기술의 발전과 함께 악의적인 행위자/공격자들이 사이버 범죄를 수행하는 새로운 방법을 찾아냄에 따라 보안 위협은 점점 더 흔해지고 탐지하기 어려워지고 있습니다. 기존 방식들은 이러한 위협을 탐지하는 데는 상당히 효과적이지만, 정교한 보안 위협을 식별하고 완화하는 능력은 부족합니다.
여러분은 인공 지능 (AI)와 기계 학습 (ML)은 새로운 이미지 및 텍스트 생성, 코드 작성 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 마찬가지로 AI는 실시간으로 보안 위협을 식별하는 데에도 활용될 수 있어 조직이 모든 종류의 사기 및 위협에 대한 방어 체계를 강화할 수 있습니다.
이 글에서는 AI 위협 탐지 기술의 작동 방식과 장점, 과제 등을 다룰 것입니다. 또한 AI 위협 탐지의 실제 적용 사례도 포함됩니다.
AI 위협 탐지 소개
인공지능 위협 탐지란 머신러닝과 딥러닝(DL) 알고리즘을 활용해 사이버 보안 위협을 식별하는 기술입니다. SentinelOne의 AI 기반 보안은 첨단 AI 기술을 활용하여 위협을 자율적으로 탐지하고 완화함으로써 엔드포인트 보호 기능을 강화합니다. 이 접근 방식에서 AI 알고리즘은 일반적인 보안 위협에 관한 방대한 양의 데이터로 훈련됩니다. 이를 통해 수동 또는 기존 방식으로는 감지되지 않을 수 있는 위협을 실시간으로 인식할 수 있습니다.
이상적으로, AI 사이버 보안 위협 탐지는 조직이 기존 방법으로 식별하는 알려진 유형의 위협을 파악하는 데 사용됩니다. 그러나 AI 알고리즘의 발전으로 조직은 이제 네트워크 데이터, 사용자 행동, 시스템 활동을 지속적으로 추적할 수 있습니다. 그리고 정상적인 패턴에서 벗어난 이상 징후가 발견되면, 이러한 알고리즘은 해당 사건을 알려지지 않은 위협으로 분류합니다.
기존 위협 탐지 방식과 달리, AI 기반 접근 방식은 공격 주기 초기에 위협을 탐지할 수 있습니다. 이는 피해를 최소화하고 침해를 방지하는 데 도움이 됩니다. AI 위협 탐지의 가장 흥미로운 특징 중 하나는 위협 탐지, 보안 팀 경보, 추가 위협 방지를 포함한 전체 프로세스를 자동화할 수 있다는 점입니다.
AI가 표적으로 삼는 위협 유형
위협 탐지에 활용되는 AI는 강력하고 광범위한 솔루션을 제공함으로써 사이버 보안 분야 전체를 혁신했습니다. 다양한 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 통해 AI는 감시 기능을 강화하고 접근 제어를 개선하기 위해 여러 종류의 위협을 탐지할 수 있습니다.
AI 시스템이 탐지하고 완화할 수 있는 주요 위협 몇 가지를 살펴보겠습니다.
1. 사이버 위협
조직이 클라우드로 전환하고 데이터 양이 매일 증가함에 따라 무단 접근, 데이터 유출, 네트워크 침입과 같은 위협이 흔해지고 있습니다. 기존 보안 도구는 이러한 정교한 문제를 탐지하지 못하는 경우가 많지만, AI 시스템은 이러한 사이버 위협을 식별하고 완화하는 데 탁월합니다. AI 기반 시스템은 네트워크 트래픽을 실시간으로 분석하여 네트워크에 피해를 줄 수 있는 비정상적인 패턴이나 잠재적 문제를 포착합니다.
2. 악성코드 탐지
AI 기반 악성코드 탐지는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 파일 행동과 시스템 변경 사항을 분석함으로써 악성 및 손상된 소프트웨어를 식별합니다. 기존 방식이 알려진 악성코드 시그니처 데이터베이스를 사용하는 반면, AI 기반 알고리즘은 파일이 시스템과 상호작용하는 방식을 분석하여 새롭게 등장하는 위협을 포착할 수 있습니다. 이 접근 방식은 기존 위협 탐지 방법을 우회하기 위해 코드를 자주 변경하는 악성 코드를 방지하는 데 도움이 됩니다.
3. 피싱 및 사회 공학
피싱은 공격자가 사람들을 속여 민감한 정보를 훔치는 가장 흔한 보안 위협 중 하나입니다. 모든 유형의 위협 중에서 AI는 이러한 유형의 위협을 쉽게 식별합니다. AI 알고리즘은 이메일 메타데이터, 콘텐츠 및 발신자 패턴을 분석하여 피싱 시도를 감지하고 차단합니다. 또한, 이러한 AI 알고리즘은 커뮤니케이션과 상호 작용을 모니터링하여 사회 공학 공격을 감지하는 데 능숙합니다. 이를 통해 AI는 직원이나 사용자를 조작하여 수집될 수 있는 정보를 보호하는 데 기여합니다.
4. 물리적 보안 위협
현재 AI 시스템은 시설을 모니터링하고 잠재적 위협을 식별하기 위해 배치되고 있습니다. 이러한 AI 시스템은 실시간으로 영상과 이미지를 분석하여 무단 접근이나 의심스러운 행동과 같은 문제를 감지할 수 있습니다. 얼굴 인식, 객체 탐지 등과 같은 일부 딥 러닝 활용 사례도 물리적 보안 환경에 대한 무단 진입을 방지하는 데 도움이 됩니다.
5. 출입 통제 시스템
AI는 현대적인 출입 통제를 위한 보다 동적인 보안 프로토콜을 구현하는 데 조직에 도움을 줍니다. AI 알고리즘은 사용자의 접근 패턴을 지속적으로 학습하여 행동상의 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 제한 구역에 접근하려는 사용자나 직원이 있거나 평소와 다른 위치에서 로그인하는 경우 AI 시스템이 이를 쉽게 탐지하고 차단할 수 있습니다. AI를 접근 제어 시스템에 AI를 통합하면 승인된 사람만 접근할 수 있도록 보장하고, 의심스러운 시도는 실시간으로 표시될 수 있습니다.
6. 행동 분석
행동 기반 분석은 AI 기반 위협 탐지의 강점 중 하나입니다. 기존 위협 탐지 방법이 알려진 시그니처나 패턴에 의존하는 반면, AI 시스템은 조직의 네트워크, 애플리케이션 및 사용자의 일반적인 행동을 학습할 수 있습니다. 그리고 기준선에서 벗어난 행동을 관찰하면 실시간으로 경보를 발령하여 위협을 조기에 탐지할 수 있게 합니다. 이를 통해 알려진 위협과 알려지지 않은 위협(제로데이 공격) 모두를 식별하고 방지하는 데 도움이 됩니다.
AI가 위협 탐지를 강화하는 방법
효과성과 정확성 덕분에 AI 기반 위협 탐지 시스템은 디지털, 물리적, 행동적 영역 전반에 걸쳐 활용됩니다. AI가 위협 탐지 프로세스를 강화하는 주요 방식을 살펴보겠습니다.
머신 러닝과 패턴 인식
머신 러닝 알고리즘은 방대한 양의 네트워크 트래픽, 사용자 행동 및 시스템 로그를 분석하여 패턴을 인식하고 정상 활동과 비정상 활동을 분류할 수 있습니다. 모델이 학습하는 데이터가 많을수록 정상 활동과 잠재적 위협을 더 정확하게 구분할 수 있습니다. 이는 사이버 공격, 악성코드 또는 내부자 위협을 더 빠르고 정확하게 탐지하는 결과로 이어집니다.
자연어 처리(NLP)
다양한 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 자연어 처리(NLP)가 큰 주목을 받고 있습니다. 이는 AI 시스템이 인간 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 머신러닝 분야입니다. 인간 언어를 해석함으로써 이러한 시스템은 피싱, 사회공학, 악성 통신과 관련된 위협을 탐지할 수 있습니다.
NLP 모델은 이메일, 채팅, 문서 등 방대한 언어 데이터로 훈련되어 잠재적으로 유해한 언어, 피싱 시도 또는 내부자 위협을 식별합니다.
이미지 및 영상 분석
이미지 및 영상 분석은 물리적 보안과 감시의 핵심입니다. CNN(컨볼루션 신경망) 및 RNN(순환 신경망)과 같은 딥러닝 알고리즘은 이미지 및 영상으로 훈련되어 실시간으로 무단 접근, 의심스러운 행동 또는 보안 침해를 탐지할 수 있습니다. 예를 들어, CNN으로 훈련된 얼굴 인식 모델은 특정 구역에 접근 권한이 없는 개인을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 물체 탐지 모델은 보안 목적으로 무기나 미확인 소포를 탐지하기 위해 이미지 및 동영상으로 훈련될 수 있습니다.
이상 탐지 알고리즘
이상 탐지는 AI 위협 탐지의 핵심 응용 분야 중 하나로, 시계열 분석과 같은 정교한 알고리즘을 사용합니다. 이러한 알고리즘은 시스템 네트워크와 사용자 행동을 시간 경과에 따라 분석하여 기준선을 설정합니다. 시스템에서 어느 시점에든 편차가 관찰되면 보안 침해 또는 공격을 의미합니다. 이상 탐지의 예로는 비정상적인 로그인 시도, 특이한 파일 접근 패턴 등이 있습니다.
AI 위협 탐지 작동 방식
AI 기반 위협 탐지는 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 의심스러운 활동이나 잠재적 보안 위협을 찾아냅니다. SentinelOne의 Singularity™ 엔드포인트 보안는 AI 알고리즘이 진화하는 위협으로부터 기기를 보호하도록 보장합니다. 기본적으로 AI 시스템은 네트워크 트래픽, 사용자 상호 작용, 시스템 로그, 외부 위협 데이터베이스 등 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 그런 다음 AI 시스템은 이 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 정상 활동에 대한 기준선을 설정합니다.
다음으로 AI 시스템은 이 기준선을 활용하여 이상 탐지 기법을 적용함으로써 잠재적 위협 및 공격을 나타낼 수 있는 편차를 포착합니다.
이 프로세스를 더욱 정교화하기 위해 조직은 과거 데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 훈련시켜 알려진 위협과 이전에 발견되지 않은 위협을 모두 탐지할 수 있습니다. 위협이 탐지되면 AI 시스템은 추가 조사를 위해 보안 팀에 경보를 발령할 수 있습니다. 일부 AI 시스템은 자동으로 완화 조치를 시작할 수도 있습니다. 이렇게 함으로써 AI 시스템은 공격자보다 한 발 앞서 조직의 데이터와 정보를 보호합니다.
AI 위협 탐지의 핵심 기술
머신 러닝이 AI 위협 탐지에서 핵심적인 역할을 하지만, AI 기반 위협 탐지를 주도하는 다른 기술들도 있습니다.
#1. 인공 신경망(ANN)
인간의 뇌에서 영감을 받은 ANN은 많은 AI 시스템의 기초가 됩니다. 이 네트워크는 라벨링된 데이터(지도 학습)와 라벨링되지 않은 데이터(비지도 학습) 모두로 훈련되어 잠재적 위협을 알리는 이상 징후를 포착할 수 있습니다. 사용자 행동이나 네트워크 활동과 같은 대규모 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 식별하는 데 이상적입니다.
#2. 딥 러닝
딥 러닝은 방대한 양의 데이터를 다중 수준에서 분석할 수 있는 머신 러닝의 하위 분야입니다. 딥 러닝의 핵심인 신경망은 원시 데이터에서 고차원적 특징을 추출할 수 있습니다. 사이버 보안 영역에서 딥 러닝 모델은 악성코드 탐지, 피싱 방지, 이미지/영상 분석과 같은 분야에서 위협을 탐지하고 방지하는 데 탁월합니다.
#3. 강화 학습
강화 학습(RL)은 시스템이 보상과 처벌을 기반으로 중요한 결정을 내리는 방법을 학습하는 또 다른 AI 접근법입니다. 위협 탐지 시 RL은 대응 전략을 최적화하여 위협이 감지될 때 자동으로 최선의 조치를 선택할 수 있습니다.
#4. 빅데이터 분석
빅데이터 분석을 통해 시스템은 네트워크 로그, 사용자 활동, 위협 인텔리전스 피드 등 다양한 출처의 방대한 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 이러한 빅데이터를 활용하여 AI 위협 탐지 시스템은 탐지 과정을 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
위협 탐지 시스템에 AI 구현하기
위협 탐지에 AI를 구현하려면 조직의 기존 보안 인프라와 원활하게 통합하기 위한 신중한 접근이 필요합니다. AI 위협 탐지를 구현할 때 고려해야 할 주요 사항들을 살펴보겠습니다.&
기존 보안 인프라와의 통합>
위협 탐지 시스템에 AI를 단순히 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI 시스템은 방화벽, 침입 탐지/방지 시스템(IDS/IPS), 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템과 같은 기존 보안 도구와 원활하게 통합되어야 한다는 점을 이해해야 합니다.
AI 시스템은 기존 시스템을 대체하지 않습니다. 오히려 고급 위협 탐지 및 예측 분석을 통해 기존 시스템의 기능을 강화함으로써 이를 보완합니다. 대부분의 AI 플랫폼은 기존 인프라와 쉽게 통합할 수 있는 API 또는 커넥터를 갖추고 있습니다.
실시간 모니터링 및 경고
네트워크, 시스템 및 사용자 행동에 대한 실시간 모니터링은 위협 탐지에서 AI의 핵심 기능 중 하나입니다. AI 알고리즘은 데이터를 지속적으로 분석하여 이상 징후를 탐지할 수 있습니다. 이를 통해 잠재적 위협이 심각한 피해를 입히기 전에 조기에 발견할 수 있습니다. 또한 AI 기반 위협 탐지 시스템은 실시간 경보를 생성할 수 있습니다. 이는 보안 팀이 보안 문제 발생 시 즉시 통보받아 신속하게 대응하여 위험을 완화할 수 있도록 지원합니다.응답 자동화
AI는 대응 조치를 자동화하여 위협 탐지 시스템을 강화할 수 있습니다. 예를 들어 위협이 탐지되면 AI가 미리 정의된 보안 프로토콜을 자동으로 실행할 수 있습니다. 또한 의심스러운 IP 주소를 차단하거나 유출된 사용자 인증 정보를 재설정할 수 있습니다. 이러한 자동화는 탐지와 대응 사이의 시간을 크게 단축하고 사이버 공격으로 인한 잠재적 피해를 최소화합니다.
확장성 및 유연성
AI 기반 위협 탐지 시스템은 높은 확장성을 지녀 모든 유형의 조직에 적합합니다. 사이버 위협이 진화하고 규모가 커짐에 따라 AI 기반 위협 탐지 시스템은 필수적입니다. 이러한 시스템은 성능 저하 없이 대량의 정보를 처리할 수 있습니다. 또한 AI 시스템은 유연성을 제공하여 조직이 특정 요구 사항에 따라 탐지 매개 변수와 대응을 사용자 정의할 수 있도록 합니다.
AI 위협 탐지의 이점
AI 위협 탐지는 전체 위협 탐지 및 방어 절차를 강화하는 다양한 이점을 제공합니다. AI 위협 탐식의 장점은 다음과 같습니다.
- 빠른 탐식—인간보다 훨씬 빠르게 데이터를 상관 관계 분석할 수 있는 능력 덕분에 AI 시스템은 위협을 더 쉽고 빠르게 탐식할 수 있습니다. 또한 실시간으로 작동하여 이상 징후와 의심스러운 행동이 발생하자마자 탐지할 수 있습니다. 이러한 신속한 접근 방식은 위협 탐지와 완화 사이의 시간 차이를 줄여줍니다.
- 신규 및 증가하는 위협 양에 대한 선제적 방어—AI 기반 시스템의 핵심 역량 중 하나는 제로데이 취약점과 같이 이전에 알려지지 않았거나 새롭게 등장하는 위협을 탐지할 수 있다는 점입니다. 기존 위협 탐지 방식이 알려진 시그니처에 의존하는 반면, AI 시스템은 대량의 새로운 공격 패턴과 신호를 감지할 수 있습니다.
- 오탐 감소—정상 활동을 위협으로 잘못 식별하는 것은 기존 위협 탐지 시스템의 주요 문제점입니다. AI 기반 시스템은 정상 행동 패턴을 학습하고 시간이 지남에 따라 알고리즘을 개선함으로써 오탐을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 진정한 위협을 탐지하고 오탐 사례 조사에 낭비되는 시간을 줄일 수 있습니다.
- 향상된 위협 인텔리전스—AI 시스템은 새로운 데이터, 공격 및 대응을 지속적으로 학습하여 스스로를 개선합니다. 외부 및 내부 데이터 피드와의 통합을 통해 AI 시스템은 현재 및 미래의 보안 위험에 대한 통찰력을 제공합니다.
도전 과제와 한계
많은 장점을 지녔음에도 불구하고, AI 시스템은 여러 도전 과제와 한계를 동반합니다.
- 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제—AI 시스템은 로그, 개인 정보 등 민감한 정보를 포함한 방대한 양의 정보를 분석하여 작동합니다. 이로 인해 민감한 정보의 오용이나 무단 접근이 발생할 수 있습니다. 민감한 데이터가 안전하게 처리되도록 하기 위해 조직은 GDPR이나 CCPA와 같은 보안 규정을 준수해야 합니다.
- 오탐지 및 누락—AI 시스템은 오탐지를 크게 줄일 수 있지만 완전히 제거할 수는 없습니다. 또한 AI 시스템 사용이 모든 실제 위협을 100% 탐지한다는 보장은 없어 일부 누락 사례가 발생합니다. 오탐과 누락을 줄이려면 AI 시스템을 지속적으로 미세 조정해야 합니다.
- 윤리적 함의—사용자 행동 모니터링과 관련해 AI 위협 탐지는 일부 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, 직원 감시 및 얼굴 인식은 개인의 사생활 권리를 침해하여 잠재적인 오용이나 남용으로 이어질 수 있습니다. 윤리적 기준을 유지하기 위해 조직은 AI 시스템 사용에 관한 투명한 정책을 수립해야 합니다.
- 기술적 한계—AI 시스템은 효율적으로 작동하지만 일종의 블랙박스입니다. 결론을 도출하기 위해 시스템 작동 방식을 완전히 이해할 수 없습니다. 또한 이러한 AI 시스템은 효과적으로 기능하기 위해 고품질 데이터가 필요합니다. 불완전하거나 부정확한 위협 관련 데이터는 오탐지(false positive) 및 누락 탐지(false negative) 경보와 같은 문제를 초래할 수 있습니다. 게다가 AI 시스템은 복잡할 수 있으며, 효과성을 유지하기 위해 상당한 계산 자원과 지속적인 유지보수가 필요한 경우가 많습니다.
사례 연구 및 실제 적용 사례
이제 AI 기반 위협 탐지의 실제 사용 사례를 살펴보겠습니다.
#1. 정부 및 군대의 AI 활용
정부 및 군사 기관은 국가 안보 목적으로 AI 위협 탐지 시스템을 사용하고 있습니다. 여기에는 사이버 침입 탐지, 통신 보안, 방대한 정보 데이터 분석 등이 포함됩니다. 예를 들어, 사이버보안 및 인프라 보안국(CISA)은 정부 차원의 사이버 방어를 위해 고급 AI 기반 사이버 위협 탐지 및 방지 플랫폼인 센티넬원(SentinelOne)을 활용하고 있습니다.
#2. 기업 보안 분야의 AI
기업 및 기관들은 민감한 데이터와 핵심 인프라를 보호하기 위해 AI 기반 위협 탐지 기술을 도입하고 있습니다. 이러한 기업들은 내부자 위협 징후를 포착하기 위해 AI를 활용해 직원 행동과 네트워크 트래픽을 모니터링합니다. 예를 들어, 럭셔리 스포츠카 최대 제조사 중 하나인 애스턴 마틴은 100년 자동차 유산을 보호하기 위해 기존 보안 시스템을 센티넬원(SentinelOne)으로 교체했습니다.
#3. 공공 안전 분야의 AI
감시 및 이상 탐지와 같은 공공 안전 이니셔티브에서 AI 활용이 증가하고 있습니다. 공공 안전 기관이나 공공 기관은 보안 카메라의 영상 피드를 분석하여 실시간으로 의심스러운 활동이나 무단 침입자를 식별하기 위해 AI를 도입합니다. 네브래스카에 본사를 둔 미국 최대 규모의 K-12 학교 시스템 중 하나인 네브래스카 소재 기관이 SentinelOne와 같은 솔루션을 활용하여 MacOS, Windows, 크롬북, 모바일 기기 등 다양한 연결 기기를 현대적 위협으로부터 보호하는 사례가 있습니다.
#4. 위협 탐지를 위한 AI의 힘 활용하기
이 글을 읽은 후, 여러분은 이제 AI 기반 위협 탐지에 대해 알게 되었습니다. AI 기반 위협 탐지의 작동 방식, 핵심 기술, 기존 위협 탐지 시스템에 AI를 적용하는 방법을 살펴보았습니다. 마지막으로 AI 기반 위협 탐지의 장점, 과제 및 실제 적용 사례를 확인하셨습니다.
사이버 범죄자들이 지속적으로 공격 전략을 진화시키기 때문에, 단순히 미리 정의된 규칙과 패턴에만 의존하는 솔루션으로는 부족합니다. 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘을 활용하면 이 문제를 해결하는 동시에 더 높은 정확성, 확장성, 유연성을 제공할 수 있습니다. SentinelOne은 AI 기반 위협 탐지 요구사항을 모두 충족할 수 있는 가장 유명한 보안 플랫폼 중 하나입니다.blt061dfd632f6abeee" data-sys-entry-locale="en-us" data-sys-content-type-uid="global_cta" sys-style-type="inline">
AI 위협 탐지에 관한 FAQ
AI 위협 탐지 시스템은 대량의 개인 및 조직 데이터를 처리하는 경우가 많아 보안 문제가 제기됩니다. 이러한 시스템이 GDPR이나 CCPA와 같은 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하고 필요한 경우 데이터 익명화 기술을 구현하도록 보장하는 것이 중요합니다.
AI는 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하고 악의적인 행동을 나타내는 패턴을 식별함으로써 위협 탐지 프로세스를 개선합니다. 기존 방식이 정적 규칙에 의존하는 반면, AI는 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습함으로써 새로운 위협을 탐지할 수 있습니다.
위협 탐지에서 AI의 일반적인 적용 사례는 다음과 같습니다:
- 피싱 공격 식별.
- 내부자 위협 탐지.
- 엔드포인트 보호.
- 의심스러운 활동을 위한 네트워크 트래픽 모니터링.
네, AI는 중소기업의 요구에 맞게 조정될 수 있습니다. SentinelOne와 같은 많은 클라우드 기반 AI 보안 도구는 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 배포 및 유지 관리가 용이하여 소규모 조직도 고급 보안을 이용할 수 있습니다.
