사이버 보안에서 AI는 향후 10년 동안 보안 환경의 판도를 바꿀 만큼 매우 중요한 기술입니다. 한편으로는 디지털 위협과 공격에 선제적으로 신속하게 대응할 수 있는 힘을 제공합니다. 그러나 사이버 범죄자들도 이 기술에 접근할 수 있기 때문에 악의적인 활동을 더 쉽게 할 수 있습니다.
이 중요한 기술이 발전하고 개선됨에 따라 이제는 더 자세히 살펴볼 때입니다. 사이버 보안 업계에서 이 기술을 사용하는 방법과 사용 가능한 도구, 그리고 이로 인해 발생하는 문제를 이해해 보겠습니다.
목차
AI 사이버 보안 위협: 사이버 범죄자들이 이 기술을 활용하는 3가지 방법
사이버 범죄자들은 인공 지능(AI) 기반 도구도 보유하고 있습니다. 이를 통해 복잡한 공격을 수행할 수 있는 수단을 제공합니다. 다음은 반드시 알아야 할 세 가지 AI 사이버 보안 위협입니다.
1. 정교한 소셜 엔지니어링 기법
사이버 공격을 탐지하고 예방하는 최첨단 인프라를 갖추고 있더라도 사람이 가장 취약한 부분입니다. 소셜 엔지니어링은 개인 정보를 빼내거나 보안 시스템 및 네트워크에 액세스하기 위한 방법입니다. 사이버 범죄자들은 악의적인 목적을 달성하는 데 매우 효과적이기 때문에 이 기법을 사용합니다.
악의적인 행위자는 다양한 AI 도구를 사용하여 빠르게 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 그런 다음 이러한 콘텐츠를 사용하여 사람들을 속여 평소에는 하지 않을 행동을 하도록 유도합니다.
예를 들어, 사이버 범죄자들은 국세청(IRS)을 사칭합니다. 이들은 AI 도구를 사용하여 합법적이고 공식적인 것처럼 보이는 콘텐츠를 생성하여 사용자에게 회비 납부를 요청할 수 있습니다. 악의적인 공격자는 사용자에게 전화를 걸어 가짜 음성을 사용하여 실제로 IRS와 거래하고 있다고 속일 수 있습니다.
2. 고품질 딥페이크
사이버 범죄자들은 AI 딥페이크를 사용하여 수많은 사이버 보안 관련 문제를 일으킵니다. 악의적인 공격자들은 이 기술을 사용하여 유명 인사를 사칭할 수 있습니다. 이러한 유형의 콘텐츠를 배포하는 것은 간단합니다. 또한 사람들은 이러한 가짜 사진과 동영상을 진짜라고 쉽게 생각할 수 있습니다.
일반적으로 사이버 범죄자는 공격의 효과를 높이기 위해 이 기술을 사회 공학 기술과 함께 사용합니다.
딥페이크를 사용하여 기업과 개인을 속이는 악의적인 행위자의 실제 사례도 있습니다. 예를 들어, 한 다국적 기업은 사이버 범죄자들이 조직의 최고 재무 책임자를 딥페이크한 후 2, 500만 달러를 이체했습니다. 이들은 실제 인물의 가짜 페르소나를 만들어 화상 통화에서 이 기술을 사용했습니다.
마찬가지로 테일러 스위프트도 X에 대한 딥페이크 공격의 일부였습니다. 악플러들은 팝스타의 가짜 이미지를 만들어 X(현 트위터)에 유포했습니다.
3. 데이터 중독 기법이 적용된 타깃 AI 툴
AI는 정확한 결과를 도출하기 위해 사용자가 제공하는 데이터에 크게 의존합니다. 이러한 데이터 세트에 오류가 있으면 결과가 부정확해집니다. 사이버 범죄자는 이러한 도구가 백도어를 만드는 데 사용하는 데이터를 오염시킬 수 있습니다.
예를 들어, 한 회사에서 스팸 및 악성 콘텐츠가 포함된 이메일을 줄이기 위해 AI 도구를 사용합니다. 해커는 이 조직이 이 도구를 학습시키고 개선하는 데 사용하는 데이터를 오염시킬 수 있습니다. 시간이 지나면 해커는 이 도구가 악성 링크가 포함된 이메일을 허용하도록 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 의심하지 않는 직원이 이메일의 URL을 방문할 때 악의적인 공격자가 무단으로 액세스할 수 있게 됩니다.
해커는 또한 데이터 세트를 독살하여 AI 도구가 특정 프롬프트와 함께 개인 정보를 제공하도록 할 수 있습니다.
사이버 보안에서 생성적 AI를 활용하는 방법: 이 기술의 3가지 사용 사례
생성형 AI는 동영상, 오디오, 이미지, 텍스트와 같은 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 예를 들어 Open AI의 ChatGPT와 Google의 Gemini가 이 기술의 실제 사례입니다. 제너레이티브 AI는 사이버 보안에 어떻게 활용될 수 있나요?
다음은 전문가와 조직이 이 기술을 사용하여 보안을 유지하는 세 가지 방법입니다.
1. 의심스러운 사용자 행동 분석 및 발견하기
머신러닝 기술을 사용하면 조직 직원의 행동 프로필을 만들 수 있습니다. 이는 사람들이 회사 디바이스를 사용할 때 어떻게 행동할지에 대한 기준이 됩니다.
이러한 모델을 통해 AI 도구는 이상값을 찾아내 기업의 보안 분석가에게 알려줄 수 있습니다. 그러면 이러한 전문가들은 향후 이러한 유형의 사이버 공격이 발생하지 않도록 예방하는 방법을 고민할 수 있습니다.
마찬가지로 웹사이트에서 봇을 탐지하는 도구가 있다고 가정해 보겠습니다. 봇은 사용 가능한 리소스를 압도하는 경향이 있기 때문에 사용자 경험(UX)에 부정적인 영향을 미칩니다. 사람들은 웹사이트가 느리게 로드되거나 다른 서비스가 작동하지 않는 것을 느낄 수 있습니다.
이러한 도구는 봇 활동을 연구하고 분석하여 유사한 행동을 감지하고 이러한 방문자를 즉시 차단할 수 있습니다.
2. 사이버 공격에 대응하는 시간 단축
사이버 공격은 빠르게 발생하며 사이버 보안 팀이 대응하는 데는 시간이 걸립니다. 이러한 팀이 더 빨리 대응할 수 있을수록 조직에 더 유리합니다. AI 보안 도구는 대응 시간을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
우선, 조직이 공격을 받았을 때 이 기술은 관련 데이터를 수집하고 분류할 수 있습니다. 또한 보고서를 생성하고 정보를 단순화할 수 있습니다. 사이버 보안 팀은 이러한 보고서를 검토하고 다음 조치 과정을 이해할 수 있습니다.
기업은 이러한 도구를 사용하여 이전 공격의 패턴과 이러한 위협에 대응한 방법을 연구할 수 있습니다. 시간이 지나면 이 기술은 조직이 유사한 사이버 공격을 당할 경우 최선의 조치를 제안할 수 있습니다.
3. 잠재적 위협에 대한 근거 인식
대부분의 사이버 공격은 오래된 소스 코드와 프레임워크를 기반으로 합니다. 하지만 인간은 유사한 위협을 탐지하고 제때 대응하는 것이 어렵습니다. 바로 이 부분에서 AI가 사이버 보안을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
다양한 공격 데이터 세트에서 학습하고 새로운 위협과 비교하여 둘 사이의 공통점을 찾습니다. 이를 통해 잠재적인 위협을 더 쉽게 인식하고 이러한 공격을 방지하기 위해 필요한 안전 조치를 취할 수 있습니다.
사이버 보안에서 AI의 3가지 단점
AI는 많은 가능성을 보여주지만 단점도 적지 않습니다. 다음은 사이버 보안에서 AI의 세 가지 단점입니다.
1. 불량 데이터 세트에 취약합니다.
데이터 세트는 신뢰할 수 있는 의사 결정을 내리기 위해 이 정보에 의존하기 때문에 AI 기술의 생명선입니다. 앞서 강조했듯이 문제는 악의적인 공격자가 이 데이터를 조작할 수 있다는 것입니다. 또한 잘못된 데이터 세트를 제공하면 AI 도구는 신뢰할 수 없는 결과를 제공할 수 있습니다.
이는 편견을 불러일으키고 오탐을 발생시키는 원인이 되기도 합니다. 예를 들어, AI 기반 이메일 필터링 도구를 사용하면 대시보드에 스팸 메일이 표시되지 않도록 할 수 있습니다. 하지만 잘못된 데이터로 인해 링크가 포함된 이메일은 스팸으로 간주하여 제거합니다. 또는 직원을 불량 행위자로 잘못 분류하여 시스템에서 차단하고 시간을 낭비하게 만들 수도 있습니다.
2. 사이버 공격의 진화 속도와 속도 증가
사이버 보안 전문가들은 이미 계속 진화하고 정교해지는 위협에 대처해야 합니다. AI 기술을 통해 사이버 범죄자들은 이러한 진화 속도를 높일 수 있는 도구를 갖게 되었습니다. 새로운 기술을 학습하고 복잡한 공격을 전개하며 다양한 조직을 빠르게 표적으로 삼습니다.
AI는 끊임없이 변화하는 사이버 공격의 특성에 적응하기 어렵게 만듭니다. 오래된 보안 조치는 오래된 범주에 속하므로 개발자는 정기적으로 새로운 솔루션을 개발해야 합니다.
3. 여전히 인간의 지능이 필요합니다
이 기술은 놀랍도록 강력하지만, 진정한 효과를 발휘하려면 여전히 사람의 입력이 필요합니다. 우선, 사람들은 이러한 도구에 필요한 데이터 세트를 제공해야 합니다. 또한 이 기술을 사용하는 동안 직면하는 모든 문제의 근원을 파악해야 합니다.
사람들이 안주하게 되면 이러한 도구도 시간이 지남에 따라 효과가 떨어질 수 있습니다. 우선, 잘못된 데이터 세트는 결과물에 편향을 가져와 결과를 부정확하게 만들 수 있습니다. 마찬가지로 사람이 오류를 감지하고 수정하지 않으면 기술도 계속해서 같은 실수를 저지르게 됩니다.
지금 사용해야 하는 2가지 AI 기반 사이버 보안 도구
AI 기반 사이버 보안 도구를 기존 인프라에 통합하는 것은 보안을 유지하는 데 필수적입니다. 다음은 사용해야 할 두 가지 효과적인 도구 목록입니다.
1. 벡트라 AI
Vectra AI는 AI를 사용하는 신뢰할 수 있는 사이버 보안 도구입니다. 이 기술은 기존 프레임워크와 쉽게 통합할 수 있습니다. 이 도구는 다양한 위협 벡터에 점수를 할당하여 우선순위를 지정하고 신속하게 수정할 수 있도록 도와줍니다.
이 회사는 위협 탐지에 관한 35개의 특허를 보유하고 있으며 네트워크 보안을 위해 무엇을 할 수 있는지에 대해 자신감을 가지고 있습니다. 또한 팀이 실시간 공격을 처리하고 관련 없는 알림의 수를 줄이는 데 도움을 줍니다.
2. 다크트레이스
다크트레이스는 항상 활동하며 공격을 찾아내는 AI 기반 사이버 보안 도구입니다. 이를 사용하여 네트워크, 이메일, 앱, 클라우드 서비스 등을 모니터링할 수 있습니다. 인프라에 배포한 후에도 계속 학습하고 개선합니다.
다양한 위협을 탐지하고 대응할 수 있으므로 보안 팀에 충분한 여유를 제공합니다. 이 도구는 회사에서 정상적인 활동을 학습하고 비정상적인 활동에 플래그를 지정합니다.
트윗삭제는 생성 AI의 실수로 인한 신뢰도 손상을 방지합니다.
사이버 보안에서 생성형 AI는 엄청난 잠재력을 가지고 있으며, 이 기술이 발전함에 따라 더욱 분명해질 것입니다. 이러한 도구는 보안팀의 의사 결정 프로세스를 강화하는 동시에 일상적인 활동에 소요되는 시간을 줄여줍니다.
생성형 AI는 놀랍지만 현재 상태에서는 많은 문제점을 안고 있습니다. 이러한 AI 트윗 생성기는 환각, 즉 잘못된 정보를 생성하는 경향이 있습니다. 문제는 이러한 서비스가 잘못된 정보도 그럴듯하게 보이게 만들 수 있다는 것입니다.
이러한 내용의 트윗을 게시하면 특히 사이버 보안 전문가로 자리매김하려고 할 때 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 트윗삭제 기능을 사용하면 수천 개의 게시물을 빠르게 삭제할 수 있는 도구가 있기 때문에 이런 문제는 전혀 문제가 되지 않습니다.
어떻게 하나요? 먼저 사용자 지정 필터를 실행하여 AI가 생성한 콘텐츠가 포함된 모든 게시물을 찾아야 합니다. 다음 단계는 트윗 대량 삭제 유틸리티를 사용하여 X의 프로필 페이지에서 해당 트윗을 삭제하는 것입니다.
사이버 보안에서 AI에 관한 게시물을 삭제할 시간이 없다면 어떻게 해야 할까요? 이런 상황에서는 자동 삭제 작업만 있으면 됩니다. AI 콘텐츠가 포함된 트윗을 찾기 위해 특정 키워드와 날짜 범위를 입력하면 됩니다.
이 도구를 사용하면 프로필의 모든 게시물을 삭제하여 더 안전하게 보호할 수도 있습니다.
지금 바로 트윗삭제 기능을 사용해 생성 AI의 실수가 X(이전 트위터)에서의 신뢰도에 영향을 미치지 않도록 방지하세요!
