생성적 AI가 클라우드 보안의 판도를 어떻게 변화시키고 있습니까?

클라우드 보안과 인공지능은 장기적인 협력 관계를 맺고 있습니다. 지난 10년 동안 인공지능은 패턴 인식 및 이상 탐지 기능 덕분에 클라우드 보안 위협을 식별하고 위험의 우선순위를 지정하는 데 널리 사용되었습니다.

그러나 지난 10년 동안 많은 것이 변했습니다. 점점 더 많은 사람과 조직이 클라우드 애플리케이션을 마이그레이션하고 있으며 위협 행위자들은 이를 주요 표적으로 여기기 시작했습니다.

클라우드 보안은 조직의 사이버 보안 성숙도에 그 어느 때보다 중요하며, AI와 클라우드 보안 도구의 통합은 끊임없이 확장되는 클라우드 기반 위협에 대한 중요한 방어 계층입니다. 이제 Google에 따르면 클라우드 보안의 가장 큰 판도를 바꾸는 것 중 하나는 생성 인공 지능입니다.

Google Cloud 보안 부사장 겸 총괄 관리자인 Sunil Potti는 6월 Google Cloud Security Summit의 블로그 게시물에서 다음과 같이 말했습니다. “제너레이티브 AI는 팀의 보안을 괴롭히는 보안 문제를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. ”

Google의 자체 클라우드 보안 노력에는 AI를 사용하여 새로운 위협을 해결하고 예방하는 AI 워크벤치가 포함됩니다. 경보 과부하로 인한 위협 피로를 해소하고 인재 격차를 해소합니다.

클라우드 보안에서 인공 지능의 역할을 기반으로

전통적으로 인공 지능은 수백 개의 위협을 몇 초 만에 탐지하고 해결하는 데 사용되었습니다.

제너레이티브 AI는 단순히 기존 데이터를 분석하는 것이 아니라 새로운 데이터를 생성하는 데 집중하여 인공지능을 완전히 새로운 차원으로 끌어올립니다. Delinea의 엔지니어링 부사장이자 혁신 책임자인 Bob Janssen은 TechRepublic에 "[Generative AI]를 사용하면 민감한 정보를 노출하지 않고 보안 모델을 훈련하고 테스트하는 데 사용할 수 있는 현실적인 합성 데이터를 개발할 수 있습니다."라고 말했습니다. 생성 인공 지능은 이미 조직이 클라우드 보안 문제에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다. 그는 “테스트를 위한 현실적인 합성 데이터를 제공하고 복잡한 공격 시나리오를 시뮬레이션하며 개발 중 민감한 정보 노출 위험을 최소화함으로써 전반적인 보안 조치를 강화합니다.”라고 덧붙였습니다.

인공지능이 클라우드 보안에 미치는 영향

생성적 인공지능과 현재 클라우드 보안에 사용되는 인공지능 모델의 차이점 중 하나는 생성적 인공지능이 정보를 요약, 분류, 생성하는 능력을 가지고 있다는 것입니다. 적절한 훈련을 통해 특수한 데이터를 추론하고 자연어 대화 상호 작용을 제공하여 일반적인 보안 도구에서 볼 수 있는 평면 인터페이스보다 더 빠르게 작업 흐름을 촉진할 수 있습니다.

"클라우드 보안에 적용되는 이러한 특성을 통해 고객은 고유한 환경 또는 규제 요구 사항에서 가장 관련성이 높은 위험을 식별하고 우선순위를 지정할 수 있으며, 쿼리를 빠르게 생성하고 필요한 지속적인 모니터링 위협을 감지할 수 있습니다."라고 Potti는 말했습니다. 자연어 상호 작용과 사용자와의 지원 경험을 통해 생성 AI는 고객이 원하는 목표를 달성할 수 있도록 안내할 수 있습니다.

예를 들어 Google에서는 생성 AI를 통해 클라우드 보안이 '강화'되어 고객이 맞춤 쿼리를 작성하는 대신 자연어를 사용하여 페타바이트 규모의 이벤트 데이터를 검색할 수 있습니다. 또 다른 기능은 잠재적인 공격 경로와 교정 단계에 대한 읽기 쉬운 설명을 제공합니다.

Potti는 다음과 같이 말했습니다. "AI는 아직 초기 단계이지만 우리는 이러한 초능력을 활용하여 조기 취약성 감지 또는 잠재적 악성 코드의 즉석 분류와 같은 보안 결과를 달성하고 있습니다."

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