By 피터 발타자르, MalwareFox 기술 작가

현대의 기술 발전은 세상을 빠르게 변화시키고 있습니다. XNUMX년 전, 인터넷은 오늘날에 비하면 아무것도 아니었습니다. 인터넷과 마찬가지로, 세상에 혁명을 일으킬 것으로 예상되는 차세대 기술은 다음과 같습니다. 인공 지능 (AI).

인공지능이라는 말을 들으면 가장 먼저 떠오르는 것은 아마도 상황에 따라 스스로 판단을 내릴 수 있는 지능형 로봇일 것이다. 실제로 AI는 단순히 로봇을 만드는 것보다 훨씬 더 많은 응용 분야를 갖고 있습니다. 비록 공상과학 영화와 소름끼치는 페이스북 AI 사건 대중들에게 인공지능에 대한 부정적인 이미지를 심어준 것은 사실이지만, 현실적으로 AI는 사법적으로 활용될 경우에만 부정적인 것보다 긍정적인 용도가 더 많습니다.

일반적으로 AI와 함께 사용되는 또 다른 용어는 다음과 같습니다. 머신 러닝 (ML). 많은 사람들이 AI와 ML이라는 용어를 동의어로 사용하는데, 이는 두 용어가 서로 밀접하게 관련되어 있음에도 불구하고 실제로는 잘못된 것입니다. AI가 인간의 지능을 복제하고 스스로 결정을 내릴 수 있는 지능형 시스템을 설계하는 개념인 반면, ML은 실제로 기계가 데이터로부터 학습하여 의사 결정을 개선하고 증폭할 수 있도록 돕는 AI의 하위 집합입니다.

AI와 ML은 의료 산업, 금융, 게임, 데이터 보안, 소셜 네트워크 등과 같은 다양한 분야에 수많은 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. 점진적으로 사용될 수 있는 분야 중 하나는 사이버 보안.

인공 지능과 기계 학습이 사이버 보안을 강화하는 데 어떻게 기여할 수 있는지 알려주세요.

사이버 보안에서 직면한 과제는 무엇입니까?

 
 
보안 기술이 발전함에 따라 사이버 공격자들은 조직의 삼엄한 보안을 뚫고 악성코드와 프로그램으로 시스템을 공격하는 새로운 수법을 개발하고 있습니다. 랜섬웨어, 스파이웨어 등의 위협은 사회 공학 공격, 트로이 목마 등이 지속적으로 성장하고 있으며 인터넷을 일반 사용자에게 으스스한 공간으로 만들고 있습니다.

사이버 공격 방법의 정기적인 변화로 인해 사이버 보안 전문가가 이를 처리하기가 어려워지고 있습니다. 게다가 사용자가 정기적으로 장치를 업데이트하는 것을 꺼려하여 상황이 더욱 악화되고 있습니다. 최근에는 AI와 머신러닝의 발전이 사이버 범죄자에게도 도움이 되었습니다. 이러한 기술은 시스템 취약성을 찾아내고 적절한 공격을 신속하게 계획하는 데 불법적으로 사용됩니다. 사이버 공격자는 기계 학습을 사용하여 수천, 수백만 개의 데이터베이스에서 가치가 높은 표적을 찾을 수 있습니다.

인공 지능과 기계 학습이 사이버 보안에 어떤 이점을 줄 수 있습니까?

 
 
사이버 보안과 관련하여 AI와 ML은 최신 위협을 처리하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 많은 보안 프로그램 제공업체는 이미 위협 탐지 엔진에 이러한 최신 기술을 사용하여 사이버 보안을 더욱 자동화하고 인간의 위험이 없도록 만들고 있습니다. 더 많은 효율성을 위해 AI와 ML의 힘을 활용할 수 있는 사이버 보안 영역이 많이 있습니다. AI 기술의 기본 원리는 데이터 그룹화, 분류, 처리, 필터링 및 관리입니다. 바이러스 백신 및 맬웨어 방지 프로그램과 같은 보안 앱은 거의 동일한 규칙을 사용합니다.

방법은 다음과 같습니다. 인공 지능 머신러닝은 사이버 보안에 도움이 될 수 있습니다.

1. 머신러닝은 위협의 이전 데이터 세트를 분석하고 패턴을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 인공지능 시스템은 이 패턴을 이용해 다가오는 위험을 효율적으로 포착하고 시스템 침입을 차단할 수 있다.
2. AI는 이전 보안 침해의 패턴을 분석함으로써 미래의 위협을 차단하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 잠재적인 문제에 대한 자세한 통찰력을 얻을 수 있으며 그러한 일이 발생할 경우 사전에 대비할 수 있습니다.
3. ML과 AI는 이전 데이터 세트에 대한 예측 분석을 준비하여 가능한 모든 공격을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
4. ML과 AI를 사용하면 조직은 시스템 성능에 영향을 주지 않고 영향력 있는 데이터를 보호하는 빠르고 효율적인 메커니즘을 만들 수 있습니다. 이는 사이버 보안 전문가가 하드웨어 업그레이드에 드는 불필요한 비용을 줄이는 데 도움이 될 것입니다.
5. AI와 ML은 사이버 공격자가 이를 악용하고 유리하게 활용할 수 없도록 시스템 취약점을 정확하게 탐지하는 데에도 사용될 수 있습니다.
6. AI는 부족한 부분을 감지하여 사이버 위협 탄력성을 향상함으로써 보안 조치를 업그레이드하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
7. XNUMXD덴탈의 최신 사이버 위협 제로데이 공격, DDoS 공격 및 기타 유사한 지능형 공격은 기존 보안 프로그램으로는 예방할 수 없습니다. 이를 위해서는 차세대 바이러스 백신(NGAV)이라는 최신 보안 솔루션이 필요합니다. NGAV는 머신러닝과 인공지능을 기반으로 잠재적인 위협을 사전에 감지하고 사용자에게 알릴 수 있는 보안 프로그램입니다.
8. 대부분의 기존 및 최신 보안 프로그램은 시스템의 위협을 검사하고 탐지하는 데 많은 시간이 걸립니다. 최신 NGAV는 방대한 양의 데이터 세트를 빠르고 효과적으로 스캔할 수 있습니다.

사이버 보안에서 ML과 AI를 사용하는 데 있어 과제는 무엇입니까?

 
 
인공지능을 활용하고 기계 학습 사이버 보안 기술에는 많은 장점이 있지만 우수한 인프라와 전제 조건이 필요하기 때문에 구현이 어렵습니다. 다음은 ML 및 AI를 도입할 때 사이버 보안 전문가가 직면하는 몇 가지 과제입니다.

1. 정확한 결과를 보여주기 위해서는 머신러닝과 인공지능의 결합으로 엄청난 양의 과거 데이터가 필요하다. 많을수록 좋습니다. ML은 해당 데이터를 제공하고 분석하며 현재와 미래의 문제에 대한 효율적인 솔루션을 개발합니다. 그러한 데이터를 축적하는 것은 큰 도전입니다.
2. 기계 학습은 초기 단계에서 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 공격자는 이를 이용하여 필수 정보를 훔칠 수 있습니다.
3. 조직은 작업 시스템에 ML 및 AI를 축적하기 위해 현재 인프라를 변경해야 할 수도 있습니다. 이로 인해 많은 소규모 조직이 감당할 수 없는 막대한 비용이 발생할 수 있습니다.
4. AI와 ML은 사이버 보안 분야에서 아직 초기 단계에 있습니다. 따라서 현재로서는 보안과 같은 중요한 측면을 이들에만 전적으로 의존할 수는 없습니다.

합산

 
 
오늘날 AI와 ML은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 빙산의 일각에 불과하며 이러한 기술에는 아직 탐구해야 할 부분이 많습니다. 사이버 보안 분야에서는 사이버 범죄자가 항상 보안 전문가보다 한발 앞서 있기 때문에 이러한 고급 기술이 시대의 요구 사항입니다. 인공지능의 구현은 침입자의 전략을 예측하고 공격을 줄이는 데 도움이 되기를 바랍니다.

 
바이오 : 피터 발타자르 새로운 기술 트렌드를 탐구하는 기술 매니아입니다. 그는 사이버 보안 컨설턴트이자 작가로 일하고 있습니다. MalwareFox.com. 그가 컴퓨터 분야의 초보자를 위한 연습을 작성하지 않을 때 MCU 이론을 준비하는 모습을 볼 수 있습니다. 그를 찾아보세요 Quora 및 링크드인.

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