사이버 보안에서 인공 지능(AI)의 폭발적인 성장은 지속적인 학습 및 적응, 문제 해결, 방대한 데이터 처리 능력 등 AI의 강력하고 다양한 기능 덕분입니다. 이러한 고급 기능을 통해 AI는 방대한 양의 데이터를 유례없는 속도로 처리하고 분석하여, 기존 방식에서는 놓칠 수 있는 이상 징후와 잠재적 위협을 식별할 수 있습니다. 인공 지능 기반의 사이버 보안 솔루션은 그 어느 때보다 강력한 보안을 제공할 수 있습니다.
현대 기업에서 수동 아이덴티티 거버넌스는 안전하고 확장 가능한 솔루션이 아닙니다. 인공 지능 기반 아이덴티티 보안에 대해 자세히 알아보세요.
하지만 인공 지능으로 구현하는 사이버 위협 보호 조치 는 사이버 범죄자들이 AI를 도입함에 따라 동시에 역습을 받고 있습니다. 사이버 범죄자들은 AI의 모든 기능과 역량을 활용하여 더욱 정교한 공격 벡터를 개발하고 있습니다. 여기에는 악의적인 활동을 자동화하고 공격 규모를 확대하는 것뿐만 아니라, 보다 효과적이면서 탐지하기 까다로운 동적 공격 모델을 만드는 것도 포함됩니다.
위협 행위자들이 인공 지능을 끌어들이고 있음에도 불구하고, 인공 지능은 여전히 정교한 사이버 보안의 핵심 요소로 남아 있습니다. 인공 지능을 통해 보안 팀은 사이버 범죄자와 내부자 위협의 악의적인 활동에 한발 앞서 대응할 수 있습니다.
이 아티클에서는 사이버 보안에서 인공 지능이 갖는 엄청난 이점을 짚어봅니다. AI를 통해 사이버 보안 위협을 탐지하고, 봇의 존재를 식별하며, 데이터 유출을 예측하고, 원격 근무 인력을 안전하게지원하는 방법을 알아봅니다. 또한 사이버 범죄자들이 인공 지능을 사용하는 방식을 비롯한 사이버 보안에서 인공 지능이 가진 단점도 살펴봅니다.
사이버 보안(Cyber Security)에서 인공 지능이 갖는 장점
확장성 개선
사이버 보안에 인공 지능을 활용하면 시스템이 더욱 빠르고 간편하게 확장하여, 여러 소스에서 생성되는 다량의 데이터 세트를 처리하고 분석할 수 있습니다. 여기에는 사물인터넷(IoT) 센서 데이터, 네트워크 트래픽 로그, 시스템 로그, 위협 인텔리전스 피드, 사용자 행동 데이터가 포함됩니다.
AI 기반 사이버 보안 솔루션은 빠른 확장성 덕분에 숨겨진 취약점과 위협을 더 많이 탐지할 수 있습니다.
또한 AI를 사이버 보안 솔루션에 통합하면 기업은 다른 보안 시스템 및 데이터 소스에서 생성되는 다량의 데이터를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. AI 기반 사이버 보안 시스템은 새로운 데이터를 통해 지속적으로 적응하고 학습할 수 있으며, 이러한 역동적인 적응 능력은 점차적으로 위협 탐지기능을 개선합니다.
위협 가시성 향상
사이버 보안에서 인공 지능은 기존 보안 솔루션의 도달 범위와 정확성을 높입니다. AI 기반 솔루션이 처리할 수 있는 정보의 양이 방대한 덕분에 사람이나 다른 시스템이 찾을 수 없는 비정상적인 활동을 암시하는 패턴을 탐지할 수 있습니다.
AI는 여러 소스의 데이터를 실시간으로 분석함으로써 위협을 의미할 수 있는 미묘한 이상 징후를 식별하여 신속한 개입을 가능하게 합니다. 또한 머신 러닝 알고리즘은 공격에 앞서 발생하는 추세와 행동을 인식하여 잠재적인 보안 침해를 예측할 수 있어, 조직이 선제적 우위를 지닐 수 있습니다.
지속적으로 학습하고 적응하는 AI 기반 사이버 보안 솔루션의 능력을 활용하여 보안 조치도 새롭게 진화하는 위협에 맞게 발전합니다. 이 향상된 가시성은 오탐의 수를 줄이는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 위협 탐지 및 대응 시스템의 효율성을 높이는 데도 유리합니다.
사이버 보안에서 인공 지능은 기존 보안 솔루션의 도달 범위와 정확성을 높입니다. AI 기반 솔루션이 처리할 수 있는 정보의 양이 방대한 덕분에 사람이나 다른 시스템이 찾을 수 없는 비정상적인 활동을 암시하는 패턴을 탐지할 수 있습니다.
위험 관리 최적화
사이버 보안에서는 인공 지능으로 위험 관리 노력을 한층 더 개선하고 최적화할 수 있습니다. AI의 탐지 및 처리 능력을 통해 이전에는 파악하기 어려웠던 데이터 세트를 면밀히 분석하여 보안에 숨겨진 위험과 공백을 찾아낼 수 있습니다. 더 많은 취약점을 식별하는 AI 기반 사이버 보안 솔루션의 사전 예방적 위험 관리 기능은 인시던트 발생 전에 위험을 완화하거나 방지할 수 있게 해 줍니다.
AI 기반 사이버 보안 솔루션은 지속적으로 학습하고 적응하는 고유한 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해 과거 데이터와 새로운 패턴을 기반으로 미래 위협을 예측하여, 보다 역동적이고 미래 지향적인 위험 완화 전략을 마련할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 사이버 범죄자가 악용하기 전에 잠재적인 취약점을 해결할 수 있게 됩니다.
AI 기반 사이버 보안 도구의 기능으로 위협의 우선순위를 자동 지정하면 위험 관리를 더욱 최적화할 수 있습니다. 이에 따라 보안 분석가의 업무 부담을 덜고 가장 중요한 문제는 신속하게 해결할 수 있습니다.
보안 팀의 과중한 업무 부담 감소
사이버 보안에 인공 지능을 활용하면 로그 분석, 패치 관리, 취약성 평가 등 리소스를 많이 소모하는 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 인력이 부족한 보안 팀이 사람의 섬세한 역량이 더 효과적으로 발휘될 수 있는 업무에 시간과 에너지를 쏟을 수 있습니다. 또한 비용이 많이 들고 위험을 증가시킬 수 있는 인적 오류도 막을 수 있습니다.
위협 탐지 및 대응 속도 향상
사이버 보안의 인공 지능을 활용한 시스템은 기기, 엔드포인트, 네트워크 등 다양한 시스템에서 이상 징후, 행동 패턴, 그리고 기타 침해 지표를 실시간으로 식별하고 대응할 수 있습니다. 이처럼 범위와 규모가 방대한 위협을 실시간으로 탐지할 수 있어, 이전에는 포착하기 어려웠던 제로데이 공격을 차단할 수 있습니다.
AI 기반 사이버 보안 솔루션은 위협 지표가 탐지되는 즉시 악성 트래픽 차단, 감염된 시스템 격리, 민감한 시스템으로부터 트래픽 리디렉션과 같은 인시던트 대응 절차를 자동화할 수 있습니다. 이러한 신속한 대응 기능으로 잠재적인 피해를 완화할 뿐만 아니라 다운타임 및 복구 비용도 절감할 수 있습니다.
컴플라이언스 노력 간소화
사이버 보안의 인공 지능이 제공하는 자동화 기능은 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 미국 건강 보험 양도 및 책임에 관한 법률 (HIPAA)과 같은 규정에 명시된 데이터 보호및 데이터 프라이버시 요건을 지원하므로 조직의 컴플라이언스 노력 을 간소화하는 데 도움이 됩니다. 또한 이러한 솔루션은 모니터링 및 보고를 자동화할 수도 있습니다.
사이버 보안(Cyber Security)에 사용되는 인공 지능 기능
사이버 보안에서 인공 지능은 다음과 같이 사이버 위협을 탐지하는 다양한 접근 방식과 전략을 지원합니다.
생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)
대규모 언어 모델 기반의 생성형 AI 시스템은 자연어 처리(NLP)를 사용하는 딥 러닝 알고리즘으로, 방대한 인터넷 데이터를 기반으로 학습됩니다. 사이버 보안에서 인공 지능과 함께 활용될 경우, 생성형 AI는 공격의 맥락을 이해하여 최적화하고 선제적인 방어 체계를 지원합니다.
이러한 모델은 사이버 범죄자의 변화하는 전술에 적응하여 패턴을 분석하고 대응 방안을 생성할 수 있습니다. 생성형 AI 시스템은 방대한 데이터 입력을 통해 끊임없이 학습하여, 새로운 위협을 식별하고 잠재적인 미래 공격 벡터를 예측하므로 조직은 선제적으로 방어 체계를 강화할 수 있습니다.
자가 학습 AI
자가 학습 AI는 사이버 보안에 있어 최적의 인공 지능입니다. 기존 알고리즘은 사전 정의된 매개변수와 대규모 레이블 데이터 세트를 필요로 하는 반면, AI 기반 사이버 보안 솔루션은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용해 스스로 학습하고 방어 메커니즘을 지속적으로 개선할 수 있기 때문입니다. 이를 통해 초기 공격, 제로데이 공격, 내부자 위협 , 생성형 AI 공격과 같은 제한된 학습 데이터만 이용할 수 있을 때도 새로운 공격에 대응하는 방법을 학습할 수 있습니다.
알려진 공격 데이터를 통한 지도 머신 러닝
알려진 공격과 관련된 방대한 데이터는 지도 머신 러닝 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 공격 침투 방식과 공격자 행동 패턴에 대한 정보를 바탕으로, 지도 학습 머신 러닝 모델은 향후 공격을 예측하고 사전에 차단하도록 최적화됩니다.
확장형 탐지 및 대응(XDR) 시스템은 사이버 보안에서 이러한 인공 지능 유형을 사용하는 시스템 중 하나입니다. 이러한 시스템은 과거 데이터를 기반으로 잠재적 위협을 나타내는 패턴을 식별하여, 실시간으로 위험을 탐지하고 완화하는 능력을 강화합니다. AI 기반 XDR 시스템은 새로운 데이터를 통해 지속적으로 학습하여 최신 상태를 유지하고, 진화하는 위협에 보다 효과적으로 대응하며, 동적 보호 계층을 제공합니다.
지도 머신 러닝 모델을 통한 이러한 예측 기능이 중요한 이유는 조직이 위협에 단순히 대응하는 것을 넘어, 심각한 피해가 발생하기 전에 위협을 더 효과적으로 예측하고 무력화할 수 있게 해 주기 때문입니다. 또한 지도 머신 러닝 모델은 반복적인 사이버 방어 업무를 자동화하여, 귀중한 리소스를 확보하고 사이버 보안 팀이 인간의 개입이 필요한 더 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 해 줍니다.
사이버 보안(Cyber Security)에서 AI는 어떻게 활용되나요?
AI는 사이버 보안 솔루션의 중요한 구성 요소로 자리잡았습니다. 다음은 사이버 보안에서 AI가 활용되는 일부 사용 사례입니다.
AI 지원 사이버 위협 인텔리전스
사이버 보안 이니셔티브를 지원하는 위협 헌팅 및 위협 인텔리전스 작업은 인공 지능을 통해 크게 향상됩니다. 예를 들어, 심층 신경망을 사용해 피싱 메시지, 랜섬웨어, 멀웨어 등의 사이버 위협을 탐지할 수 있습니다.
AI는 내부 시스템 및 타사 소스(예: 위협 인텔리전스 피드)로부터 위협 관련 데이터를 수집, 처리, 보강하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 위협 데이터를 상호 연관시키고 맥락화함으로써 새로운 위협을 식별하고 위협 프로필을 생성하는 데에도 사용될 수 있습니다.
인공 지능을 활용하면 위협 탐지 작업도 더욱 개선됩니다. 보안 분석가는 AI 기반 고급 분석 및 자동화를 활용해, 알려지지 않았거나 숨겨진 위협과 취약점을 보다 효율적으로 검색할 수 있습니다. 또한 이러한 도구는 위협의 우선순위를 지정하고 대응을 최적화하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
이상 징후 탐지
로그, 네트워크 트래픽, 사용자 동작, API 호출 등에서 이상 패턴을 식별하는 것은 인공 지능의 이상적인 활용 사례입니다. AI 기반 사이버 보안 도구는 실시간 모니터링은 물론, 이상 활동이 탐지되었을 때 경고하는 데에도 우수한 성능을 발휘합니다.
사이버 보안에서 인공 지능은 방대한 데이터에서 패턴을 발견할 뿐만 아니라, 이를 분류하고 우선순위를 지정할 수 있습니다. AI 기반 솔루션은 보안 이벤트에 우선순위를 자동 할당하여 경고 피로(alert fatigue) 현상을 방지하고, 이로 인해 보안 분석가가 밀려드는 경고 속에서 잠재적 또는 진행 중인 인시던트를 간과하는 실수를 줄여줍니다.
AI를 통한 사이버 보안(Cyber Security) 교육 및 개발
인공 지능은 실제 위협에 기반한 시나리오 중심 사이버 보안 교육을 지원하는 데 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 생성형 AI를 사용하면 현실적인 시나리오 기반 시뮬레이션을 제공하는 사이버 보안 교육을 마련할 수 있습니다. 이러한 AI 생성 시나리오는 사이버 위협의 진화하는 특성을 반영해 실시간으로 조정되며, 보안 교육의 실용성, 몰입도, 참여도를 높여줍니다.
이 AI 지원 사이버 보안 교육은 보안 팀을 대상으로 역동적인 사이버 위협에 대응하는 방법을 교육하는 데 활용될 수 있습니다. 보안 팀은 다양한 공격 벡터와 방어 전략을 직접 다뤄보면서 그 작동 원리에 대한 이해를 넓히고, 심층적인 기술 전문성을 쌓으며, 비판적인 사고와 압박 속에서 신속하게 대응하는 역량을 함께 기릅니다.
이러한 교육 유형은 최종 사용자에 맞게 조정할 수도 있습니다. 실제 시나리오를 시뮬레이션하는 보안 교육 프로그램을 만들 수 있으며, 이를 통해 피싱 이메일과 같은 위협을 탐지하는 최종 사용자의 능력을 평가하는 테스트도 개발할 수 있습니다.
인공 지능을 통한 봇 식별
봇 탐지에 사용되는 사이버 보안 시스템의 인공 지능은 사람의 활동과 봇이 실행하는 자동화된 활동을 구분하는 일을 담당합니다. 다음은 이러한 구분을 위해 사용되는 AI 기반 전략입니다.
- 봇 패턴 식별
- CAPTCHA(컴퓨터와 사람을 구별해내기 위한 완전 자동화된 튜링 테스트) 과제
- 인터넷 프로토콜(IP) 분석
- 트래픽 분석
- 사용자 행동 분석
봇 탐지를 위한 사이버 보안 솔루션에 인공 지능을 활용할 경우, 다음과 같은 잠재적 이점을 얻을 수 있습니다.
- 고도로 정교한 제로데이 위협 탐지 역량
- 자동화된 실시간 인시던트 대응
- 동적 적응성
- 포괄적인 실시간 분석
- 지속적인 학습 및 진화를 통한 성능 및 효율성 향상
- 선제적 탐지
- 오탐 감소
- 확장성
봇을 탐지하는 사이버 보안 솔루션에 인공 지능을 활용하는 방법은 다음과 같습니다.
- 자동화된 위협 모니터링 및 인시던트 대응
- 사이버 위협 예측
- 위험 관리 및 고급 사이버 보안 정책을 위한 데이터 기반 의사 결정
인공 지능을 통한 데이터 유출 예측
데이터 유출 예측 및 방지를 위한 사이버 보안 솔루션에 인공 지능을 활용하면 위협을 더 빠르고 광범위하게 탐지할 수 있습니다. AI 솔루션은 위협을 선제적으로 예측, 식별, 대응하여 데이터 유출 위험을 크게 줄이고 데이터 유출 공격의 성공과 영향을 최소화합니다.
AI 중심 예측 분석을 사용하면 다음과 같은 방법으로 데이터 유출 공격 벡터를 선제적으로 식별할 수 있습니다.
네트워크 트래픽, 사용자 행동 데이터, 다양한 시스템의 로그 데이터 등 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석
새로운 위협 프로필 및 행동을 기반으로 한 학습 및 진화
네트워크 활동을 지속적으로 모니터링하여 위협을 탐지
AI 시스템이 패턴, 이상 징후, 의심스러운 활동을 통해 학습할 수 있도록 고급 머신 러닝 알고리즘을 사용
안전한 원격 근무를 위한 인공 지능
원격 근무와 관련된 기능에서 인공 지능의 가장 중요한 두 가지 역할은 사이버 보안 및 컴플라이언스 모니터링입니다.
기업 환경에 구축된 AI 기반 사이버 보안 솔루션은 광범위한 모바일 기기 사용, 원격 위치에서의 안전한 연결 필요성 등 차이점을 고려하여 원격 사용자에게 확장 및 적용됩니다.
AI 솔루션의 강력한 모니터링 및 탐지 기능은 규제 및 내부 요건을 충족하는 컴플라이언스를 지원 하는 데 매우 효과적입니다.
보안 로그 분석
사이버 보안에서 인공 지능은 보안 로그 데이터를 분석할 때, 머신 러닝 알고리즘을 통해 방대한 양의 원시 정보를 처리하여 인사이트를 얻습니다. AI 기반 보안 로그 분석은 알려진 위협 시그니처의 일부인 의심스러운 패턴과 이상 징후를 탐지합니다. 사이버 보안에 이러한 인공 지능을 활용하면 사용자 행동 데이터를 여러 애플리케이션과 시스템에서 수집하여 잠재적인 내부 위협을 식별할 수 있습니다.
AI 기반 사이버 보안 솔루션은 분석하는 로그 데이터를 지속적으로 학습하면서 새로운 공격 유형을 인식하고 예측하는 기능을 강화합니다. 또한 다양한 로그 및 출처의 정보를 상호 연관시켜 조직의 보안 태세를 포괄적으로 파악할 수도 있습니다. 이러한 포괄적인 접근 방식을 활용하면 가장 미묘한 위협 징후조차 로그 파일의 방대한 데이터 양에 매몰되지 않게 됩니다.
위협 탐지 및 예방
사이버 보안에서 인공 지능은 위협 탐지 및 예방(예: 멀웨어, 피싱)에 널리 사용됩니다. AI 기반 도구는 데이터 분석 및 패턴 식별 기능을 통해 위협을 선제적으로 식별하고 자동 알림을 트리거하여 이를 무력화합니다.
이러한 강력한 솔루션은 시간이 지남에 따라 더욱 발전하며, 정교한 공격(예: 스피어 피싱) 및 새로운 공격의 징후를 인식하도록 진화하고 적응합니다. AI를 활용하는 위협 탐지 도구는 방대한 데이터 세트를 교차 참조하여 잠재적 위협을 나타낼 수 있는 미묘한 이상 징후를 식별하고, 오탐을 걸러내며 정상적인 활동과 악성 활동을 보다 효율적으로 구분할 수 있습니다.
사이버 보안(Cyber Security)에서 인공 지능의 단점
사이버 보안 솔루션에서 인공 지능의 효과는 부인할 수 없습니다. 그러나 관련 위험을 완화하기 위해 알아야 할 중요한 단점이 몇 가지 있습니다. 이는 다음과 같습니다.
- AI 기술 격차로 인해 시스템을 운영할 인재를 찾고 채용하는 것이 어려울 수 있습니다.
- 결과가 도출된 방식을 설명할 수 없으면 투명성이 제한됩니다.
- 데이터 입력으로 인한 편향과 차별은 의사 결정에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
- 생성형 AI 도구가 의도치 않은 지식재산권 손실이나 데이터 유출로 이어져, 데이터 보안 및 개인정보 보호에 위험을 초래할 수 있습니다.
- LLM의 프롬프트 기반 모델은 주입 공격에 취약합니다.
사이버 보안(Cyber Security)에서 인공 지능은 방어 역량을 한 차원 끌어올립니다
사이버 보안 솔루션에서 인공 지능의 강력한 역량과 학습 및 진화 능력은 조직이 방어에 있어 선제적인 접근 방식을 취할 수 있도록 합니다. 지능형 지속 공격 (APT)과 제로데이 공격 차단부터 피싱 및 멀웨어 공격이 이메일에 도달하는 것을 방지하는 데까지, AI 기반 사이버 보안 솔루션은 종종 침해를 효과적으로 차단해 냅니다. 단점이 있음에도 불구하고, AI는 모든 조직의 사이버 보안 솔루션 포트폴리오에 반드시 포함되어야 합니다.
