AI 기반 사이버 보안이란 무엇입니까?
대규모 데이터 분석을 처리하고 실제 권장 사항을 구현하는 AI의 능력은 특히 보안 팀이 과도하게 확장되고 계속해서 증가하는 국제 보안 위협의 맥락에서 사이버 보안을 위한 잠재적으로 중요한 도구가 됩니다. 그러나 기존 보안 솔루션에 AI를 추가하는 것만으로는 보안 팀이 어떤 이점을 얻을 수 있는지 정확하게 구별하기 어렵고 현장에서 GenAI의 진정한 잠재력을 시각화하기가 더욱 어렵습니다. 그러나 AI 기반 사이버 보안 도구를 사용하면 보안 리더가 스스로 잠재력을 탐색할 수 있습니다.
고위험 과대 광고를 피하려면 이미 사용 가능한 기본 애플리케이션 보안부터 시작하십시오. 여기에서 팀을 괴롭히는 구체적인 문제점을 정확히 찾아내십시오. 이렇게 하면 과장된 광고에 휩쓸리지 않고 GenAI의 잠재력을 탐구할 수 있는 올바른 프레임워크를 갖추게 됩니다.
이 글에서는 AI 기반 사이버 보안 접근 방식에 대한 개괄적인 설명을 제공하고, Stellar Cyber의 오픈 소스 솔루션이 어떻게 이러한 접근 방식을 지원하는지 설명합니다.XDR 다음 단계를 제시합니다.
공격자가 AI를 사용하는 방법
AI가 조직에 어떻게 활용되고 있는지 확인하면 직원, 데이터베이스 및 네트워크 주변의 보호 계층을 유지하기 위해 도구가 어떻게 적응해야 하는지에 대한 어느 정도 통찰력을 얻을 수 있습니다.
사이버 보안에서 AI의 가장 자명한 용도 중 하나는 피싱 영역입니다. 공격 피해자는 한때 오타와 문법 오류에 의존하여 의심스러운 메시지를 걸러낼 수 있었지만 이러한 방어 수단은 증가함에 따라 대부분 차단되었습니다. 무료 또는 저렴한 비용으로 완벽한 문법과 철자를 제공하는 공개적으로 이용 가능한 생성 LLM입니다. 결과적으로 보안 인식 교육은 그 어느 때보다 낮은 효율성과 싸우고 있습니다. AI 모델은 악성 코드를 효율적으로 생성하고 편집할 수 있으므로 비행동 공격 경로도 강화합니다.
공격을 보다 효율적으로 수행할 수 있는 GenAI의 능력에도 불구하고 보안 전문가가 이전에 시간이 많이 소요되었던 작업을 자동화하고 민주화할 수 있는 방법도 제공합니다.
AI가 보안에 탁월한 이유는 무엇입니까?
간단히 말해, AI는 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하는 데 있어 독보적인 위치에 있습니다. 기존의 위협 인텔리전스 분야를 생각해 보세요. 하루에도 수백 건의 경고가 발생하고, 그 경고들은 매우 다양하고 광범위한 소프트웨어와 서버에서 발생하기 때문에 기업이 이처럼 빠른 변화에 발맞춰 나가는 것은 불가능하다고 여겨졌습니다. 이러한 현실은 통계에서도 확인할 수 있습니다. AI가 대중적으로 널리 알려지기 직전인 2020년에는 중요 패치가 적용되는 데 평균 34일이 걸렸습니다.
그러나 이제 그렇게 많은 양의 데이터를 수집하는 AI의 능력은 조직에 취약점 관리에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다. 성숙한 위협 인텔리전스를 자동으로 구현할 수 있으므로 수동 조사, 분류 및 보안 강화 방어에 대한 과거의 과도한 의존이 제거될 수 있으며, 분석가는 더 이상 물리적으로 로그를 샅샅이 뒤지고 패치를 설치하는 데 많은 시간을 소비할 필요가 없습니다.
AI가 현장 보안을 강화하는 방법
기계 학습
자연 언어 처리
또 다른 중요한 AI 구성 요소인 자연어 처리는 인간의 언어를 해석하여 작업 실행 시 분석가 경험을 간소화하고 팀 전체에서 보안 의사 결정을 민주화합니다. NLP는 위협 인텔리전스 보고서, 소셜 미디어, 포럼 등 다양한 소스의 텍스트를 구문 분석하고 분석하여 잠재적인 위협에 대한 관련 정보를 추출할 수 있습니다. 이 기능을 통해 보안 분석가는 방대한 양의 데이터를 수동으로 조사하지 않고도 새로운 위협을 신속하게 이해하고 대응할 수 있습니다. 또한 NLP는 복잡한 텍스트 데이터에서 파생된 명확하고 실행 가능한 통찰력을 제공함으로써 팀 구성원 간의 더 나은 의사소통과 의사 결정을 촉진합니다.
데이터 수집
자동 의사 결정
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이 프로세스와 동시에 Stellar Cyber는 귀하의 보안 환경에 대한 지속적인 분석을 수행합니다. 기존 보안 기술 스택에서 원격 측정 및 데이터를 수집하면 현재 프로세스를 반복적으로 개선하여 새로운 도구 사용 방법을 배울 때 직원의 부담을 줄일 수 있습니다. 마지막으로 Stellar는 기술 스택 전반에 걸쳐 로그, 경고 및 인증을 평가하는 기능과 함께 동일한 채널을 통해 응답할 수 있어 평균 응답 시간을 대폭 단축합니다.
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