AI 솔루션이 사이버 공격으로부터 보호하는 방법

하이브리드 및 원격 작업 공간이 대부분의 비즈니스에 새로운 표준이 되었기 때문에 사이버 공격의 정교함과 그에 따른 위험이 지난 몇 년 동안 급속히 증가했습니다. 실제로 이러한 새로운 작업 방식은 위협 행위자에게 완전히 새로운 피싱 방법을 제공합니다.

전 세계 사이버 범죄는 향후 5년 동안 매년 15%씩 증가하여 2025년까지 약 105억 달러의 손실을 초래할 것으로 예상됩니다.

사이버 공간은 거대합니다. 수백 명의 IT 전문가가 매일 위협을 분석하지만 이는 어려운 작업입니다. 인간은 새로운 위협에 대응할 수 있는 능력이 제한되어 있으므로 새롭고 더 빠르고 효과적인 기술이 필요합니다. 인공지능은 잠재적인 해결책이다. 이 기사에서는 몇 가지 일반적인 공격 방법과 AI 솔루션이 사이버 공격에 어떻게 대처할 수 있는지 검토하겠습니다.

유사 도메인 이름

사이버 범죄자들은 ​​자신을 잘 알려진 브랜드나 신뢰할 수 있는 개인으로 위장하여 피해자를 속여 민감한 인증서를 제출하거나 금융 거래를 수행하도록 하는 수천 개의 유사한 도메인 이름을 등록했습니다. 이 경우 해커는 대상 기업과 유사한 도메인 이름을 등록했다. 문자를 추가하거나 단일 문자를 대체하여 URL 이름을 변경하고 가짜 웹사이트와 이메일 주소를 만듭니다. 예를 들어, "1"은 "l"을 의미하고 "0"은 "o"를 의미하며 "vv"는 "w"를 의미하고 "rn"은 "m"을 의미하는 등 일련의 문자를 사용할 수도 있습니다.

철자 오류는 눈을 속이는 또 다른 일반적인 전술입니다. 누군가가 "google.com" 대신 "gooogle.com"을 등록하거나 "yahoo.com" 대신 "yahoooo.com"을 등록했다고 상상해 보세요.

유사 도메인 공격으로부터 기업을 보호하는 것은 어려울 수 있습니다. 자동화, 기계 학습 및 인공 지능으로 인해 브랜드 보호 솔루션은 다음과 같이 발전했습니다.

• 맞춤형 알고리즘은 데이터 세트를 선별하고 실제 회사를 사칭하는 의심스러운 활동과 악성 도메인을 식별합니다.
• 에디터는 거리와 이미지 기반 기술을 활용해 실제 기업과 유사한 부분을 찾아냅니다.
• 합법적인 웹사이트에서 콘텐츠를 스크랩하는 사이버 공격자를 탐지하는 모니터링 도구입니다.
• 큰 피해가 발생하기 전에 위협에 신속하게 대처하기 위해 자동으로 트리거됩니다.

사칭 속임수

사칭은 사이버 범죄자가 가짜 표시 이름을 사용하여 합법적인 기업이나 개인을 사칭하는 것입니다. 대부분의 이메일 제공업체는 사용자가 표시 이름을 편집할 수 있도록 허용하므로 해커가 피해자를 속여 이메일이 합법적이라고 믿게 만드는 것이 쉽습니다. 명의 도용 스푸핑은 휴대폰에서 이메일을 읽을 때 감지하기가 더 어렵습니다.

사이버 범죄자는 명의를 도용하여 계정 탈취, 고래잡이, CEO 사기 등의 범죄 활동을 수행합니다. 이름 스푸핑 공격이 성공하면 금전적 손실, 평판 손상 및 보안 침해가 발생할 수 있습니다.

인공 지능 솔루션은 예측 위협 인텔리전스, 기계 학습 및 고급 콘텐츠 분석을 결합하여 사칭 공격을 탐지할 수 있습니다. 시스템은 정기적인 이메일 트래픽에 대한 기준을 생성하며, 해당 기준에서 벗어나는 모든 이메일은 비정상적이고 악의적인 것으로 간주됩니다.

URL 감지

URL 피싱은 사이버 공격자가 합법적인 것처럼 보이는 웹사이트를 만들어 피해자를 속여 민감한 로그인 자격 증명을 제출하도록 하는 위협이 점점 커지고 있습니다. 2021년 사이버 보안 위협 보고서에 따르면 기업의 약 86%에 피싱 링크를 클릭한 직원이 한 명 이상 있는 것으로 나타났습니다.

URL 피싱을 방지하기 위해 딥러닝과 머신러닝을 기반으로 한 다양한 방법이 도입되었습니다. 인공 지능이 URL 피싱 공격을 탐지할 수 있는 방법 중 하나는 심층 신경망을 사용하여 URL에서 비정상적인 패턴을 발견하는 것입니다. 이런 방식으로 AI는 의심스러운 URL에 주의를 끌고 사이버 범죄자의 추적을 막는 경고를 생성합니다.

사이버 보안의 인공 지능

이러한 사이버 위협에 맞서기 위해 인공 지능 솔루션은 기계 학습과 순환 신경망을 활용할 수 있습니다. 피싱 웹사이트에서 흔히 볼 수 있는 데이터 패턴이 감지되면 상호 연결된 뉴런이 함께 활성화됩니다. 무해한 URL과 피싱 URL을 수집하여 데이터 세트를 생성하고 콘텐츠 기반 기능을 식별합니다. 지도형 기계 학습과 결합하여 웹 사이트가 합법적인지 악성인지 확률을 판단합니다.

모든 기업은 사이버 공격자의 공격을 받을 위험이 있습니다. 유사, 이름 스푸핑 및 피싱 공격은 공공 행정, 의료, 제약, 보험, 연구 및 소매를 포함한 모든 산업을 표적으로 삼을 수 있습니다.

유사 및 이름 스푸핑의 경우, AI 솔루션은 로그인된 것으로 보이는 도메인 이름과 조직 이름을 지속적으로 검사하여 해당 회사가 스푸핑 공격을 받고 있음을 나타내는 숨겨진 패턴을 찾아냅니다.

피싱 URL 감지를 예로 들면, 알고리즘은 수백만 개의 피싱 샘플을 대상으로 훈련될 수 있습니다. 따라서 고차원 공간의 단일 URL에서 추출된 수천 개의 특징을 기반으로 피싱 URL을 탐지합니다.

인간의 눈에는 세상이 3차원으로 보이기 때문에 인간이 4차원이나 5차원 공간을 상상하기는 어렵지만, 인공지능은 1차원 공간을 관찰하고 이를 바탕으로 결론을 내릴 수 있습니다.

이러한 이점에도 불구하고 정확도가 높은 기능적 AI 솔루션을 구현하는 것은 대부분의 기업에서 여전히 어려운 과제입니다. 이를 위해 기업은 다음 모범 사례를 고려해야 합니다.

1.AI 모델은 생산 과정에서 실제 데이터를 기반으로 훈련되어야 합니다. 기업은 AI 솔루션을 개발하기 오래 전에 데이터 수집을 시작해야 합니다.

2. 기업은 시간이 지남에 따라 데이터 특성이 어떻게 변하는지 모니터링해야 합니다. 전염병이나 기후 변화는 추적할 가치가 있는 변화일 수 있습니다.

3. 기업은 설명 가능한 인공지능 기술을 개발하고 활용해야 합니다. 설명 가능한 AI만이 피싱 공격을 발견할 수 있을 뿐만 아니라 결정의 출처에 대한 추론도 할 수 있습니다.

사이버 공격 분야는 점점 더 커지고 있으며, 여전히 성장하고 있습니다. 기업 위협을 분석하려면 사람의 개입 이상의 작업이 필요합니다. 기업에는 보안 팀을 지원하기 위한 새로운 기술이 필요합니다.

인공 지능은 사이버 보안 세계에서 여전히 새로운 것이지만, 새로운 것을 배우고, 정보에 입각한 결정을 내리고, 모델을 개선하는 능력은 대량의 정보를 분석하고 데이터 보안 전문가에게 보안을 강화하고 보호하는 데 필요한 정보를 제공할 수 있기 때문에 비교할 수 없습니다. 사이버 공격.

위 내용은 AI 솔루션이 사이버 공격으로부터 보호하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!