사이버 보안의 인공 지능: 역할, 영향, 응용 프로그램 및 회사 목록

소개

기술의 발전과 함께 사이버 범죄 도 증가하고 복잡해지고 있습니다. 사이버 범죄자들은 ​​최신 보안 시스템을 위험에 빠뜨리는 정교한 공격을 시작합니다. 따라서 사이버 보안 산업도 기업의 증가하는 보안 요구 사항을 충족하기 위해 진화하고 있습니다. 그러나 이러한 보안 전문가 의 방어 전략 도 언젠가는 실패할 수 있습니다.

기업들은 게임을 강화하고 취약성 감지 메커니즘을 강화하기 위해 인공 지능(AI)을 선택하고 있습니다. 사이버 보안의 인공 지능은 기업이 방어 메커니즘을 보호하도록 돕고 있습니다. 또한 사이버 범죄를 더 잘 분석하는 데 도움이 됩니다.

인공 지능이 사이버 보안에 미치는 영향은 무엇입니까?

기업은 지금까지 그 어느 때보다 사이버 보안에 더 집중하고 있습니다. 이는 고급 사이버 보안 공격 으로 인해 기업이 데이터 침해로 수백만 달러의 비용을 지출하게 되었기 때문입니다. 네트워크 인프라를 보호할 다계층 보안 시스템 을 설계하는 것부터 시작합니다 . 첫 번째 단계는 네트워크 트래픽을 필터링할 방화벽을 설치하는 것입니다.

그런 다음 바이러스 백신 소프트웨어 를 사용하여 인프라에서 악성 파일과 바이러스를 제거합니다. 재해 복구 계획의 일환으로 정기적인 데이터 백업이 실행됩니다.

그리고 여기에 인공 지능이 등장합니다.

AI는 전문가가 사용자 행동을 분석하고 패턴을 연구하여 네트워크의 불규칙성을 식별하도록 지원함으로써 보안에 영향을 미쳤습니다. 보안 전문가는 이제 AI를 사용하여 네트워크 데이터를 연구하고 취약성을 탐지하여 유해한 공격을 방지할 수 있습니다. AI는 다음과 같은 방식으로 기존 보안 접근 방식을 향상하는 데 도움이 됩니다.

• 고급 AI 기반 보안 도구를 사용하여 보안 이벤트 모니터링 및 대응
• 최신 방화벽 에는 네트워크 트래픽의 일반적인 패턴을 쉽게 감지하고 악성으로 간주되는 경우 제거하는 내장형 기계 학습 기술 이 있습니다.
• AI의 자연어 처리 기능을 사용하여 보안 전문가는 사이버 공격의 출처를 탐지할 수 있습니다. 자연어 처리는 취약점 분석에도 도움이 됩니다.
• 인터넷 데이터를 스캔하고 예측 분석을 사용하여 악성 위협을 사전에 식별합니다.
• 조건부 접근 및 인증의 보안 강화

사이버 보안에서 인공 지능 의 또 다른 중요한 계시 생체 인식 로그인 시스템 입니다 . 지문, 망막 스캔 및 장문을 사용하는 매우 안전한 로그인입니다. 이 생체 정보와 함께 비밀번호를 사용하여 안전하게 로그인할 수 있습니다. 이 방법은 조직에서 직원이 로그인하는 방식으로, 스마트폰에서도 사용됩니다.

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사이버 보안의 애플리케이션

인공 지능의 매우 중요한 부분 집합인 머신 러닝은 오늘날 기업에서도 보안 시스템을 강화하는 데 사용하고 있습니다. 보안 전문가가 악의적인 공격을 탐지하도록 돕는 것 외에도 다음과 같은 응용 프로그램이 있습니다.

모바일 엔드포인트 보안

스마트폰, 태블릿 및 노트북은 모두 사이버 공격에 취약하기 때문에 머신 러닝은 모바일 엔드포인트 보안 에 사용됩니다. Wandera라는 회사는 최근 MI: RIAM이라는 기계 학습 기반 위협 탐지 엔진을 출시했습니다 . 이 엔진은 모바일 엔드포인트를 노리는 재패키지된 SLocker Ransomware의 여러 흔적을 성공적으로 감지했습니다.

제로데이 취약점 없음

제로 데이 취약점은 보안 전문가에게 완전히 새로운 위협이며 아직 해결 방법이나 패치가 없습니다. 제로 데이는 전문가가 문제를 해결할 수 있는 제로 데이를 의미하며 이미 공격자에게 악용되었을 수 있습니다. 이러한 위협은 때때로 보안되지 않은 IoT 장치 에서 발견됩니다 .

머신 러닝 알고리즘은 네트워크 트래픽의 이상을 분석하여 제로 데이 위협을 감지할 수 있습니다. 취약점이 제거되고 기계 학습을 사용하여 패치 악용이 방지됩니다.

인적 분석 개선

머신 러닝은 취약성 평가, 위협 탐지, 네트워크 분석 및 엔드포인트 보안과 같은 사이버 보안 활동에서 인적 분석을 향상하는 데 도움이 됩니다. ML 알고리즘은 네트워크에서 의심스러운 데이터를 걸러내고 이를 인간 보안 분석가에게 전달할 수 있습니다. 결과적으로 경보 감지율이 크게 증가할 수 있습니다.

보안 작업 자동화

반복적이고 지루한 보안 작업은 머신 러닝으로 줄일 수 있습니다. 이를 통해 전문가는 중요한 작업에 집중할 수 있습니다. 네트워크 트래픽 확인, 랜섬웨어 와 같은 위협 차단 , 바이러스 제거, 네트워크 로그 분석 과 같은 작업 을 머신 러닝으로 자동화할 수 있습니다.

기계 학습을 통해 인적 보안 리소스도 효율적으로 할당할 수 있습니다.

사이버 보안에 인공 지능을 사용하는 기업

AI 기반 시스템은 다음 회사에서 보안 인프라를 강화하는 데 사용합니다.

Google

그들은 Cloud Video Intelligence 플랫폼에서 Deep Learning AI 시스템을 사용하고 있습니다 . 클라우드 서버에 저장된 동영상은 콘텐츠와 컨텍스트를 기반으로 AI 알고리즘에 의해 분석됩니다. 위협이 될 수 있는 이상이 발견되면 AI 알고리즘이 경고를 보냅니다.

Gmail은 기계 학습을 사용하여 메일에서 스팸을 필터링하여 번거롭지 않은 환경을 제공합니다. 매일 1억 개 이상의 스팸이 차단됩니다.

IBM

IBM Watson은 인지 교육에서 기계 학습을 사용하여 위협을 감지하고 사이버 보안 솔루션을 만듭니다. AI는 또한 시간이 많이 소요되는 위협 연구 작업을 줄이고 보안 위험을 결정하는 데 도움을 줍니다.

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결론

사이버 보안에서 인공 지능 의 사용 곧 보안 시스템을 개발하고 처리하는 표준 관행이 될 것입니다. 많은 유해한 위협이 손상되기 전에 탐지될 수 있으므로 보안 전문가는 이러한 악의적인 공격에 대응할 수 있는 더 많은 대응 시간을 갖게 됩니다.

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