모든 사이버 보안 전문가가 알아야 할 사항
인공지능(AI)은 빠르게 변화하는 사이버 위협의 세계에서 적과 싸우는 현대의 맥락에서 고유한 무기인 동시에 증가하는 위협으로 간주될 수 있습니다. 이와 관련하여 두 가지 상반된 관찰이 가능합니다. 인공지능 기술은 디지털 환경에서의 사이버 보안 방어, 콘텐츠 기반 분석, 기존 IT 보안 도구의 성능을 훨씬 뛰어넘는 고급 위협 탐지 및 예방 시나리오를 개선할 수 있는 막대한 잠재력을 제공합니다. 각 사이버 보안이 직면해야 하는 주요 인공지능 위협에 대해 알아보고, 관심 있는 사람들이 잠재적인 인공지능 위협과 이에 대한 보호 방법을 숙지할 수 있도록 돕고자 합니다.
인공지능이 사이버 보안에 미치는 영향
인공 지능이 사이버 보안에 미치는 영향에 대해 많은 말과 글이 쏟아지고 있습니다. 그러나 인공지능은 아직 젊은 분야이며 기술 및 사회적 관점에서 향후 연구의 초점이 될 수 있습니다.
머신러닝과 인공지능은 위협 식별, 신호 인식, 장비 내 눈에 띄는 패턴과 같은 장점을 통해 사이버 보안 활동에 널리 통합되고 있습니다. 인공지능을 기반으로 하는 새로운 솔루션과 애플리케이션은 사이버 보안 전문가들이 잠재적인 위협을 방대하게 계산하고 발견하여 제때에 침해에 대응할 수 있도록 도와줍니다.
그러나 인공지능 사용이 급격히 증가하면서 기존 보안 시스템으로는 막을 수 없는 새롭고 복잡한 공격을 계획하고 실행하는 데 인공지능 기술을 사용하는 추세도 증가하고 있습니다. 이러한 인공지능 위협은 전 세계 모든 조직에 큰 도전이 되고 있으며, 따라서 사이버 보안에 대한 지속적인 경계와 선제적인 대책 마련이 필요합니다.
인공지능 위협에 대한 이해
적대적 머신 러닝
적대적 머신 러닝은 인공지능 시스템과 모델에 오도하거나 숨기도록 특별히 설계된 자극을 공급하여 작동을 방해하는 것을 목표로 하는 기법입니다. 해커가 인공 지능 알고리즘에 쉽게 침투하여 결과를 변경하거나 오탐, 부정 또는 보안 조치의 침투를 선택할 수 있기 때문입니다.
인공 지능 기반 멀웨어
사이버 범죄자들의 새로운 트렌드 중 하나는 인공 지능 기술을 사용하여 IT 시스템과 상호 작용할 때마다 기능과 침투 방법 및 후자를 보호하기 위해 적용되는 보안 조치를 학습하고 개선할 수 있는 멀웨어를 만드는 것입니다. 지능형 멀웨어는 제작자의 개입이 필요 없는 자급자족이 가능하며, 네트워크 환경에서 약점을 인식하고 탐지를 피하며 초고속으로 증식할 수 있어 조직의 정보 및 자료에 위험할 수 있습니다.
딥페이크와 조작된 미디어
딥페이크 제작 기술은 인공 지능 알고리즘을 통해 합성된 가짜 오디오, 비디오 및 이미지로 구성됩니다. 딥페이크를 악용하여 리소스를 횡령하거나 가짜 정보를 전달하거나 전화 사기를 조직하여 상호 작용의 신뢰와 정직성을 무너뜨릴 수 있습니다.
인공지능으로 강화된 피싱 공격
인공지능 지원 피싱 공격은 인공지능을 완전히 활용하여 독특하고 해독하기 어려운 위조된 이메일을 개발합니다. 이러한 종류의 공격을 통해 공격자는 데이터 분석을 통해 수집할 수 있는 연령, 성별 및 기타 개인 속성과 같은 세부 정보를 기반으로 특정 개인에게 피싱 메시지를 보낼 수 있습니다.
자동화된 소셜 엔지니어링
여러 소셜 엔지니어링 공격은 머신 러닝이 포함된 인공 지능을 활용하여 다음과 같은 목적을 달성합니다:
소셜 미디어에 게시된 데이터를 분석하여 공격 대상을 선정하고 심리적 허점을 노리는 메시지를 생성합니다. 인지적 운영 방법은 인간의 행동을 강요하고, 사용자를 속이고, 민감한 정보를 손에 넣을 수 있다는 점에서 다재다능합니다.
인공 지능 위협 완화: 보안 감사
사이버 보안 전문가를 위한 권장 사항 및 모범 사례.
지속적인 모니터링 및 분석
보안 전문가는 실시간 데이터 처리에서 인공지능 기반 시스템과 관련된 이러한 위협을 탐지하기 위해 적절한 도구를 활용해야 합니다. 네트워크 트래픽, 시스템 로그 및 사용자 활동을 지속적으로 감시함으로써 조직은 인공지능 공격의 잠재적 지표가 될 수 있는 행동을 확인할 수 있는 위치에 서게 됩니다.
보안 인식 강화
직원들이 인공지능이 초래할 수 있는 위험과 적절한 사이버 보안 조치를 이해하도록 하는 것은 인공지능에 의한 공격을 예방하는 데 있어 여전히 중요합니다. 인지적 보안 인식 교육 개념에는 피싱이 무엇인지 평가 및 식별하고, 수신된 이메일 및 링크 등을 평가하고, 이상한 것을 신고하는 방법을 아는 것이 포함됩니다.
적응형 보안 조치
인공지능과 머신러닝을 기반으로 하는 적응형 보안을 통해 조직은 현재와 미래의 위협 및 위험에 따라 보안 조치를 조정할 수 있습니다. 적응형 보안 솔루션은 사이버 공격의 패턴을 분석하고, 보안 조치와 제어를 조정하며, 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 동적인 방식으로 새로운 위협을 방어하는 기능을 말합니다.
협업 및 정보 공유
정보 공유는 사이버 보안에서 중요한 요소이며, 인공지능의 새로운 위협으로 인해 이 분야의 다른 전문가들과 함께 정보를 공유해야 합니다. 이를 통해 다양한 조직은 공격의 결과에 대한 방어 관리를 개선하는 동시에 방어 문제와 대응에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
윤리적 인공 지능 개발 및 규제
인공지능 개발에 대한 적절한 윤리적 관점을 유지하고 잠재적으로 위험한 인공지능 관련 위협에 대한 적절한 규제와 처리를 추진하는 것은 매우 중요합니다. 또한 사이버 보안 담당자가 보다 개방적이고 책임감 있고 정의로운 자세로 새로운 인공지능 기술을 홍보하여 적의 조작과 악용에 취약하지 않도록 할 것을 제안했습니다.
요약
사이버 보안 영역에서 인공지능 기술의 사용이 점점 더 보편화되고 있기 때문에 사이버 보안 업계의 대표자들은 변화를 더 잘 수용하고 사이버 보안 영역에서 인공지능과 함께 다가오는 위협에 더 많은 주의를 기울여야 합니다. 사이버 보안 전문가는 인공지능이 제공하는 위험의 유형을 파악하고, 성공적인 방어 조치를 적용하고, 바람직한 인공지능의 관행에 영향을 미침으로써 새로운 종류의 위협으로부터 조직의 정보, IT 시스템 및 귀중품을 보호할 수 있습니다.
인공지능과 사이버 보안의 주제가 진화하고 서로 얽히면서 인공지능 개발로 인한 위협에 효과적으로 대응하기 위해서는 관련성, 대응력, 협력이 유용하고 실제로 필수적인 요소가 되었습니다. 이러한 원칙을 적절히 채택하고 사이버 보안 전문가가 인공지능 기술을 효과적으로 사용해야만 정보 기술 환경의 신성함과 역량을 글로벌 차원에서 보존할 수 있습니다.
이 주제와 관련하여 가장 자주 묻는 질문과 그에 대한 답변을 준비했습니다
사이버 보안의 최신 인공지능 위협은 무엇인가요?
사이버 보안의 최신 인공지능 위협에는 지능형 피싱 캠페인, 음성 복제, 딥페이크, 해외의 악의적인 영향력 등이 있습니다. 인공지능을 이용한 공격에는 정교한 스피어 피싱, 제로데이 공격, 탐지를 회피하기 위한 인공지능 생성 멀웨어 사용도 포함될 수 있습니다. 또한 인공 지능을 사용하여 더욱 설득력 있고 표적화된 공격을 만들어낼 수 있으므로 이를 식별하고 완화하기가 더 어려워집니다.
인공지능은 사이버 공격에서 어떻게 악의적으로 사용될 수 있나요?
인공 지능은 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 기존 공격의 기능을 자동화하고 강화함으로써 사이버 공격에 악의적으로 사용될 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 피싱 및 소셜 엔지니어링: 인공지능으로 생성된 이메일과 메시지는 신뢰할 수 있는 출처를 사칭하도록 제작되어 피해자를 속이는 데 더욱 효과적일 수 있습니다.
- 멀웨어 및 랜섬웨어: 인공지능은 탐지를 회피하기 위해 적응하고 진화하는 정교한 멀웨어를 만들고 랜섬웨어 공격을 최적화하여 최대의 효과를 내는 데 사용될 수 있습니다.
- 딥페이크 및 음성 복제: 인공 지능 기반 딥페이크 기술을 사용하여 그럴듯한 오디오 및 비디오 사칭을 만들어 더욱 그럴듯한 사기 및 공격을 수행할 수 있습니다.
- 네트워크 이상 탐지 회피: 인공지능 알고리즘은 정상적인 네트워크 트래픽 패턴을 모방하여 침입 탐지 시스템을 회피하는 데 사용될 수 있습니다.
- 자동화된 공격: 인공 지능은 공격을 자동화하여 더 빠르고, 더 표적화되고, 더 탐지하기 어렵게 만들 수 있습니다.
데이터 개인정보 보호 및 보안에 인공지능이 미치는 영향은 무엇인가요?
인공지능이 데이터 개인정보 보호 및 보안에 미치는 영향은 다음과 같습니다:
- 데이터 유출: 인공지능 시스템은 방대한 양의 개인 데이터를 수집하고 처리할 수 있어 무단 액세스 및 데이터 유출의 위험이 높아집니다.
- 생체 인식 데이터: 인공지능 기반의 안면 인식 및 기타 생체 인식 기술은 개인 고유의 민감한 데이터를 수집하여 개인 프라이버시를 침해할 수 있습니다.
- 불투명한 의사 결정: 인공지능 알고리즘은 투명한 추론 없이 사람들의 삶에 영향을 미치는 결정을 내릴 수 있어 추적이 가능합니다.
- 내재된 편견: 인공지능은 입력되는 데이터에 기존의 편견을 영구화하여 차별적인 결과와 개인정보 침해를 초래할 수 있습니다.
- 데이터 보안: 인공 지능 시스템은 대규모 데이터 세트를 필요로 하기 때문에 사이버 위협의 매력적인 표적이 되어 개인 정보를 침해할 수 있는 침해 위험이 증폭됩니다.
조직은 인공지능 기반 위협을 어떻게 방어할 수 있을까요?
조직은 인공지능 기반 보안 도구 구현, 계층화된 보안 접근 방식 채택, 인공지능 기반 인증 및 권한 제어 사용, 직원 교육, 최신 위협에 대한 최신 정보 유지, 종합적인 사고 대응 계획 개발 등을 통해 인공지능 기반 위협을 방어할 수 있습니다.
사이버 보안에서 인공 지능을 사용할 때 어떤 윤리적 고려 사항이 발생하나요?
인공지능 기반 사이버 보안에서 윤리적 고려 사항에는 데이터 프라이버시 및 감시 문제, 차별적 결과, 책임 및 투명성 등이 포함됩니다. 인공지능 알고리즘은 편견을 지속시킬 수 있으며, 불투명한 의사결정 프로세스는 책임성을 저해합니다. 또한, 인공지능 기반 도구는 일자리를 잃게 할 수 있으며 그 사용의 책임과 투명성에 대한 의문을 제기할 수 있습니다.
인공지능 위협으로부터 보호하기 위해 사이버 보안 전문가가 해야 할 일
사이버 보안 전문가는 진화하는 인공지능 기술을 지속적으로 학습하고 적응하며 윤리적 인공지능 사용을 보장하고 인공지능 기반 도구를 통합하여 위협 탐지 및 대응을 강화함으로써 인공지능 위협에 앞서 나가야 합니다. 또한 사용자 교육, 강력한 보안 조치 구현, 새로운 위협 및 솔루션에 대한 최신 정보에 집중해야 합니다.
