AI 사이버보안: 차세대 보안에서의 AI와 차세대 보안을 위한 AI

AI 사이버보안은 최근 주목을 받고 있으며 보안 전문가들이 위협 완화를 바라보는 방식을 바꾸고 있습니다. 보다 새로운 AI 네이티브 사이버 및 클라우드 보안 솔루션은 더 나은 지원과 데이터 보호를 제공하고 이상 탐지를 자동화하고 있습니다.

사이버보안에서의 AI는 누군가가 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 사이버보안에 대한 AI의 영향을 다룰 것입니다. 또한 아래에서 다양한 AI 사이버보안 솔루션 등을 살펴보겠습니다.

AI 사이버보안이란 무엇인가요?

AI 사이버보안은 보안 전문가가 복잡한 데이터 패턴을 인식하도록 돕고 실행 가능한 인사이트와 권장 사항을 제공합니다. 사이버보안을 위한 AI는 자율적인 위협 탐지와 완화에 사용되며 의사결정을 지원합니다. 또한 사고 대응을 가속화하며 AI는 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. 사람 전문가가 자주 놓칠 수 있는 패턴도 인식할 수 있습니다.

오늘날 AI 사이버보안이 중요한 이유는 무엇인가요?

AI 사이버보안 이 중요한 이유는 빠르게 확대되는 위협 환경에 발맞추는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. 공격은 대규모로 확장될 수 있으며 사이버보안에서의 AI는 뒤처지지 않도록 도와줄 수 있습니다. 매일 방대한 양의 데이터가 생성되고 있으며 숙련된 보안 전문가도 부족합니다. 기존의 사이버보안 조치만으로는 방어 태세를 유지하기에 충분하지 않으며 공격자는 여러분의 매개변수를 탈취할 수 있습니다. 사전 예방적이고 확장 가능한 보호가 필요합니다.

AI 사이버보안 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 등장은 또한 공격 표면 을 확장하고 조직 내 잠재적 진입 지점의 수를 증가시키고 있습니다.

또한 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템이 수천 건의 경고를 생성할 수 있기 때문에 데이터 과부하도 존재합니다. 이들 대부분은 오탐일 수 있으며 보안 팀이 겪는 경고 피로를 초래하기도 합니다. AI 사이버보안은 이를 걸러내고 노이즈를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

사이버보안에서 AI의 이중 역할

AI는 사이버보안에서 보안 운영 또는 적대적 운영을 강력하게 가능하게 하는 요소가 될 수 있습니다.

고객이 공격을 방어하도록 도울 수도 있고, 공격자가 전술을 더 빠르고 더 영리하게 수행하도록 도와 공격을 더 악화시킬 수도 있습니다. AI 사이버보안 솔루션의 발전으로 전 세계 조직을 대상으로 한 대규모의 조직적인 공격을 시작하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

방어 수단으로서의 AI: 무엇을 가능하게 하는가

팀은 사이버보안에서의 AI를 사용해 방어를 강화할 수 있습니다. 다음은 AI가 도움이 되는 방식입니다:

• AI 사이버보안은 사용자 행동을 지속적으로 모니터링하고 패턴을 분석하여 이상 징후를 찾아낼 수 있습니다. 서로 다른 시간대의 지리적으로 먼 위치 전반에서 발생하는 무단 로그인 시도를 방지할 수 있습니다.
• AI는 추가 검증을 요청하고 자동 액세스 거부를 가능하게 할 수 있습니다. 신원 및 세션 데이터를 분석하여 사람 전문가보다 더 빠르고 정확하게 위협을 찾아낼 수 있습니다.
• AI 시스템은 사용자 행동, 기기 유형, 위치 등 다양한 요소를 기반으로 조직에 필요한 인증 수준을 자동으로 조정할 수 있습니다. 실시간 위험을 기반으로 적절한 유형의 보호를 동적으로 적용하고 사용자 경험과 고유한 보안 요구 사항의 균형을 맞춥니다.

위협으로서의 AI: 공격자가 AI를 사용하는 방식

공격자가 사이버보안과 AI를 창의적인 방식으로 사용할 수 있다는 점은 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 매우 설득력 있는 이메일과 딥페이크 를 생성하여 직원들을 속이고 인간의 자연스러운 관찰을 회피할 수 있습니다. AI는 스피어 피싱 공격을 대규모로 수행할 수 있으며 방어자가 사용하는 대응책에 맞춰 실시간으로 적응할 수 있습니다.

사이버보안에서 AI의 핵심 적용 분야

2032년까지 AI 사이버보안 시장은 1,020억 USD 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 전 세계 조직의 44%는 이미 보안 침해를 탐지하기 위해 AI를 사용하고 있으며, 전 세계 경영진의 48.9%는 AI가 현대의 사이버 위협에 대응하는 강력한 억제 수단이 될 수 있다는 데 동의합니다.

사이버보안에서의 AI는 애플리케이션을 기본적으로 더 안전하게 만들고 이와 관련된 일반적인 취약점을 제거할 수 있습니다. 또한 탐지와 조사에서 높은 수준의 정밀도를 보장합니다.

AI와 사이버보안 자동화는 다양한 사이버보안 영역과 애플리케이션에서 비용을 절감할 수 있습니다. 취약점 평가, 로그 분석, 패치 관리, 업데이트와 같은 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. AI 알고리즘은 사용자 행동, 네트워크 트래픽 로그, 위협 인텔리전스 피드도 분석할 수 있습니다. 사람의 분석으로는 놓칠 수 있는 미묘한 위협 지표를 식별할 수 있어 보다 사전 예방적인 보안 태세를 가능하게 합니다.

클라우드, IoT 및 IAM에서의 AI 사이버보안

AI 사이버보안은 클라우드, IoT 및 IAM 분야에서 다양한 방식으로 적용되고 있습니다. 알아야 할 내용은 다음과 같습니다:

클라우드에서의 AI 사이버보안

클라우드에서 AI를 사용하여 멀티클라우드 환경 전반의 로그 데이터, 네트워크 트래픽, 사용자 행동을 분석할 수 있습니다. 이상 징후를 식별하고 침해 지표를 실시간으로 탐지할 수 있습니다.

AI는 취약점 관리 를 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 다양한 지역의 엄격한 규제 요구 사항을 충족하기 위해 규정 준수와 최적의 데이터 처리 관행을 지속적으로 시행할 수 있습니다. 또한 감사 보고서 생성에도 도움이 됩니다.

IoT에서의 AI 사이버보안

IoT의 경우 AI 사이버보안은 다양한 데이터 스트림 분석에 도움이 될 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 구성에서 취약점을 찾을 수 있습니다. 과거 데이터를 분석하여 잠재적인 기기 장애와 결함을 예측할 수 있습니다. AI는 또한 IoT 시스템이 자율적으로 방어할 수 있게 합니다. 침해된 기기를 자동으로 격리하고 다른 방어 메커니즘을 실시간으로 조정하여 대응 시간을 줄일 수 있습니다.

IAM에서의 AI 사이버보안

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 사이버보안은 ID 라이프사이클 관리를 간소화하고 사용자 프로비저닝 및 프로비저닝 해제를 자동화하며 역할을 할당할 수 있습니다. 액세스 권한을 관리하고 인적 오류 범위를 줄일 수 있습니다. 예측적 위험 관리도 수행하고 계정 탈취도 방지할 수 있습니다.

조직은 AI 사이버보안을 어떻게 도입해야 할까요?

조직은 다각적인 접근 방식을 취해 AI 사이버보안을 도입해야 합니다. 방어를 위해 AI를 사용하는 것과 AI 사이버보안 위험 및 공격입니다. 이를 수행하는 방법은 먼저 조직의 구체적인 사이버 보안 과제를 식별하는 것입니다.

이러한 모든 과제는 AI로 해결할 수 있어야 하며, 기업은 먼저 취약점 관리, 인시던트 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, 어디에 사용할 수 없는지, 그리고 GDPR과 같은 개인정보 보호법 준수를 어떻게 보장할 수 있는지에 대한 명확한 지침을 마련해야 합니다. 승인 없이 사용되는 섀도우 AI 도구의 사용을 발견하고, 이를 검증하여 알려지지 않은 위험이 도입되는 것을 방지하는 프로세스도 있어야 합니다.

구현과 통합은 주의해야 할 또 다른 두 가지 핵심 구성 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, 이러한 도구는 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, 기존의 시그니처 기반 보안 솔루션이 놓치는 이상 징후를 찾아낼 수 있습니다. 고급 AI 기반 분석은 기업 전반의 여러 소스에서 데이터를 상관 분석할 수 있습니다.
• 이를 통해 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.
• AI는 신속한 격리를 자동화하고 워크플로를 최적화하며, 인시던트 분류 및 데이터 보강과 같은 하위 수준 작업에도 도움을 줄 수 있습니다.
• AI는 많은 사이버 보안 워크플로를 자동화하여 보안 팀의 효율성을 극대화할 수 있으며, 리소스를 더 효과적으로 할당하도록 지원합니다. 또한 경보 피로를 줄이고, 인적 오류 범위를 축소하며, 대량의 보안 작업에서 기술 인력 부족 문제를 해결합니다.
• 또한 AI를 사용해 인간 보안을 강화하고, 악성 링크 및 첨부 파일을 검사하며, 의심스러운 언어를 식별할 수 있습니다. AI는 위조를 탐지하고 소셜 엔지니어링 및 피싱 수법에 대응하는 데 활용될 수 있습니다. 또한 적절한 AI 사이버 보안 솔루션을 사용하여 AI 기반 멀웨어에 대응할 수도 있습니다.

AI 사이버 보안의 과제

다음은 AI 사이버 보안과 관련된 과제입니다:

• 고도화된 공격자는 AI 취약점을 악용하여 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 제공하여 잘못된 분류나 위협 탐지 누락을 유발함으로써 보안 시스템을 무력화할 수 있습니다.
• AI 모델은 학습을 위해 방대한 데이터세트를 필요로 하지만, 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.
• 거짓 양성과 거짓 음성은 운영상 어려움을 초래합니다. AI 시스템이 과도한 경보를 생성하거나 실제 공격을 놓칠 수 있기 때문입니다. 이는 보안 팀의 경보 피로를 유발하고, 실제 위협에 대한 민감도를 떨어뜨리는 한편 무해한 활동 조사에 귀중한 리소스를 낭비하게 만들 수 있습니다.
• 모델의 복잡성과 투명성 부족으로 인해 사이버 보안 전문가가 AI 시스템이 어떻게 결론에 도달하는지 이해하기 어렵습니다. 이러한 "블랙박스" 문제는 인시던트 대응을 복잡하게 만들고, 최적의 성능을 위해 시스템을 미세 조정하는 것을 더 어렵게 만듭니다.
• 기존 레거시 보안 인프라에 AI 솔루션을 통합하려고 할 때 통합상의 과제를 겪을 수 있습니다. 호환성 문제, 데이터 형식 충돌, 전문 지식의 필요성은 구현 장벽을 만들어 배포를 지연시키고 비용을 증가시킬 수 있습니다.

실용적인 모범 사례 및 체크리스트

최상의 결과를 위해 따르고 구현할 수 있는 주요 AI 사이버 보안 모범 사례와 체크리스트 항목은 다음과 같습니다:

• MFA 는 AI 공격을 방어하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 비밀번호와 TOTP 인증 같은 2가지 서로 다른 인증 방법이 필요합니다. Userfront 활성 모니터링은 침입 탐지에 도움을 주고 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 다루는 정책을 만드십시오. 공격자가 문제를 발견하기 전에 이를 포착할 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 액세스할 수 있도록 역할 기반 제어를 설정하십시오. 비정상적인 활동을 발견하기 위해 매월 데이터 액세스 로그를 감사하십시오.
• 실제 공격을 시뮬레이션하는 적대적 기법을 사용하여 AI 모델을 학습시키십시오. 데이터가 핵심 시스템에 도달하기 전에 입력 필터를 추가하십시오. 이상한 액세스 패턴을 포착할 수 있도록 모니터링 도구를 설정하십시오. 모델의 백업 복사본을 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 SOC 팀에 혁신을 가져오고 가까운 미래에 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 수 있게 될 것입니다. 또한 다른 AI 에이전트를 모니터링하기 위해 AI 에이전트를 사용하는 사례도 증가하겠지만, 이것이 시장에 출시되기까지는 다소 시간이 걸릴 수 있습니다. 대부분의 에이전트형 보안 실패도 해결될 것입니다. 사이버 보안이 AI로 대체될까요? 아니요, 우리는 여전히 이러한 에이전트를 감독할 인간 전문가가 필요할 것입니다. 다만 향후 수개월에서 수년에 걸쳐 AI 사이버 보안 기업들이 더 정확하고 신뢰할 수 있는 솔루션을 내놓게 되면서 필요한 인력 규모는 줄어들 것입니다.

AI 사이버 보안 사례 연구 및 예시

다음은 실제 환경에서 사이버 공격을 수행하는 데 AI가 사용된 방식입니다:

• DeepPhish는 스피어 피싱 캠페인을 자동화한 도구입니다. 소셜 미디어 및 기타 온라인 채널을 통해 표적 계정의 데이터를 분석했습니다. 그래서 어떤 일이 일어났을까요? 수집된 데이터를 기반으로 개인화된 매우 정교한 피싱 이메일을 작성하여 피해자가 이를 열었을 때 속도록 만들었습니다.
• TrickBot은 뱅킹 트로이목마였으며, 이후 탐지 기법을 회피하기 위해 AI 기반 모델로 진화했습니다. 피해자의 데이터를 수집하고 ML을 사용해 어떤 종류의 공격이 더 성공적인지 더 잘 이해했습니다. TrickBot은 다양한 보안 환경에 동적으로 적응하고 조직 전반의 네트워크 내에서 측면 이동을 수행했습니다.
• Satori Botnet은 IoT 장치의 취약점을 찾기 위해 AI와 ML을 사용한 것으로 악명을 떨쳤습니다. 다른 기존 멀웨어 변종과 비교했을 때 연결의 약점을 자동으로 찾아 더 넓고 빠른 규모로 대상을 감염시켰습니다.

이제 고급 위협 방어와 관련된 사이버 보안에서의 AI 예시와 사례 연구를 살펴보겠습니다:

• CordenPharma는 제한된 사이버 보안 리소스로 민감한 환자 데이터와 IP를 보호하기 위해 자기 학습형 AI를 사용했습니다. 공급망 공격과 스텔스 멀웨어를 방어할 수 있었고, 미묘한 위협을 놓치는 일도 피했습니다.
• Memcyco는 계정 탈취(ATO) 보호를 도입하고 고도화된 피싱 캠페인에 대응했습니다. 공격자가 탈취한 자격 증명을 사용하는 것을 차단하고 ATO 인시던트를 65% 줄였습니다.

SentinelOne의 AI 기반 사이버 보안

SentinelOne은 AI-powered attacks 조직을 대상으로 실행되는 공격입니다. 일부 공격이 기존 방어 체계를 우회하는 사례를 접할 수 있지만, SentinelOne을 배포하면 그런 문제에 직면하지 않을 것입니다. Purple AI 는 SentinelOne의 Gen AI Security Analyst이며, SOC 팀의 역량을 강화할 수 있습니다. 이를 통해 조사 및 대응 속도를 높일 수 있습니다. SentinelOne은 Prompt AI로 워크로드를 보호할 수 있도록 지원합니다. 또한 조직 전체의 Gen AI 사용 현황을 즉시 가시화해 줍니다.

가장 큰 장점은 Google Anthropic, OpenAI와 같은 모든 주요 LLM 제공업체는 물론 온프레미스 모델 및 자체 호스팅 인프라와 같은 기타 환경에 대해서도 모델에 구애받지 않는 보호 범위를 제공한다는 점입니다. SentinelOne은 데이터, AI 모델, 파이프라인 및 전반적인 비즈니스를 보호하는 데 매우 뛰어난 역할을 합니다. Offensive Security Engine™ 을 사용하여 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 및 AWS 전반에 걸친 실시간 규정 준수 점수를 통해 조직의 규정 준수 상태를 개선할 수 있습니다.

포괄적인 보안 솔루션을 찾고 있다면, SentinelOne's agentless CNAPP최신 AI 기반 위협으로부터 방어할 수 있도록 지원합니다. SentinelOne의 AI Security Posture Management는 특히 AI 모델, 파이프라인 및 서비스를 포함한 IT 및 클라우드 에코시스템 전반에 걸쳐 신속한 해결과 더 깊은 가시성을 제공할 수 있습니다. 목표가 shift-left 보안을 시행하고, SaaS 보안 상태 관리를 강화하거나, 클라우드 권한에 대한 권한을 더욱 엄격하게 관리하는 것이라면 SentinelOne이 이 모든 것을 지원할 수 있습니다. 또한 시크릿 유출을 방지할 수 있으며, SentinelOne은 750가지 이상의 서로 다른 유형의 시크릿을 탐지할 수 있습니다.

지속적인 위협 모니터링을 활성화하고, 경고 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 매우 효과적입니다. Singularity™  Endpoint Protection Platform을 통해 클라우드, 엔드포인트 및 ID 전반에서 여러 공격 표면에 걸쳐 방어를 강화하고 자율적인 탐지 및 대응 기능을 확보할 수 있습니다. SentinelOne은 또한 다음을 통해 방어를 확장하는 데 도움을 줄 수 있습니다.Singularity™  Cloud Workload Security 및 Singularity™  XDR Platform을 통해 완전한 커버리지를 제공합니다.

결론

사이버 보안에서 AI의 영향은 분명합니다. AI 사이버 보안은 오늘날의 위협에 대응하기 위해 조직에 더 스마트한 방어 방식을 제공합니다. 즉, 알고리즘이 많은 작업을 처리하도록 하여 사용자는 전략적 목표에 집중할 수 있습니다. AI를 통해 빠른 위협 탐지, 즉각적인 대응, 그리고 공격자가 전술을 바꿀 때 이에 적응하는 보호 기능을 확보할 수 있습니다. 팀의 리소스가 부족하거나 깊이 있는 전문성이 없다면, AI 기반 솔루션이 그 공백을 메우고 시스템을 24시간 안전하게 유지할 수 있습니다.

AI를 정기적인 교육, 철저한 백업, 다계층 제어와 결합하여 더 강력한 보안 태세를 구축할 수 있습니다. 이는 사람을 대체하는 것이 아니라, 더 스마트하게 작업하고 사이버 방어를 실용적이면서도 신뢰할 수 있게 만드는 것입니다. 지원을 받으려면 지금 바로 SentinelOne에 문의하세요.