사이버 보안의 생성적 AI: 개요

생성적 AI는 훈련된 데이터를 기반으로 고품질 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥 러닝 모델로 정의됩니다.

Gen AI는 디지털 공간에서 많은 장점을 제시합니다. 주목할만한 예 중 하나는 모바일 앱에 AI 기능을 포함시켜 앱의 참여도를 높이는 것입니다.

사이버 보안에서 생성 AI는 데이터를 분석하고 위협을 식별하며 악의적인 공격을 방지하기 위한 솔루션을 추천할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 Gen AI가 사이버 보안 조치를 강화하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 살펴보겠습니다.

사이버 보안에서 Gen AI의 이점

비즈니스에서 생성 AI를 사용하면 많은 잠재력이 있습니다. 사이버 보안을 위해 Gen AI는 다음과 같은 놀라운 이점을 제공합니다.

1. 향상된 위협 탐지

생성적 AI는 광범위한 데이터 범위의 패턴을 원활하게 관찰하고 학습할 수 있으므로 사이버 보안 전문가가 사이버 보안 위협을 지속적으로 식별하고 이해할 수 있습니다.

IBM의 연구에 따르면 AI 채택자의 66%는 제너레이티브 AI가 제로데이 공격과 위협을 예측하는 데 도움이 되었다고 밝혔습니다. 제로데이 공격은 기존 시스템이 놓칠 수 있는 새로운 위협을 의미합니다.

또 다른 65%는 Gen AI가 사용자 행동의 상관관계를 파악하여 위협을 탐지하는 데 도움이 된다고 답했습니다.

사이버 보안에 Gen AI를 사용하면 잠재적인 공격을 나타낼 수 있는 약간의 행동 변화를 식별하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 예를 들어 Gen AI는 새로운 파일과 코드를 자동으로 분석하여 의심스러운 행동을 탐지할 수 있습니다. 또는 이메일 내용, 언어 패턴, 발신자 정보를 분석하여 가짜 이메일을 정확하게 식별할 수 있습니다.

2. 예측 분석

Gen AI는 보안 로그, 네트워크 트래픽, 위협 인텔리전스 등과 같은 대규모 데이터 세트의 반복 패턴 분석을 기반으로 미래 결과를 정확하게 예측할 수 있습니다.

예를 들어 Gen AI는 이전 취약점이나 공격의 패턴을 분석하고 이를 사용하여 향후 발생할 수 있는 위협을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 조직과 보안 팀은 그러한 공격을 방지하기 위한 조치를 구현할 수 있습니다.

3. 자동 응답

Gen AI는 이전에 관찰된 패턴과 공격을 기반으로 다양한 유형의 위협에 대해 자동화된 대응을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 악성 IP 주소를 차단하는 작업을 실행하고, 침입 시도에 대한 방화벽 규칙을 조정하거나 맬웨어 확산을 방지할 수 있습니다.

사이버 보안에 생성적 AI를 사용하면 공격 전에 보안 취약점을 패치하거나 추가 조사를 위해 의심스러운 트래픽을 허니팟으로 리디렉션하기 위한 자동화된 대응을 생성할 수도 있습니다.

또한 Gen AI는 보안 로그를 분석한 후 자동으로 자세한 보고서를 생성할 수 있습니다.

사이버 보안에 생성 AI를 사용하는 데 따른 3가지 주요 과제 및 위험

이점 외에도 사이버 보안을 위해 Gen AI를 사용하는 것과 관련된 잠재적인 위험과 과제가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

1. 데이터 개인 정보 보호 문제

생성적 AI 모델을 훈련하거나 기존 데이터를 분석한다는 것은 일반적으로 조직의 많은 정보를 AI 도구에 제공한다는 것을 의미합니다. 그래야 좀 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

그러나 귀하의 데이터 개인 정보가 어떻게 보호되는지에 대한 우려가 있습니다. 예를 들어, 특히 윤리 지침과 데이터 거버넌스 관행을 무시하는 경우, 확인하지 않은 채 놔두면 개인 정보가 오용될 가능성이 있습니다.

또한 Gen AI 모델은 훈련된 데이터만큼만 우수합니다. 따라서 편향된 데이터를 사용하는 경우 모델이 특정 패턴을 놓치고 부정확하거나 편향된 예측을 할 가능성이 있습니다. 사이버 보안에서 이는 특정 유형의 공격을 간과하거나 특정 위협을 과소평가하는 것을 의미할 수 있습니다.

2. AI가 악의적으로 이용되고 있다

Gen AI 도구는 점점 더 접근하기 쉽고 저렴해지고 있습니다. 결과적으로 합법적인 생성 AI 개발 회사만 접근할 수 있는 것이 아니라, 악의적인 의도를 가진 개인도 사용할 수 있습니다.

예를 들어 해커는 생성 AI를 사용하여 취약한 보안 프로토콜을 표적으로 삼는 악성 코드를 쉽게 만들 수 있습니다.

또한 생성적 AI를 사용하여 새롭고 정교한 공격 방법을 만들 수 있으므로 기존 보안 조치가 따라잡기가 더 어려워집니다.

예를 들어 Gen AI는 매우 믿을만한 가짜 이메일이나 웹사이트를 만들어 사용자가 사기를 식별하고 방지하는 것을 더 어렵게 만듭니다. 이는 의심하지 않는 사용자가 민감한 정보를 제공하거나 유해한 콘텐츠를 다운로드하도록 유도될 수 있음을 의미합니다.

3. 직업 대체

효율성은 사이버 보안에 생성 AI를 사용하는 가장 큰 판매 포인트 중 하나입니다. 이 기술은 기존의 사이버 보안 기술보다 더 빠르게 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다.

불행하게도 이는 AI가 잠재적으로 너무 많은 일자리를 대체할 수 있다는 의미이기도 합니다. 실제로 Goldman Sachs의 보고서에서는 AI가 자동화를 통해 3억 개의 일자리를 대체할 것이라고 설명합니다.

위협 탐지, 악성 코드 분석과 같은 반복적인 작업을 처리하는 사이버 보안 전문가는 Gen AI 자동화의 영향을 가장 먼저 받게 될 것입니다.

하지만 모든 것이 암울하고 파멸적인 것은 아닙니다. 인간의 전문성은 여전히 ​​필요합니다. 특히 사이버 보안 전문가에게 가장 좋은 솔루션은 기술을 재교육하거나 향상시키는 것입니다. 이는 초급 작업을 처리하는 전문가에게 특히 중요합니다.

우선, 전문가들은 AI와 함께 편안하게 작업할 수 있어야 합니다. 둘째, 견고한 사이버 보안 전략을 수립하고 AI 시스템을 최적화하며 위험 관리를 감독할 수 있는 인간 전문가가 더 많은 조직에 필요할 것입니다.

사이버 보안에서 Gen AI의 실제 응용 프로그램 및 사례 연구

계속하기 전에 인공 지능(AI)의 통합이 엄청난 잠재력을 지닌 중요한 도구가 된 사이버 보안 분야의 실제 사례와 생성적 AI 사용 사례를 간략하게 살펴보겠습니다. AI는 방어를 강화하고, 위협 탐지를 개선하며, 끊임없이 진화하는 사이버 위협에 맞서 디지털 인프라의 복원력을 높이는 데 도움이 되는 사이버 보안 분야의 수많은 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 사이버 위험을 완화하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 이해하기 위해 실제 사례를 더 자세히 살펴보겠습니다.

Google

Google은 조직의 사이버 위협으로부터 보호하기 위해 생성 AI를 사용하는 것만이 아닙니다. 또한 다른 조직에서도 동일한 작업을 수행할 수 있도록 Generative AI 솔루션을 만듭니다.

Google은 또한 사이버 보안을 개선하는 데 도움이 되는 사이버 방어 이니셔티브의 출시를 발표했습니다. 그러한 이니셔티브 중 하나는 Google이 소프트웨어 개발 프로세스에 사용한 SAIF(Secure AI Framework)입니다.

SAIF는 위협과 공격으로부터 AI 시스템을 보호하는 것을 목표로 하는 개념적 프레임워크입니다. 특정 AI 모델 도용, 생성 AI 출력을 통한 데이터 중독, 즉각적인 주입을 통한 악의적 입력과 같은 위험을 해결하는 데 사용할 수 있습니다. SAIF는 입력 및 출력을 모니터링하여 위협을 탐지하고 방어를 자동화하여 공격으로부터 보호하는 데에도 효과적입니다.

또한 Google은 파일 형식을 식별하여 맬웨어를 탐지하는 사이버 보안 도구인 Magika를 출시할 계획입니다. Google은 이 도구를 성공적으로 사용하여 Google 드라이브, Gmail, 세이프 브라우징과 같은 제품을 보호했습니다.

페이팔

PayPal은 판매자와 고객이 쉽게 거래할 수 있도록 도와주는 국제 결제 플랫폼입니다. 사이버 보안 조치를 구현하기 위해 PayPal은 고급 기계 학습(ML) 모델을 교육하여 실시간 사기 활동을 감지합니다.

일반적으로 PayPal의 네트워크는 AI가 학습할 수 있는 방대한 양의 거래 데이터를 제공합니다. 그런 다음 ML 모델의 결과를 사용하여 인증 시스템을 개선하고 사기 활동을 포착할 수 있습니다. 모델은 PayPal의 데이터 세트가 증가함에 따라 계속해서 학습하고 적응합니다.

ED&F 맨홀딩스

ED&F는 위협 탐지를 위해 Generative AI를 성공적으로 사용한 상품 거래업체입니다. 그들은 Vectra의 AI 위협 탐지 플랫폼인 Cognito를 사용하여 이를 달성했습니다.

ED&F는 장치 간 통신, 데이터 전송, 사용자 작업 등 네트워크 활동에 대한 자세한 정보를 제공했습니다. 그런 다음 Cognito는 이 데이터를 사용하여 취약점과 의심스러운 행동을 실시간으로 식별합니다.

ED&F의 사이버 보안 관리자인 Carmelo Gallo에 따르면 Cognito는 데이터 및 파일에 대한 무단 원격 액세스와 같은 위험한 직원 행동을 식별하는 데 중요한 역할을 했습니다. ED&F는 또한 오랫동안 시스템에 남아 있던 명령 및 제어 악성 코드를 발견했습니다.

생성적 AI와 기존 사이버 보안 방법 비교

전통적인 사이버 보안 방법은 규칙 기반 시스템과 수동 분석을 통해 발전합니다.

규칙 기반 시스템에는 일반적으로 감시할 항목을 시스템에 알려주는 사전 정의된 지침 설정이 포함됩니다. 이는 일반적으로 널리 사용되는 맬웨어나 보안 침해로 인해 나타나는 고유한 패턴을 기반으로 합니다.

이러한 규칙이 의심스러운 활동을 표시하면 일반적으로 취약성을 수동으로 평가하고 해결해야 합니다. 전통적인 사이버 보안 방법은 사람의 개입과 지속적인 업데이트에 크게 의존합니다.

대규모 데이터베이스로 인해 어려움을 겪는 기존 방법과 달리 Gen AI는 막대한 양의 데이터를 평가하여 인간 분석가가 놓칠 수 있는 복잡한 패턴을 감지할 수 있습니다. 이는 또한 취약점을 더 자세히 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석 외에도 생성 AI는 잠재적인 위협에 대한 솔루션을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 안전한 비밀번호를 생성하거나 보다 효율적인 보안 프로토콜을 설계할 수 있습니다. 그래서 더 적극적이다.

AI는 더 강력한 사이버 보안 조치를 구현하는 데 더 효과적인 도구임이 입증되었지만 항상 인간의 개입이 필요합니다. 따라서 더 나은 결과를 위해 두 방법의 장점을 모두 활용할 수 있습니다.

예를 들어, 전통적인 방법을 사용하여 AI의 예측을 검증하고 더 나은 정확성을 보장할 수 있습니다. AI 권장 사항을 사용하여 설정한 수동 구성을 향상할 수도 있습니다.

AI 및 사이버 보안의 7가지 새로운 트렌드:

사이버 보안 분야의 생성적 AI는 빠르게 발전하고 있습니다. 여기서는 미래를 형성할 수 있는 몇 가지 새로운 트렌드를 살펴보겠습니다.

• AI 클라우드와 보안 우선화 : AI 시스템과 클라우드 인프라의 통합이 나타나고 있습니다. 이를 통해 실시간 위협 탐지 및 예방이 용이해집니다.
• Gen AI 기반 사이버 보안 도구의 확장 : Gen AI는 사이버 공격자를 속이기 위한 가짜 시스템이나 허니팟을 만드는 데 능숙할 것입니다. 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴을 식별하는 기술의 능력은 또한 새로운 사이버 보안 솔루션을 만드는 데 도움이 될 것입니다.
• 사이버 탄력성에 대한 강조 : 취약성을 예측하고 패치하는 AI의 능력은 사이버 보안 시스템의 탄력성을 향상시킬 것입니다. 이 기술은 공격자가 약점을 악용하기 전에 약점을 수정하는 데 도움이 됩니다.
• Gen AI를 통해 점점 더 정교해지는 사이버 공격 : Gen AI는 처음에는 매우 어려웠던 대규모 사이버 공격을 촉진할 수 있습니다. 딥 페이크(Deep Fake)도 점점 더 좋아지고 있으며 개인화된 피싱 캠페인을 통해 사회 공학의 위험이 증가하고 있습니다.
• AI 기반 자동화를 사용하여 사이버 보안 팀이 향상된 통찰력을 얻을 수 있도록 지원 : 결국 AI는 로그 검토는 물론 위협 탐지 및 분석과 같이 시간이 많이 소요되는 작업을 대신하게 됩니다. 이를 통해 인간 전문가는 의사 결정 및 사이버 보안 전략 개발과 같은 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다.

사이버 보안을 개선하는 것 외에도 이러한 추세는 미래에는 인간 전문가와 AI 시스템 간의 협력이 필요하다는 것을 보여줍니다.

• 전문 언어 모델의 증가 : 최근 세계경제포럼(World Economic Forum)이 발행한 간행물에 따르면 대규모 언어 모델은 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 매우 효과적이었습니다.

그러나 이러한 광범위한 사용법은 사이버 보안과 같은 전문 도메인에는 적용되지 않을 수 있습니다. 결과적으로 팀이 더 정확하고 실행 가능한 통찰력에 액세스할 수 있는 더 작고 더 전문화된 언어 모델로 전환될 가능성이 높습니다.

• 사전 위협 탐지에 집중 : 우리는 보고 있습니다 Gen AI는 사전 위협 탐지 및 실시간 대응에 중점을 두어 모바일 애플리케이션의 보안을 강화하는 데 사용됩니다.

이는 모바일 앱에서 점점 커지고 있는 AI 트렌드 중 하나입니다. AI는 사용자 행동을 관찰하여 보안 침해를 나타낼 수 있는 이상한 점을 탐지할 수 있습니다. 몇 가지 예로는 비정상적인 로그인 시도 또는 기타 의심스러운 활동이 있습니다.

사이버 보안 분야에서 AI의 미래를 살펴보면 사이버 공간을 괴롭히는 점점 증가하는 위협을 표적으로 삼을 수 있는 더욱 발전된 도구와 플랫폼이 있을 것이라고 예측하는 것이 안전합니다.

사이버 보안에 Gen AI를 구현하는 방법

사이버 보안 전략에 생성적 AI를 통합하는 것은 올바른 방향으로 나아가는 놀라운 단계입니다. 그러나 신중한 계획과 실행이 필요합니다.

따라서 이번 세션에서는 사이버 보안에 Gen AI를 효과적으로 구현하는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

1. 작게 시작하세요

기존 보안 시스템을 정밀 검사하는 대신 기본부터 시작하여 시간이 지남에 따라 확장하는 것을 고려하십시오.

따라서 먼저 조직에 더 가치 있는 사용 사례를 식별해야 합니다. 이는 취약점을 패치하거나 공격에 대한 대응을 개선하는 것일 수 있습니다.

2. 직원 교육 및 AI 사용 규제

다음으로 Gen AI를 사용하여 문제를 감지하는 방법과 출력을 해석하는 방법에 대해 팀을 교육하세요. 그런 다음 실시간 위협 탐지 및 사고 대응과 같은 작업을 위해 AI 기반 보안 도구를 점진적으로 채택할 수 있습니다.

또한 AI 도구 사용을 장려하기 위해 보안 정책과 규정을 업데이트하려고 합니다. 예를 들어, 사이버 보안 조치에 생성 AI 도구를 사용할 때 허용되는 사항의 예를 직원에게 보여주세요.

AI 도구를 오용할 가능성과 그에 따른 보안 위험으로 인해 조직에서 Gen AI가 사용되는 방식을 조정하기 위한 조치를 취하는 것이 좋습니다. 예를 들어 IT 부서에서 심사하고 승인한 도구만 사용하도록 제한할 수 있습니다.

3. 올바른 AI 기술 선택

사이버 보안 전략에 사용할 수 있는 다양한 AI 기술이 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

머신러닝 (ML) - 알고리즘을 사용하여 데이터로부터 학습하고 예측합니다. 위협을 탐지하고 취약점을 예측하려는 경우 유용합니다.

자연어 처리(NLP) – 인간 언어를 이해하고 조작하는 데 중점을 둡니다. 이메일이나 보안 로그 분석 및 사고 대응 자동화와 같은 보안 프로세스에 유용합니다.

그런 다음 표준 데이터 패턴의 편차를 식별 하는 ADS(이상 탐지 시스템)가 있습니다. ADS는 네트워크 침입, 비정상적인 사용자 행동 또는 맬웨어 활동을 감지할 수 있습니다.

목표로 삼고 있는 특정 보안 문제를 해결하는 기술을 사용하는 것이 좋습니다.

4. 고품질 데이터 사용

귀하의 필요에 맞는 고품질의 편견 없는 데이터를 수집하고 준비하는 데 투자하십시오. 이상적으로 이는 사용 사례 및 위협 환경과 관련된 데이터여야 합니다. 또한 출력의 편향을 피하기 위해 다양한 데이터 변형을 사용하려고 합니다.

민감할 수 있는 정보 대신 시뮬레이션된 데이터를 사용하는 것을 고려하십시오. 민감한 정보를 보호하려면 데이터 저장 및 액세스 제어를 안전하게 보호하세요.

5. 모니터링 및 적응

마지막으로 사이버 위협은 지속적으로 진화하므로 GenAI 구현도 이에 적응해야 합니다. 정기적으로 성능을 모니터링하고, 데이터와 모델을 업데이트하고, 새로운 문제를 해결하세요.

보다 효율적인 구현을 위해 생성 AI 서비스를 제공하는 회사와 파트너십을 맺을 수도 있습니다.

규제 및 윤리적 고려 사항

Gen AI의 사용이 증가함에 따라 특히 윤리적 채택 및 위험 노출과 관련하여 규정을 시행해야 할 필요성이 제기됩니다. 이상적으로 AI 도구의 사용은 기존 규제 기관이 수립한 지침을 준수해야 합니다.

GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법)와 같은 법률은 AI 사이버 보안 모델을 통해 사용자 개인 정보 보호 및 데이터 보호에 대한 표준을 설정했습니다. 이들 중 일부는 다음과 같습니다:

• 구체적이고 합법적인 목적에 필요한 데이터만 수집하고 사용하십시오.
• 사용자 데이터를 보호하기 위한 효과적인 조치를 구현합니다.
• 사용자가 AI 플랫폼의 작동 방식을 이해하는 데 도움이 되는 정보를 제공합니다.

한 연구에서는 AI의 윤리적 채택을 안내하는 잘 알려진 프레임워크도 강조합니다. 여기에는 공정성, 투명성, 책임성, 견고성이 포함됩니다.

공정성 – 여기에는 AI 기술이 특히 AI가 훈련된 데이터에 대해 공정하고 편견이 없는지 확인하는 것이 포함됩니다. 여기에는 성별, 연령, 사회 경제적 지위와 같은 요인에 따른 모든 형태의 차별을 방지하기 위한 조치를 취하는 것이 포함됩니다.

투명성과 책임성은 AI 플랫폼 공급업체가 AI 시스템 작동 방식에 대해 진실할 것을 요구합니다. 또한 이러한 AI 솔루션을 사용하면서 발생하는 오류나 문제에 대해 책임을 져야 합니다. 사용자는 자신의 데이터가 어떻게 사용되거나 저장되는지 이해해야 합니다.

견고성은 안정적이고 안전하며 오류에 대한 복원력이 있는 AI 시스템을 구축해야 할 필요성을 강조합니다.

기술에 초점을 맞추는 대신 인간의 요구를 염두에 두고 AI 시스템 구축을 촉진하는 인간 중심 디자인도 있습니다.

사이버 보안을 위한 Gen AI 활용에 대한 전문가 의견 및 예측

그렇다면 사이버 보안 전문가들은 사이버 보안의 생성 AI에 대해 어떻게 말하고 있을까요?

Forbes Technology Council의 회원인 Kunle Fadeyi는 AI가 사이버 공격으로부터 보호할 수 있는 사전 예방적인 보안 조치를 제공함으로써 사이버 보안에 혁명을 일으키고 있다는 데 동의합니다. 그는 이를 "설계에 따른 보안"이라고 부르는데, 일반적으로 사이버 범죄자가 악용할 수 있는 보안 격차를 식별하고 해소하는 작업이 포함됩니다.

Kusari의 CTO이자 공동 창립자인 Mike Lieberman은 또한 AI가 특정 코드나 구성에서 잘못된 보안 패턴을 감지할 수 있도록 함으로써 기업이 사이버 보안을 해결하는 데 도움이 될 것이라고 예측합니다. Lieberman에 따르면 AI는 보다 복잡한 보안 시나리오에서 지침을 제공할 것입니다. 그러나 AI 도구는 의사결정자가 아닌 신호로만 사용해야 합니다.

마지막으로, 사이버 보안 전문가이자 Logpoint의 CEO인 Jesper Zerlang은 조직이 사이버 보안 전략을 전반적인 비즈니스 목표에 주입할 것을 권장합니다. 기업이 디지털 프로세스에 의존할수록 사이버 공격 위험이 높아질 가능성이 높기 때문입니다.

사이버 보안을 비즈니스 목표에 결합하면 조직은 귀중한 비즈니스 자산을 사전에 보호하고 이해관계자의 신뢰를 구축할 수 있습니다.

마무리: 사이버 보안을 위해 Gen AI를 사용하는 방법

기술이 발전함에 따라 위협과 잠재적 공격도 디지털 공간을 계속해서 포화시키고 있습니다. 따라서 악의적인 사이버 활동으로부터 기업과 사용자를 식별하고 보호하기 위한 보다 진보된 접근 방식이 필요합니다. 따라서 생성적 AI 방법으로 기존 보안 조치를 보완해야 할 필요성이 대두되었습니다.

오늘 우리는 Gen AI가 위협을 식별하고 보안 문제를 예측하며 사고 대응을 자동화하는 더 빠르고 효율적인 방법을 제공하는 방법을 살펴보았습니다. 또한 사이버 보안 조치에 Gen AI를 구현하는 효과적인 방법도 조사했습니다. 여기에는 특정 사용 사례 식별, 올바른 기술 선택, 직원 교육, 지속적인 보안 조치 모니터링이 포함됩니다.

또한 사이버 보안 및 새로운 AI 사이버 보안 추세에 Gen AI를 사용할 때 윤리적 고려 사항에 유의해야 합니다.

전반적으로 이 가이드가 인공 지능이 보안 상태를 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여주었기를 바랍니다. 이러한 통찰력을 사용하여 조직을 위한 강력한 사이버 보안 프레임워크를 구현하십시오.