기술의 발전과 함께 보안 위협은 점점 더 흔해지고 탐지하기 어려워지고 있습니다. 이는 악의적인 행위자/공격자들이 사이버 범죄를 수행하기 위한 새로운 방법을 찾고 있기 때문입니다. 기존의 방법들도 이러한 위협을 탐지하는 데 어느 정도 효과적이지만, 정교한 보안 위협을 식별하고 완화하는 능력은 부족합니다.
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 새로운 이미지와 텍스트 생성, 코드 작성 등 다양한 분야에 적용되고 있는 것을 보셨을 것입니다. 이와 마찬가지로, AI는 실시간으로 보안 위협을 식별하는 데도 활용될 수 있어 조직이 모든 종류의 사기 및 위협에 대한 방어를 강화할 수 있습니다.
이 글에서는 AI 위협 탐지, 그 작동 방식, 장점과 과제에 대해 다룹니다. 또한 AI 위협 탐지의 실제 적용 사례도 포함되어 있습니다.
AI 위협 탐지 소개
인공지능 위협 탐지는 머신러닝 및 딥러닝(DL) 알고리즘을 활용하여 사이버 보안 위협을 식별하는 방법입니다. SentinelOne의 AI 기반 보안은 첨단 AI 기술을 활용하여 엔드포인트 보호를 강화하고 위협을 자율적으로 탐지 및 완화합니다. 이 접근 방식에서 AI 알고리즘은 일반적인 보안 위협에 대한 방대한 데이터로 학습되어, 수동 또는 기존 방식으로는 놓칠 수 있는 위협도 실시간으로 인식할 수 있습니다.
이상적으로, AI 사이버보안 위협 탐지는 조직이 기존 방법으로 식별하는 알려진 유형의 위협을 식별하는 데 사용됩니다. 그러나 AI 알고리즘의 발전으로 조직은 이제 네트워크 데이터, 사용자 행동, 시스템 활동을 지속적으로 추적할 수 있습니다. 그리고 정상적인 패턴에서 벗어난 이상이 발견되면, 해당 이벤트를 미지의 위협으로 분류합니다.
기존 위협 탐지 방식과 달리, AI 기반 접근 방식은 공격 주기의 더 이른 단계에서 위협을 탐지할 수 있습니다. 이는 피해를 최소화하고 침해를 방지하는 데 도움이 됩니다. AI 위협 탐지의 가장 흥미로운 특징 중 하나는 위협 탐지, 보안팀 알림, 추가 위협 방지의 전체 프로세스를 자동화할 수 있다는 점입니다.
AI가 겨냥하는 위협 유형
위협 탐지에서 AI는 강력하고 다양한 솔루션을 제공함으로써 전체 사이버보안 분야를 변화시켰습니다. 다양한 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 통해 AI는 감시를 강화하고 접근 제어를 개선하기 위해 여러 유형의 위협을 탐지할 수 있습니다.
AI 시스템이 탐지 및 완화에 도움을 줄 수 있는 주요 위협을 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 탐지하는 데 종종 실패하지만, AI 시스템은 이러한 사이버 위협을 식별하고 완화하는 데 뛰어납니다. AI 기반 시스템은 네트워크 트래픽을 실시간으로 분석하여 네트워크에 해를 끼칠 수 있는 비정상적인 패턴이나 잠재적 문제를 포착합니다.
2. 악성코드 탐지
AI 기반 악성코드 탐지는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 파일의 동작 및 시스템 변화를 분석함으로써 악의적이거나 손상된 소프트웨어를 식별합니다. 기존 방식은 알려진 악성코드 시그니처 데이터베이스를 사용하지만, AI 기반 알고리즘은 파일이 시스템과 상호작용하는 방식을 분석하여 새로운 위협이나 신종 위협도 탐지할 수 있습니다. 이 접근 방식은 기존 탐지 방법을 우회하기 위해 코드를 자주 변경하는 악성코드를 예방하는 데 도움이 됩니다.
3. 피싱 및 사회공학
피싱은 공격자가 사람들을 속여 민감한 정보를 탈취하는 가장 흔한 보안 위협 중 하나입니다. 다양한 위협 유형 중에서도 AI는 이 유형의 위협을 쉽게 식별합니다. AI 알고리즘은 이메일 메타데이터, 내용, 발신자 패턴을 분석하여 피싱 시도를 탐지하고 차단합니다. 또한, 이러한 AI 알고리즘은 사회공학 공격도 통신 및 상호작용을 모니터링하여 탐지하는 데 능숙합니다. 이를 통해 AI는 직원이나 사용자를 조작하여 수집될 수 있는 정보를 보호하는 데 기여합니다.
4. 물리적 보안 위협
AI 시스템은 현재 현장을 모니터링하고 잠재적 위협을 식별하는 데 배치되고 있습니다. 이러한 AI 시스템은 실시간으로 영상 및 이미지를 분석하여 무단 접근이나 의심스러운 행동과 같은 문제를 탐지할 수 있습니다. 얼굴 인식, 객체 탐지 등과 같은 딥러닝 활용 사례도 안전한 물리적 환경에 대한 무단 출입을 방지하는 데 도움이 됩니다.
5. 접근 제어 시스템
AI는 조직이 현대적 접근 제어를 위한 보다 동적인 보안 프로토콜을 구현할 수 있도록 지원합니다. AI 알고리즘은 사용자의 접근 패턴을 지속적으로 학습하고 행동의 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 제한 구역에 접근을 시도하거나 비정상적인 위치에서 로그인하는 경우, AI 시스템이 이를 쉽게 탐지하고 차단할 수 있습니다. 접근 제어 시스템에 AI를 통합하면 오직 인가된 사람만 접근할 수 있고, 의심스러운 시도는 실시간으로 탐지할 수 있습니다.
6. 행동 분석
행동 기반 분석은 AI 기반 위협 탐지의 강점 중 하나입니다. 기존 탐지 방법이 알려진 시그니처나 패턴에 의존하는 반면, AI 시스템은 조직의 네트워크, 애플리케이션, 사용자의 일반적인 행동을 학습할 수 있습니다. 그리고 기준선에서 벗어난 이상을 관찰하면 실시간으로 경고를 발생시켜 조기 위협 탐지를 가능하게 합니다. 이를 통해 알려진 위협과 미지의 위협(제로데이 공격) 모두를 식별하고 예방할 수 있습니다.
AI가 위협 탐지를 강화하는 방법
AI 기반 위협 탐지 시스템은 그 효과성과 정확성 덕분에 디지털, 물리적, 행동적 영역 전반에 걸쳐 사용되고 있습니다. AI가 위협 탐지 프로세스를 강화하는 주요 방법을 살펴보겠습니다.
머신러닝 및 패턴 인식
방대한 네트워크 트래픽, 사용자 행동, 시스템 로그를 분석함으로써 머신러닝 알고리즘은 정상 및 비정상 활동을 분류할 수 있는 패턴을 인식합니다. 모델이 더 많은 데이터로 학습할수록 정상 활동과 잠재적 위협을 더 잘 구분할 수 있습니다. 이는 사이버 공격, 악성코드, 내부자 위협의 더 빠르고 정확한 탐지로 이어집니다.
자연어 처리
자연어 처리(NLP)는 다양한 대형 언어 모델(LLM)의 등장으로 많은 인기를 얻고 있습니다. 이는 AI 시스템이 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있게 하는 ML 분야입니다. 인간 언어를 해석함으로써, 이러한 시스템은 피싱, 사회공학, 악의적 통신과 관련된 위협을 탐지할 수 있습니다.
NLP 모델은 이메일, 채팅, 문서 등 방대한 언어 데이터를 학습하여 잠재적으로 해로운 언어, 피싱 시도, 내부자 위협을 식별합니다.
이미지 및 영상 분석
이미지 및 영상 분석은 물리적 보안과 감시의 핵심입니다. CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망)과 같은 딥러닝 알고리즘은 이미지와 영상을 학습하여 무단 접근, 의심스러운 행동, 보안 침해를 실시간으로 탐지할 수 있습니다. 예를 들어, CNN으로 학습된 얼굴 인식 모델은 특정 구역에 접근 권한이 없는 사람을 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한, 객체 탐지 모델은 이미지와 영상을 학습하여 무기나 인식되지 않은 소포 등 보안 목적의 대상을 탐지할 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 시간에 따라 분석하여 기준선을 설정합니다. 시스템에서 이상이 관찰되면 이는 보안 침해나 공격을 나타냅니다. 이상 탐지의 예로는 비정상적인 로그인 시도, 이례적인 파일 접근 패턴 등이 있습니다.
AI 위협 탐지의 작동 원리
AI 기반 위협 탐지는 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 활용하여 의심스러운 활동이나 잠재적 보안 위협을 찾아냅니다. SentinelOne의 Singularity™ Endpoint Security는 AI 알고리즘이 진화하는 위협으로부터 기기를 보호하도록 보장합니다. AI 시스템은 네트워크 트래픽, 사용자 상호작용, 시스템 로그, 외부 위협 데이터베이스 등 다양한 소스에서 방대한 데이터를 수집합니다. 이후 AI 시스템은 이 데이터를 분석하여 정상 활동의 패턴과 기준선을 설정합니다.
다음으로, AI 시스템은 이 기준선을 활용해 이상 탐지 기법을 적용하여 잠재적 위협 및 공격을 나타내는 이상 징후를 포착합니다.
이 과정을 더욱 정교하게 하기 위해, 조직은 ML 모델을 과거 데이터로 학습시켜 알려진 위협과 이전에 보지 못한 위협 모두를 탐지할 수 있습니다. 위협이 탐지되면, AI 시스템은 추가 조사를 위해 보안팀에 경고를 보낼 수 있습니다. 일부 AI 시스템은 자동으로 완화 조치를 시작할 수도 있습니다. 이를 통해 AI 시스템은 공격자보다 한 발 앞서 조직의 데이터와 정보를 보호할 수 있습니다.
AI 위협 탐지의 핵심 기술
머신러닝이 AI 위협 탐지에서 핵심 역할을 하지만, AI 기반 위협 탐지를 이끄는 다른 기술들도 있습니다:
#1. 인공 신경망(ANNs)
인간 두뇌에서 영감을 받은 ANNs는 많은 AI 시스템의 기반입니다. 이 네트워크는 라벨이 있는(지도 학습) 데이터와 라벨이 없는(비지도 학습) 데이터 모두로 학습하여 잠재적 위협을 나타내는 이상을 포착할 수 있습니다. 대규모 데이터셋에서 복잡한 패턴(예: 사용자 행동, 네트워크 활동)을 식별하는 데 이상적입니다.
#2. 딥러닝
딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 방대한 데이터를 여러 수준에서 분석할 수 있습니다. 신경망은 딥러닝의 핵심으로, 원시 데이터에서 고차원 특징을 추출할 수 있습니다. 사이버보안 분야에서 딥러닝 모델은 악성코드 탐지, 피싱 방지, 이미지/영상 분석 등에서 위협을 탐지하고 예방하는 데 뛰어납니다.
#3. 강화학습
강화학습(RL)은 시스템이 보상과 벌점에 따라 중요한 결정을 내리는 AI 접근 방식입니다. 위협 탐지에서 RL은 위협이 탐지되었을 때 최적의 대응 전략을 자동으로 선택하도록 할 수 있습니다.
#4. 빅데이터 분석
빅데이터 분석을 통해 시스템은 네트워크 로그, 사용자 활동, 위협 인텔리전스 피드 등 다양한 소스의 방대한 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 이러한 빅데이터를 활용하여 AI 위협 탐지 시스템은 탐지 프로세스를 더 빠르고 정확하게 만드는 모델을 학습할 수 있습니다.
위협 탐지 시스템에서 AI 구현
위협 탐지에 AI를 도입하려면 조직의 기존 보안 인프라와 원활하게 통합할 수 있도록 신중한 접근이 필요합니다. AI 위협 탐지 구현 시 고려해야 할 주요 사항을 살펴보겠습니다.
기존 보안 인프라와의 통합
AI를 위협 탐지 시스템에 단순히 도입할 수는 없습니다. AI 시스템은 방화벽, 침입 탐지/방지 시스템(IDS/IPS), 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템 등 조직의 기존 보안 도구와 원활하게 통합되어야 합니다.
AI 시스템은 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라, 고급 위협 탐지 및 예측 분석 기능을 추가하여 기존 시스템을 보완합니다. 대부분의 AI 플랫폼은 기존 인프라와 쉽게 통합할 수 있도록 API나 커넥터를 제공합니다.
실시간 모니터링 및 알림
네트워크, 시스템, 사용자 행동의 실시간 모니터링은 AI 기반 위협 탐지의 핵심 기능 중 하나입니다. AI 알고리즘은 데이터를 지속적으로 분석하여 이상을 탐지할 수 있습니다. 이를 통해 잠재적 위협이 심각한 피해를 일으키기 전에 조기에 탐지할 수 있습니다. 또한, AI 기반 위협 탐지 시스템은 실시간 알림을 생성할 수 있어, 보안팀이 즉시 보안 문제를 인지하고 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
대응 자동화
AI는 대응 조치의 자동화를 통해 위협 탐지 시스템을 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 위협이 탐지되면 AI가 미리 정의된 보안 프로토콜을 자동으로 실행할 수 있습니다. 또한, 의심스러운 IP 주소를 차단하거나 침해된 사용자 자격 증명을 재설정할 수 있습니다. 이러한 자동화는 탐지와 대응 사이의 시간을 크게 단축시키고, 사이버 공격으로 인한 잠재적 피해를 최소화합니다.
확장성과 유연성
AI 기반 위협 탐지 시스템은 매우 확장성이 높아 모든 유형의 조직에 적합합니다. 사이버 위협이 진화하고 그 양이 증가함에 따라, AI 기반 위협 탐지 시스템은 필수적이 되고 있습니다. 이러한 시스템은 성능 저하 없이 대량의 정보를 처리할 수 있습니다. 또한, AI 시스템은 조직이 특정 요구에 따라 탐지 매개변수와 대응을 맞춤화할 수 있도록 유연성도 제공합니다.
AI 위협 탐지의 이점
AI 위협 탐지는 전체 위협 탐지 및 방어 절차를 강화하는 다양한 이점을 제공합니다. AI 위협 탐지의 주요 이점은 다음과 같습니다:
- 더 빠른 탐지—AI 시스템은 데이터를 인간보다 훨씬 빠르게 상관 분석하고 분석할 수 있기 때문에 위협을 더 쉽고 빠르게 탐지할 수 있습니다. 또한, 이러한 시스템은 실시간으로 작동하여 이상 및 의심스러운 행동을 발생 즉시 탐지할 수 있습니다. 이로 인해 위협 탐지와 완화 사이의 시간 차이가 줄어듭니다.
- 신규 및 대량 위협에 대한 선제적 방어—AI 기반 시스템의 주요 기능 중 하나는 제로데이 취약점과 같은 이전에 알려지지 않았거나 신종 위협도 탐지할 수 있다는 점입니다. 기존 탐지 방식이 알려진 시그니처에 의존하는 반면, AI 시스템은 대량의 데이터에서 새로운 공격의 패턴과 신호를 탐지할 수 있습니다.
- 오탐률 감소—정상 활동을 위협으로 잘못 식별하는 것은 기존 위협 탐지 시스템의 주요 문제입니다. AI 기반 시스템은 정상 행동의 패턴을 학습하고 알고리즘을 지속적으로 개선함으로써 오탐률을 줄일 수 있습니다. 이로 인해 실제 위협을 탐지하고, 잘못된 사례 조사에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
- 위협 인텔리전스 향상—AI 시스템은 새로운 데이터, 공격, 대응으로부터 지속적으로 학습하여 스스로를 개선합니다. 외부 및 내부 데이터 피드와의 통합을 통해, AI 시스템은 현재 및 미래의 보안 위험에 대한 인사이트를 제공합니다.
과제 및 한계
많은 장점에도 불구하고, AI 시스템에는 여러 가지 과제와 한계가 존재합니다.
- 데이터 프라이버시 및 보안 문제—AI 시스템은 로그, 개인정보 등 민감한 정보를 포함한 방대한 정보를 분석하여 작동합니다. 이는 민감한 정보의 오용 또는 무단 접근으로 이어질 수 있습니다. 민감한 데이터가 안전하게 처리되도록 조직은 GDPR 또는 CCPA와 같은 보안 규정을 준수해야 합니다.
- 오탐 및 미탐—AI 시스템이 오탐률을 크게 줄일 수 있지만, 완전히 없앨 수는 없습니다. 또한, AI 시스템을 사용한다고 해서 모든 실제 위협을 100% 탐지할 수 있는 것은 아니므로 일부 미탐 사례가 발생할 수 있습니다. 오탐 및 미탐을 줄이기 위해 AI 시스템은 지속적으로 미세 조정되어야 합니다.
- 윤리적 문제—사용자 행동을 모니터링할 때, AI 위협 탐지는 일부 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, 직원 감시 및 얼굴 인식은 개인의 프라이버시 권리를 침해할 수 있으며, 오용 또는 남용의 가능성이 있습니다. 윤리적 문제를 방지하기 위해 조직은 AI 시스템 사용에 대한 투명한 정책을 수립해야 합니다.
- 기술적 한계—AI 시스템은 효율적으로 작동하지만, 일종의 블랙박스이기 때문에 그 작동 원리를 완전히 이해하기 어렵습니다. 또한, 이러한 AI 시스템은 효과적으로 작동하기 위해 고품질의 데이터가 필요합니다. 위협 관련 데이터가 불완전하거나 부정확하면 오탐 및 미탐 경보와 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 더불어, AI 시스템은 복잡하며, 효과를 유지하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원과 지속적인 유지 관리가 필요합니다.
사례 연구 및 실제 적용
이제 AI 기반 위협 탐지의 실제 적용 사례를 살펴보겠습니다.
#1. 정부 및 군사 분야의 AI
정부 및 군사 조직은 국가 안보 목적으로 AI 위협 탐지 시스템을 사용하고 있습니다. 여기에는 사이버 침입 탐지, 통신 보안, 방대한 정보 데이터 분석 등이 포함됩니다. 예를 들어, Cybersecurity and Infrastructure Security Agency(CISA)는 정부 전체의 사이버 방어를 위해 SentinelOne과 같은 첨단 AI 기반 사이버 위협 탐지 및 방지 플랫폼을 사용합니다.
#2. 기업 보안 분야의 AI
기업 및 조직은 민감한 데이터와 핵심 인프라를 보호하기 위해 AI 기반 위협 탐지를 도입하고 있습니다. 이들 기업은 내부자 위협의 징후를 모니터링하기 위해 직원 행동 및 네트워크 트래픽을 AI로 감시합니다. 예를 들어, Aston Martin, 세계적인 럭셔리 스포츠카 제조사는 100년의 모터링 유산을 보호하기 위해 기존 보안 시스템을 SentinelOne으로 교체했습니다.
#3. 공공 안전 분야의 AI
감시 및 이상 탐지와 같은 공공 안전 이니셔티브에서도 AI 활용이 증가하고 있습니다. 공공 안전 기관이나 공공 조직은 보안 카메라의 영상 피드를 AI로 분석하여 실시간으로 의심스러운 활동이나 무단 인원을 식별합니다. 그 예로, 미국 네브래스카에 위치한 미국 최대 규모의 K-12 학교 시스템 중 하나가 MacOS, Windows, Chromebook, 모바일 기기 등 다양한 연결 기기를 현대 위협으로부터 보호하기 위해 SentinelOne과 같은 솔루션을 사용하고 있습니다.
#4. AI를 활용한 위협 탐지의 미래
이 글을 통해 AI 기반 위협 탐지에 대해 알게 되셨을 것입니다. AI 기반 위협 탐지의 작동 원리, 핵심 기술, 기존 위협 탐지 시스템에 AI를 구현하는 방법을 다루었습니다. 마지막으로, AI 기반 위협 탐지의 이점, 과제, 실제 적용 사례도 살펴보았습니다.
사이버 범죄자는 지속적으로 공격 전략을 진화시키기 때문에, 미리 정의된 규칙과 패턴만으로는 충분하지 않습니다. 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 활용하면 더 높은 정확성, 확장성, 유연성을 확보하면서 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. SentinelOne은 모든 AI 기반 위협 탐지 요구를 충족할 수 있는 가장 유명한 보안 플랫폼 중 하나입니다.
AI 기반 위협 탐지 FAQ
AI 위협 탐지 시스템은 종종 대량의 개인 및 조직 데이터를 처리하므로 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 시스템이 GDPR 또는 CCPA와 같은 데이터 프라이버시 규정을 준수하고, 필요한 경우 데이터 익명화 기법을 적용하는 것이 중요합니다.
AI는 방대한 데이터를 신속하게 분석하고 악의적 행위를 나타내는 패턴을 식별하여 위협 탐지 프로세스를 개선합니다. 기존 방식이 정적 규칙에 의존하는 반면, AI는 새로운 데이터를 지속적으로 학습하여 새로운 위협을 탐지할 수 있습니다.
위협 탐지에서 AI의 일반적인 활용 사례는 다음과 같습니다:
- 피싱 공격 식별
- 내부자 위협 탐지
- 엔드포인트 보호
- 의심스러운 활동에 대한 네트워크 트래픽 모니터링
네, AI는 소규모 기업의 요구에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. SentinelOne과 같은 많은 클라우드 기반 AI 보안 도구는 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 이러한 도구는 배포 및 유지 관리가 용이하여 소규모 조직도 고급 보안을 이용할 수 있습니다.
