사이버보안 전문가들은 악성 AI가 확산되기 시작할 것이라고 말한다.

연구 보고서에 따르면 26%의 사람들은 가장 잘 알려진 사이버 보안 조치를 우회할 수 있는 악성 AI가 2024년에 발생할 것이라고 믿고 있으며, 50%는 가장 잘 알려진 사이버 보안 조치를 우회할 수 있는 악성 AI가 향후 5년 이내에 발생할 것이라고 믿고 있습니다. 연령.

악성 AI에 대한 보안 전문가의 우려

방어적인 AI보다 공격적인 AI에 대한 우려와 더불어 전문가의 77%는 AI가 의도한 목적에서 벗어나거나 행동하는 악성 AI에 대해 심각한 우려를 표명했습니다. 목표는 예측할 수 없고 위험해집니다.

피싱, 사회공학, 악성 코드 공격은 AI가 강화할 가장 큰 위협으로 꼽혔지만, 신원 사기, 데이터 개인정보 침해, 분산 서비스 거부 공격도 더욱 효과적일 것으로 꼽혔습니다.

이에도 불구하고 응답자들은 인공 지능이 사이버 보안에 미치는 긍정적인 영향에 대해서는 여전히 낙관적입니다. AI는 위협 탐지 및 취약성 평가를 지원할 것으로 예상되며, 침입 탐지 및 예방은 AI의 이점을 가장 많이 누릴 수 있는 영역으로 식별됩니다. 딥 러닝은 암호화된 트래픽에서 맬웨어를 탐지하는 데 가장 좋은 가능성을 가지고 있으며, 사이버 보안 전문가의 48%는 AI가 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상합니다.

비용 절감은 AI 강화 방어의 성공 여부를 측정하는 주요 KPI로 나타났으며, 응답자의 72%가 이를 차지했습니다. AI 자동화는 사이버보안 인재 부족을 완화하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 여겨진다.

사이버 보안에 AI 채택률은 여전히 ​​낮습니다.

기업의 61%는 아직 사이버 보안 전략의 일환으로 AI를 의미 있는 방식으로 배포하지 않고 있으며, 41%는 AI를 기업 문제의 최우선 순위 또는 최우선 순위로 간주합니다. 응답자의 희망적인 68%는 AI 이니셔티브에 대한 예산이 향후 2년 동안 증가할 것으로 예상합니다.

사이버 보안 리더의 50%는 자신의 조직이 사이버 보안 AI/ML에 대해 "광범위한 지식"을 갖고 있다고 보고했으며, 또 다른 19%는 "보통의 지식"을 보고하여 약 3분의 1이 남았습니다. 한 명은 지식이 없거나 최소한의 지식이라고 보고했습니다. 정교하거나 압도적인 AI 공격에 대비하기 위해 기업이 어떤 조치를 취해야 하는지 묻는 질문에 68%는 직원을 위한 사이버 보안 교육 및 인식 강화를 언급했습니다.

AI 관련 사고 대응 계획 개발(65%)이 그 뒤를 바짝 뒤쫓고 있으며, 61%가 정기적인 보안 평가 및 감사를 보고하고 있습니다. 응답자의 절반 이상이 제로 트러스트 프로토콜, 다단계 인증, 차세대 방화벽, 위협 인텔리전스 등 기존 보안 통제를 강화하는 것이 정교한 AI 공격에 대비하는 핵심이라고 답했습니다.

Enea 수석 산업 분석가 Laura Wilbur는 “AI가 사이버 보안에 미치는 엄청난 영향을 이해하는 것은 진화하는 위협 환경을 탐색하는 데 매우 중요합니다.”라고 말했습니다. "먼저, 사이버 보안 리더와 최전선 팀의 우려와 희망에 귀를 기울이십시오."

이 보고서는 AI의 악의적인 사용에 대한 우려가 커지고 있음을 확인하는 동시에 AI를 사용하여 방어를 단순화하고 자동화하는 몇 가지 주목할만한 혁신을 강조합니다. . 위협을 탐지하고 억제하는 데 소요되는 평균 시간이 단축되는 등 상당한 진전이 이루어졌습니다. 그러나 AI는 모든 경우에 적용되는 일률적인 솔루션이 아닙니다. 기업은 회복력을 극대화하기 위해 AI 전략을 구현하는 데 명확하고 체계적인 접근 방식을 취해야 합니다. Enea가 말했듯이 – 놀라지 말고 준비하세요

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