사이버 보안을 사후 대응에서 사전 대응으로 전환하는 방법: 딥 러닝의 역할

딥 러닝(DL)은 머신 러닝(ML)의 고급 하위 집합이며 오늘날 가장 혁신적이고 복잡한 기술을 뒷받침하고 있습니다. 우리는 거의 모든 산업 분야에서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 급속한 발전을 목격하고 불과 몇 년 전만 해도 불가능하다고 생각했던 혜택을 경험하고 있습니다.

재작성된 콘텐츠: 딥 러닝은 머신 러닝의 정교함에서 큰 진전을 이루었습니다. 결과가 잘못되었거나 만족스럽지 못한 경우 출력 레이어를 조정하기 위해 사람의 개입이 필요할 수 있는 머신러닝과 달리, 딥러닝은 사람의 개입 없이 지속적으로 학습하고 정확도를 높일 수 있습니다. 다층 딥 러닝 모델은 놀라운 수준의 정확도와 성능을 달성할 수 있습니다.

딥 러닝 모델의 부상

수년 동안 연구자들은 더욱 발전된 기능을 달성하기 위해 복잡한 인공 지능 알고리즘을 개발하기 위해 노력해 왔습니다. 생물학적 뇌를 밀접하게 모방하는 연구 작업을 통해 더욱 복잡한 수학적 계산 방법이 개발되어 인공 신경망(ANN)이 탄생했습니다. 간단히 말해서 ANN은 인간의 두뇌와 마찬가지로 네트워크에서 서로 정보를 전달하고 처리할 수 있는 많은 노드(또는 뉴런)로 구성됩니다. 즉, 학습하고 적응하는 능력이 있습니다.

이 기술의 개발은 요구 사항으로 인해 더디게 진행되었습니다. 이러한 성과를 달성하려면 대량의 데이터, 더욱 발전된 알고리즘, 대폭 향상된 처리 능력이라는 세 가지 요소가 필요합니다. 이 처리 능력은 GPU(그래픽 처리 장치)의 형태로 제공됩니다.

GPU는 딥 러닝 컴퓨팅 프로세스를 크게 가속화할 수 있는 컴퓨터 칩이자 인공 지능 인프라의 핵심 구성 요소입니다. 여러 컴퓨팅 작업을 동시에 수행하고, 기계 학습의 학습 프로세스 속도를 높이며, 대량의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 결합된 강력한 GPU는 심층 모델 훈련에 필요한 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 효과적으로 줄일 수 있습니다.

GPU 성능의 단점

이러한 고성능 컴퓨팅을 위한 GPU 전력 소비는 엄청나고 비용이 많이 듭니다. 일부 GPU 모델의 단일 최종 버전을 훈련하려면 1년에 80가구가 사용하는 것보다 더 많은 전력이 필요할 수 있습니다.

또한 전 세계의 대규모 데이터 저장 센터는 에너지와 물 소비, 온실가스 배출로 인해 환경에 심각한 영향을 미치고 있습니다. 이 문제를 해결하는 방법 중 하나는 대량의 데이터에만 의존하기보다는 딥러닝을 통해 데이터 품질을 향상시키는 것입니다. 인공 지능이 계속 발전함에 따라 지속 가능성 계획은 전 세계적으로 공유되는 플랫폼이 되어야 합니다.

계층이 많을수록 더 깊이 파고들 수 있습니다.

인간의 경우 주제 사례에 대한 연구 데이터와 경험을 더 깊이 탐구할수록 더 많은 아이디어를 만들 수 있습니다. 실용적이고 포괄적인 지식 기반. 인공 신경망은 세 가지 유형의 레이어로 구성됩니다. 첫 번째 입력 계층은 네트워크에 초기 데이터 풀을 제공합니다. 마지막 레이어는 주어진 데이터 입력에 대한 모든 결과를 생성하는 출력 레이어입니다. 이 둘 사이에는 가장 중요한 숨겨진 레이어가 있습니다. 이 중간 레이어는 모든 계산 과정이 수행되는 곳입니다

최소 3개의 레이어가 딥러닝에 해당하지만, 레이어가 많을수록 출력 레이어에 알리는 학습이 더 깊어집니다. 딥 러닝 레이어에는 데이터가 특정 순서로 각 레이어를 통과할 때 데이터에 작용하는 다양한 기능이 있습니다. 각 추가 레이어를 사용하면 데이터 세트에서 더 많은 세부 정보와 기능을 점진적으로 추출할 수 있습니다. 이는 궁극적으로 잠재적인 결과, 예측 및 결론을 예측하거나 명시하는 네트워크 출력으로 이어집니다.

정확성과 예방을 위한 딥 러닝의 중요성

AI 자동화 및 딥 러닝 모델은 사이버 범죄에 맞서 싸우는 핵심 요소이자 랜섬웨어 업그레이드로부터 중요한 보호 기능을 제공합니다. 딥 러닝 모델은 의심스러운 행동을 식별 및 예측하고 잠재적 공격의 특성을 이해하여 페이로드 실행이나 데이터 암호화를 방지할 수 있습니다.

인공 신경망에서 생성된 침입 탐지 및 방지 시스템은 기계 학습에 비해 더 지능적이고 정확합니다. 정확도는 더 높고 오경보율은 현저히 낮습니다. 공격 서명에 의존하거나 알려진 일반적인 공격 시퀀스 목록을 기억하는 대신 인공 신경망은 악의적인 행동이나 악성 코드의 존재를 나타내는 모든 시스템 활동을 식별하기 위해 지속적으로 학습하고 업데이트합니다.

사이버 보안팀은 항상 외부 공격을 주요 관심사로 여겼지만, 내부 악성 활동이 증가하고 있습니다. Ponemon의 2022년 내부자 위협 비용: 글로벌 보고서에 따르면 내부자 위협 사건은 지난 2년 동안 44% 증가했으며 사건당 비용은 3분의 1 이상 증가한 1,538만 달러에 달했습니다.

보안팀이 한계를 뛰어넘고 있습니다. 내부자 위협을 차단하기 위해 UEBA(개체 행동 분석)가 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 딥 러닝 모델은 시간이 지남에 따라 직원의 정상적인 행동 패턴을 분석 및 학습하고 이상이 발생하는 시기를 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 근무 시간 외 시스템 액세스 또는 데이터 침해를 감지하고 경고를 보낼 수 있습니다.

선제적 사이버 보안 대 사후적 사이버 보안

네트워크 감지 및 대응과 보호 및 제거 사이에는 큰 차이가 있습니다. 대응적 접근 방식은 시스템을 악용하고 데이터를 훔치기 위해 네트워크에 침입한 위협으로부터 보호합니다. 딥 러닝을 통해 취약점과 악의적인 활동이 악용되기 전에 식별하고 제거할 수 있어 위협을 사전에 예방하고 제거한다는 목표를 달성할 수 있습니다

자동화되고 다층적인 딥 러닝 사이버 보안 솔루션이 보안 방어 능력을 크게 향상시켰음에도 불구하고 이 기술은 사이버 범죄의 양쪽 모두에 의해 악용될 수도 있습니다.

AI 혁신을 확대하려면 사이버 보안 분야에서 보호 법안이 필요하며

정교한 사이버 적과 싸우기 위해, 딥 러닝과 같은 인공 지능 솔루션은 규제 기관이 제한하고 통제할 수 있는 것보다 빠르게 발전하고 있습니다. 동시에, 기업의 방어 수단은 악의적인 공격자에 의해 악용되고 조작될 수도 있습니다.

미래에 통제되지 않은 인공 지능 기술의 결과는 전 세계적으로 파괴적일 수 있습니다. 질서와 인권, 국제안보를 유지하기 위한 입법이 이뤄지지 않은 채 우리의 기술이 통제 불능 상태에 이르게 된다면, 이곳은 선과 악의 격전지가 될 수 있습니다.

사이버 보안의 궁극적인 목표는 수동적인 탐지와 대응을 넘어 선제적인 보호와 위협 제거로 나아가는 것입니다. 자동화와 다단계 딥 러닝은 이 방향의 핵심 단계입니다. 우리의 과제는 합리적인 통제력을 유지하고 사이버 적보다 한 발 앞서 나가는 것입니다

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