인공지능을 활용해 네트워크 보안 보호 강화

인공 지능은 가치 있고 취약한 데이터를 보호할 가능성이 크지만 보안 팀은 이를 최대한 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

데이터의 가치는 계속 증가하여 현대 비즈니스의 핵심이 되지만, 더 많은 공격의 위험에도 직면해 있습니다. 하이브리드 클라우드와 원격 작업의 확산으로 악의적인 행위자가 공격할 수 있는 기회가 더 많아졌습니다. 결과적으로 위협 환경은 계속 진화하고 규제는 더욱 어려워지고 있습니다.

공격 벡터의 수가 증가함에 따라 엄청난 양의 정보를 관리하면 데이터 과부하 문제도 발생하여 긴장된 인력에게 더 큰 부담을 안겨줍니다. 또한 새로운 애플리케이션과 IT 인프라의 도입, 기술 부족으로 상황이 더욱 복잡해졌습니다. 따라서 오늘날의 디지털 우선 세계에서 보안이 증가하는 요구 사항을 충족하지 못하는 경우가 많다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

이를 위해서는 IT 관리자가 다양한 요소를 통합 방어 시스템으로 통합하는 방법을 신속하게 찾아야 합니다. 다행히도 차세대 인공 지능 도구가 널리 보급됨에 따라 IT 관리자는 이 기술을 활용하여 잠재적인 공격에 대처할 수 있습니다.

복잡한 보안 환경

IT 보안 인프라를 보다 효과적으로 모니터링하고 증가하는 데이터 볼륨을 처리하려면 조직은 높은 수준의 전문 지식을 개발하고 상당한 시간을 투자해야 합니다. 그러나 이로 인해 조직과 IT 리더는 공격자에 직면할 때 불리한 입장에 놓이게 되는 경우가 많습니다. 또한 환경의 다양성으로 인해 다양한 보안 방법이 사용됩니다. 예를 들어 엔드포인트 보안은 클라우드의 S3 버킷 보안과 완전히 다릅니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 인공지능 기술이 등장했습니다. 인공 지능을 활용함으로써 조직은 복잡한 보안 위협 및 공격에 더 효과적으로 대응하고, 대량의 보안 데이터를 자동으로 모니터링 및 분석하며, 적시에 비정상적인 동작을 탐지할 수 있습니다. 이 기술의 도입으로 조직의 보안 보호 능력이 크게 향상되고, 다양한 유형의 보안 위험에 보다 빠르고 정확하게 대응할 수 있게 됩니다.

기존 AI는 분류에 매우 효과적이며 특히 다양한 IT 환경에서 이벤트를 필터링하고 정렬하는 데 유용합니다. 이러한 환경에서는 항상 "나쁜" 활동이 있을 수 있지만 그 중 80%는 무해할 수 있습니다. 그러나 악의적인 활동의 기회는 항상 존재합니다. 공격이나 데이터 관련 문제를 놓치고 싶은 사람은 아무도 없습니다. 이로 인해 모든 것이 중요 항목으로 나열될 수 있기 때문입니다. 다행스럽게도 AI는 이벤트의 우선순위를 높은 우선순위에서 낮은 우선순위로 평가하는 데 능숙하여 가장 시급하게 필요한 곳에 조치와 노력을 집중할 수 있습니다. 따라서 IT 환경에서 전통적인 인공지능을 적용하는 것은 매우 중요합니다.

생성 인공지능을 적용하면 우리는 또 다른 방어의 한계를 맞이하게 됩니다. 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하면 오랫동안 지속된 기술 부족 문제에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 보안 경고를 평범하고 이해하기 쉬운 영어로 번역함으로써 보안 팀은 시기적절하고 명확하며 즉시 조치 가능한 알림을 받습니다.

경제적 압박과 빠른 조치

물론 보안 팀은 조직에 방해가 되는 것을 원하지 않으며 비즈니스 개발 계획을 방해하고 싶어하지도 않습니다. 보안 리더와 그 팀이 직면한 근본적인 질문은 "어떻게 하면 더 빠르게 움직일 수 있습니까?"입니다. 이를 달성하려면 IT 환경에서 빠르고 정확하게 통찰력을 얻을 수 있어야 합니다. 이런 방법으로만 우리는 공격을 더 잘 방어할 수 있습니다.

안타깝게도 보안 팀은 경제 환경이 그들에게 미친 영향으로부터 자유롭지 않습니다. 제한된 자원으로 인해 그들은 더 많은 일을 해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 따라서 운영을 간소화하고 효율성을 높여야 합니다. 그러나 공격 표면이 지속적으로 확장되고 위협 수준이 계속 증가함에 따라 이는 특히 어려워졌습니다.

AI 기반 보안 도구는 스트레스를 완화하는 데 도움이 되는 방법을 제공하며, 임원의 절반 이상(52%)은 AI가 리소스, 기능 또는 기술을 더 잘 할당하는 데 도움이 된다는 것을 이미 인식하고 있습니다. 그러나 극복해야 할 한 가지 장애물이 있습니다. 기본적으로 보안 전문가는 일반적으로 IT를 신뢰하지 않으며 AI 출력도 예외는 아닙니다. 사람들은 그것이 제공하는 데이터의 타당성과 통찰력의 출처에 의문을 제기할 것입니다. 투명성 없이는 신뢰를 구축하기 어렵기 때문에 모든 AI 구현의 핵심에는 개방성이 있어야 합니다.

가장 정확한 AI 기반 도구를 조립하는 것은 일회성 작업이 아닙니다. 기업이 미래를 계획하는 동시에 현재를 빠르고 효과적으로 보호함에 따라 2025년까지 AI 보안 예산은 2021년보다 116% 증가할 것으로 예상됩니다. 올바른 기술 파트너를 선택하는 것이 이 전략의 초석이 될 것입니다. 사이버범죄자는 한 번만 운이 좋으면 되지만 방어는 항상 작동해야 합니다.

한마디로, 네트워크 보안 분야에 인공지능(AI)을 적용하는 것이 트렌드로 자리 잡았으며, 탐지 정확도 향상, 실시간 대응 강화, 오경보율 감소 등을 통해 네트워크 보안 방어력을 강화할 수 있습니다. 다음은 인공 지능을 사용하여 네트워크 보안 방어를 강화하는 몇 가지 방법입니다.

1. 위협 탐지 및 분석:

행동 분석: 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 네트워크의 정상 및 비정상 행동을 분석하여 적시에 잠재적인 위협을 탐지합니다. 방법.

이상 탐지: AI는 정상적인 네트워크 활동의 패턴을 학습하고 이러한 패턴과 일치하지 않는 비정상적인 활동을 식별하여 잠재적인 공격을 신속하게 탐지할 수 있습니다.

2. 침입 탐지 시스템(IDS):

딥 러닝: 딥 러닝 기술을 사용하면 알려지지 않은 위협을 포함한 복잡한 침입 행위를 보다 정확하게 탐지할 수 있습니다.

실시간 모니터링: AI는 네트워크 트래픽을 실시간으로 모니터링하고, 비정상적인 동작을 적시에 발견하고, 침입 감지 속도를 향상시킬 수 있습니다.

3. 자동 대응:

지능형 대응: AI는 공격자 차단, 네트워크 구성 조정, 감염된 시스템 격리 등을 자동으로 식별하고 대응하여 공격으로 인한 피해를 완화할 수 있습니다.

자동 복구: AI는 공격을 받고 있는 시스템을 자동으로 복구하는 데 도움을 주어 수동 개입에 대한 의존도를 줄입니다.

4. 악성 코드 탐지:

기능 분석: AI를 사용하여 악성 코드의 특성을 분석하여 탐지 정확도를 높입니다.

행동 분석: 기계 학습 기반 행동 분석은 악성 코드 변종에 새로운 특성이 있더라도 탐지할 수 있습니다.

5. 사용자 신원 확인:

생체 인식: 지문, 홍채 스캔 등 생체 인식에 인공 지능 기술을 사용하여 사용자 신원 확인의 보안을 강화합니다.

행동 분석: AI를 사용하여 사용자의 일반적인 행동 패턴을 분석하여 적시에 잠재적인 신원 도용을 감지합니다.

6. 데이터 개인 정보 보호:

민감한 데이터 모니터링: AI를 사용하여 네트워크의 민감한 데이터를 모니터링 및 식별하고 적시에 잠재적인 데이터 유출 위험을 발견합니다.

암호화 기술: AI는 암호화 알고리즘을 개선 및 최적화하고 데이터 전송 및 저장 보안을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

네트워크 보안 방어 시스템은 인공지능 기술을 종합적으로 활용하여 다양한 위협에 보다 지능적이고 실시간으로 대응할 수 있어 네트워크 보안 수준이 향상됩니다. 그러나 AI는 적의 공격에 맞서거나 개인 정보를 보호하는 등 네트워크 보안 측면에서도 몇 가지 문제에 직면해 있습니다. 따라서 실제 적용에서는 보안 및 윤리적 문제를 신중하게 고려해야 합니다.

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