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AI vs. 해커 : 기계 학습이 다음 사이버 방어의 다음 물결에 힘을 발휘하는 방법

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오늘날 사이버 위협에 대응하기 위해 고군분투하는 기업 리더라면 늘 뒤처지는 기분일지도 모릅니다. 해커들은 너무나 빠르게 움직입니다. 하지만 다행인 점은 인공지능(AI) 또한 마찬가지라는 것입니다. AI와 머신러닝(ML)은 더 이상 유행어가 아니라, 방화벽과 비밀번호만으로는 충분하지 않은 세상에서 최전선 방어자로 자리매김하고 있습니다.

인공지능이 사이버 공격자들의 판도를 어떻게 바꾸고 있는지, 그리고 미래지향적인 경영진이라면 왜 이에 주목해야 하는지 자세히 살펴보겠습니다.

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1. 위협의 속도 vs. 인공지능의 속도

사이버 공격 발생 빈도가 급격하게 변화했습니다.

기존 보안 솔루션은 규칙 기반 경보에 의존합니다. 하지만 해커들은 더욱 교묘해졌습니다. 해커들은 자동화, 변이형 악성코드, 심지어 자체 개발한 인공지능까지 활용합니다. 바로 이 지점에서 머신러닝이 중요한 역할을 합니다. 머신러닝 프로그램은 미리 설정된 규칙에 따라 경보가 발생하기를 기다리는 대신, 네트워크에서 패턴을 학습하여 이전에는 관찰되지 않았던 의심스러운 행동이라도 감지하면 경보를 발생시킵니다.

위협이 위장하려 할 때, AI는 훈련된 관찰자의 시선으로 상황을 주시합니다.

2. 노이즈 감소로 더욱 스마트한 감지

IT 관리자들이 겪는 가장 큰 골칫거리는 무엇일까요? 바로 오탐지입니다.

AI는 더 많은 위협을 탐지할 뿐만 아니라 보안 팀이 중요한 위협에 집중할 수 있도록 지원합니다. AI는 불필요한 정보를 제거하고, 위험도에 따라 경고 순위를 매기고, 공격 확률까지 예측할 수 있으므로 팀이 헛수고를 하지 않도록 도와줍니다.

추가 이점: 오탐이 적을수록 대응 속도가 빨라집니다.

3. 자동화된 방어 및 실시간 대응

공격받는 상황에서는 속도가 생명이다.

AI는 자동화된 사고 대응을 제공하여 악성 세션을 차단하거나 감염된 엔드포인트를 몇 시간이 아닌 몇 초 만에 격리할 수 있습니다. 네트워크가 반격하는 동안 인력은 계획을 수립할 수 있다고 상상해 보세요. 마치 24시간 내내 잠들지 않고 모든 상황을 주시하는 보안 분석가가 있는 것과 같습니다.

4. 인공지능과 변화하는 위협 환경

놀라운 점은 사이버 위협이 증가하는 데 그치지 않고 변모하고 있다는 것입니다.

딥페이크 사기부터 머신러닝 기반 피싱 이메일까지, 악당들은 새로운 기술을 빠르게 악용하고 있습니다. 하지만 인공지능 기반의 방어 기술 또한 이러한 변화에 발맞춰 진화하고 있습니다. 자연어 처리는 피싱을 식별하고, 이상 탐지는 내부자 공격을 감지하며, 행동 ​​분석은 하이브리드 환경에서 공격자의 동선을 모니터링합니다.

요약하자면, AI는 단순히 방어만 하는 것이 아니라 진화합니다.

마지막 단어

사이버 보안 분야에서 인공지능(AI)은 공상 과학 소설이 아니라 현실이며, 그 위력은 상당합니다. 기업 경영진에게 있어 이제 AI를 보안 플랫폼에 활용할지 여부는 더 이상 논의의 대상이 아니라, 언제 어떻게 활용할지의 문제입니다. 사이버 군비 경쟁은 이미 시작되었으며, AI를 활용한다면 결코 밀리지 않을 것입니다.

사미타 나약
사미타 나약
Samita Nayak은 Anteriad에서 일하는 콘텐츠 작가입니다. 그녀는 비즈니스, 기술, HR, 마케팅, 암호화폐 및 영업에 관해 글을 씁니다. 글을 쓰지 않을 때 그녀는 대개 책을 읽거나, 영화를 보거나, 골든 리트리버와 너무 많은 시간을 보내는 모습을 볼 수 있습니다.
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