크 활동을 구별할 수 있도록 지원함으로써 더욱 스마트한 ID/IP 시스템을 개발할 수 있습니다.
맬웨어 처리
일반 방화벽과 같은 기존 맬웨어 솔루션은 서명 기반 탐지 기술을 사용하여 맬웨어를 찾습니다. 기업은 알려진 위험에 대한 데이터베이스를 유지 관리하며, 이는 새롭고 새로운 위험을 포함하도록 정기적으로 업데이트됩니다. 이 접근 방식은 기본적인 위협에는 효과적이지만 보다 복잡한 위협에는 효과적이지 않습니다. 딥 러닝 알고리즘은 알려진 시그니처 메모리와 일반적인 공격 기술에 의존하지 않기 때문에 더 복잡한 위협을 식별할 수 있습니다. 대신 시스템에 익숙해지고 맬웨어나 악의적인 활동의 징후일 수 있는 이상한 동작을 발견합니다.
이메일 모니터링
모든 형태의 사이버 범죄를 방지하려면 직원의 공식 이메일 계정을 모니터링하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 피싱 공격은 직원에게 이메일을 보내고 민감한 정보를 요청하는 방식으로 수행되는 경우가 많습니다. 딥 러닝과 사이버 보안 소프트웨어를 사용하면 이러한 유형의 공격을 예방할 수 있습니다. 자연어 처리를 사용하여 의심스러운 활동이 있는지 이메일을 확인할 수 있습니다.
요약
자동화는 기업이 직면해야 하는 다양한 위험을 해결하는 데 매우 중요하지만 기존의 평범한 기계 학습은 너무 제한적이며 원하는 결과를 얻기 위해서는 여전히 많은 조정과 사람의 개입이 필요합니다. 사이버 보안의 딥 러닝은 지속적인 개선과 학습을 넘어 위험을 예측하고 위험이 발생하기 전에 막을 수 있습니다.
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