사이버 방어에 AI 사용
사이버 보안과 AI - 선풍적인 합병
빠르게 진화하는 오늘날의 디지털 환경에서 사이버 보안과 인공지능(AI)의 결합으로 전례 없는 도전과 기회가 아울러 제시되고 있습니다. 제가 고객과 만나고 논의하는 일상적인 활동을 하다 보면 이 주제가 거의 빠지지 않고 등장합니다. 조직에서 운영을 간소화하고 정보에 입각한 의사 결정을 하기 위해 AI 시스템에 점점 더 의존함에 따라 취약점을 악용하려는 악의적인 공격자로부터 이러한 기술을 보호하는 것이 중요해졌습니다.
AI가 사이버 보안 환 경에 등장하면서 대두된 주요 과제 중 하나는 사이버 위협 자체가 더욱 정교해졌다는 점입니다. AI 알고리즘은 패턴 인식에 탁월하므로 기존 보안 조치의 약점을 식별하고 악용할 수 있습니다. 이를 위해서는 사이버 보안에 대한 사전 예방적 접근 방식이 필요하며, 조직에서는 진화하는 위협에 한 발 앞서 나가기 위해 방어 메커니즘을 지속해서 조정하고 업데이트해야 합니다.
AI를 활용한 계층적 접근 방식
저는 사이버 보안에 대해 항상 '계층화된 접근 방식'을 선호해 왔습니다. 정보 보안 책임자로서 '리더' 역할을 하던 시절, 저는 팀원들에게 위협 행위자가 마주칠 수 있는 장애물을 최대한 많이 구축하되 성능 저하를 초래해서는 안 된다는 확고한 설계 표준을 가지고 있었습니다. AI 시대에는 이 부분이 더욱 중요해질 것이라고 생각합니다. 조직에서는 강력하고 다층적인 보안 조치를 구현하는 데 집중해야 합니다. 그러려면 첨단 방화벽, 침입 감지 시스템, 차세대 안티바이러스 소프트웨어로 경계 보안을 강화해야 합니다. 또는 보다 미래 지향적인 접근 방식인 Cloudflare에서 제공하는 것과 같은 통합 WAN/Zero Trust 전략을 배포할 수도 있습니다. 또한 조직에서는 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 이상 징후를 식별하고 잠재적인 사이버 공격을 예측하여 실시간으로 위협을 감지하고 대응할 수 있는 AI 기반 보안 도구에 투자해야 합니다.
위협 인텔리전스 영역에서 AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 잠재적인 보안 위험을 식별하는 데 중추적인 역할을 합니다. 머신 러닝 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 탐색하여 비정상적인 활동을 발견하고 조사할 수 있으므로 잠재적인 위협을 적시에 식별할 수 있습니다. 위협 인텔리전스에 AI를 활용하면 조직에서는 가장 위험한 영역이 어디인지 파악하여 사이버 공격을 보다 신속하게 방어하고, 나아가 선제적으로 예측할 수 있습니다.
또한 조직과 사이버 보안 전문가는 적응형 방어 개념을 수용해야 합니다. 전통적으로 사이버 보안은 정적 방어에 의존했는데, 이를 혁신적인 공격 기법으로 우회하는 경우가 많았습니다. AI를 사용하면 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하며, 정책을 강화하여 새로운 위협을 완화함으로써 방어 체계를 실시간으로 조정할 수 있습니다. 이러한 동적 접근 방식을 통해 조직에서는 진화하는 공격 방식에 신속하게 대응하고 취약점이 악용되기 전에 차단할 수 있습니다.
데이터 환경에서 방어적인 AI를 더 많이 사용하기 위한 여정을 시작할 때 가장 크고 취약한 보안 표면 중 하나는 이메일입니다. 1999년에 제 경력이 시작되던 무렵(시간이 좀 지났지만) 이메일 보안은 "AV" 솔루션으로 로컬 드라이브의 바이러스를 검사할 때 사용하는 것과 매우 유사한 기술을 사용하여 받은 편지함의 내용을 검사하는 것에 지나지 않았습니다. 이제 그 수준을 훨씬 넘어섰다고 이야기한다면, 현실을 제대로 반영하지 못하는 것입니다. 비즈니스 이메일 손상(BEC)이 놀랍도록 증가했으므로 이제 우리는 행동, 문맥, 심지어 언어 사용까지 분석해야 합니다! 이러한 위협을 식별하고 차단하려면 매우 정교한 언어 모델을 사용해야 합니다. 이메일이 모든 종류의 비즈니스 또는 커뮤니케이션에서 가장 널리 사용되는 애플리케이션이라는 점을 고려할 때, 방어형 AI 구현을 위한 견고하고 미래 지향적인 접근 방식은 이메일에서부터 시작하는 것이 당연합니다. 이러한 출발점의 "실제" 사례로, 선제적 이메일 보안을 배포하는 과정에서 Cloudflare에서 Werner Enterprises와 협력하여 첫 2주 동안 Werner의 이전 이메일 보안 솔루션이 놓친 1,700여 개의 위협적인 이메일을 식별했던 적이 있습니다. Werner Enterprises의 사이버 보안 담당 이사 Michael Perdunn은 이를 복잡성을 높이지 않으면서도 방어형 AI를 더 많이 사용하기 위한 행보를 시작할 수 있는 훌륭한 방법이라고 생각했습니다.
개인정보 보호 및 오용?
그러나 방어형 보안 철학에 AI를 추가하는 긍정적인 측면에도 불구하고 사이버 보안에 AI를 구현하는 데 있어 가장 우려되는 점 중 하나는 바로 윤리적 문제입니다. 개인정보 보호 문제와 AI 기반 감시 시스템의 오용 가능성은 신중한 검토가 필요한 분야입니다. 조직에서는 사이버 보안에 AI를 사용할 때 법적, 윤리적 프레임워크를 준수하고 사용자 개인정보 보호를 우선시해야 합니다. 또한 공격자가 악의적인 목적으로 AI 알고리즘을 악용할 가능성도 무시할 수 없으므로 사이버 보안 전문가는 AI 시스템을 모니터링하는 데 주의를 기울여야 합니다. 아울러, AI 시스템의 힘을 자신의 목적을 위해 사용하기로 결정한 '내부자'가 이를 악용할 가능성도 크지는 않지만 존재합니다. 회사 문제를 더 잘 알기 위해서든, 최악의 경우 회사에 실질적인 피해를 입히기 위해서든 상관없습니다.
엄청난 기회지만, 신중하게 진행해야 합니다
결론적으로, 사이버 보안과 AI의 융합은 조직에서 방어를 강화하고 사이버 위협에 앞서 나갈 수 있는 엄청난 기회를 제공합니다. AI 기반 보안 도구, 적응형 방어, 윤리적 고려 사항을 결합하여 조직에서는 AI의 장점을 활용하면서 잠재적 위험을 완화할 수 있습니다. 사이버 위협 환경이 계속 진화함에 따라 중요 자산을 보호하고 비즈니스 연속성을 유지하려면 사이버 보안에 대한 사전 예방적인 AI 기반 접근 방식이 필요합니다. 하지만 이러한 접근 방식도 지혜와 분별력을 발휘하면서 사용해야 합니다. 밖에서 안전을 의식해야 합니다.....
이 글은 오늘날의 기술 의사 결정자에 영향을 주는 최신 동향 및 주제에 대한 시리즈 중 일부입니다.
작성자
Scott Harris - @ssharris1
Cloudflare 수석 솔루션 엔지니어
핵심 사항
이 글을 읽고 나면 다음을 이해할 수 있습니다.
위협이 정교해짐에 따라 새로운 보안 방법이 필요해집니다
사이버 방어는 AI를 사용하면 실시간으로 적응할 수 있습니다.
방어형 AI를 이메일에 통합하여 시작하는 방법