인공지능과 보안: 긴밀하게 연결된 파트너

인공지능과 보안은 매우 중요하고 흥미로운 분야입니다. 각 분야마다 많은 작업이 있음에도 불구하고 이들의 통합에 대한 관심은 거의 이루어지지 않았습니다. 특히 인공 지능에 대해 생각할 때 "좋은 단어"가 더 이상 흥미롭지 않은 단계에 진입했습니다. 명확한 진전의 혜택을 받으려면 인공 지능을 특정 수직 및 분야에 적용해야 합니다.

수십 가지 보안이 고려되었습니다. 수년 동안 매우 중요했지만 여전히 소위 "핵심 비즈니스" 기능에 완전히 참여하고 통합되지 않았습니다. 그러나 최근 조직이 디지털화되면서 클라우드 컴퓨팅이 고객, 파트너, 직원, 그리고 이들 조직 간의 다양한 프로세스와 경험 사이의 핵심 중개자임이 입증되면서 보안이 주목을 받고 있습니다. 거의 모든 조직은 보안이 보장되어야만 진정한 디지털 혁신의 성공을 이룰 수 있다는 사실을 깨닫기 시작했습니다.

많은 조직이 여전히 보안에 어느 정도까지 계속 투자해야 하는지 망설이고 있습니다. AI의 출현과 그 운영화로 인해 이러한 상황은 바뀔 것입니다. AI는 디지털 혁신(보안을 의미함)의 궁극적인 표현일 뿐만 아니라 공격 벡터가 AI를 통해 증폭되고 활성화되기 때문입니다. 우리는 "워프 속도" 시대에 있습니다

따라서 AI와 보안의 융합은 활성화된 보안과 비활성화된 보안이라는 두 가지 방식으로 볼 수 있습니다. 전자는 기업에 이점을 제공하고 후자는 공격자에게 상당한 부를 제공합니다.

각각 세 가지 흥미로운 영역을 선택해 보겠습니다. –

보안 구현 – Enterprise Advantage

1. 액세스 제어 – AI 이전에 UBA(사용자 행동 분석)는 하늘의 파이에 불과했습니다. 이제 이것이 현실이 되었습니다. 기업은 결국 사용자 행동에 따라 액세스 권한을 동적으로 부여하고 제거하는 지능형 액세스 제어 시스템을 구현할 수 있습니다.

위반 인식 – 인공 지능은 대략적인 패턴 일치를 이전에는 상상할 수 없었던 양의 데이터에 대한 지능적인 분석으로 전환합니다. 재작성된 내용: 2. 위반 인식 - 인공지능은 대략적인 패턴 매칭을 이전에는 상상할 수 없었던 양의 데이터에 대한 지능적인 분석으로 전환합니다.

내부 불법 행위란 직원이 직장에서 직업 윤리와 법률 및 규정을 위반하는 행위를 말합니다. LLM 지식과 노코드/로우코드 도구를 결합함으로써 보안 분석가는 위협 모델을 보다 효율적으로 구축할 수 있습니다. 이 접근 방식은 조직이 내부 불법 행위를 더 잘 식별하고 대응하여 기업의 이익과 평판을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

보안 비활성화 – 공격자의 보상

1. 랜섬웨어에 초점을 맞춘 공격자는 미끼 대상을 늘리고 있습니다. LLM 정보 유출 능력

2. 스피어 피싱(Spear Phishing) – 공격자는 인공 지능을 사용하여 문화, 성별, 지역 및 인물과 일치하는 메시지를 작성하고 어조와 스타일까지 모방하여 정확히 찾아낼 수 있습니다.

3. 공격 패턴의 정교함 – 인공 지능을 통해 공격자는 기업과 동일한 데이터 분석 개선을 수행할 수 있습니다. 결과적으로 공격 패턴은 더욱 효율적이 되었고 공격 벡터는 기하급수적으로 증가했습니다.

실제로 인공 지능과 사이버 보안의 세계는 서로 얽혀 있고 연결되어 있습니다. 두 영역 모두 비즈니스 "운영 체제"의 중요한 부분으로 이해되어야 합니다. IT와 비즈니스가 하나로 합쳐지면서 보안과 인공지능이 표어가 되고 있습니다.

그러나 보안이 다른 분야와 다른 점은 인공 지능이 기업이 안전한 운영을 추구하도록 도울 수 있을 뿐만 아니라 악의적인 행위자가 파괴하거나 혼란을 조성하도록 도울 수 있다는 것입니다

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