기존 사이버 보안 솔루션을 업데이트하고 가능한 모든 보안 계층을 시행한다고 해서 데이터가 침해되지 않는 것은 아닙니다. 보안 전문가의 작업을 쉽게 만드는 데 도움이 되는 고급 기술의 강력한 지원이 필요합니다. 따라서 AI를 사용하여 사이버 범죄에 맞서 싸우는 것이 합리적입니다. AI를 도입한 많은 기업은 재정적 이익을 얻고 시간을 절약하는 동시에 회사 전체의 효율성과 생산성을 높였습니다.

더욱이 비즈니스 및 기술 분석가들은 AI와 ML이 사이버 범죄에 맞서기 위해 견고하게 적용될 것으로 기대하고 있습니다. 이는 CISO와 보안 전문가가 사이버 범죄에 맞서 싸우기 위해 AI 솔루션 배포에 신속하게 대처해야 함을 의미합니다. 

AI가 사이버 범죄에 맞서 싸우는 데 도움이 되는 6가지 방법은 다음과 같습니다.

자동 감지

AI는 기계 학습과 함께 위협을 신속하게 식별하고 잠재적 위험 간의 연결 고리를 찾는 데 도움을 주어 프로세스에서 인적 오류를 제거합니다. ML 덕분에 AI는 이제 원인과 결과가 아닌 경험과 패턴에 적응하고 학습할 수 있습니다. 실제로 오늘날 ML은 기계가 스스로 학습하는 것을 가능하게 했습니다. 이는 인간이 패턴 인식을 개발할 때까지 기다리는 대신 패턴 인식을 위한 모델을 만들 수 있음을 의미합니다. AI는 대량의 데이터를 처리하도록 훈련되었으며 적절한 해결을 시작하기 전에 의심스러운 주소, 이상한 파일 등과 같은 다양한 위험을 판단하기 위해 추론을 쉽게 활용할 수 있습니다.

 이상 탐지

AI는 웹사이트에서 의심스러운 문제를 식별하는 데 걸리는 시간을 크게 단축하고 있습니다. 따라서 오늘날 개발자들은 AI를 활용하여 사이트에서 나쁜 의도를 가진 사람들을 식별하고 있습니다. 이 프로세스를 이상 탐지라고 하며 사이버 보안이 목록의 상위에 있는 여러 가지 용도로 사용됩니다. 인공 지능 기술에 따라 프로그램은 수많은 방문자를 분석하고 단 몇 초 만에 위협 수준과 행동에 따라 분류할 수 있습니다.

더 나은 모니터링 및 분석

AI는 보안 환경 내에서 더 큰 가시성을 제공합니다. 또한 위협에 앞서 대처할 수 있는 능력도 제공합니다. 잘 설계된 AI 기반 기술은 조직이 공격을 받고 있는지 여부를 판단할 수 있습니다. 이 데이터는 위협이 조직에 접근하기 전에 사이버 범죄에 맞서 싸우는 데 필요한 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.

안전한 인증

방문자가 로그인해야 하는 사이트, 입력이 필요한 기능 양식 또는 사이트 백엔드에 추가 보안 계층을 제공해야 하는 경우 AI는 최대한 안전하게 인증 프로세스를 개선할 수 있습니다. 

안전한 인증을 보장하는 한 가지 방법은 AI가 다양한 요소를 사용하여 사람을 식별하는 물리적 식별을 통한 것입니다. 예를 들어, 스마트폰은 지문 스캐너와 얼굴 인식을 사용하여 로그인할 수 있습니다. 이 프로세스에는 로그인이 진짜인지 식별하기 위해 얼굴과 손가락에 대한 주요 데이터 포인트를 분석하는 프로그램이 수반됩니다. 그 외에도 AI는 특정 사용자가 기술 장치에 로그인할 수 있는 권한이 있는지 확인하기 위해 다른 요소를 조사할 수 있습니다. 이 기술은 키 입력 방식, 타이핑 속도, 철자 오류율 등을 면밀히 조사합니다. 정말 놀랍지 않나요?

더 빨라진 응답 시간

AI는 대량의 비정형 정보를 처리하여 더 효율적으로 통찰력을 제공할 수 있습니다. 그 이상은 무엇입니까? ML을 사용하면 AI가 패턴을 훨씬 더 빠르게 학습할 수 있습니다. 따라서 응답 시간이 가속화되어 위협이 문제를 일으키기 전에 더 빠르고 쉽게 차단할 수 있습니다. IBM 등 일부 선도 기업은 이제 사이버 보안에 인지 기술과 AI를 사용하여 위협을 신속하게 식별하고 그에 따라 대응하고 있습니다. 

오류 없는 사이버 보안

인간과 달리 AI는 반복적이고 일상적인 작업을 수행해도 피곤하거나 지루해하지 않습니다. 따라서 인적 오류의 위험이 크게 줄어듭니다. 그럼에도 불구하고 인간은 더 나은 결과를 얻기 위해 AI와 협력해야 합니다.

의심할 바 없이 인간은 기계가 부족한 상식과 합리성을 제공합니다. 그러나 AI가 설계한 애플리케이션은 다양한 상황에서 더 나은 의사결정자가 됩니다.

마무리

인공 지능과 기계 학습 도구는 사이버 범죄와 싸우는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 현재 AI의 중요한 역할은 인간 사이버 보안 엔지니어의 작업을 오프로드하여 인간이 빠르고 정확하게 처리할 수 없는 깊이와 세부 사항을 처리하는 것입니다. ML 기술의 발전은 AI 애플리케이션이 위협의 변화에 ​​자동으로 적응하고 문제가 발생할 때 이를 찾아낼 수 있음을 의미합니다. 위의 예는 AI가 사이버 보안을 통제 및 관리하고 사이버 범죄에 맞서 싸우는 데 도움을 줄 수 있는 방법 중 일부일 뿐입니다. 그리고 개발자들이 새로운 형태의 AI를 만들면서 기존 프로그램에 더 많은 데이터 포인트를 계속 제공함에 따라 AI가 앞으로 더욱 효과적으로 사이버 범죄에 맞서 싸우는 데 도움이 될 것이라고 말해도 무방합니다.