사이버 보안에서 인공 지능의 역할은 무엇입니까?

게시 됨: 2023-03-04

프라이버시는 환상이며 보안은 필수입니다. 21세기의 세 번째 10년이 이미 다가올 무렵, 세계는 만연한 과학적 진보와 기술 발전으로 범람하고 있습니다. 더 이상 단순한 우화나 허구가 아닌 것 같으며, 이 시점에서 지능은 근면함, 덜 인간적이고 더 기계 지향적인 것을 측정합니다. 그러나 밤새 귀리 한 그릇에 모든 것이 메이플 시럽을 뿌린 것은 아니기 때문에 보안 위반 및 개인 정보 침해의 형태로 영향을 미치면 팬케이크가 판매되고 있습니다. 사이버 보안이 고민인데 인공지능 도입이 이를 도와준다는 인상을 준다. 하지만 그게 정말 통할까요? 이 기사에서는 사이버 보안에서 인공 지능의 역할에 대한 깊은 통찰력을 얻을 것입니다. 또한 예측 가능한 사이버 보안 분야에서 AI의 미래를 따라가 보자. 다이빙하자!

AI 시스템은 독립적이고 자율적으로 작동합니다. 인공 지능 솔루션의 미래는 예측할 수 없습니다. 그러나 전적으로 의존해서는 안됩니다. 가장 좋은 접근 방법은 전장에서 계산을 하고 직관적으로 행동할 수 있는 지능적이고 강력한 병사라고 생각하는 것입니다. 그럼에도 불구하고 기계 학습은 방어력의 힘을 높입니다. 이 기사를 진행하면서 사이버 보안에서 AI의 미래와 함께 사이버 보안을 가능하게 하는 영역에서 인공 지능이 수행하는 역할에 대해 알아봅니다. 그 전에 사이버 보안이 무엇인지 살펴보겠습니다.

사이버 보안이란 무엇입니까?

사이버 공격에 주의하기 위해 사이버 보안은 인터넷에 연결된 모든 전자 기기에 저장된 정보를 보호 하기 위한 관행입니다.

컴퓨팅 시스템을 보호 하고 프로그램 및 프로세스를 배포하여 하드웨어, 소프트웨어 및 데이터 수준에서 모든 종류의 디지털 위협 및 악의적인 공격으로부터 시스템을 보호하는 것을 말합니다.
또한 소비자의 IoT 장치 사용이 증가함에 따라 개인 또는 그룹의 기밀 및 민감한 정보에 더 많은 잠재적 위험이 제기됩니다. 이는 사이버 보안을 타협할 수 없는 도구로 만듭니다.
제공하는 보안 유형에 따라 사이버 보안에는 다양한 구성 요소가 있으며, 그 중 일부는 애플리케이션 보안, 네트워크 보안, 정보 또는 데이터 보안, 클라우드 보안, 운영 보안 등입니다.

사이버 보안 및 인공 지능, 사이버 보안 기회 및 과제에서 AI의 미래를 배우게 됩니다. 계속 읽으세요!

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인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능은 기계 학습 기능을 사용하여 텍스트, 오디오 및 비디오 형태의 새로운 정보 세트에 적응하고 이를 통합된 하드웨어 기반에서 처리함으로써 인간 지능을 모방하여 실시간 작업을 수행하고 기계 학습 기능을 사용하여 즉흥적으로 수행하도록 설계된 알고리즘 입니다. 그리고 소프트웨어. AI 프로그램은 많은 양의 데이터를 수집하여 상관 관계 및 패턴을 분석하고 여러 상황에 대한 자체적인 주기적 입력을 생성합니다.

AI는 세 가지 방식으로 작동하는 도메인별 지식 저장소 입니다.

보조 지능
증강 지능
자율 지능

사이버 보안에서 인공 지능이란 무엇입니까?

즉석 조치로서 사이버 보안은 위협이 시스템에 손상을 입히기 전에 지속적으로 모니터링하고 해결하는 것의 중요성을 강조합니다. 그렇기 때문에 사이버 보안에서 인공 지능의 역할 통합은 수동 강제 프로세스를 자동화할 뿐만 아니라 작업 흐름의 정확도와 속도를 높입니다. 이를 통해 간소화된 방식으로 보안을 유지할 수 있습니다.

우리가 인간의 지능을 의심하지 않는다는 사실에도 불구하고 AI를 방어 프로그램에 구현하는 조직에 상당한 이점을 제공하는 것은 사실입니다. 인간 능력의 한계를 감안할 때 새로운 맬웨어 종류, 피싱 기술, 조직과 클라우드 기반 서비스가 직면한 모든 단일 위협을 식별하는 것은 불가능합니다. 또한 위협의 잠재력을 인식하는 것은 서버에 끌어들일 수 있는 강도와 취약성 때문에 훨씬 더 복잡합니다. 알려지지 않고 감지되지 않은 위협은 위협에 대응하여 시스템에 막대한 손상을 일으킬 수 있습니다.

AI 사이버 보안의 이점에 관해서는 우리가 이야기할 수 있는 것이 너무 많습니다. 또한 인공 지능과 사이버 보안의 기회와 과제도 겪을 것입니다.

I. 데이터 자산 인벤토리

AI는 딥 러닝 기능을 사용하여 실행 중인 모든 장치, 사용자 및 응용 프로그램의 정확한 인벤토리에 액세스하고 이를 얻는 일련의 전문가 시스템입니다. 이를 통해 데이터 자산을 더 잘 분류하고 관리하기 위해 기업 내의 모든 정보가 포함된 데이터 저장소를 제공할 수 있습니다.

II. 보안 인증

AI는 사용자 이름 및 비밀번호, 현금 카드 번호, ID 등과 같은 개인 정보를 장치에서 보호합니다. 비즈니스 전반에 걸쳐 활성화된 여러 상업 웹 사이트에서 사용됩니다. 이 정보의 안전을 보장하기 위해 다양한 유형의 맬웨어, 바이러스, 웜 및 트로이 목마와 같은 침해에 대한 노출로부터 보호하는 추가 보안 계층을 구현합니다.

III. AI는 알려지지 않은 위협을 식별합니다.

시간이 지남에 따라 정교해지는 것은 보안에만 국한되지 않고 위반도 포함됩니다. 매년 수억 마리의 해충이 활성화됩니다. 궁극적으로 보안 시스템의 노후화는 장치를 위협에 취약하게 만들 수 있습니다. 사이버 보안에 인공 지능의 역할을 포함하면 강력한 보안을 제공할 수 있으므로 기존 위협과 알려지지 않은 위협을 모두 정확하게 평가하고 대응할 수 있습니다. 이 AI 기반 접근 방식은 끊임없이 진화하는 사이버 위협 환경으로부터 보호하는 데 도움이 됩니다.

IV. 트래픽 모니터링 및 이상 징후 감지

중간 규모의 조직에서도 서버에서 많은 데이터 교환이 이루어지며 비즈니스와 고객 간의 네트워크에 있는 여러 서버에서도 마찬가지입니다. 무단 액세스는 개인 정보를 보호하고 보안을 요구합니다. 조직의 네트워크를 통해 이동하는 데이터는 어떤 조치도 취하지 않도록 식별하고 방지해야 하는 잠재적인 위험과 관련될 수 있습니다. AI는 보안 전문가가 독립적으로 트래픽을 평가하고 데이터를 안전하게 보호할 수 있는 완벽한 솔루션입니다.

V. 시간 경과에 따른 지능형 지능

머신 러닝과 딥 러닝 기능의 통합을 통해 인공 지능은 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. 지속적인 정보 분석을 기반으로 지속적으로 진화하고 업데이트됩니다. 조직 네트워크의 패턴을 분석하고 알고리즘에 따라 클러스터링하여 향후 추가 편차 또는 인식할 수 없는 패턴을 동적으로 감지할 수 있습니다.

VI. 침투로부터 엔드포인트 보호

조직 내에서 장치의 확산으로 인해 보안을 유지하는 데 어려움이 있습니다. 하드웨어 및 소프트웨어 수준 모두에서 잠재적인 위협으로부터 시스템을 보호하기 위해 바이러스 백신 프로그램과 VPN(가상 사설망)은 다층 방어막을 만듭니다.

VII. 위험 보호

유형 및 미묘한 IT 자산은 지속적으로 사이버 범죄자의 표적이 되기 때문에 AI 시스템의 지원이 필요합니다. 더욱이 해킹의 강도는 이제 모든 장치가 해킹될 경우 거리에 관계없이 원격으로 액세스하고 사용할 수 있을 정도로 높아졌습니다. AI를 사용하면 다가오는 사이버 공격을 예측 및 추적하고 이에 따라 의심 사이트를 준비할 수 있습니다.

VIII. 봇 차단

사이버 보안에서 인공 지능의 역할은 차단 봇으로 확장됩니다. 봇은 영업 및 서비스 부문의 모든 조직을 위해 대화를 나눕니다. 봇에 대한 이해는 회사 시스템에 위협을 가하고 트래픽을 생성합니다. AI는 허용 가능한 봇과 안전한 봇을 구별하고 악성 봇을 제거합니다.

IX. 더 나은 위험 관리

속도는 현재 시나리오의 핵심이며 시스템은 항상 빠른 평가와 침입에 대한 방어를 높이 평가합니다. 독자들에게 아이디어를 제공하기 위해 보고서에 따르면 조직이 하루에 받는 평균 위협 수는 약 200,000개입니다. 문제를 인식, 이해, 확인 및 해결하는 개인의 능력은 이전에 생성된 알고리즘 계산보다 훨씬 오래 걸립니다. 이것은 부대의 업무량을 줄이고 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 시스템의 약점을 식별하는 데 도움이 됩니다.

X. 전반적인 보안 향상

비즈니스 조직은 종종 맬웨어, 랜섬웨어, 해킹 및 서비스 거부 공격의 위협을 받습니다. 인공 지능(AI)은 이러한 모든 위험에 대한 보안 조치를 우선시하고 포괄적인 보호를 제공합니다. AI는 위험과 무단 IP 주소 간의 논리적 연결을 생성하고 실시간으로 논리적 및 데이터 기반 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 보안 전문가는 최대 60배 빠르게 공격에 대응할 수 있습니다.

XI. 시스템 검색 및 근본 원인 분석

시스템 장애로 인해 데이터가 손실된 경우 전체 데이터를 환불받을 수 있습니다. 또한 심층 분석을 통해 공격의 근본 원인을 식별하고 조사할 수 있습니다.

XII. 자동화된 보안

보안 자동화는 인공 지능이 기계 학습을 사용하여 패치 관리 및 사고 대응과 같은 유사한 보안 작업을 자동화하는 곳에서 수행됩니다. 따라서 보안 챔버의 업무를 지정하고 감독하는 인적 자원의 과부하를 줄일 수 있습니다. 인공 지능은 독립적인 보안 시스템에서 자동화를 강화할 수 있습니다. 수동 작업자를 사용할 수 없는 경우에도 조직이 실시간으로 위협에 대해 방어해야 합니다.

사이버 보안에서 AI의 미래에 대해 알아보려면 계속 읽으십시오.

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인공 지능이 미래의 사이버 보안을 위한 길입니까?

부업을 신속하게 해결하고 사용자 이상을 제거하고, 예상보다 빠르게 수백만 줄의 코드에 숨겨진 위협을 면밀히 조사하거나, 맬웨어 공격을 발견하는 지능형 에이전트 – 조직이 더 이상 무엇을 요구할 수 있겠습니까? 사이버 보안에서 인공 지능의 개념은 악의적인 공격과 시도를 신속하게 인식하는 것입니다. 사이버 보안에서 인공 지능의 역할에 대해 배웠습니다. 궁극적으로 우리는 사이버 보안에서 AI의 미래가 밝고 명확하다고 말하는 것이 제정신입니다.

산업 부문에서 급증하는 기술 혁명은 사이버 보안을 실행 계획에서 전 세계적으로 연결된 수백만 대의 장치 주변의 위협을 모니터링하는 과제로 바꾸는 선물 방해물입니다. 오래된 전통적 구조에서 스마트 기기, 자동화된 기계 , 고급 컴퓨팅 형태의 혁신으로의 패러다임 전환은 조직 행동의 변화와 직접적인 관련이 있습니다. IoT, 클라우드 컴퓨팅, 로봇 등의 발전을 고려할 때 사이버 보안 솔루션에서 AI를 강조할 필요성이 부각되었습니다.

IT 산업은 중요한 자산을 일련의 공격으로부터 보호해야 하는 리소스가 너무 많습니다. 인공 지능과 기계 학습은 함께 데이터를 처리하고 IoT 생태계의 동작에서 편차를 감지하여 보안 경보를 유지하고 엔드포인트 감지 기술을 구축합니다.
AI 사이버 보안 솔루션은 위협을 무력화하는 데 필요한 최고 수준의 보안 보호를 충족하기 위해 노력하고 있습니다. 특히 모든 위반은 치명적인 결과를 초래할 수 있으므로 오류를 용납하지 않는 정부 및 국가 보안 기관에 적합합니다. 인공지능과 머신러닝을 사이버보안 인프라에 적용한 경험이 있는 전문가 수요가 예상된다.
개인 데이터 공유, 보안 결제 시스템 등의 영역에서 AI 사이버 보안과 블록체인 기술을 결합하면 보다 안전하고 분산된 접근 방식을 제공할 수 있습니다. 사이버 보안에서 인공 지능의 역할을 개선하는 이 접근 방식은 디지털 자산 보호 방식에 혁명을 일으킬 수 있습니다.
자동화된 솔루션의 보급으로 인간의 능력을 모방 및 강화하고, 효율성을 높이고 , 인간의 오류 가능성을 최소화하기가 더 쉬워졌습니다. Forbes에 따르면 비즈니스 조직은 이미 지능형 기술을 구현하기 위해 AI 및 산업용 IoT(IIoT)에 수십억 달러를 지출하고 있습니다. 이는 2025년까지 인공 지능 시장만 5000억 달러의 가치가 있을 것으로 예측합니다.
2022년부터 2029년까지 사이버 보안 시장의 인공 지능의 미래는 연평균 24.2%의 성장률로 성장하여 662억 2천만 달러에 이를 수 있습니다.
통신, 은행 및 소비자 제품은 인공 지능을 사용하는 상위 3개 산업에 속합니다. International Data Corporation에 따르면 전 세계 사이버 보안 지출은 2024년까지 1,747억 달러에 달할 수 있습니다.
기업이 시장에서 경쟁력을 유지하고 진화하는 위협에 맞서기 위해서는 고급 AI 통합 시스템에 투자하는 것이 필수적입니다. 보고서에 따르면 2019년에 30,000건 이상의 사이버 범죄 사건이 보고되었으며, 여기에는 데이터 손실로 이어지는 4,000건의 위반이 포함됩니다. 2020년에 보안 위반을 겪은 조직의 평균 비용은 800만 달러 이상이었습니다.
IBM에 따르면 조기 탐지 및 전투에 실패하면 심각한 손실이 발생하며 2022년 데이터 유출의 평균 비용은 전 세계적으로 435만 달러였습니다. AI를 완전히 배포하고 자동화 프로그램을 갖춘 회사는 305만 달러를 절약했습니다.
2022 Gartner 이사회 설문조사에서 사이버 보안을 비즈니스 위험으로 간주하는 이사회의 비율이 58%에서 88%로 증가했습니다. 따라서 사이버 보안에서 AI의 미래는 먼 길을 앞두고 있을 수 있습니다.

IBM 웹사이트

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사이버 보안에서 인공 지능이 직면한 과제는 무엇입니까?

디지털 혁신은 성장을 위한 순조로운 길을 열어주고 여러 프로그램에서 활동하는 사용자 수가 크게 증가합니다. AI의 적응력은 보안 악마에 대항하는 완벽한 검입니다. 기술은 그동안 인공 지능 및 사이버 보안 기회와 도전에 대처하기 위해 갈 길이 멀다.

지속적인 학습 및 진화 , 데이터 처리 , 작업 제거 , 자체 업데이트 , 정보 분석 등과 같은 요소를 통해 보안 채널의 결과는 AI의 엄청난 잠재력으로 개선되는 것 같습니다. 그리고 사이버 보안 분야에서 AI의 미래는 밝아 보입니다.

그러나 정보의 맥동하는 증가가 보안에 국한된 경계를 던지지 않기 때문에 사이버 보안이 직면해야 할 많은 장애물도 함께 가져옵니다. 사이버 보안에서 인공 지능의 역할을 고려할 때 사이버 범죄자가 데이터를 훔칠 수 있는 기회는 없습니다.

페이지 반대편에는 AI 사이버 보안 솔루션이 직면할 수 있는 주요 과제 중 일부는 다음과 같습니다.

I. 자원의 경제성

기계 학습 모델과 인공 지능 솔루션을 채택하려면 AI 보안 시스템을 관리하기 위한 전문 장비, 인프라 및 전문 지식이 필요합니다. 이와 관련된 막대한 재정적 지출을 고려할 때 모든 중소 기업이 직면한 잠재적 위협에 관계없이 그러한 비용을 감당할 수 있는 것은 아닙니다. 더욱이 전문가 시장은 글로벌 수요에 비해 상대적으로 작기 때문에 자원 확보에 더 많은 어려움을 겪습니다.

II. 경제의 역학

인프라 구축에서 축소되는 것이 아니라 IT 시스템 관리에 대해서도 마찬가지입니다. 인공 지능은 높은 수준의 유지 관리를 요구합니다. 서비스 공급자가 AI 보안을 SaaS(Software-as-a-Service) 또는 PaaS(Platform-as-a-Service) 모델로 제공하지 않는 한 많은 기업이 AI 보안 시스템 기능을 유지하기 위한 비용과 리소스를 감당할 수 없습니다. 최적으로.

III. 미숙한 내부 프로세스

대부분의 비즈니스의 보안 구성 요소는 도구와 플랫폼에만 적용되는 반면 내부 프로세스의 개선과 문화적 변화의 필요성은 지속적으로 자본 투자를 방해하여 간과됩니다. 이는 인공지능 보안시스템의 실패를 입증한다.

IV. 데이터 개인 정보 보호법 준수

기계 학습은 인공 지능의 한 측면이며 AI가 시간이 지남에 따라 더 많은 것을 제공한다는 것을 이미 읽었듯이 보안 소프트웨어 시스템을 교육하려면 정확도를 달성하기 위해 많은 양의 데이터와 정보가 필요합니다. 그 경우는 뻔하지만 '잊힐 권리'법을 위반할 수 있습니다. 이러한 시스템은 많은 양의 데이터를 처리하며 모든 불일치는 원하지 않는 도난으로 이어질 수 있습니다.

V. 학습을 위한 데이터 품질

기계 학습은 알고리즘 교육에 사용되는 데이터의 품질과 효율성에 전적으로 의존합니다. 교육에 유용한 유연하면서도 취약하지 않은 데이터 시스템을 개발하거나 기존 사이버 보안 인스턴스에서 실시간 데이터를 가져오는 것이 중요합니다. 또한 결과의 정확성을 보장하기 위해 여러 관점에서 분류기와 알고리즘 모델에 대한 평가를 무시할 수 없습니다. 정확한 범위의 사이버 보안 시스템을 개발하는 것은 어려운 작업이 될 수 있으며 수학 및 인공 지능 모델링 분야의 기술 대기업 전문가의 도움을 받아야 합니다. 이것이 사이버 보안에서 인공 지능의 역할이 완전한 잠재력으로 평가될 수 있는 유일한 방법입니다.

VI. 여전히 타협할 수 없는 팀 운영 필요성

인공 지능과 사이버 보안의 기회와 과제를 극복하면서 기업 네트워크에 내장된 AI 사이버 보안 프로그램이 내부 방어 시스템을 면역화하여 예측 및 탐지 시간을 단축하고 결함 위반을 방지한다는 것은 부인할 수 없습니다. AI의 활용 능력을 통해 조직은 악의적인 공격을 저지할 수 있습니다. 그러나 지능형 시스템의 의사 결정 능력은 비판적이고 창의적인 사고 능력에 의존하며 아직 육성해야 할 연구가 훨씬 더 많습니다. 즉, 한동안은 기계 학습에 완전히 의존할 수 없었습니다.

VII. 주변의 위험한 위험

시간이 지남에 따라 위협의 진화는 더 이상 느린 프로세스가 아니며 고유한 위협에 대한 솔루션의 식별 및 통합 프로세스가 계속되는 동안 더 많은 위협이 공개 영역에서 나타납니다. 구현의 진폭은 복잡합니다. 보안 시스템은 학습에 따라 위협을 감지하고 플래그를 지정하는 리소스만 사용할 수 있습니다. 정확도를 높이려면 강화 학습 모델이 필요합니다. 그렇지 않으면 AI 시스템이 정확한 결과를 렌더링하지 못할 수 있습니다.

AI 사이버 보안 솔루션의 실증은 여러 요소 및 관련 위험에 대해 사용할 수 있는 데이터의 꾸준한 흐름을 끌어들입니다. 사이버 보안 위반의 절반 이상이 공개 도메인에서 보고되지 않기 때문에 개발자가 데이터를 수집하고, 분석을 위해 체계적으로 컴파일하고, 알고리즘을 교육하고, 궁극적으로 강력한 AI 보안 시스템을 만드는 것이 어렵다는 것을 보증합니다.

VIII. 데이터에 대한 복잡한 암호화

사용자 측에서 데이터 암호화는 의심할 여지 없이 보안 조치이지만 고급 데이터 암호화 전략을 사용하면 보안 시스템이 숨겨진 위협을 무효화하기 어렵습니다. 심층 패킷 검사(DPI)는 외부 패킷을 필터링합니다. 그러나 암호화에 사용되는 미리 정의된 코드 특성은 포식자로서 시스템에 침투할 수도 있습니다.

IX. 공격에 취약

보안 시스템임에도 불구하고 AI 사이버 보안은 공격을 유치할 수 있습니다. 사이버 보안 도구가 유지해야 하는 규정은 사이버 보안 도구에 대해 공격적으로 작용하는 경향이 있습니다. AI 모델 데이터의 조작 및 편향은 기계 학습 언어 및 입력에 영향을 미쳐 잘못된 결정 및 기밀 데이터의 개인 정보 침해로 이어질 수 있습니다.