사이버 보안 분야의 인공 지능(AI)

AI 사이버 보안 요점

점점 더 정교해지는 사이버 위협에 대처하기 위해 기업들은 새로운 보안 접근 방식을 채택하여 조직을 엔드투엔드로 보호해야 합니다.
AI 사이버 보안 솔루션은 데이터, AI 모델 및 물리적 장치의 보호를 향상할 수 있습니다.
실리콘 기반 AI 지원 보안 기능은 엔드포인트 장치 하드웨어에 직접 방어 계층을 추가하여 위협을 더 빠르고 더 깊은 수준에서 탐지합니다.
기밀 컴퓨팅 솔루션은 기업들이 하드웨어 기반 격리, 암호화 및 제어를 통해 AI 계획과 사용 중인 데이터를 보호하도록 지원할 수 있습니다.

기준

악의적인 행위자가 비즈니스 운영을 방해하고 민감한 데이터를 획득하려는 경우, 사이버 위협은 지속적으로 진화하며, 전통적인 감지 방법을 회피하고 공격 표면을 확장하는 고급 전술을 사용합니다.

이제 기업들은 AI를 활용하여 기존 보안 보호를 강화하여 점점 더 정교해지는 이러한 공격을 사전에 식별하고 대처할 수 있습니다.

사이버 보안 분야의 AI란 무엇입니까?

AI의 힘은 대규모의 다양한 데이터 세트를 신속하게 처리하고 실시간에 가까운 인사이트를 제공하는 능력에 있습니다. 사이버 보안에 AI 지원 보안 솔루션을 적용할 경우, 기업들은 시스템과 장치의 이상 및 의심스러운 행동을 모니터링하고 종종 사람의 개입 없이 위협을 더 빠르게 예측, 감지 및 대응할 수 있습니다.

사이버 보안 분야에 AI를 사용하는 이유는 무엇입니까?

IT 팀은 빠르게 진화하는 위협 환경에 맞서 PC, 태블릿, 휴대폰, 사물 인터넷(IoT) 장치, 데이터 센터, 클라우드 및 데이터가 생성 및 처리되는 네트워크 에지와 같은 엔드포인트를 포함하여 점점 더 많은 장치와 위치에 저장되는 비즈니스 데이터와 지적 재산을 보호해야 하는 어려운 작업에 직면하고 있습니다.

엔드포인트 장치는 현재 전체 시스템 스택에 액세스하기 위해 운영 체제(OS) 하위 환경을 목표로 삼아 성공하는 사이버 공격의 소스 중 90%를 차지하는 것으로 추정됩니다.¹2024년 2월 기준, 데이터 침해 중 약 40%가 온프레미스, 공용 및 전용 클라우드를 포함한 여러 환경에 저장된 데이터에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 평균 노출 비용은 488만 달러에 달합니다.²

사이버 보안은 점점 더 정교해지는 공격을 분류하는 인간의 규모나 능력을 넘어 진화했으며, 경고 피로를 겪는 보안 운영 센터는 에지부터 클라우드까지의 인프라에서 분석과 문제 해결을 자동화하는 더 나은 도구를 찾고 있습니다. 또한 Anomali 2024 Cybersecurity Priorities 연구의 설문 조사에 참여한 보안 전문가 중 47%는 보안 운영 센터가 인프라에 필요한 가시성을 제공하지 못한다고 응답했습니다.³

이러한 과제를 해결하기 위해 기업들은 공격으로부터 데이터를 격리하고 보호하도록 지원하는 보안 솔루션과 비정상적이고 의심스러운 행동을 더 빠르게 감지하고 자동으로 대응할 수 있는 AI 지원 기술로 구성된 심층 방어 전략을 채택하고 있습니다.

사이버 보안 분야에서 AI 활용의 이점

다양한 사이버 보안 활동에 AI를 사용하는 기업들은 가시적인 비즈니스 이점을 확인하고 있습니다.

2024 IBM Security Cost of a Data Breach 보고서에 따르면, 보안 AI와 자동 감지 및 조사 기능을 광범위하게 사용하는 조직은 AI를 사용하지 않는 조직에 비해 데이터 침해 비용을 220만 달러 절감할 수 있었습니다.²
Morgan Stanley Research에 따르면, 전 세계 기업들은 AI를 사용하여 로그 모니터링 및 분석, 경고 요약, 패치 관리, 보고 등 일반적으로 보안 분석가가 수행하는 작업을 자동화하여 연간 112억 달러를 절약할 수 있는 것으로 추정됩니다.⁴

사이버 보안 분야의 AI 사용 사례

사이버 보안 분야의 AI 사용 사례는 여전히 부상하고 있지만, AI 지원 보안 기술의 일반적인 용도는 다음과 같습니다.

시스템과 장치 동작 모니터링 및 분석을 통해 활동 기준선을 설정합니다.
위협 감지로, 머신 러닝 및 CPU 원격 측정 기능을 사용하여 감지하기 어려운 공격을 발견하고, 비정상적인 행동을 식별하며, 패턴을 해석하고, 실시간에 가깝게 경고를 제공합니다.
위협 검사로, 시스템에서 알려진 위협 패턴을 모니터링하여 공격 지표를 감시합니다.
자동 문제 해결을 통해 유사한 상황에서 취한 이전 조치를 기반으로 반응하도록 훈련된 AI 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 새로운 위협이나 공격에 선제적으로 대처합니다.
취약점 관리로, 비즈니스 시스템 및 응용 프로그램에 대한 AI 분석을 통해 개선이 필요한 잠재적인 위험 영역을 식별합니다.

엔드포인트 고급 위협 감지

AI 지원 보안 기능은 기술 스택의 모든 계층에 적용할 수 있지만, 하드웨어 수준에서 AI를 통합하면 소프트웨어 전용 보안 솔루션을 피하는 OS 하위 환경을 목표로 하는 사이버 위협으로부터 최종 사용자 장치의 보호를 강화하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, CPU 원격 측정 및 AI 기반 행동 모니터링은 랜섬웨어 및 크립토재킹과 같은 멀웨어를 프로파일 및 탐지하도록 지원하여 소프트웨어 솔루션을 보완합니다.

또한 장치 기반 AI 기능은 대기 시간 단축, 데이터 제어 개선, 클라우드 기반 솔루션에 대비 비용 절감을 제공합니다. 모든 데이터가 장치에 상주하며, AI 처리 및 분석은 클라우드가 아닌 로컬에서 수행되기 때문입니다.

최종 사용자 경험에 영향을 미치지 않으면서 통합 AI 기능을 활용하기 위해 기업들은 AI 워크로드 배치 및 성능을 최적화하도록 특별히 설계된 프로세서가 탑재된 AI PC로 자산을 업그레이드하는 것을 고려할 수 있습니다.

민감한 AI 워크로드 및 데이터 보호

독점 AI 모델과 워크로드, 민감한 데이터, 기밀 데이터 또는 규제 데이터의 보호 및 개인정보 보호를 강화하기 위해 기업들은 미사용, 전송 중, 사용 중이라는 데이터 여정의 모든 단계에서 데이터를 보호하는 고급 보안 솔루션을 고려해야 합니다.

일반적인 데이터 보안 옵션에는 안전한 다자간 컴퓨팅, 데이터 토큰화 및 동형 암호화가 포함됩니다. 그러나 이러한 기술은 효과적이지만, 새로운 과제를 드러낼 수도 있습니다. 이러한 옵션에 대한 대안은 기밀 컴퓨팅입니다.

기밀 컴퓨팅은 민감한 데이터를 변환하거나 특별한 코딩 또는 도구를 사용할 필요 없이 보호를 강화합니다. 대신, 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE) 내에서 격리, 검증, 암호화 및 제어를 사용하여 데이터 기밀성과 무결성을 보호합니다.

기업은 기밀 컴퓨팅 솔루션을 구현하여 다음을 수행할 수 있습니다.

능동적으로 사용 중인 데이터의 응용 프로그램 격리를 제공하여, 공격 표면과 민감한 데이터에 대한 액세스를 크게 최소화합니다.
가상 머신 내에서 하드웨어 수준의 데이터 격리를 제공하여, 소프트웨어 또는 명시적인 권한을 가진 관리자만 보호 액세스를 제한합니다. 이는 데이터 침해, 침해, 변조 또는 도난의 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다.
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