📩 12/09/2023 12:35
통합 사이버 보안 분야의 글로벌 리더인 WatchGuard는 진정한 인공 지능을 구별하는 방법과 인공 지능이 사이버 보안에 사용될 때 기업에 제공할 4가지 이점을 나열했습니다.
AI에 대한 가장 흔한 오해는 AI가 자동화와 동의어라는 것입니다. 그러나 진실은 자동화된 시스템이 단조롭고 반복적인 작업을 실행하도록 수동으로 구성해야 하는 반면, AI 시스템은 처리할 데이터가 있으면 독립적으로 적응할 수 있다는 것입니다. AI는 자동화의 일부 측면에서 이점을 얻지만 단순히 작업을 실행하는 것 이상입니다. WatchGuard는 진정한 인공 지능과 이를 기반으로 하는 것처럼 보이는 기술 사이의 3가지 주요 차이점을 나열했습니다.
교육: AI 시스템은 기계 학습(ML)을 사용하여 제공된 데이터로부터 학습하는 알고리즘을 만들고 통계 알고리즘을 사용하여 그 안의 패턴을 식별합니다. 반면 인공지능을 통합하지 않은 지능형 시스템은 알고리즘만으로 작동한다. 이러한 시스템은 특정 상황에서 어떻게 작동해야 하는지를 결정하는 사전 정의된 규칙 및 의사결정 트리 세트를 사용하여 생성됩니다.
지속적인 학습: AI는 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하고 개선하도록 설계되었습니다. 새로운 데이터를 사용할 수 있게 되면 시스템은 정확성과 기능을 향상시키기 위해 자체적으로 재학습할 수 있습니다. 자동화에 의존하는 솔루션은 범위가 제한되어 있으며 사전 프로그래밍된 규칙의 제약 조건 내에서만 특정 작업을 수행할 수 있습니다.
의사 결정: AI는 비반복적인 작업을 위해 설계되었으므로 사람의 개입 없이 상황을 분석하고 결정을 내릴 수 있습니다. 반면 자동화 시스템은 스스로 결정을 내릴 수 없습니다.”
사이버 보안을 위한 진정한 AI의 4가지 이점
WatchGuard에 따르면 인공 지능은 사이버 보안 측면에서 큰 잠재력을 가지고 있다고 언급하면서 자동화를 통해 자동 봇 공격에 맞서고 경보 피로를 완화할 수 있어 분석가가 자신의 지식과 기술을 보다 효율적으로 적용할 수 있게 되면서 진정한 인공 지능의 4가지 장점을 설명합니다. 다음과 같이:
”시간이 지남에 따라 성능 향상: ML을 사용하는 솔루션은 경험과 네트워크 모델을 통해 학습하여 효율성을 높이는 기능 덕분에 시간이 지남에 따라 성능이 향상됩니다. 이를 통해 보안 방어에 적응성이 추가되고 표준 네트워크 활동에서 이상 징후를 탐지하는 정확도가 높아집니다.
향상된 위협 탐지: 인공 지능은 악의적인 사이버 공격자의 행동 변화를 학습하고 이에 적응하는 능력 덕분에 인간 분석가가 식별할 수 없는 패턴을 식별하여 위협 탐지를 향상합니다. 알려지지 않은 위협을 탐지할 때 가치를 더하고 특수 APT(Advanced Persistal Threat) 공격을 처리할 때 강력한 동맹이 됩니다.
인재 격차 해소 지원: AI는 대량의 데이터를 분석하여 인간 분석가보다 훨씬 빠르게 패턴, 이상 현상 및 잠재적 위협을 감지할 수 있습니다. 이러한 기능은 인간의 전문 지식이 중요하지 않다는 의미는 아니지만 진화하는 위협을 발견하고 거의 실시간으로 공격을 감지함으로써 앞서 나갈 수 있도록 해줍니다. 이런 점에서 AI는 우리가 더 짧은 시간에 더 많은 일을 할 수 있게 해주고 인재 부족으로 어려움을 겪고 있는 사이버 보안 팀에게 도움이 됩니다.
향상된 엔드포인트 보호: WatchGuard의 EPDR 및 EDR과 같은 AI 기반 엔드포인트 탐지 및 대응 도구는 엔드포인트에 대한 행동 기준을 생성합니다. 두 솔루션 모두에 포함된 제로 트러스트 애플리케이션 서비스를 사용하면 신뢰할 수 있는 것으로 분류된 애플리케이션만 각 엔드포인트에서 실행할 수 있습니다. 또한, 악성 애플리케이션 및 프로세스나 알 수 없는 애플리케이션의 실행은 최대 4시간 이내에 분류되며, 99,98%는 인공지능 엔진에 의해 차단되고 나머지 0,02%는 기술 전문가의 조치에 의해 차단된다.
이러한 맥락에서 이러한 보안 제품을 기반으로 사용하여 Watchguard의 ThreatSync와 같은 AI 기반 XDR 솔루션은 위협 탐지 및 대응 기능을 지속적으로 학습하고 적응하며 개선할 수 있습니다. 인공 지능과 기계 학습 기술을 사용하여 실시간으로 여러 도메인에 걸쳐 잠재적 위협에 대해 조직에 경고함으로써 MTTD(평균 탐지 시간)를 줄이고 더 나은 가시성을 제공하며 다중 제품 대응을 지원합니다. 이러한 조치는 견고한 보안을 구축하는 데 도움이 됩니다.