사이버 보안에 AI를 사용하는 방법

Cybersecurity Ventures의 보고서에 따르면 2021년 전 세계 사이버 범죄 손실은 미화 6조 달러에 달할 것이며, 사이버 범죄 퇴치를 위한 전 세계 지출은 2025년에 미화 10조 5천억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 2015년 금액의 3배에 달하는 3조 달러에 달하는 금액입니다. .

인공지능이 거의 유일한 해결책입니다.

또 다른 연구 기관인 Statista에서는 사이버 보안 분야에서 인공 지능의 가치가 2020년에 100억 달러를 넘어섰고, 2027년에는 450억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다. IBM은 인공 지능 보안이 부족한 기업이 AI 자동화 방어 시스템을 구축한 기업보다 사이버 공격을 방어하는 데 드는 비용이 3배 더 높다고 믿습니다.

Meticulous의 연구 데이터에 따르면 사이버 보안 분야의 인공 지능 애플리케이션은 연간 24% 성장하여 2027년에는 미화 460억 달러에 이를 것으로 나타났습니다.

네트워크 보안에서 AI의 다섯 가지 대표적인 응용

1. 악성 코드 및 악성 활동 탐지

인공지능은 DNS 트래픽을 분석하여 도메인 이름을 자동으로 분류하여 C2, 악성, 도메인 이름 등을 식별할 수 있습니다. 스팸, 피싱, 복제된 도메인으로 분류됩니다. AI를 적용하기 전에는 주로 블랙리스트에 의존해 관리했지만 업데이트가 많아 힘든 작업이었다. 특히, 블랙 제품은 자동 도메인 이름 생성 기술을 사용하여 많은 수의 도메인 이름을 생성하고 도메인 이름을 지속적으로 전환합니다. 이때 이러한 블랙 도메인 이름을 학습, 탐지 및 차단하려면 지능형 알고리즘을 사용해야 합니다.

2. 암호화된 트래픽 분석

현재 인터넷 트래픽의 80% 이상이 암호화되어 있습니다. 인공 지능 기술의 도움으로 페이로드를 해독하고 분석할 필요가 없지만 주로 다음을 포함하는 메타데이터 및 네트워크 패킷을 통해 식별할 수 있습니다. 특정 버전의 SSL 프레임워크 내에서 작동하는 암호화 TLS 세션 또는 장치

• 암호화된 트래픽 분석은 적어도 암호화된 트래픽 양의 증가로 인해 사용자가 완전히 눈을 떼지 않도록 돕는 역할을 이미 실제로 수행하고 있습니다. 그러나 이 기술은 아직 초기 개발 단계이기 때문에 당분간 너무 많은 비용과 에너지를 투자할 필요는 없다.
• 3. 가짜 이미지 탐지

반복 신경망과 인코딩 필터를 활용하는 AI 알고리즘은 "딥페이크"를 식별하고 사진 속 얼굴이 교체되었는지 여부를 발견할 수 있습니다. 이 기능은 금융 서비스의 원격 생체 인식에 특히 유용하며, 사기꾼이 사진이나 비디오를 위조하여 대출을 받을 수 있는 합법적인 시민으로 가장하는 것을 방지합니다.

4. 음성, 언어 및 음성 인식

이 AI 기술은 기계가 읽을 수 없는 형식의 비정형 정보를 읽고 이를 다양한 네트워크 장치의 정형 데이터와 결합하여 데이터를 풍부하게 할 수 있습니다.

5. 알려지지 않은 위협 탐지

AI는 통계 데이터를 기반으로 네트워크 보안을 자동으로 향상하기 위해 사용할 보호 도구 또는 변경해야 하는 설정을 추천할 수 있습니다. 또한 피드백 메커니즘으로 인해 AI가 처리하는 데이터가 많을수록 권장 사항이 더 정확해집니다. 예를 들어 MIT의 AI2는 최대 85%의 정확도로 알려지지 않은 위협을 탐지합니다. 게다가 지능형 알고리즘의 규모와 속도는 인간이 따라올 수 없습니다.

결론

인공지능은 네트워크 보안 분야에서 폭넓은 전망을 갖고 있지만 합리적으로 사용될 경우에만 가능합니다. 다른 모든 기술과 마찬가지로 AI도 만병통치약은 아닙니다. 심지어 가장 진보된 기술을 가지고 있다고 해서 100% 보호를 의미하는 것은 아닙니다. 인공 지능은 기본적인 사이버 보안 규칙을 무시하여 발생하는 심각한 공격으로부터 사용자를 보호하지 못합니다.

올바른 접근 방식은 지속적인 변화에 적응하고 지속적으로 수정 또는 조정할 수 있는 생태계를 구축하는 동시에 실질적인 이익을 창출하기 위한 지능형 알고리즘을 개발 및 구현하는 것입니다. 상상할 수 있듯이 이것은 시간이 많이 걸리고 힘든 작업이지만 AI를 과대 광고나 패션에 사용하는 것이 아니라는 점을 고려하면 AI 기술을 기반으로 한 네트워크 보안은 결국 엄청난 가치를 창출할 것이며 앞으로도 그렇게 될 것입니다.

위 내용은 사이버 보안에 AI를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!