사이버 보안에 AI를 통합하면 보안이 강화되는 동시에 안전한 혁신을 위한 기반을 마련할 수 있습니다. AI는 보안 전문가의 역량을 배가하는 역할을 할 수 있습니다. AI와 머신 러닝(ML)을 사이버 보안에 접목하면 보안 팀은 비정상적인 행동을 신속하게 탐지하고, 대응을 자동화하며, 운영 효율성을 높이고, AI 시스템을 안전하게 보호할 수 있습니다.
ML을 활용한 위협 탐지 강화
산업 전반의 조직에서 데이터가 기하급수적으로 계속 증가하고 있습니다. 보안 팀은 이러한 데이터의 추세를 분석하고 잠재적 위협을 식별한 다음, 사고 발생 후 적시에 대응할 수 있는 역량이 부족합니다. 이에 따라 ML 기반 솔루션은 취약점을 발견하고 해결하는 데 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다.
ML 기능은 다음 세 가지 주요 방식으로 사이버 보안을 강화할 수 있습니다:
- 실시간 위협 탐지: ML 모델은 실시간 운영 텔레메트리를 검사하고, 행동 의도를 평가하며, 공격이 백엔드 인프라에 도달하기 전에 실시간으로 차단할 수 있습니다.
- 사용자 행동 분석(UBA): ML은 사용자 행동을 분석하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 먼저 행동 기준선을 설정한 다음, 위협의 징후일 수 있는 이상 징후를 탐지합니다.
- 자동화된 분류 및 해결: ML 기반 도구를 사용하면 보안 팀이 경고를 분석하고 점수를 매기며 우선순위를 지정하는 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 그런 다음 팀은 ML을 활용해 위협을 억제하거나 차단하는 등 필요한 조치를 자동으로 실행함으로써 사람의 개입을 기다리지 않고도 위협에 대응할 수 있습니다.
BIG-IP용 F5 Web Application Firewall (WAF)은 ML을 활용하여 기존 솔루션이 놓치는 위협을 식별하고 차단합니다. ML 기반 행동 분석은 시그니처 또는 평판 기반 솔루션을 회피하는 악성 행동을 탐지합니다. 그런 다음 이 솔루션은 사람의 수동 개입 없이 보안 정책을 자동으로 업데이트할 수 있습니다.
생성형 AI로 보안 효율성 향상
ML 기반 솔루션이 데이터 분석과 위협 탐지를 처리하는 한편, 생성형 AI(GenAI) 도구는 기존에 수작업으로 수행하던 업무를 간소화하여 보안 팀이 시간을 절약하고 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. GenAI를 통해 사이버 보안 운영 효율성을 높일 수 있는 세 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 보고 가속화: GenAI 도구는 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM), 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 등의 시스템에서 발생하는 복잡한 알림을 빠르게 요약하여 몇 초 만에 간결한 요약을 생성할 수 있습니다. 이러한 요약을 통해 근본 원인 분석을 완료하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.
- 신속한 수정 조치 구현: 보안 및 엔지니어링 팀은 생성형 AI 도구를 활용해 취약점을 패치하고 인시던트를 해결하는 스크립트를 신속하게 작성할 수 있습니다.
- 규정 준수 간소화: 팀은 방대한 문서 패키지를 처음부터 작성하는 대신 GenAI를 활용해 운영 데이터를 바탕으로 규정 준수 보고서의 초안을 만들 수 있습니다. 또한 GenAI는 내부 통제를 규제 프레임워크에 매핑하고 외부 공급업체에 대한 규정 준수 평가를 신속하게 수행할 수 있도록 지원합니다.
AI를 활용한 AI 이니셔티브 보안 강화
AI 도구는 위협의 속도와 규모가 증가하는 상황에 대응하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 조직이 위험을 줄이면서 AI 이니셔티브를 가속화할 수 있도록 지원합니다. 이러한 AI 도구는 AI 시스템의 핵심 구성 요소를 보호하고 안전장치를 마련함으로써 조직이 자체 AI 솔루션을 더 빠르게 구축하고 출시할 수 있도록 합니다.
AI는 어떻게 내부 이니셔티브를 추진할 수 있을까요?
- 학습 데이터의 무결성 유지: AI 기반 도구는 데이터 오염으로부터 학습 데이터를 보호하여 AI 시스템이 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하도록 지원합니다.
- 위험 관리: AI를 활용해 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험 관리 프레임워크(AI RMF)와 같은 프레임워크를 보다 효율적으로 준수함으로써, 조직은 위험을 통제하고 있다는 확신을 바탕으로 혁신적인 프로젝트를 추진할 수 있습니다.
F5 AI Security Platform은 AI 앱, 모델, 에이전트 및 API를 보호하여 AI 도입에 따른 위험을 관리하는 데 도움을 줍니다. 또한 이러한 보호 기능을 제공하는 데 AI가 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 조직은 F5의 이 AI 기반 플랫폼을 사용하여 소프트웨어의 잠재적 취약점을 발견하고, 규정을 기업 정책으로 전환하며, AI 시스템을 테스트하고, 런타임 중 위협으로부터 보호할 수 있습니다.
AI 시대의 안전한 혁신
AI와 ML을 사이버 보안에 통합하면 조직은 리소스를 크게 확충하고, 인간의 힘만으로는 감당할 수 없는 속도와 규모로 등장하는 최신 위협을 신속하게 식별하고 대응하는 데 필요한 역량을 확보할 수 있습니다. 동시에 AI와 사이버 보안을 결합하면 조직은 위험을 줄이면서 혁신적인 프로젝트를 추진할 수 있습니다. 조직은 앱, 모델, 에이전트 및 API를 안전하게 보호한다는 확신을 바탕으로 자체 AI 기반 도구를 구축할 수 있습니다.
F5 AI Security Platform이 AI 배포를 확장하는 동시에 기업을 보호하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보세요.
자주 묻는 질문
오늘날 AI는 네트워크 위협을 탐지하는 데 어떻게 활용되나요?
AI를 활용하면 조직은 사후 대응적인 시그니처 기반 보안에서 보다 선제적인 행동 기반 보호 체계로 전환할 수 있습니다. AI와 머신러닝(ML) 기반 도구는 추세를 분석하고 기준 행동을 정의한 다음, 이전에 분류된 적이 없는 위협까지도 위협의 징후일 수 있는 이상 징후를 탐지할 수 있습니다.
보안 운영 센터(SOC)에서 머신러닝(ML)을 사용할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 무엇인가요?
ML 도구는 방대한 데이터 스트림을 분석하고 위협을 식별하며 자동화된 대응을 실행하는 등 인간의 역량을 기계의 속도로 강화할 수 있습니다. 특히 이러한 도구는 여러 벡터에서 행동 이상을 탐지하여 새로운 위협을 찾아내는 동시에 무해한 이벤트를 걸러내고 발생 가능성이 높은 위험에 대해서만 경고를 생성할 수 있습니다.
생성형 AI는 기업의 규정 준수 및 사고 보고에 어떻게 도움이 될 수 있나요?
조직은 생성형 AI를 활용해 내부 정책을 규제 프레임워크에 매핑하고, 공급업체에 대한 실사를 수행하며, 보고서 초안을 작성하는 등 다양한 규정 준수 업무를 간소화할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 여러 출처의 데이터를 분석하고 요약하여 사고 보고와 근본 원인 조사를 신속하게 진행할 수 있도록 지원합니다.
NIST AI RMF와 같은 프레임워크는 기업의 혁신에 어떻게 도움이 되나요?
NIST AI RMF는 조직이 AI 시스템을 책임감 있고 안전하게 설계, 배포 및 관리할 수 있도록 지원하는 자발적 지침입니다. 이 프레임워크를 비롯한 여러 프레임워크를 통해 조직은 과도한 위험을 초래하지 않는다는 확신을 갖고 AI 이니셔티브를 추진할 수 있습니다.
오픈 소스 보안 도구와 상용 AI 보안 플랫폼의 차이점은 무엇인가요?
오픈 소스 도구는 기본적인 AI 보안 기능을 제공하지만, 배포하고 유지 관리하려면 상당한 수준의 내부 전문성이 필요합니다. 또한 상용 도구보다 업데이트 빈도가 낮아 감사 추적에 공백이 생길 수 있습니다. 상용 AI 보안 도구는 전담 위협 연구, 정기 업데이트, 엔터프라이즈 AI 워크로드를 위한 즉시 사용 가능한 규정 준수 제어 기능 등 엔터프라이즈급 기능을 제공합니다.
작성자 소개
Louise Scully는 F5에서 AI 보안 및 위협 인텔리전스 제품 마케팅을 담당하는 시니어 매니저입니다. AI 보안 및 엔터프라이즈 기술 분야에서 제품 마케팅, 제품 관리, 시장 진출 전략, 커뮤니케이션, 사고 리더십, 카테고리 개발 등 폭넓은 경력을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 CalypsoAI와 Artomatix에서 마케팅을 총괄하며 AI 기술과 연구 성과의 시장 출시를 이끌었습니다.
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