AI 사이버보안은 최근 주목받고 있으며, 보안 전문가들이 위협 완화 방식을 바라보는 관점을 변화시키고 있습니다. 최신 AI-네이티브 사이버 및 클라우드 보안 솔루션은 더 나은 지원, 데이터 보호, 이상 탐지 자동화를 제공합니다.
사이버보안에서의 AI는 위협에 직면했을 때 취해야 할 최선의 조치에 대한 지침을 제공할 수 있습니다. 고급 AI 사이버보안 솔루션은 조직의 기존 리소스를 보강하고 향상시킬 수 있습니다. 이 가이드에서는 다양한 AI 사이버보안 위험, 이점, 그리고 AI가 사이버보안에 미치는 영향에 대해 다룹니다. 또한 다양한 AI 사이버보안 솔루션 등에 대해서도 아래에서 살펴봅니다.
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AI 사이버보안이란?
AI 사이버보안은 보안 전문가가 복잡한 데이터 패턴을 인식하고 실행 가능한 인사이트와 권장 사항을 제공하는 데 도움을 줍니다. 사이버보안을 위한 AI는 자율적인 위협 탐지, 완화에 사용되며, 의사결정 지원 역할을 합니다. 또한 사고 대응 속도를 높이고, AI는 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. 인간 전문가가 놓칠 수 있는 패턴도 인식할 수 있습니다.
오늘날 AI 사이버보안이 중요한 이유는?
AI 사이버보안이 중요한 이유는 빠르게 증가하는 위협 환경에 대응할 수 있도록 도와주기 때문입니다. 공격은 확장될 수 있으며, 사이버보안에서의 AI는 뒤처지지 않도록 지원합니다. 매일 방대한 양의 데이터가 생성되고 있으며, 숙련된 보안 전문가가 부족한 상황입니다. 기존의 사이버보안 대책만으로는 방어를 유지하기에 충분하지 않으며, 공격자는 방어 경계를 탈취할 수 있습니다. 선제적이고 확장 가능한 보호가 필요합니다.
AI 사이버보안 솔루션은 다양한 보안 과제를 해결할 수 있습니다. AI로 생성된 악성코드는 언제든지 형태와 행동을 바꿀 수 있습니다. 최근에는 딥페이크가 더욱 현실적인 사회공학 사기를 만들어내고 있습니다. IoT 기기, 클라우드 컴퓨팅, 원격 근무의 확산도 공격 표면을 확장시키고, 조직 내 잠재적 진입점을 증가시키고 있습니다.
또한 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템이 수천 건의 알림을 생성하면서 데이터 과부하 문제가 발생합니다. 이 중 대부분은 오탐일 수 있으며, 보안팀이 겪는 알림 피로로 이어집니다. AI 사이버보안은 이러한 알림을 필터링하고 불필요한 정보를 걸러내는 데 도움을 줄 수 있습니다.
사이버보안에서 AI의 이중 역할
AI는 사이버보안에서 보안 또는 공격적 운영 모두를 강력하게 지원할 수 있습니다.
AI는 고객이 공격에 대응하도록 돕거나, 공격자가 더 빠르고 정교하게 전술을 구사할 수 있도록 하여 공격을 악화시킬 수도 있습니다. AI 사이버보안 솔루션의 발전으로 전 세계 조직을 대상으로 대규모, 조직적인 공격을 그 어느 때보다 쉽게 수행할 수 있게 되었습니다.
방어로서의 AI: 가능하게 하는 것들
보안팀은 사이버보안에 AI를 활용하여 방어를 강화할 수 있습니다. 주요 활용 예시는 다음과 같습니다:
- AI 사이버보안은 사용자 행동을 지속적으로 모니터링하고 패턴을 분석하여 이상 징후를 포착할 수 있습니다. 서로 다른 시간대, 지리적으로 떨어진 위치에서의 무단 로그인 시도를 방지할 수 있습니다.
- AI는 추가 인증을 요구하거나 자동으로 접근을 거부할 수 있습니다. 신원 및 세션 데이터를 분석하여 인간 전문가보다 더 빠르고 정확하게 위협을 식별할 수 있습니다.
- AI 시스템은 사용자 행동, 기기 유형, 위치 등 다양한 요소에 따라 조직이 요구하는 인증 수준을 자동으로 조정할 수 있습니다. 실시간 위험에 따라 적절한 보호를 동적으로 적용하며, 사용자 경험과 고유한 보안 요구사항을 균형 있게 맞춥니다.
위협으로서의 AI: 공격자의 활용 방식
공격자가 사이버보안과 AI를 창의적으로 활용하는 방식은 흥미롭습니다. AI를 이용해 입력값을 조작하거나 악성 코드를 작성하여 방어용 AI 시스템을 탈취할 수 있습니다. 코드나 입력값이 모델을 속여 민감한 데이터를 유출시키거나 잘못된 결정을 내리도록 유도할 수 있습니다.
AI 도구는 매우 그럴듯한 이메일과 딥페이크를 생성하여 직원들을 속이고 인간의 자연스러운 관찰력을 회피할 수 있습니다. AI는 스피어 피싱 공격을 대규모로 확장하고, 방어자가 사용하는 대응책에 실시간으로 적응할 수 있습니다.
사이버보안에서 AI의 핵심 적용 분야
2032년까지 AI 사이버보안 시장은 1,020억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 전 세계 조직의 44%가 이미 AI를 활용해 보안 침입을 탐지하고 있으며, 48.9%의 글로벌 임원진이 AI가 현대 사이버 위협에 맞서 싸우는 데 강력한 억제력이 될 수 있다고 동의합니다.
사이버보안에서의 AI는 애플리케이션을 기본적으로 더 안전하게 만들고, 이와 관련된 일반적인 취약점을 제거할 수 있습니다. 탐지 및 조사에서 높은 정밀도를 보장합니다.
AI 및 사이버보안 자동화는 다양한 사이버보안 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 피드를 분석할 수 있습니다. 인간 분석이 놓칠 수 있는 미묘한 위협 징후를 식별하여 보다 선제적인 보안 태세를 가능하게 합니다.
클라우드, IoT, IAM에서의 AI 사이버보안
AI 사이버보안은 클라우드, IoT, IAM 분야에서 다양한 적용 사례를 보이고 있습니다. 주요 내용을 살펴보면 다음과 같습니다:
클라우드에서의 AI 사이버보안
클라우드에서 AI를 활용해 로그 데이터, 네트워크 트래픽, 사용자 행동을 멀티 클라우드 환경 전반에 걸쳐 분석할 수 있습니다. 이상 징후를 식별하고, 실시간으로 침해 지표를 탐지할 수 있습니다.
AI는 취약점 관리를 자동화하고, 클라우드 인프라의 잘못된 구성 식별 및 우선순위 지정이 가능합니다. 사용자 행동, 기기 상태 등 다양한 맥락적 요소에 기반한 적응형 접근 제어를 적용할 수 있으며, 정적 탐지 규칙을 넘어 제로 트러스트 클라우드 보안을 강화합니다.
AI 도구는 규제가 엄격한 각 지역의 요구사항을 충족하기 위해 지속적으로 컴플라이언스 및 최적의 데이터 처리 관행을 적용할 수 있습니다. 또한 감사 보고서 생성에도 도움을 줍니다.
IoT에서의 AI 사이버보안
IoT 분야에서는 AI 사이버보안이 다양한 데이터 스트림을 분석하는 데 도움을 줍니다. 이상 징후를 탐지하고, 정상 동작 기준선을 설정하며, 기기 오작동을 식별할 수 있습니다. AI 기반 도구를 활용해 시그니처 기반 탐지에 의존하지 않고도 제로데이 등 악성코드 감염을 분석 및 예방할 수 있습니다.
AI는 코드 및 구성의 취약점을 찾아낼 수 있습니다. 과거 데이터를 분석하여 잠재적 기기 고장 및 결함을 예측할 수 있습니다. AI는 IoT 시스템이 자율적으로 방어할 수 있도록 하며, 손상된 기기를 자동으로 격리하고, 다른 방어 메커니즘을 실시간으로 조정하여 대응 시간을 단축합니다.
IAM에서의 AI 사이버보안
AI 기반 생체인식 분석 및 적응형 인증은 의심스러운 로그인 시도를 방지하고 사용자 인증 위험을 줄일 수 있습니다. 사용자 엔터티 및 행동 분석(UEBA)은 사용자 활동 패턴을 모니터링하고 이상 징후, 자격 증명 오용을 탐지하며 접근 제어를 강화합니다.
AI를 활용한 사이버보안은 신원 라이프사이클 관리를 간소화하고, 사용자 프로비저닝 및 해제, 역할 할당을 자동화할 수 있습니다. 접근 권한을 관리하고, 인간의 실수 범위를 줄일 수 있습니다. 예측적 위험 관리 및 계정 탈취 방지도 가능합니다.
조직의 AI 사이버보안 도입 방안
조직은 다각적인 접근 방식으로 AI 사이버보안을 도입해야 합니다. 방어를 위한 AI 활용과 AI 사이버보안 위험 및 공격으로부터의 보호를 균형 있게 고려해야 합니다. 이를 위해서는 먼저 조직의 구체적인 사이버보안 과제를 식별해야 합니다.
이러한 과제들은 AI로 해결할 수 있어야 하며, 기업은 우선 취약점 관리, 사고 대응 자동화, 위협 탐지, 행동 분석 등 가치가 높은 적용 분야에 집중해야 합니다. 다음으로, 견고한 거버넌스 프레임워크를 구축하고 이를 적절히 구현해야 합니다.
이는 AI 도입을 통제하고 위험을 관리하는 데 매우 중요합니다. 기업은 AI 도구의 사용 가능 범위, 사용 불가 영역, GDPR 등 개인정보 보호법 준수 방안에 대한 명확한 지침을 마련해야 합니다. 무단으로 사용되는 섀도우 AI 도구를 탐지하고, 미확인 위험 도입을 방지하기 위한 검증 절차도 필요합니다.
구현 및 통합 역시 주의해야 할 핵심 요소입니다. AI 모델은 학습에 사용되는 데이터의 품질에 따라 성능이 좌우됩니다. 따라서 고품질 데이터가 AI 모델 학습의 기반이 됩니다. 보안 요구에 부합하는 적절한 AI 도구를 선택하고, 기존 인프라와 원활하게 통합되어야 합니다.
AI 사이버보안의 이점
사이버보안에서 AI의 주요 이점은 다음과 같습니다:
- AI 및 ML 알고리즘은 알려지지 않은 위협을 신속하게 식별하고, 제로데이 탐지 및 기존 시그니처 기반 보안 솔루션이 놓치는 이상 징후를 포착할 수 있습니다. 고급 AI 기반 분석은 엔터프라이즈 전반의 다양한 소스 데이터를 연관 분석할 수 있습니다.
- 숨겨진 공격 패턴을 포괄적으로 파악하고, 위협 환경을 분석할 수 있습니다. AI는 예측 보안 분석에 활용되어 침해 위험 예측 및 선제적 위협 탐지에 도움을 줍니다.
- 신속한 격리 자동화, 워크플로우 최적화, 사고 분류 및 데이터 보강과 같은 반복 작업도 지원할 수 있습니다.
- AI는 다양한 사이버보안 워크플로우를 자동화하여 보안팀의 효율성을 극대화하고, 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다. 알림 피로를 완화하고, 인간의 실수 범위를 줄이며, 대량 보안 작업에서의 인력 부족 문제를 해결합니다.
- AI를 활용해 악성 링크 및 첨부파일 탐지, 의심스러운 언어 식별 등 인간 보안을 강화할 수 있습니다. 위조 탐지, 사회공학 및 피싱 대응에도 AI를 활용할 수 있습니다. 적절한 AI 사이버보안 솔루션을 통해 AI 기반 악성코드에도 대응할 수 있습니다.
AI 사이버보안의 과제
AI 사이버보안과 관련된 주요 과제는 다음과 같습니다:
- 고도화된 공격자는 AI의 취약점을 악용해 기존 보안 대책을 우회하고 정교한 위협을 생성할 수 있습니다.
- 사이버 범죄자는 AI 모델을 조작하는 기술을 개발하여 잘못된 결정을 내리도록 속일 수 있습니다. 이러한 공격은 정교하게 설계된 입력값을 제공해 오분류 또는 위협 탐지 누락을 유발하여 보안 시스템을 무력화할 수 있습니다.
- AI 모델은 대규모 데이터셋이 필요하지만, 손상되거나 편향된 데이터는 전체 시스템을 오염시킬 수 있습니다. 데이터 오염 공격은 악의적인 예시를 학습 데이터에 주입해 AI 시스템이 정상 활동을 위협으로 오인하거나, 실제 위협을 무시하도록 학습시킵니다.
- 오탐 및 미탐은 AI 시스템이 과도한 알림을 생성하거나 실제 공격을 놓치게 하여 운영상 어려움을 초래합니다. 이는 보안팀의 알림 피로로 이어지며, 실제 위협에 대한 민감도를 떨어뜨리고, 정상 활동 조사에 불필요한 리소스를 낭비하게 만듭니다.
- 모델의 복잡성과 불투명성으로 인해 보안 전문가가 AI 시스템의 결론 도출 과정을 이해하기 어렵습니다. 이러한 "블랙박스" 문제는 사고 대응을 복잡하게 만들고, 최적의 성능을 위한 시스템 미세 조정을 어렵게 합니다.
- 기존 레거시 보안 인프라와 AI 솔루션을 통합할 때 호환성 문제, 데이터 형식 충돌, 전문 인력 필요 등으로 인해 구현 장벽이 발생할 수 있으며, 이는 배포 지연 및 비용 증가로 이어질 수 있습니다.
실용적 모범 사례 및 체크리스트
최적의 결과를 위해 따라야 할 주요 AI 사이버보안 모범 사례 및 체크리스트는 다음과 같습니다:
- MFA는 AI 공격을 방어하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 비밀번호와 TOTP 인증 등 2가지 인증 방식이 필요합니다. Userfront 실시간 모니터링은 침입 탐지에 도움을 주고, 추가적인 보안 계층을 제공합니다. 이상 징후를 탐지하고, 보안 위협을 선제적으로 탐색할 수 있습니다.
- AI 보안 시스템에 대한 명확한 거버넌스 규칙을 수립해야 합니다. 데이터 처리, 모델 보호, 컴플라이언스 요구사항을 포함하는 정책을 마련하세요. 정기적으로 보안 테스트를 실시해 공격자보다 먼저 문제를 발견해야 합니다.
- 개인정보 보호가 필요하다면, 모델 학습 시 차등 개인정보 보호 기법을 적용하세요. 데이터 파이프라인에서 변조 징후를 모니터링하세요. 편향 문제를 방지하기 위해 깨끗하고 대표성 있는 데이터셋을 유지해야 합니다.
- 모든 학습 데이터를 암호화해 무단 접근을 방지하세요. 승인된 직원만 민감 정보에 접근할 수 있도록 역할 기반 제어를 설정하세요. 월별로 데이터 접근 로그를 감사해 이상 활동을 확인하세요.
- 실제 공격을 시뮬레이션하는 적대적 기법으로 AI 모델을 학습시키세요. 핵심 시스템에 데이터가 도달하기 전에 입력 필터를 추가하세요. 이상 접근 패턴을 탐지할 수 있는 모니터링 도구를 구축하세요. 모델의 백업 사본을 보관하고, 롤백 절차를 문서화하세요. 실제 운영 전 모든 것을 철저히 테스트하고, 모델의 한계와 가능성을 문서화하세요.
AI 사이버보안의 미래
AI 에이전트는 SOC 팀을 혁신하고, 가까운 미래에 많은 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 데이터 탐색, 복잡한 검색 쿼리 자동화, 추가 교육이나 지원 없이 코드 작성도 지원할 수 있습니다.
AI 에이전트는 스스로 더 나은 추론을 하고, 인간 운영자의 특정 목표를 달성할 수 있게 될 것입니다. 곧 스스로 개선 및 수정도 가능해질 것입니다. 다른 AI 에이전트를 모니터링하는 AI 에이전트의 활용도 증가할 것이지만, 상용화까지는 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 대부분의 에이전트 기반 보안 실패도 해결될 것입니다. 사이버보안이 AI로 대체될까요? 아닙니다. 여전히 인간 전문가가 이러한 에이전트를 감독해야 합니다. 다만, AI 사이버보안 기업이 앞으로 더 정확하고 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공함에 따라 인력은 줄어들 수 있습니다.
AI 사이버보안 사례 연구 및 예시
다음은 실제로 AI가 사이버 공격에 활용된 사례입니다:
- DeepPhish는 스피어 피싱 캠페인을 자동화한 도구입니다. 소셜 미디어 및 기타 온라인 채널을 통해 대상 계정의 데이터를 분석했습니다. 그 결과, 수집된 데이터를 기반으로 맞춤화된 매우 정교한 피싱 이메일을 제작해 피해자가 이를 열람하도록 속였습니다.
- TrickBot은 은행 트로이목마로 시작해 이후 AI 기반 모델을 도입하여 탐지 기술을 회피했습니다. 피해자의 데이터를 수집하고, ML을 활용해 어떤 유형의 공격이 더 성공적인지 파악했습니다. TrickBot은 다양한 보안 환경에 동적으로 적응하며, 조직 내 네트워크를 가로질러 측면 확산을 시도했습니다.
- Satori Botnet은 AI 및 ML을 활용해 IoT 기기의 취약점을 찾은 것으로 악명이 높아졌습니다. 연결의 약점을 자동으로 찾아내고, 기존 악성코드보다 더 넓고 빠르게 대상을 감염시켰습니다.
다음은 고도화된 위협 방어에 AI가 활용된 사이버보안 사례 및 예시입니다:
- CordenPharma는 자가 학습 AI를 활용해 제한된 사이버보안 리소스만으로 민감한 환자 데이터와 IP를 보호했습니다. 공급망 공격, 은밀한 악성코드, 미묘한 위협을 놓치지 않고 방어할 수 있었습니다.
- Memcyco는 계정 탈취(ATO) 방어 기능을 도입해 고도화된 피싱 캠페인에 대응했습니다. 도난된 자격 증명 사용을 차단하고, ATO 사고를 65% 감소시켰습니다.
SentinelOne과 함께하는 AI 기반 사이버보안
SentinelOne은 조직을 대상으로 한 AI 기반 공격에 효과적으로 대응할 수 있습니다. 일부 공격이 기존 방어를 우회하는 사례가 있을 수 있지만, SentinelOne을 도입하면 이러한 문제를 겪지 않습니다. Purple AI는 SentinelOne의 Gen AI 보안 분석가로, SOC 팀을 지원할 수 있습니다. 조사 및 대응 속도를 높일 수 있습니다. SentinelOne은 Prompt AI를 통해 워크로드 보안을 강화합니다. 조직 전체의 Gen AI 사용 현황을 즉시 파악할 수 있습니다.
가장 큰 장점은 Google Anthropic, OpenAI 등 주요 LLM 제공업체뿐만 아니라 온프레미스 모델, 자체 호스팅 인프라 등 모든 주요 모델에 대해 모델 독립적인 커버리지를 제공한다는 점입니다. SentinelOne은 데이터, AI 모델, 파이프라인, 전체 비즈니스를 효과적으로 보호합니다. Offensive Security Engine™을 활용해 공격 경로를 매핑하고, 공격 발생 전 예측할 수 있습니다. Verified Exploit Paths™ 기능은 인프라에 대한 고급 공격 시뮬레이션을 실행해 평소에는 발견하기 어려운 숨겨진 위험을 제거할 수 있습니다. SentinelOne은 GCP, Azure, AWS 전반에 걸친 실시간 컴플라이언스 점수로 조직의 컴플라이언스 상태를 개선할 수 있습니다.
포괄적인 보안 솔루션을 찾고 있다면, SentinelOne의 에이전트리스 CNAPP를 통해 최신 AI 기반 위협에 대응할 수 있습니다. SentinelOne의 AI 보안 태세 관리는 IT 및 클라우드 생태계, 특히 AI 모델, 파이프라인, 서비스에 대한 신속한 해결과 심층 가시성을 제공합니다. 시프트 레프트 보안 강화, SaaS 보안 태세 관리, 클라우드 권한 강화가 목표라면 SentinelOne이 이를 지원할 수 있습니다. 비밀 유출도 방지할 수 있으며, SentinelOne은 750가지 이상의 다양한 비밀 유형을 탐지할 수 있습니다.
지속적인 위협 모니터링, 알림 피로 감소, 오탐 제거, 공격 표면 최소화가 가능합니다. SentinelOne은 피싱, 악성코드, 사회공학, 암호화폐 채굴, 섀도우 IT 공격, 랜섬웨어 등 모든 형태의 사이버 위협에 효과적입니다. 다양한 공격 표면에서 방어를 강화하고, 클라우드, 엔드포인트, 신원에 대한 자율 탐지 및 대응 기능을 Singularity™ Endpoint Protection Platform을 통해 제공합니다. SentinelOne은 Singularity™ Cloud Workload Security 및 Singularity™ XDR Platform을 통해 방어 범위를 확장할 수 있어 완벽한 커버리지를 제공합니다.
결론
사이버보안에서 AI의 영향은 명확합니다. AI 사이버보안은 조직이 오늘날의 위협에 더 스마트하게 대응할 수 있도록 하며, 알고리즘이 반복적인 작업을 처리하게 하여 전략적 목표에 집중할 수 있게 합니다. AI를 통해 빠른 위협 탐지, 즉각적인 대응, 공격자 전술 변화에 적응하는 보호를 얻을 수 있습니다. 인력이 부족하거나 전문성이 부족한 팀도 AI 기반 솔루션으로 공백을 메우고 24/7 시스템 보안을 유지할 수 있습니다.
AI를 정기적인 교육, 철저한 백업, 계층적 통제와 결합해 더 강력한 보안 태세를 구축할 수 있습니다. 인간을 대체하는 것이 아니라, 더 스마트하게 일하고 실용적이며 신뢰할 수 있는 사이버 방어를 실현하는 것이 중요합니다. SentinelOne에 문의하여 지원을 받아보세요.
AI 사이버 보안 FAQ
AI 사이버 보안은 인공지능을 활용하여 컴퓨터 시스템과 네트워크를 사이버 위협으로부터 보호합니다. 사람이 공격을 발견할 때까지 기다리는 대신, AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하고 의심스러운 행동 패턴을 자동으로 식별할 수 있습니다. 이들은 정상적인 네트워크 활동이 무엇인지 학습하고, 악의적일 수 있는 비정상적인 활동을 탐지합니다.
이것은 잠들지 않고, 학습할수록 위협을 더 잘 잡아내는 똑똑한 보안 요원을 두는 것과 같습니다.
조직에서는 사이버 보안에서 세 가지 주요 목적으로 AI를 사용합니다. 첫째, 네트워크 트래픽을 모니터링하고 인간보다 빠르게 위협을 탐지합니다. 둘째, AI는 공격이 발생했을 때 악성 트래픽을 차단하거나 감염된 시스템을 격리하여 피해 확산을 방지하는 등 자동으로 대응합니다. 셋째, 이전 사고의 패턴을 분석하여 다음 공격이 어디에서 발생할지 예측하는 데 도움을 줍니다.
AI는 피싱 시도 탐지와 수천 대의 디바이스에 대한 보안 패치 관리와 같은 작업을 처리합니다.
생성형 AI는 실제 민감한 정보를 노출하지 않고 보안 시스템을 훈련시키기 위해 실제처럼 보이는 가짜 데이터를 생성합니다. 또한 공격자를 실제 시스템에서 멀리 떨어뜨리면서 그들의 공격 방법을 드러내도록 유도하는 현실적인 허니팟을 구축할 수 있습니다. 특정 공격 유형에 따라 자동으로 사고 대응 스크립트를 작성하고 보안 보고서를 생성하는 데에도 사용할 수 있습니다.
조직에서는 생성형 AI를 활용해 테스트용으로 통제된 악성코드 샘플을 만들고, 직원 교육을 위한 피싱 캠페인을 시뮬레이션합니다.
아니요, AI는 심각한 한계로 인해 인간 사이버보안 전문가를 완전히 대체할 수 없습니다. AI는 패턴을 식별하고 대응을 자동화하는 데 뛰어나지만, 이전에 본 적 없는 새로운 유형의 공격에는 취약합니다. 복잡한 사고를 조사하고, 전략적 결정을 내리며, 창의적 사고가 필요한 상황을 처리하기 위해서는 여전히 인간이 필요합니다.
AI는 또한 제대로 작동하기 위해 양질의 데이터에 의존하며, 공격자는 잘못된 정보를 제공하여 AI를 속일 수 있습니다. AI가 발견한 내용을 해석하고 다음 조치를 결정하기 위해서는 사람이 필요합니다.
적대적 AI는 해커가 AI 보안 시스템을 속이기 위해 오해의 소지가 있는 정보를 입력하는 공격을 의미합니다. 공격자는 사람이 보기에는 정상적으로 보이지만 AI가 안전하다고 오인하도록 하는 악성 파일을 제작할 수 있습니다. 또한 AI 시스템을 학습시키는 데이터에 악성 데이터를 주입하여 잘못된 패턴을 학습하게 하고 실제 위협을 놓치게 만들 수 있습니다.
이러한 공격은 주로 AI 기반 사기 탐지 시스템이나 위협 분석 엔진을 대상으로 발생합니다. 목표는 AI 보안 시스템이 실제 공격을 감지하지 못하도록 만드는 것입니다.
주요 AI 사이버보안 벤더로는 SentinelOne, CrowdStrike, Microsoft, Palo Alto Networks가 있습니다. SentinelOne은 인간의 개입 없이 동작하는 자율형 엔드포인트 보호를 제공합니다. CrowdStrike는 Falcon 플랫폼을 통해 클라우드 기반 위협 탐지를 제공합니다.
Microsoft는 Azure와 통합 보안 제품군을 통해 AI 보안을 제공합니다. 또한 네트워크 모니터링을 위한 Darktrace, AI 기반 안티바이러스 보호를 제공하는 Cylance와 같은 기업도 있습니다. 각 벤더는 엔드포인트, 클라우드 보안, 네트워크 방어 등 다양한 영역에 중점을 두고 있습니다.
AI 사이버보안은 네트워크 활동을 지속적으로 모니터링하고 정상적인 행동이 무엇인지 학습함으로써 작동합니다. 머신러닝 알고리즘은 트래픽 패턴, 사용자 행동, 시스템 프로세스를 분석하여 이상 징후를 탐지합니다. AI가 의심스러운 활동을 감지하면 위협을 자동으로 차단하거나, 감염된 장치를 분리하거나, 보안 팀에 경고할 수 있습니다.
이 시스템은 행위 분석을 활용하여 기존 안티바이러스가 놓칠 수 있는 새로운 공격을 탐지합니다. AI는 각 사건을 통해 더욱 정교해지며, 정확도를 높이고 오탐을 줄입니다.
AI는 사이버 보안을 변화시키고 있으며, 위협 탐지 및 대응을 인간의 속도가 아닌 기계의 속도로 수행하게 합니다. 조직은 이제 분석가가 경고를 조사할 때까지 기다리지 않고 몇 초 만에 공격을 탐지하고 차단할 수 있습니다. AI는 또한 공격이 다음에 어디에서 발생할지 예측하여, 팀이 위협이 도달하기 전에 방어를 준비할 수 있도록 돕습니다.
AI는 로그 분석 및 취약점 스캔과 같은 지루하고 반복적인 작업을 처리하여 보안 팀이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 합니다. 또한 피로하거나 실수하지 않고 24시간 모니터링을 제공합니다.
SentinelOne은 AI가 인간의 개입 없이 자율적으로 작동하기 때문에 사이버 보안 분야를 선도합니다. MITRE 평가에서 완벽한 100% 탐지율을 달성하면서도 오탐률을 매우 낮게 유지했습니다. 하나의 통합 플랫폼을 통해 엔드포인트, 클라우드, 아이덴티티에 대한 완벽한 보호와 실시간 행위 분석을 제공합니다.
SentinelOne은 많은 경쟁사와 달리 지속적인 인터넷 연결 없이도 장치가 오프라인 상태에서 작동합니다. 고유한 롤백 기능을 통해 랜섬웨어 피해를 자동으로 복구하고 시스템을 공격 이전 상태로 복원할 수 있습니다.
SentinelOne은 알려진 악성 시그니처만을 탐지하는 것이 아니라, 엔드포인트에서 프로세스와 파일이 수행하는 행동을 행동 기반 AI로 감시합니다. 이 AI는 파일 변경, 네트워크 연결, 프로세스 행동과 같은 활동을 지속적으로 모니터링하여 제로데이 공격을 탐지합니다. AI가 위협을 자동으로 격리하고, 악성 프로세스를 종료하며, 한 번의 클릭으로 피해를 롤백하는 자율적인 대응을 제공합니다.
SentinelOne의 Purple AI는 개인 사이버 보안 분석가처럼 동작하여 전체 환경에서 위협을 탐지하고 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 여러 소스의 위협 인텔리전스를 결합하고, 머신러닝을 활용해 공격 데이터를 연관시킵니다.
예, SentinelOne의 AI는 클라우드 네이티브 설계와 경량화된 배포를 통해 소규모 비즈니스부터 대기업까지 확장할 수 있습니다. 소규모 기업은 대규모 보안 팀 없이도 자동화된 위협 보호를 받을 수 있으며, 대규모 조직은 하나의 중앙 대시보드에서 수천 개의 엔드포인트를 보호할 수 있습니다. 50대의 컴퓨터든 50,000대든 동일한 고급 AI 보호 기능과 통합된 가시성을 제공합니다.
SentinelOne의 자율 기능은 보안 전문성이 제한된 기업과 고도화된 보안 운영을 갖춘 기업 모두에 적합하게 작동합니다. 유연한 가격 정책을 통해 조직은 필요와 예산에 맞는 기능을 선택할 수 있습니다.
예, SentinelOne의 Singularity 플랫폼은 AI로 구동되는 하나의 솔루션에서 엔드포인트, 클라우드 워크로드, 사용자 아이덴티티를 모두 보호합니다. 워크로드 보호, 보안 상태 관리, 인프라 스캔과 같은 클라우드 보안 기능을 제공합니다. 아이덴티티 보안은 정상적인 사용자 패턴을 학습하여 자격 증명 오용 및 내부 위협을 행동 분석으로 탐지합니다.
SentinelOne은 750가지 이상의 노출된 자격 증명을 실시간으로 스캔하고, 공격자가 클라우드 환경 내에서 수평 이동하는 것을 차단합니다. 2,000개 이상의 클라우드 구성 보안 점검 항목을 기본 제공하며, 모든 주요 클라우드 플랫폼과 호환됩니다.
SentinelOne의 AI는 알려진 위협 시그니처에 의존하지 않고 행위 기반으로 제로데이 공격과 랜섬웨어를 집중적으로 탐지합니다. 머신러닝을 통해 완전히 새로운 위협에 대해서도 악성 패턴과 공격 행위를 실시간으로 식별합니다. 파일 암호화를 즉시 차단하고 영향을 받은 파일을 자동으로 원래 상태로 복구하는 자율 랜섬웨어 보호 기능을 제공합니다.
SentinelOne의 AI는 비정상적인 파일 변경, 프로세스 인젝션, 수평 이동 등 고도화된 공격을 나타내는 의심스러운 활동을 지속적으로 모니터링합니다. 독립 테스트에서 제로데이 위협에 대해 100% 보호 성능을 기록했으며, 시스템 영향도는 낮게 유지합니다.
