2024년 상위 5개 사이버 보안 동향

사이버 보안은 복잡하고 끝없는 전쟁터입니다. 생성 인공 지능(Generative AI) 및 기계 학습과 같은 기술은 조직의 보안 전략을 강화하고 있지만 사이버 공격자는 동일한 도구를 사용하여 새로운 위협을 설계하고 있습니다. 그리고 인공 지능이 뜨거운 주제인 반면, 또 다른 문제는 클라우드로 이동하는 동안 보안 전략의 다양한 부분을 통합하여 전반적인 보호를 보장하는 것입니다.

보안 및 클라우드

2024년과 2025년에 예상되는 다가오는 "갱신 주기"를 위해 많은 대규모 조직에서는 데이터 센터에서 IT 인프라에 이르기까지 조직 및 아키텍처 전반의 보안 상태 점검을 준비하고 있습니다. 업데이트는 주로 보안에 중점을 둘 예정이며, 최근 몇 년간 클라우드 채택이 급증하면서 클라우드 보안을 전체 보안 프레임워크에 통합해야 할 특별한 필요성이 생겼습니다. 이제 조직은 클라우드 보안 조치를 통합하고 온프레미스 보안 조치와 원활하게 통합하기를 원합니다.

애플리케이션 보안의 중요성

자연스러운 네트워킹에는 주의를 기울일 가치가 있지만 신원 문제, 랜섬웨어 공격 및 엔드포인트 손상도 우려 사항입니다. 애플리케이션 취약성도 심각한 위협입니다. 모놀리식 애플리케이션에서 마이크로앱 및 마이크로서비스로의 전환은 애플리케이션 환경을 재편했으며, 다가오는 업데이트 주기를 통해 조직은 애플리케이션 보안을 재고하게 될 것입니다. 문제는 애플리케이션이 더욱 분산됨에 따라 급증하지만 많은 조직이 아직 추적하지 못해 보안 위험을 초래하는 점점 더 많은 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 통합을 이해하고 관리하는 것입니다.

핵심 측면은 애플리케이션 보안을 DevSecOps 환경에 통합하는 것입니다. 실시간 애플리케이션 보호, 애플리케이션 보안을 위한 동적 접근 방식, 애플리케이션 자체에 보안 논리를 내장하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한 조직은 관리형 서비스 공급자(MSP)가 제공하는 공격 표면 관리, 내부 위반 및 공격 시뮬레이션과 같은 사전 조치를 취합니다. 또한 애플리케이션 및 서비스에 대한 개별 액세스를 지속적으로 인증하기 위해 제로 트러스트 보안에 점점 더 의존하고 있습니다.

향상된 가시성 및 예측 보안 조치

위협에 대해 선제적으로 조치를 취할 수 있는 실시간 모니터링은 사이버 보안의 핵심 구성 요소입니다. 조직에서는 생존 가능성을 개선하고 진단 시간을 단축하며 보안 대응을 자동화하기 위한 프로젝트에 투자하고 있습니다.

기계 학습, 인공 지능 및 외부 위협 탐지로 인해 SOC2.0에서 SOC3.0, 심지어 SOC4.0으로의 발전은 자동화된 보고에 중점을 두고 보다 정교한 보안 운영 센터로의 전환을 의미하며, 일단 보안 경고가 발생하면 발행되면 자동화된 보안 대응을 통해 특정 기술 및 변경 관리 기술에 대한 조직의 의존도를 줄일 수 있습니다. 이는 SOC 프로젝트에 영향을 미치는 일반적인 문제입니다.

관리형 서비스의 부상

기술 문제는 다음 추세를 가져왔습니다. 즉, 조직이 사이버 보안 기능을 전문 제공업체에 아웃소싱하기로 선택하는 관리형 서비스로의 대대적인 전환입니다. MSP는 최신 보안 전문 지식과 연중무휴 모니터링 및 지원을 이용할 수 있을 뿐만 아니라 글로벌 인텔리전스를 기반으로 끊임없이 개선되는 보안을 제공할 수도 있습니다. 예를 들어 한 지역에서 위협이 발생하면 다른 지역의 고객은 신속하게 조치를 취할 수 있습니다. 보호됩니다.

MSP를 실행하는 동안 조직은 도구의 중요성, 경쟁력 있는 가격, 계약 기간 동안 비용 효율성 확보, 업계별 아웃소싱 규제 요구 사항에 대한 MSP 준수 등을 세부적으로 조정해야 합니다. MSP는 또한 언제 어디서나 고객 보안 운영이 어떻게 최적화되고 있는지 추적하기 위한 지표를 배포해야 합니다. 또한 디지털 개인 데이터 보호법과 사이버 보안 사고를 다루는 주 기관의 통지 요구 사항으로 인해 조직은 개인 식별 정보(PII)의 보안을 보호하는 데 더욱 집중해야 합니다. 이는 MSP의 전문 지식이 가치 있는 또 다른 영역입니다.

인공 지능의 딜레마

기술 혁신의 빠른 속도로 인해 인공 지능이 사이버 보안에 미치는 전체 영향을 정량화하기는 어렵습니다. 조직에서는 제품을 구매하기 전에 제품을 평가하고 비교하는 것을 선호하는 경우가 많지만 빠르게 성장하는 인공 지능 시장에서는 이것이 항상 가능한 것은 아닙니다.

인공지능은 축복이자 도전입니다. 예를 들어, 기술 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되지만 기술 개발에는 고유한 과제도 제시합니다. 점점 더 단순한 인간 역할이 자동화 및 인공 지능에 의해 처리되고 있으며, 이로 인해 초급 역할이 축소될 때 직원이 어떻게 경험을 쌓는지에 대한 의문을 제기하는 기술 격차가 발생합니다.

그래서 새해에는 AI의 역할이 더욱 명확해지고 확고해질 가능성이 높으며, 조직은 이에 따라 적응해야 합니다.

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