AI 위협 탐지: AI로 보안 위협 탐지

기술이 발전하면서 악의적인 행위자와 공격자도 새로운 사이버 범죄 수법을 찾아내고 있습니다. 그 결과 보안 위협은 더 흔해지고 탐지도 어려워지고 있습니다. 기존 방식은 많은 위협을 효과적으로 탐지하지만, 정교한 보안 위협을 식별하고 완화하는 데는 한계가 있습니다.

이미 (AI)과 (AI)와 (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. (ML)이 새로운 이미지와 텍스트 생성, 코드 작성 등 다양한 분야에 활용되는 것을 보셨을 것입니다. 마찬가지로 AI는 보안 위협을 실시간으로 식별해 조직이 다양한 사기와 위협에 대한 방어를 강화하는 데에도 쓰입니다.

이 글에서는 AI 위협 탐지의 개념과 작동 방식, 이점과 과제를 살펴봅니다. 실제 환경에서 AI 위협 탐지가 활용되는 사례도 소개합니다.

AI 위협 탐지 소개

AI 위협 탐지는 머신러닝과 딥러닝(DL) 알고리즘을 사용해 사이버 보안 위협을 식별하는 방식입니다. SentinelOne의 AI 기반 보안은 고급 AI 기술을 활용해 위협을 자율적으로 탐지하고 완화함으로써 엔드포인트 보호를 강화합니다. 이 방식에서는 일반적인 보안 위협에 관한 방대한 데이터로 AI 알고리즘을 학습시킵니다. 이를 통해 수동 또는 기존 방식에서는 놓칠 수 있는 위협을 실시간으로 인식합니다.

AI 기반 사이버 보안 위협 탐지는 기본적으로 조직이 기존 방식으로 식별해 온 알려진 유형의 위협을 찾아내는 데 사용됩니다. 하지만 AI 알고리즘이 발전하면서 이제 조직은 네트워크 데이터, 사용자 행동, 시스템 활동을 지속적으로 추적합니다. 알고리즘은 정상 상태에서 벗어난 이벤트를 발견하면 이를 알려지지 않은 위협으로 분류합니다.

기존 위협 탐지 방식과 달리 AI 기반 방식은 공격 주기 초기에 위협을 탐지합니다. 이를 통해 피해를 최소화하고 침해를 방지합니다. AI 위협 탐지의 주목할 만한 기능 중 하나는 위협 탐지, 보안 팀 알림, 추가 위협 방지에 이르는 전 과정을 자동화한다는 점입니다.

AI가 탐지하는 위협 유형

AI는 강력하고 폭넓은 대응 방식을 제공하며 사이버 보안 전반의 위협 탐지를 바꾸었습니다. 다양한 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 활용해 여러 유형의 위협을 탐지하고, 감시 체계와 액세스 제어를 강화합니다.

AI 시스템이 탐지하고 완화할 수 있는 주요 위협을 살펴보겠습니다.

1. 사이버 위협

조직이 클라우드로 전환하고 데이터가 날마다 늘어나면서 무단 액세스, 데이터 침해, 네트워크 침입 같은 위협이 흔해지고 있습니다. 기존 보안 도구는 이러한 정교한 위협을 탐지하지 못하는 경우가 많지만, AI 시스템은 이를 식별하고 완화하는 데 강점을 보입니다. AI 기반 시스템은 네트워크 트래픽을 실시간으로 분석해 네트워크에 피해를 줄 수 있는 비정상적인 패턴이나 잠재적 문제를 찾아냅니다.

2. 악성코드 탐지

AI 기반 악성코드 탐지는 머신러닝 알고리즘으로 파일 동작과 시스템 변화를 분석해 악성 소프트웨어와 손상된 소프트웨어를 식별합니다. 기존 방식이 알려진 악성코드 시그니처 데이터베이스를 사용하는 반면, AI 기반 알고리즘은 파일과 시스템의 상호작용을 분석해 새롭게 등장하는 위협을 찾아냅니다. 이 방식은 기존 위협 탐지를 우회하기 위해 코드를 자주 변경하는 악성코드를 막는 데 효과적입니다.

3. 피싱과 소셜 엔지니어링

피싱은 가장 흔한 보안 위협 중 하나로, 공격자가 사람들을 속여 민감한 정보를 훔치는 수법입니다. AI는 여러 위협 유형 가운데 피싱을 쉽게 식별합니다. AI 알고리즘은 이메일 메타데이터, 콘텐츠, 발신자 패턴을 분석해 피싱 시도를 탐지하고 차단합니다. 또한 커뮤니케이션과 상호작용을 모니터링해 소셜 엔지니어링 공격을 탐지합니다. 이를 통해 직원이나 사용자를 조종해 탈취할 수 있는 정보를 보호합니다.

4. 물리적 보안 위협

AI 시스템은 시설을 모니터링하고 잠재적 위협을 식별하는 데에도 도입되고 있습니다. 영상과 이미지를 실시간으로 분석해 무단 출입이나 의심스러운 행동을 탐지합니다. 안면 인식, 객체 탐지 등의 딥러닝 활용 사례도 보안이 필요한 물리적 공간에 대한 무단 출입을 방지합니다.

5. 액세스 제어 시스템

AI는 조직이 최신 액세스 제어에 더욱 유연한 보안 프로토콜을 적용하도록 지원합니다. AI 알고리즘은 사용자의 액세스 패턴을 지속적으로 학습하고 행동의 이상 징후를 식별합니다. 예를 들어 사용자가 제한 구역에 접근하거나 평소와 다른 위치에서 로그인하려는 시도를 AI 시스템이 탐지하고 차단합니다. AI를 액세스 제어 시스템에 통합하면 승인된 사람만 접근하도록 하고 의심스러운 시도를 실시간으로 표시할 수 있습니다.

6. 행동 분석

행동 기반 분석은 AI 기반 위협 탐지의 강점 중 하나입니다. 기존 위협 탐지 방식은 알려진 시그니처나 패턴에 의존하지만, AI 시스템은 조직의 네트워크, 애플리케이션, 사용자에게서 나타나는 정상적인 행동을 학습합니다. 기준선에서 벗어난 행동을 발견하면 실시간으로 알림을 보내 위협을 조기에 탐지합니다. 이 방식으로 알려진 위협과 알려지지 않은 위협(제로데이 공격)을 모두 식별하고 방지합니다.

AI가 위협 탐지를 강화하는 방법

AI 기반 위협 탐지 시스템은 효과와 정확성을 바탕으로 디지털, 물리적, 행동 영역 전반에서 사용됩니다. AI가 위협 탐지 과정을 강화하는 주요 방법을 살펴보겠습니다.

머신러닝과 패턴 인식

머신러닝 알고리즘은 방대한 네트워크 트래픽, 사용자 행동, 시스템 로그를 분석하고 패턴을 인식해 정상 활동과 비정상 활동을 분류합니다. 모델이 더 많은 데이터로 학습할수록 정상적인 활동과 잠재적 위협을 더 정확하게 구분합니다. 그 결과 사이버 공격, 악성코드, 내부자 위협을 더 빠르고 정확하게 탐지합니다.

자연어 처리

다양한 대규모 언어 모델(LLM)이 출시되면서 자연어 처리(NLP)에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 자연어 처리는 AI 시스템이 인간의 언어를 이해하고 해석하도록 하는 머신러닝 분야입니다. 이러한 시스템은 언어를 해석해 피싱, 소셜 엔지니어링, 악의적인 커뮤니케이션과 관련된 위협을 탐지합니다.

NLP 모델은 이메일, 채팅, 문서 등 방대한 언어 데이터로 학습해 잠재적으로 유해한 표현, 피싱 시도, 내부자 위협을 식별합니다.

이미지 및 영상 분석

이미지 및 영상 분석은 물리적 보안과 감시의 핵심입니다. CNNs(합성곱 신경망) 및 RNNs(순환 신경망)와 같은 딥러닝 알고리즘을 이미지와 영상으로 학습시켜 무단 접근, 의심스러운 행동 또는 보안 침해를 실시간으로 탐지할 수 있습니다. 예를 들어, CNNs로 학습한 얼굴 인식 모델은 특정 구역에 출입할 권한이 없는 사람을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 객체 탐지 모델을 이미지와 영상으로 학습시켜 무기나 확인되지 않은 소포를 탐지할 수 있습니다.

이상 징후 탐지 알고리즘

AI 위협 탐지의 핵심 활용 분야 중 하나인 이상 징후 탐지는 시계열 분석과 같은 정교한 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 시간에 따른 시스템 네트워크와 사용자 행동을 분석해 기준선을 설정합니다. 시스템에서 기준선과 다른 활동이 관찰되면 보안 침해나 공격의 신호로 판단합니다. 비정상적인 로그인 시도와 평소와 다른 파일 액세스 패턴 등이 이상 징후의 예입니다.

AI 위협 탐지의 작동 방식

AI 기반 위협 탐지는 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 사용해 의심스러운 활동이나 잠재적 보안 위협을 찾아냅니다. SentinelOne의 Singularity™ Endpoint Security AI 알고리즘이 진화하는 위협으로부터 기기를 보호하도록 보장합니다. 핵심적으로 AI 시스템은 네트워크 트래픽, 사용자 상호작용, 시스템 로그, 외부 위협 데이터베이스 등 다양한 소스에서 방대한 데이터를 수집합니다. 그런 다음 데이터를 분석해 패턴을 식별하고 정상 활동의 기준선을 설정합니다.

이어서 AI 시스템은 이 기준선에 이상 탐지 기법을 적용해 잠재적 위협이나 공격을 나타낼 수 있는 편차를 찾아냅니다.

이 과정을 더욱 정교하게 만들기 위해 조직은 과거 데이터로 ML 모델을 학습시켜 알려진 위협과 이전에 발견되지 않은 위협을 모두 탐지할 수 있습니다. 위협이 탐지되면 AI 시스템은 추가 조사를 위해 보안 팀에 경고를 보냅니다. 일부 AI 시스템은 완화 조치를 자동으로 시작할 수도 있습니다. 이를 통해 AI 시스템은 공격자보다 한발 앞서 조직의 데이터와 정보를 보호합니다.

AI 위협 탐지의 핵심 기술

머신러닝은 AI 위협 탐지에서 핵심적인 역할을 하지만, AI 기반 위협 탐지를 뒷받침하는 다른 기술도 있습니다:

#1. 인공 신경망(ANNs)

인간의 뇌에서 착안한 ANNs는 많은 AI 시스템의 기반입니다. 레이블이 있는 데이터(지도 학습)와 없는 데이터(비지도 학습)로 이 신경망을 학습시켜 잠재적 위협을 나타내는 이상 징후를 찾아낼 수 있습니다. 사용자 행동이나 네트워크 활동처럼 대규모 데이터 세트의 복잡한 패턴을 식별하는 데 적합합니다.

#2. 딥러닝

딥러닝은 방대한 데이터를 여러 수준에서 분석하는 머신러닝의 한 분야입니다. 신경망은 원시 데이터에서 고차원 특징을 추출하는 딥러닝의 핵심입니다. 사이버 보안 분야에서 딥러닝 모델은 악성코드 탐지, 피싱 방지, 이미지·동영상 분석을 통해 위협을 탐지하고 예방하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다.

#3. 강화 학습

강화 학습(RL)은 보상과 벌칙을 바탕으로 시스템이 중요한 의사결정을 학습하는 또 다른 AI 방식입니다. 위협 탐지에서 RL은 대응 전략을 최적화해 위협이 탐지되면 최선의 조치를 자동으로 선택합니다.

#4. 빅데이터 분석

빅데이터 분석을 통해 시스템은 네트워크 로그, 사용자 활동, 위협 인텔리전스 피드 등 다양한 소스의 방대한 데이터를 처리하고 분석합니다. AI 위협 탐지 시스템은 이 데이터를 활용해 탐지 속도와 정확도를 높이는 모델을 학습시킵니다.

위협 탐지 시스템에 AI 구현

위협 탐지에 AI를 구현하려면 조직의 기존 보안 인프라와 자연스럽게 통합되도록 신중하게 접근해야 합니다. AI 위협 탐지를 구현할 때 고려해야 할 주요 사항을 살펴보겠습니다.

기존 보안 인프라와의 통합

AI를 위협 탐지 시스템에 무작정 도입해서는 안 됩니다. AI 시스템은 방화벽, 침입 탐지/방지 시스템(IDS/IPS) 및 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템 등 조직의 기존 보안 도구와 원활하게 통합되어야 합니다.

AI 시스템은 기존 시스템을 대체하지 않습니다. 대신 고급 위협 탐지와 예측 분석으로 기존 시스템의 역량을 강화합니다. 대부분의 AI 플랫폼은 기존 인프라와 쉽게 통합할 수 있도록 APIs나 커넥터를 제공합니다.

실시간 모니터링 및 경고

네트워크, 시스템, 사용자 행동을 실시간으로 모니터링하는 것은 AI 위협 탐지의 핵심 역량 중 하나입니다. AI 알고리즘은 데이터를 지속적으로 분석해 이상 징후를 찾아냅니다. 이를 통해 잠재적 위협이 심각한 피해를 일으키기 전에 조기에 탐지합니다. AI 기반 위협 탐지 시스템은 실시간 경고도 생성합니다. 보안 팀은 보안 문제를 즉시 파악하고 신속하게 대응해 위험을 줄입니다.

대응 자동화

AI는 대응 조치를 자동화해 위협 탐지 시스템을 강화합니다. 예를 들어 위협이 탐지되면 사전에 정의된 보안 프로토콜을 자동으로 실행합니다. 의심스러운 IP 주소를 차단하거나 침해된 사용자 자격 증명을 재설정할 수도 있습니다. 이러한 자동화는 탐지부터 대응까지 걸리는 시간을 크게 줄이고 사이버 공격으로 인한 잠재적 피해를 최소화합니다.

확장성과 유연성

AI 기반 위협 탐지 시스템은 확장성이 높아 모든 유형의 조직에 적합합니다. 사이버 위협이 진화하고 규모도 커지면서 이러한 시스템은 필수 요소가 되고 있습니다. 성능을 유지하면서 대량의 정보를 처리할 수 있습니다. 또한 조직의 구체적인 요구에 맞춰 탐지 매개변수와 대응 방식을 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다.

AI 위협 탐지의 이점

AI 위협 탐지는 위협 탐지와 방어 과정 전반을 강화하는 다양한 이점을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 더 빠른 탐지—AI 시스템은 사람보다 훨씬 빠르게 데이터를 연관 분석해 위협을 더 쉽고 신속하게 탐지합니다. 실시간으로 작동하며 이상 징후와 의심스러운 행동이 발생하는 즉시 찾아냅니다. 이를 통해 위협 탐지부터 완화까지 걸리는 시간이 줄어듭니다.
• 새로운 위협과 증가하는 위협에 대한 선제적 방어—AI 기반 시스템의 핵심 역량 중 하나는 제로데이 취약점처럼 이전에 알려지지 않았거나 새롭게 등장하는 위협을 탐지하는 것입니다. 기존 위협 탐지 방식은 알려진 시그니처에 의존하지만, AI 시스템은 대량의 데이터에서 새로운 공격의 패턴과 신호를 찾아냅니다.
• 오탐 감소—정상 활동을 위협으로 잘못 식별하는 것은 기존 위협 탐지 시스템의 주요 문제입니다. AI 기반 시스템은 정상 행동 패턴을 학습하고 시간이 지남에 따라 알고리즘을 개선해 오탐을 줄입니다. 그 결과 실제 위협을 탐지하고 오탐 조사에 낭비되는 시간을 줄입니다.
• 위협 인텔리전스 강화—AI 시스템은 새로운 데이터, 공격, 대응 사례를 지속적으로 학습하며 성능을 개선합니다. 외부 및 내부 데이터 피드와 통합해 현재와 미래의 보안 위험에 관한 인사이트를 제공합니다.

과제와 한계

AI 시스템에는 많은 장점이 있지만, 여러 과제와 한계도 있습니다.

• 데이터 개인정보 보호 및 보안 우려—AI 시스템은 로그와 개인정보 등 민감한 정보를 포함한 방대한 데이터를 분석합니다. 이 과정에서 민감한 정보가 오용되거나 무단으로 접근될 수 있습니다. 조직은 민감한 데이터를 안전하게 처리하기 위해 GDPR 또는 CCPA.
• 오탐과 미탐—AI 시스템은 오탐을 크게 줄이지만 완전히 없애지는 못합니다. 또한 모든 실제 위협을 100% 탐지한다고 보장할 수 없어 미탐이 발생할 수 있습니다. 오탐과 미탐을 줄이려면 AI 시스템을 지속적으로 미세 조정해야 합니다.
• 윤리적 문제—사용자 행동을 모니터링할 때 AI 위협 탐지는 윤리적 우려를 낳을 수 있습니다. 예를 들어 직원 감시와 얼굴 인식은 개인의 프라이버시 권리를 침해하고 오용이나 남용으로 이어질 수 있습니다. 윤리적 사용을 위해 조직은 AI 시스템 활용에 관한 투명한 정책을 수립해야 합니다.
• 기술적 한계—AI 시스템은 효율적으로 작동하지만 일종의 블랙박스입니다. 결론을 도출하는 과정을 완전히 이해하기는 어렵습니다. 또한 효과적으로 작동하려면 고품질 데이터가 필요합니다. 위협 관련 데이터가 불완전하거나 부정확하면 오탐 및 미탐 경고가 발생할 수 있습니다. AI 시스템은 복잡할 수 있으며, 효과를 유지하려면 상당한 컴퓨팅 자원과 지속적인 유지보수가 필요한 경우가 많습니다.

사례 연구 및 실제 적용

이제 AI 기반 위협 탐지의 실제 활용 사례를 살펴보겠습니다.

#1. 정부 및 군사 분야의 AI

정부와 군사 조직은 국가 안보를 위해 AI 위협 탐지 시스템을 사용합니다. 사이버 침입 탐지, 통신 보안, 방대한 정보 데이터 분석 등이 여기에 포함됩니다. 예를 들어 미국 사이버보안 및 인프라 보안국(CISA)은 첨단 AI 기반 사이버 위협 탐지 및 예방 플랫폼인 SentinelOne을 사용해 정부 전반의 사이버 방어를 수행합니다.

#2. 기업 보안 분야의 AI

기업과 조직은 민감한 데이터와 핵심 인프라를 보호하기 위해 AI 기반 위협 탐지를 도입하고 있습니다. AI로 직원의 행동과 네트워크 트래픽을 모니터링해 내부자 위협의 징후를 찾습니다. 예를 들어, 최대 규모의 고급 스포츠카 제조업체 중 하나인 Aston Martin은 100년에 걸친 자동차 역사를 보호하기 위해 기존 보안 시스템을 SentinelOne으로 교체했습니다.

#3. 공공 안전 분야의 AI

감시와 이상 징후 탐지 같은 공공 안전 활동에 AI가 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 공공 안전 기관과 공공 조직은 AI로 보안 카메라의 영상 피드를 분석해 의심스러운 활동이나 무단 침입자를 실시간으로 식별합니다. 한 사례로 미국 최대 규모의 초·중·고교 교육구 중 하나인 네브래스카주의 교육구는 SentinelOne 같은 제품을 사용해 MacOS, Windows, Chromebook 및 모바일 기기를 비롯한 다양한 연결 기기를 현대의 위협으로부터 보호합니다.

#4. AI의 힘으로 위협 탐지 강화

이 글을 통해 AI 기반 위협 탐지를 살펴보았습니다. AI 기반 위협 탐지의 작동 방식과 핵심 기술, 기존 위협 탐지 시스템에 AI를 적용하는 방법을 다뤘습니다. 마지막으로 AI 기반 위협 탐지의 이점과 과제, 실제 활용 사례도 확인했습니다.

사이버 범죄자는 공격 전략을 끊임없이 바꿉니다. 따라서 사전 정의된 규칙과 패턴에만 의존하지 않는 보안 제품이 필요합니다. 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 활용하면 이 문제에 대응하면서 정확성, 확장성, 유연성을 높일 수 있습니다. SentinelOne은 AI 기반 위협 탐지 요구사항을 모두 충족할 수 있는 가장 유명한 보안 플랫폼 중 하나입니다.

업계 최고의 AI SIEM

세계에서 가장 진보된 SentinelOne의 AI SIEM으로 실시간으로 위협을 타겟팅하고 일상적인 작업을 간소화하세요.

데모 신청하기