요약
- AI 사이버 보안은 머신 러닝을 사용해 위협을 인간만으로 대응할 때보다 더 빠르게 탐지, 예측, 차단합니다.
- 이점: 더 빠른 탐지, 더 적은 오탐, 자동화된 대응, 그리고 경보 피로 감소.
- 위험: 적대적 공격, 데이터 포이즈닝, 편향된 모델, 그리고 투명성 부족.
- 도입 방법: 우선순위가 높은 사용 사례를 식별하고, 거버넌스 규칙을 설정하며, 먼저 데이터 품질을 검증합니다.
AI 사이버 보안은 최근 주목을 받고 있으며 보안 전문가들이 위협 완화를 바라보는 방식을 바꾸고 있습니다. 최신 AI 네이티브 사이버 및 클라우드 보안 솔루션은 더 나은 지원과 데이터 보호를 제공하고 이상 탐지를 자동화하고 있습니다.
사이버 보안에서 AI는 누군가가 위협에 직면했을 때 어떤 최선의 조치를 취해야 하는지에 대한 지침을 제공할 수 있습니다. 고급 AI 사이버 보안 솔루션은 조직의 기존 리소스를 보강하고 향상시킬 수 있습니다. 이 가이드에서는 다양한 AI 사이버 보안 위험, 이점, 그리고 AI가 사이버 보안에 미치는 영향에 대해 설명합니다. 또한 아래에서 다양한 AI 사이버 보안 솔루션 등을 살펴보겠습니다.
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AI 사이버 보안이란?
AI 사이버 보안은 보안 전문가가 복잡한 데이터 패턴을 인식하도록 돕고 실행 가능한 인사이트와 권장 사항을 제공합니다. 사이버 보안을 위한 AI는 자율적인 위협 탐지와 완화에 사용되며 의사결정을 지원합니다. 또한 사고 대응을 가속화하며, AI는 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. 인간 전문가가 자주 놓칠 수 있는 패턴도 인식할 수 있습니다.
오늘날 AI 사이버 보안이 중요한 이유는 무엇인가요?
AI 사이버 보안이 중요한 이유는 빠르게 확대되는 위협 환경에 발맞출 수 있도록 도와주기 때문입니다. 공격은 대규모로 확장될 수 있으며, 사이버 보안에서 AI는 뒤처지지 않도록 도와줄 수 있습니다. 매일 방대한 양의 데이터가 생성되고 있으며 숙련된 보안 전문가도 부족합니다. 기존의 사이버 보안 조치만으로는 방어 태세를 유지하기에 충분하지 않으며 공격자는 여러분의 매개변수를 탈취할 수 있습니다. 선제적이고 확장 가능한 보호가 필요합니다.
AI 사이버 보안 솔루션은 다양한 보안 과제를 해결할 수 있습니다. AI가 생성한 멀웨어는 언제든 형태를 바꾸고 동작을 변경할 수 있습니다. 또한 오늘날에는 더 현실적인 소셜 엔지니어링 사기를 만들어낼 수 있는 딥페이크도 있습니다. IoT 기기, 클라우드 컴퓨팅, 원격 근무의 확산은 또한 공격 표면을 확대하고 조직 내 잠재적 진입 지점의 수를 늘리고 있습니다.
또한 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템은 수천 건의 경보를 생성할 수 있어 데이터 과부하도 발생합니다. 이들 대부분은 오탐일 수 있으며, 보안 팀이 겪는 경보 피로로 이어질 수도 있습니다. AI 사이버 보안은 이를 걸러내고 노이즈를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
사이버 보안에서 AI의 이중 역할
AI는 사이버 보안에서 보안 운영 또는 적대적 운영을 위한 강력한 촉진제가 될 수 있습니다.
고객이 공격을 방어하도록 도울 수도 있고, 공격자가 전술을 더 빠르고 더 영리하게 수행하도록 도와 공격을 더 악화시킬 수도 있습니다. AI 사이버 보안 솔루션의 발전으로 전 세계 조직을 대상으로 한 대규모의 조직적인 공격을 시작하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.
방어 수단으로서의 AI: 무엇을 가능하게 하는가
팀은 사이버 보안에서 AI를 사용해 방어를 강화할 수 있습니다. 다음은 AI가 도움이 되는 방식입니다:
- AI 사이버 보안은 사용자 행동을 지속적으로 모니터링하고 패턴을 분석하여 이상 징후를 찾아낼 수 있습니다. 서로 다른 시간대의 지리적으로 먼 위치에서 발생하는 무단 로그인 시도를 방지할 수 있습니다.
- AI는 추가 검증을 요구하고 접근을 자동으로 거부하도록 할 수 있습니다. 신원 및 세션 데이터를 분석해 인간 전문가보다 더 빠르고 정확하게 위협을 식별할 수 있습니다.
- AI 시스템은 사용자 행동, 기기 유형, 위치 등 다양한 요소를 기반으로 조직에 필요한 인증 수준을 자동으로 조정할 수 있습니다. 실시간 위험에 따라 적절한 유형의 보호를 동적으로 적용하고 사용자 경험과 고유한 보안 요구 사항의 균형을 맞춥니다.
위협 수단으로서의 AI: 공격자가 AI를 사용하는 방식
공격자가 사이버 보안과 AI를 창의적인 방식으로 사용하는 모습을 보는 것은 흥미롭습니다. 공격자는 AI를 사용해 입력을 조작하고 방어용 AI 시스템을 탈취할 수 있는 악성 코드를 작성할 수 있습니다. 해당 코드나 입력은 모델을 속여 민감한 데이터를 유출하게 하거나 잘못된 결정을 내리도록 유도할 수 있습니다.
AI 도구는 직원을 속이고 인간의 자연스러운 관찰을 회피할 수 있는 매우 설득력 있는 이메일과 딥페이크를 생성할 수 있습니다. AI는 스피어 피싱 공격을 대규모로 수행할 수 있으며 방어자가 사용하는 대응책에 맞춰 실시간으로 적응할 수 있습니다.
사이버 보안에서 AI의 핵심 적용 분야
2032년까지 AI 사이버 보안 시장은 1,020억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 전 세계 조직의 44%는 이미 보안 침해 탐지를 위해 AI를 사용하고 있으며, 전 세계 경영진의 48.9%는 AI가 현대의 사이버 위협에 대응하는 강력한 억제 수단이 될 수 있다는 데 동의합니다.
사이버 보안에서 AI는 애플리케이션을 기본적으로 더 안전하게 만들고 이와 관련된 일반적인 취약점을 제거할 수 있습니다. 또한 탐지와 조사에서 높은 수준의 정밀도를 보장합니다.
AI와 사이버 보안 자동화는 다양한 사이버 보안 영역과 애플리케이션에서 비용을 절감할 수 있습니다. 취약점 평가, 로그 분석, 패치 관리, 업데이트와 같은 반복 작업을 자동화할 수 있습니다. AI 알고리즘은 사용자 행동, 네트워크 트래픽 로그, 위협 인텔리전스 피드도 분석할 수 있습니다. 인간의 분석으로는 놓칠 수 있는 미묘한 위협 지표를 식별하여 보다 선제적인 보안 태세를 가능하게 합니다.
클라우드, IoT 및 IAM에서의 AI 사이버 보안
AI 사이버 보안은 클라우드, IoT, IAM 분야에서 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 알아야 할 내용은 다음과 같습니다:
클라우드에서의 AI 사이버 보안
클라우드에서 AI를 사용해 멀티클라우드 환경 전반의 로그 데이터, 네트워크 트래픽, 사용자 행동을 분석할 수 있습니다. 이상 징후를 식별하고 침해 지표를 실시간으로 탐지할 수 있습니다.
AI는 취약점 관리를 자동화하고 클라우드 인프라의 잘못된 구성을 식별하고 우선순위를 지정할 수 있습니다. 사용자 행동, 기기 상태와 같은 다양한 상황적 요소를 기반으로 적응형 액세스 제어를 적용할 수 있으며, 정적 탐지 규칙을 넘어 제로 트러스트 클라우드 보안을 강화할 수 있습니다.
AI 도구는 지속적으로 규정 준수와 최적의 데이터 처리 관행을 시행하여 각 지역의 엄격한 규제 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한 감사 보고서 생성에도 도움이 됩니다.
IoT에서의 AI 사이버 보안
IoT의 경우, AI 사이버 보안은 다양한 데이터 스트림 분석을 지원할 수 있습니다. 편차를 탐지하고 정상 동작 기준선을 설정하며 기기 오작동을 나타낼 수 있습니다. AI 기반 도구를 사용하면 시그니처 기반 탐지에 의존하지 않고 제로데이를 포함한 멀웨어 감염을 분석하고 방지할 수 있습니다.
AI는 코드와 구성의 취약점을 찾을 수 있습니다. 과거 데이터를 분석해 잠재적인 기기 장애와 결함을 예측할 수 있습니다. 또한 AI는 IoT 시스템이 자율적으로 방어할 수 있도록 합니다. 침해된 기기를 자동으로 격리하고 다른 방어 메커니즘을 실시간으로 조정하여 대응 시간을 단축할 수 있습니다.
IAM에서의 AI 사이버 보안
AI 기반 생체 인식 분석과 적응형 인증은 의심스러운 로그인 시도를 방지하고 사용자 인증 위험을 줄일 수 있습니다. User Entity and Behavior Analytics (UEBA)는 사용자 활동 패턴을 모니터링하고 이상 징후와 자격 증명 남용을 탐지하며 액세스 제어를 강화할 수 있습니다.
AI를 활용한 사이버 보안은 ID 라이프사이클 관리를 간소화하고 사용자 프로비저닝 및 디프로비저닝과 역할 할당을 자동화할 수 있습니다. 액세스 권한을 관리하고 인적 오류 범위를 줄일 수 있습니다. 예측적 위험 관리도 수행하고 계정 탈취도 방지할 수 있습니다.
조직은 AI 사이버 보안을 어떻게 도입해야 할까요?
조직은 다각적인 접근 방식을 통해 AI 사이버 보안을 도입해야 합니다. 방어를 위한 AI 활용과 AI 사이버 보안 위험 및 공격으로부터의 보호 사이에서 균형을 맞춰야 합니다. 이를 위해 먼저 조직의 구체적인 사이버 보안 과제를 식별해야 합니다.
이러한 모든 과제는 AI로 해결 가능해야 하며, 기업은 먼저 취약점 관리, 사고 대응 자동화, 위협 탐지, 행동 분석과 같은 고가치 애플리케이션에 집중해야 합니다. 다음으로 기업은 강력한 거버넌스 프레임워크를 구축하고 이를 적절히 구현해야 합니다.
이는 AI 도입을 통제하고 그 위험을 관리하는 데 매우 중요합니다. 기업은 AI 도구를 어떻게 사용할 수 있는지, 어디에는 사용할 수 없는지, 그리고 GDPR과 같은 개인정보 보호법 준수를 어떻게 보장할 것인지에 대한 명확한 지침을 마련해야 합니다. 또한 허가 없이 사용되는 섀도우 AI 도구의 사용을 발견하고, 이를 검증하여 알려지지 않은 위험이 도입되는 것을 방지하는 프로세스도 있어야 합니다.
구현과 통합은 알아두어야 할 또 다른 두 가지 핵심 요소입니다. AI 모델은 학습된 데이터의 품질만큼만 성능을 발휘합니다. 따라서 고품질 데이터는 AI 모델 학습의 기반입니다. 보안 요구 사항에 맞는 적절한 AI 도구를 선택하는 것이 중요하며, 기존 인프라와 원활하게 통합되어야 합니다.
AI 사이버 보안의 이점
다음은 사이버 보안에서 AI의 이점입니다:
- AI 및 ML 알고리즘은 알려지지 않은 위협을 신속하게 식별하고, 제로데이를 탐지하며, 기존 시그니처 기반 보안 솔루션이 놓치는 이상 징후를 찾아낼 수 있습니다. 고급 AI 기반 분석은 기업 전반의 여러 소스에서 데이터를 상호 연관 분석할 수 있습니다.
- 숨겨진 공격 패턴에 대한 포괄적인 가시성을 제공하고 위협 환경을 분석할 수 있습니다. AI는 예측 보안 분석에 활용될 수 있으며 침해 위험 예측과 선제적 위협 헌팅에 도움이 됩니다.
- 신속한 격리를 자동화하고 워크플로를 최적화할 수 있으며, 사고 분류 및 데이터 보강과 같은 하위 수준 작업도 지원할 수 있습니다.
- AI는 많은 사이버 보안 워크플로를 자동화하여 보안 팀의 효율성을 극대화하고 리소스를 더 잘 배분하도록 돕습니다. 경보 피로에 대응하고 인적 오류 범위를 줄이며 대량 보안 작업에서의 기술 인력 부족 문제를 해결합니다.
- 또한 AI를 사용해 인간 보안을 강화하고, 악성 링크와 첨부 파일을 검사하며, 의심스러운 언어를 식별할 수 있습니다. AI는 위조를 탐지하고 소셜 엔지니어링 및 피싱 수법에 대응하는 데 활용될 수 있습니다. 적절한 AI 사이버 보안 솔루션을 사용하면 AI 기반 멀웨어에 대해서도 방어할 수 있습니다.
AI 사이버 보안의 과제
다음은 AI 사이버 보안과 관련된 과제입니다:
- 고도화된 공격자는 AI 취약점을 악용해 기존 보안 조치를 우회하고 정교한 위협을 만들어낼 수 있습니다.
- 사이버 범죄자는 AI 모델을 조작하고 잘못된 결정을 내리도록 속이는 기법을 개발할 수 있습니다. 이러한 공격은 신중하게 조작된 입력을 제공해 잘못된 분류나 위협 탐지 누락을 유발함으로써 보안 시스템을 무력화할 수 있습니다.
- AI 모델은 학습을 위해 방대한 데이터세트가 필요하지만, 손상되었거나 편향된 데이터는 전체 시스템을 오염시킬 수 있습니다. 데이터 포이즈닝 공격은 학습 세트에 악성 예시를 주입하여 AI 시스템이 정상적인 위협을 무시하거나 정상 활동을 의심스러운 것으로 표시하도록 학습시킵니다.
- 오탐과 미탐은 운영상 어려움을 초래합니다. AI 시스템이 과도한 경보를 생성하거나 실제 공격을 놓칠 수 있기 때문입니다. 이는 보안 팀의 경보 피로로 이어지며, 실제 위협에 대한 민감도를 떨어뜨리고 무해한 활동 조사에 귀중한 리소스를 낭비하게 만들 수 있습니다.
- 모델의 복잡성과 투명성 부족으로 인해 사이버 보안 전문가가 AI 시스템이 어떻게 결론에 도달했는지 이해하기 어렵습니다. 이러한 "블랙박스" 문제는 사고 대응을 복잡하게 만들고 최적의 성능을 위해 시스템을 미세 조정하기 어렵게 만듭니다.
- 기존 레거시 보안 인프라에 AI 솔루션을 통합하려고 할 때 통합 문제가 발생할 수 있습니다. 호환성 문제, 데이터 형식 충돌, 전문 지식의 필요성은 배포를 지연시키고 비용을 증가시키는 구현 장벽을 만들 수 있습니다.
실용적인 모범 사례 및 체크리스트
최상의 결과를 위해 따르고 구현할 수 있는 주요 AI 사이버 보안 모범 사례와 체크리스트 항목은 다음과 같습니다:
- MFA는 AI 공격을 방어하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 비밀번호와 TOTP 인증처럼 서로 다른 2가지 인증 방법이 필요합니다. Userfront 능동 모니터링은 침입 탐지에 도움이 되고 추가적인 보안 계층을 더할 수 있습니다. 이상 징후를 탐지하고 보안 위협을 선제적으로 탐색할 수 있습니다.
- AI 보안 시스템에 대한 명확한 거버넌스 규칙을 수립해야 합니다. 데이터 처리, 모델 보호, 규정 준수 요구 사항을 포괄하는 정책을 만드십시오. 공격자가 문제를 발견하기 전에 이를 찾아낼 수 있도록 정기적으로 보안 테스트를 수행하십시오.
- 개인 프라이버시를 보호해야 한다면 모델 학습 중에 차등 프라이버시 기법을 적용하십시오. 데이터 파이프라인에서 변조 징후를 모니터링하십시오. 편향 문제를 피하기 위해 깨끗하고 대표성 있는 데이터세트를 유지해야 합니다.
- 무단 액세스를 방지하기 위해 모든 학습 데이터를 암호화할 수 있습니다. 승인된 직원만 민감한 정보에 접근할 수 있도록 역할 기반 제어를 설정하십시오. 비정상 활동을 식별하기 위해 데이터 액세스 로그를 매월 감사하십시오.
- 실제 공격을 시뮬레이션하는 적대적 기법을 사용해 AI 모델을 학습시키십시오. 데이터가 핵심 시스템에 도달하기 전에 입력 필터를 추가하십시오. 이상한 액세스 패턴을 포착할 수 있도록 모니터링 도구를 설정하십시오. 모델의 백업 사본을 유지하고 롤백 절차를 문서화해야 합니다. 운영 환경에 적용하기 전에 모든 것을 철저히 테스트하십시오. 모델이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 문서화하십시오.
AI 사이버 보안의 미래
AI 에이전트는 가까운 미래에 SOC 팀을 혁신하고 많은 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 추가 교육이나 지원 없이도 사람들이 데이터를 찾고, 복잡한 검색 쿼리를 자동화하고, 코드를 작성하도록 도울 수 있습니다.
AI 에이전트는 스스로 더 잘 추론하고 인간 운영자의 구체적인 목표를 달성할 수 있게 될 것입니다. 곧 스스로를 개선하고 수정할 수도 있게 될 것입니다. 또한 다른 AI 에이전트를 모니터링하기 위해 AI 에이전트를 사용하는 사례도 증가하겠지만, 시장에 나오기까지는 시간이 걸릴 수 있습니다. 대부분의 에이전트형 보안 실패도 해결될 것입니다. 사이버 보안이 AI로 대체될까요? 아닙니다. 이러한 에이전트를 감독할 인간 전문가가 여전히 필요합니다. 다만 앞으로 수개월에서 수년에 걸쳐 AI 사이버 보안 기업들이 더 정확하고 신뢰할 수 있는 솔루션을 내놓으면서 필요한 인력 규모는 줄어들 것입니다.
AI 사이버 보안 사례 연구 및 예시
다음은 실제 환경에서 AI가 사이버 공격을 시작하는 데 사용된 방식입니다:
- DeepPhish는 스피어 피싱 캠페인을 자동화한 도구입니다. 소셜 미디어 및 기타 온라인 채널을 통해 대상 계정의 데이터를 분석했습니다. 그래서 어떤 일이 일어났을까요? 수집된 데이터를 기반으로 개인화된 매우 정교한 피싱 이메일을 작성했고, 피해자가 이를 열었을 때 속게 만들었습니다.
- TrickBot은 뱅킹 트로이목마였으며 이후 탐지 기법을 회피하기 위해 AI 기반 모델로 진화했습니다. 피해자의 데이터를 수집하고 어떤 유형의 공격이 더 성공적인지 더 잘 이해하기 위해 ML을 사용했습니다. TrickBot은 서로 다른 보안 환경에 동적으로 적응했고 조직 전반의 네트워크 내에서 측면 이동을 수행했습니다.
- Satori Botnet은 IoT 기기의 취약점을 찾기 위해 AI와 ML을 사용한 것으로 악명을 떨쳤습니다. 다른 기존 멀웨어 변종과 비교했을 때 연결의 취약 지점을 자동으로 찾아 더 넓고 빠른 규모로 대상을 감염시켰습니다.
이제 고급 위협 방어 측면에서의 사이버 보안 내 AI 활용 예시와 사례 연구를 살펴보겠습니다:
- CordenPharma는 제한된 사이버 보안 리소스로 민감한 환자 데이터와 IP를 보호하기 위해 자기 학습형 AI를 사용했습니다. 공급망 공격과 은밀한 멀웨어를 방어할 수 있었고, 미묘한 위협을 놓치는 일도 피할 수 있었습니다.
- Memcyco는 계정 탈취(ATO) 보호를 도입하고 고도화된 피싱 캠페인에 대응했습니다. 공격자가 탈취한 자격 증명을 사용하는 것을 차단했고 ATO 사고를 65% 줄였습니다.
SentinelOne의 AI 기반 사이버 보안
SentinelOne은 조직을 대상으로 수행되는 AI 기반 공격에 대응할 수 있습니다. 일부 공격이 기존 방어를 우회하는 사례를 접할 수 있지만, SentinelOne을 배포하면 그런 문제를 겪지 않게 됩니다. Purple AI는 SentinelOne의 Gen AI Security Analyst이며, SOC 팀의 역량을 강화할 수 있습니다. 조사와 대응 속도를 높일 수 있습니다. SentinelOne은 Prompt AI를 통해 워크로드를 보호하도록 지원합니다. 또한 조직 전체의 Gen AI 사용 현황에 대한 즉각적인 가시성을 제공합니다.
가장 큰 장점은 Google Anthropic, OpenAI와 같은 주요 LLM 제공업체는 물론 온프레미스 모델과 자체 호스팅 인프라까지 포함해 모든 주요 LLM 제공업체에 대해 모델에 구애받지 않는 보호 범위를 제공한다는 점입니다. SentinelOne은 데이터, AI 모델, 파이프라인, 그리고 전반적인 비즈니스를 보호하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. Offensive Security Engine™ 을 사용해 공격 경로를 매핑하고 공격이 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. Verified Exploit Paths™ 기능은 인프라에서 고급 공격 시뮬레이션을 실행하고 일반적으로 알아차리지 못하는 숨겨진 위험을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. SentinelOne은 GCP, Azure, AWS 전반에서 실시간 규정 준수 점수를 제공하여 조직의 규정 준수 상태를 개선할 수 있습니다.
포괄적인 보안 솔루션을 찾고 있다면 SentinelOne's agentless CNAPP가 최신 AI 기반 위협에 대한 방어를 도와줄 수 있습니다. SentinelOne의 AI Security Posture Management는 특히 AI 모델, 파이프라인, 서비스 전반에서 IT 및 클라우드 에코시스템에 대한 신속한 해결과 더 깊은 가시성을 제공할 수 있습니다. 목표가 시프트 레프트 보안을 시행하거나, SaaS 보안 태세 관리를 강화하거나, 클라우드 권한에 대한 권한을 더 엄격히 관리하는 것이라면 SentinelOne이 이를 모두 지원할 수 있습니다. 또한 시크릿 유출을 방지할 수 있으며, SentinelOne은 750개 이상의 서로 다른 유형의 시크릿을 탐지할 수 있습니다.
지속적인 위협 모니터링을 활성화하고, 경보 피로를 줄이며, 오탐을 제거하고, 공격 표면을 최소화할 수 있습니다. SentinelOne은 피싱, 멀웨어, 소셜 엔지니어링, 크립토 마이너, 섀도우 IT 공격, 랜섬웨어 및 기타 모든 형태의 사이버 위협에 대응하는 데 탁월합니다. Singularity™ Endpoint Protection Platform을 통해 클라우드, 엔드포인트, ID 전반에서 자율 탐지 및 대응 기능을 확보하고 여러 공격 표면에 걸쳐 방어를 강화할 수 있습니다. 또한 Singularity™ Cloud Workload Security 및 Singularity™ XDR Platform으로 방어를 확장하여 완전한 보호 범위를 확보할 수 있습니다.
결론
사이버 보안에서 AI의 영향은 분명합니다. AI 사이버 보안은 오늘날의 위협에 대응하기 위한 더 스마트한 방어 방식을 조직에 제공합니다. 즉, 무거운 작업은 알고리즘이 처리하게 하고 여러분은 전략적 목표에 집중할 수 있습니다. AI를 사용하면 빠른 위협 탐지, 즉각적인 대응, 그리고 공격자가 전술을 바꿀 때 이에 적응하는 보호를 확보할 수 있습니다. 팀의 인력이 부족하거나 깊이 있는 전문성이 없다면 AI 기반 솔루션이 그 공백을 메우고 시스템을 24시간 안전하게 유지할 수 있습니다.
AI를 정기적인 교육, 철저한 백업, 계층형 제어와 결합해 더 강력한 보안 태세를 구축할 수 있습니다. 이는 인간을 대체하는 것이 아니라 더 스마트하게 일하고 사이버 방어를 실용적이면서도 신뢰할 수 있게 만드는 것입니다. 도움이 필요하다면 지금 SentinelOne에 문의하십시오.
AI 사이버 보안 FAQ
AI 사이버 보안은 인공지능을 사용하여 사이버 위협으로부터 컴퓨터 시스템과 네트워크를 보호합니다. 사람이 공격을 발견할 때까지 기다리는 대신, AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하고 의심스러운 행동 패턴을 자동으로 식별할 수 있습니다. 또한 정상적인 네트워크 활동이 어떤 모습인지 학습하고, 악의적일 수 있는 비정상적인 모든 것을 표시합니다.
이는 잠들지 않고, 더 많이 학습할수록 위협을 더 잘 탐지하는 스마트 보안 경비원이 있는 것과 같다고 생각할 수 있습니다.
조직은 사이버 보안에서 세 가지 주요 목적으로 AI를 사용합니다. 첫째, AI는 네트워크 트래픽을 모니터링하고 사람이 할 수 있는 것보다 더 빠르게 위협을 탐지합니다. 둘째, AI는 악성 트래픽을 차단하거나 감염된 시스템을 격리하여 피해가 확산되기 전에 공격에 자동으로 대응합니다. 셋째, 이전 사고의 패턴을 분석하여 다음 공격이 어디에서 발생할 수 있는지 예측하는 데 도움을 줍니다.
AI는 피싱 시도를 탐지하기 위해 이메일을 검사하고 수천 대의 디바이스 전반에서 보안 패치를 관리하는 것과 같은 작업을 수행합니다.
Generative AI는 실제 민감한 정보를 노출하지 않고 보안 시스템을 학습시키기 위해 실제처럼 보이는 가짜 데이터를 생성합니다. 또한 실제 시스템으로부터 공격자를 떨어뜨려 놓은 상태에서 그들의 기법을 드러내도록 유도하는 현실적인 허니팟을 구축할 수 있습니다. 특정 공격 유형을 기반으로 사고 대응 스크립트를 자동으로 작성하고 보안 보고서를 생성하는 데에도 사용할 수 있습니다.
조직은 테스트를 위한 통제된 악성코드 샘플을 생성하고 직원 교육을 위한 피싱 캠페인을 시뮬레이션하기 위해 생성형 AI를 사용합니다.
아니요, AI는 심각한 한계가 있기 때문에 인간 사이버 보안 전문가를 완전히 대체할 수 없습니다. AI는 패턴을 탐지하고 대응을 자동화하는 데는 뛰어나지만, 이전에 본 적이 없는 새로운 유형의 공격에는 어려움을 겪습니다. 복잡한 사고를 조사하고, 전략적 결정을 내리며, 창의적 사고가 필요한 상황을 처리하려면 여전히 사람이 필요합니다.
또한 AI가 제대로 작동하려면 양질의 데이터에 의존하며, 공격자는 잘못된 정보를 주입해 이를 속일 수 있습니다. AI가 찾아낸 내용을 해석하고 다음에 무엇을 할지 결정하려면 사람이 필요합니다.
Adversarial AI는 해커가 오해를 유발하는 정보를 입력해 AI 보안 시스템을 속이려는 공격을 의미합니다. 공격자는 사람에게는 정상적으로 보이지만 AI가 안전하다고 오인하도록 악성 파일을 제작할 수 있습니다. 또한 AI 시스템 학습에 사용되는 데이터를 오염시켜 잘못된 패턴을 학습하게 하고 실제 위협을 놓치게 만들 수 있습니다.
이러한 공격은 사기 탐지 시스템과 위협 분석 엔진 같은 AI 기반 도구를 표적으로 삼는 경우가 많습니다. 목표는 AI 보안 시스템이 실제 공격을 탐지하지 못하게 만드는 것입니다.
선도적인 AI 사이버 보안 공급업체로는 SentinelOne, CrowdStrike, Microsoft, Palo Alto Networks가 있습니다. SentinelOne은 사람의 개입 없이 작동하는 자율형 엔드포인트 보호를 제공합니다. CrowdStrike는 Falcon 플랫폼을 통해 클라우드 기반 위협 헌팅을 제공합니다.
Microsoft는 Azure와 통합 Security Suite를 통해 AI 보안을 제공합니다. 또한 네트워크 모니터링을 위한 Darktrace와 AI 기반 안티바이러스 보호를 위한 Cylance와 같은 기업도 찾아볼 수 있습니다. 각 공급업체는 엔드포인트, 클라우드 보안 또는 네트워크 방어와 같은 서로 다른 영역에 중점을 둡니다.
AI 사이버 보안은 네트워크 활동을 지속적으로 모니터링하고 정상적인 동작이 어떤 모습인지 학습하는 방식으로 작동합니다. 머신 러닝 알고리즘은 트래픽 패턴, 사용자 활동, 시스템 프로세스를 분석하여 이상 징후로 보이는 모든 것을 탐지합니다. AI가 의심스러운 사항을 탐지하면 위협을 자동으로 차단하거나, 감염된 디바이스의 연결을 끊거나, 보안 팀에 경고를 보낼 수 있습니다.
이 시스템은 행위 분석을 사용하여 기존 안티바이러스가 놓칠 수 있는 새로운 공격을 탐지합니다. AI는 각 인시던트를 통해 더욱 정교해지며, 정확도를 높이고 오탐을 줄입니다.
AI는 위협 탐지 및 대응을 사람의 속도가 아닌 기계의 속도로 수행하게 함으로써 사이버 보안을 변화시키고 있습니다. 이제 조직은 분석가가 경고를 조사할 때까지 기다리는 대신 몇 초 만에 공격을 탐지하고 차단할 수 있습니다. 또한 AI는 다음 공격이 발생할 수 있는 위치를 예측하여 팀이 위협이 도달하기 전에 방어를 준비할 수 있도록 지원합니다.
AI는 로그 분석 및 취약점 스캐닝과 같은 지루하고 반복적인 작업을 처리하여 보안 팀이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 합니다. 또한 피로해지거나 놓치는 일 없이 24시간 연중무휴 모니터링을 제공합니다.
SentinelOne이 사이버보안을 선도하는 이유는 AI가 사람의 개입 없이 자율적으로 작동하기 때문입니다. 이들은 MITRE 평가에서 100%의 완벽한 탐지율을 달성하는 동시에 오탐은 매우 낮게 유지했습니다. 단일 통합 플랫폼을 통해 엔드포인트, 클라우드, 아이덴티티 전반에 대한 완전한 보호와 실시간 행위 분석을 제공합니다.
SentinelOne은 지속적인 인터넷 연결이 필요한 많은 경쟁사와 달리, 디바이스가 오프라인인 경우에도 작동합니다. 고유한 롤백 기능은 랜섬웨어 피해를 자동으로 되돌리고 시스템을 공격 이전 상태로 복원할 수 있습니다.
SentinelOne은 알려진 악성 시그니처만 탐지하는 대신 행동 기반 AI를 사용하여 엔드포인트에서 프로세스와 파일이 수행하는 작업을 감시합니다. 이들의 AI는 파일 변경, 네트워크 연결, 프로세스 동작과 같은 활동을 지속적으로 모니터링하여 제로데이 공격을 탐지합니다. 사용자는 AI가 위협을 자동으로 격리하고, 악성 프로세스를 종료하며, 클릭 한 번으로 피해를 롤백하는 자율 대응 기능을 활용할 수 있습니다.
SentinelOne’s Purple AI는 개인 사이버보안 분석가처럼 작동하여 위협을 헌팅하고 전체 환경 전반에 걸쳐 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 이들은 여러 소스의 위협 인텔리전스를 결합하고 머신러닝을 사용해 공격 데이터를 연계합니다.
예, SentinelOne의 AI는 클라우드 네이티브 설계와 경량 배포를 통해 중소기업부터 대기업까지 확장됩니다. 소규모 기업은 대규모 보안 팀 없이도 자동화된 위협 보호를 받을 수 있으며, 대규모 조직은 하나의 중앙 대시보드에서 수천 개의 엔드포인트를 보호할 수 있습니다. 50대의 컴퓨터를 보유하든 50,000대를 보유하든 동일한 고급 AI 보호를 제공받으며, 전체 환경에 대한 통합 가시성을 확보할 수 있습니다.
SentinelOne의 자율 기능은 보안 전문성이 제한적인 기업과 고도화된 보안 운영을 수행하는 기업 모두에 효과적으로 작동합니다. 유연한 가격 정책을 통해 조직은 각자의 구체적인 요구 사항과 예산에 맞는 기능을 선택할 수 있습니다.
예, SentinelOne’s Singularity platform은 AI 기반의 단일 솔루션으로 엔드포인트, 클라우드 워크로드 및 사용자 ID를 보호합니다. 클라우드 워크로드 보호, 보안 상태 관리, 인프라 스캐닝과 같은 클라우드 보안 기능을 제공합니다. ID 보안은 정상적인 사용자 패턴을 학습하여 행동 분석을 통해 자격 증명 오용 및 내부자 위협을 탐지합니다.
SentinelOne은 750가지가 넘는 노출된 자격 증명 유형을 실시간으로 스캔하고 공격자가 클라우드 환경 전반에서 측면 이동하는 것을 차단합니다. 또한 클라우드 구성에 대해 2,000개 이상의 기본 제공 보안 점검을 제공하며 모든 주요 클라우드 플랫폼과 연동됩니다.
SentinelOne의 AI는 알려진 위협 시그니처에 의존하는 대신 행위를 관찰하여 제로데이 공격과 랜섬웨어를 특별히 겨냥합니다. 이들의 머신러닝은 완전히 새로운 위협에 대해서도 악성 패턴과 공격 행위를 실시간으로 탐지합니다. 즉시 파일 암호화를 중단하고 영향을 받은 파일을 원래 상태로 자동 복원하는 자율형 랜섬웨어 보호 기능을 제공합니다.
SentinelOne의 AI는 비정상적인 파일 변경, 프로세스 인젝션, 측면 이동과 같이 고도화된 공격을 시사하는 의심스러운 활동을 지속적으로 모니터링합니다. 독립적인 테스트에서 제로데이 위협에 대해 100% 방어율을 기록하면서도 시스템 영향은 낮게 유지했습니다.
