사이버 보안 회사는 COVID-19 위기 속에서 상당한 성장을 목격했습니다. 세계가 디지털화됨에 따라 여러 사람들이 사이버 보안에 투자하고 있습니다.
또한 사이버 보안은 정부, 기업, 금융, 군사 및 의료 기관이 컴퓨터 및 기타 다양한 장치에서 엄청난 양의 비할 데 없는 데이터를 수집, 처리 및 사용하기 때문에 중요한 문제입니다. 데이터의 상당 부분은 지적 재산, 개인 정보, 금융 데이터 또는 무단 노출이 필요한 기타 유형의 데이터가 악의적 인 공격으로 분류 될 수있는 민감한 정보 일 수 있습니다. 이러한 공격을 피하기 위해서는 사이버 보안이 가장 중요합니다.
사이버 보안에 AI를 사용하는 것이 절대적으로 필요합니까?
잘! 이 질문에 대한 정직한 대답은 ‘예’입니다. AI는 사이버 보안과 협력 할 때 고유 한 장점이 있기 때문에 사이버 보안에 AI를 사용하는 것이 필요합니다. 사이버 보안에서 AI의 주요 이점 중 일부는 다음과 같습니다.
- 방대한 양의 데이터 처리: 사이버 보안에서 AI의 가장 중요한 이점은 다수의 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있다는 것입니다. 위협으로부터 데이터를 보호하기위한 알고리즘 생성의 자동화에 의해 수행됩니다. 이 처리 된 데이터는 거대한 IT 네트워크 요소를 다룹니다. 이 데이터에는 공유 파일, 방문한 사이트, 이메일, 타사 소프트웨어 및 해커 활동 패턴이 포함될 수 있습니다. AI는 인간의 노력보다 더 철저하고 정확하기 때문에 모든 데이터를 처리하는 데 더 적은 시간이 필요합니다. 따라서 인공 지능 보안 소프트웨어와 함께 제공되는 강력한 프로세서를 사용합니다. 이러한 프로세서는 대량의 데이터를 즉시 압축하고 그 안에 솔루션을 제공합니다.
- 가장 작은 위협 골라내기: 일반적으로 사이버 범죄자는 추적하고 항상 그림자 속에서 일하며 가장 취약한 상황에서 공격을 기다립니다. . 또한 네트워크에 침투하는 새로운 방법과 트릭에 대한 업데이트를 유지합니다. 그들이 자신을 더 잘 위장하는 데 발전함에 따라 그들의 위협은 인간의 눈으로 눈에 띄지 않습니다. 그러나 사이버 보안에서 인공 보안을 사용하면 시스템에서 가장 약한 위협을 감지하고 솔루션을 제공합니다.
- 감지 및 응답 시간 단축:AI는 실제 문제의 속도를 높이는 데 큰 도움이 됩니다. AI는 여러 경고 및 원본 데이터를 빠르게 상호 참조하는 데 유용합니다. 사이버 보안 전문가가 사고 해결 순서를 지시함에도 불구하고 AI가 대부분의 작업을 수행합니다.
- 고급 해킹 기술 다루기:해커는 네트워크와 데이터를 침해하기 위해 고급 기술을 사용합니다. 예를 들어, 난독 화, 다형성 등의 기술은 매우 악의적이며 식별하기 어렵습니다. 개인 데이터 침해를 방지하기위한 대책은 소셜 허니팟을 활용하는 것입니다. 이 허니팟은 공격자를 함정에 빠뜨리기 위해 미끼 사용자로 사용됩니다.
사이버 보안 분야의 AI는 2020 년에 대한 놀라운 예측을 가지고 있습니다!
- 기계 학습과 AI는 기하 급수적 인 이익을 제공 할 자산 관리 개선을 계속 촉진 할 것입니다. 이러한 기하 급수적 인 이득은 더 큰 엔드 포인트 탄력성을 제공하여 IT 보안을 강화하는 데 도움이 될 것이라고합니다.
- AI는 보안 제어를 우회하기 위해 방어 메커니즘을 분석하고 행동 패턴을 시뮬레이션하고 조직을 해킹하는 기계 학습을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다.
- AI와 기계 학습은 하드웨어가 조직의 공급망으로 들어가는 데 방해가 될 것입니다.
- 사이버 보안의 AI는 공급망 부패와 싸우는 데 사용될 수 있습니다. 그 이후로 사람들이 원격 공동 작업 장소에서 일하는 경향이 있기 때문에 누가 데이터에 액세스할 수 있는지 확인할 방법이 없기 때문에 공급망이 손상되었다는 보고가 있었습니다. 그러나 AI가 손상된 공급망을 아는 데 도움이 될 비즈니스에 활용 될 것이라고 제안되었습니다.
- 또한 사이버 보안은 우리가 사이버 위협에 대처하는 방법에 대한 시나리오를 기회로 삼을 것이라고 합니다. 공격자 또는 해커는 ML 및 AI에 영향을 주어 취약성을 활용하고 가장 중요한 비즈니스 시스템 및 네트워크에 액세스합니다. 이로 인해 IT 보안 조직은 이를 따라잡을 수 있게 되었지만 위협보다 앞서 나가는 것은 매우 불가능합니다.
- 또한 AI는 계정 인수에 사용될 수 있으며 계정 탈취 수가 증가함에 따라 AI는이 문제를 극복하는 데 중요한 원천이 될 것으로 알려져 있습니다. 일반 소비자는 결국 암호 보호가 쉽게 로그인할 수 있기 때문에 더 이상 안전하지 않다는 것을 깨닫게 될 것입니다. 또한 사용되는 보안 문자는 누가 로그인하는지 알지 못하므로 안정성이 훨씬 떨어집니다. 이 때문에 AI는 온라인 결제 거래를 포함한 소비자의 온라인 여정을 보호하는 데 가장 필수적입니다.
AI의 응용 프로그램을 엿볼 수 있습니다 …
- 보안 검색: 보안 검색을 통해 의도에 대해 거짓말을 하는 사람들을 감지할 수 있는 출입국 관리 직원과 세관이 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 선별 과정은 때때로 실수를 하지만 인간의 본성이 쉽게 주의가 산만해지고 피곤할 수 있는 것으로 알려져 있기 때문에 인간보다 더 효율적인 것으로 간주됩니다. 미국 국토부는 AVATAR라는 보안 시스템을 개발했습니다. 이 아바타 시스템은 사람들의 몸짓과 표정을 선별합니다. 그것은 신체 제스처의 가장 작고 미세한 변화와 의심을 불러 일으킬 수있는 표정을 인식하도록 설계되었습니다. 이 시스템은 또한 심사 과정에서 질문하기 위한 것이기 때문에 음성의 변화를 구별할 수 있는 기능을 가지고 있다. 승객이 의심되는 경우 신고됩니다.
- 범죄 예방 및 보안 : 컴퓨터 통계 (CompStat) AI 시스템은 1995 년 뉴욕시 경찰서에서 사용 된 초기 AI 시스템입니다. 여기에는 조직 관리 및 다양한 소프트웨어 도구에 의존하는 철학이 포함됩니다. 이 시스템은 “예측 치안”에 사용되었으며 그 이후로 미국 전역의 범죄를 조사하는 데 사용되었습니다. 캘리포니아에 본사를 둔 Armorway는 AI와 게임 이론을 사용하여 테러 위협을 예측하고 있습니다. 해안 경비대는 또한 뉴욕, 보스턴 및 로스앤젤레스의 항구 보안을 위해 이 시스템을 사용합니다.
- 모바일 엔드포인트 분석: Google은 모바일 위협 엔드포인트를 분석하기 위해 AI를 시작했으며 조직은 증가하는 휴대전화 기기를 보호하기 위해 이를 사용할 수 있습니다. AI를 통합한 모바일 맬웨어 방지 솔루션을 채택하기 위해 Zimperian과 Mobilelron은 협력했습니다. Mobilelron의 규정 준수 및 보안 엔진은 Zimperian의 AI 통합과 함께 장치, 네트워크 및 애플리케이션 위협과 같은 문제를 해결할 수 있습니다. Skycure, Lookout 및 Wandera는 모바일 보안 솔루션을 제공하는 다른 공급 업체이며 이들 각각은 자체 AL 알고리즘을 사용하여 잠재적 인 위협을 탐지합니다.
- 위협 시간 대응 감소: 사이버 위협과 지능형 공격에 직면 한 글로벌 은행이있었습니다. 이 은행은 현재 솔루션이 위협을 탐지하고 차세대 위협을 완화하는 데 효과적이지 않았기 때문에 위협 탐지 및 대응을 개선해야 했습니다. 그들은 기계 학습 기능과 데이터 과학을 기반으로 하는 Paladon의 AI 기반 관리형 탐지 및 대응 서비스(MDR) 서비스를 배포하기로 결정했습니다. 은행의 위협 탐지 및 대응 기능은 랜섬웨어, 맬웨어, 제로 데이 공격, 사회 공학, 암호화 된 공격, 데이터 유출, 지능형 표적 공격 등을 포함하여 향상되고 개선되었습니다.
따라서, AI가 우리 삶에 미치는 영향은 해가 갈수록 커질 수밖에 없는 것으로 알려져 있으며, 더 많은 기술이 우리 삶에 통합될 것이다. 사이버 보안의 경우 주요 보조금은 위협의 빠른 분석 및 완화에 중점을 둡니다.