AI 기반 SOC로 기업 사이버 보안을 자동화하는 방법은 무엇입니까?

사이버 보안 전문가에게 적시에 조치를 취하는 데 필요한 올바른 도구를 제공하는 데 있어 머신 러닝과 자동화는 큰 변화를 가져올 수 있습니다.

대부분의 기업, 특히 온라인 공간에서 일하는 기업은 인간이 제한된 시간 내에 처리하고 보호하기에는 너무 많은 엄청난 양의 데이터를 사용합니다.

또한 자동화된 상황화 기능이 대규모로 부족하기 때문에 해결 조치를 취하기 위해서는 수동 후속 조치가 필요합니다. 예를 들어, 사이버 보안에 AI가 없기 때문에 SOC는 악성 연결을 차단하는 관리 팀, 호스트 격리를 위한 IT 지원 팀, 해킹된 사서함을 삭제하는 메일 팀에 의존하게 됩니다.

현재 멀티 클라우드 솔루션 상태에서 기업은 자동화 기반 AI 사이버 보안 솔루션이 필요한 다양한 보안 도구 세트 및 레거시 데이터 센터를 사용하고 있습니다. 이러한 모든 다양한 플랫폼에서 정보를 가져오고 조직의 보안 전망에 대한 포괄적인 보기를 제공하는 솔루션입니다.

그래프에서 알 수 있듯이 사이버 보안의 인공 지능은 클라우드 및 온프레미스 환경 전반에 걸쳐 위협에 대한 가시성을 높이고 궁극적으로 규정 준수 기반 위험을 더 잘 조사할 수 있기 때문에 SOC 분석가에게 꼭 필요한 시간이 되었습니다.

이러한 시대적 요구는 전체적인 수준과 SOC에 특정한 사이버 보안에서 AI의 새로운 역할을 정의하는 것입니다. 다음으로 사이버 보안에서 AI의 활용에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AI가 사이버 보안에 미치는 영향

머신 러닝과 AI는 수백만 개의 데이터를 분석하고 수많은 사이버 위협을 추적할 수 있기 때문에 보안에 필수적입니다. 기술에 가장 적합한 것은 과거 데이터를 학습하여 지속적으로 개선된다는 것입니다. 사이버 보안에 AI를 사용하면 얻을 수 있는 몇 가지 이점을 살펴보겠습니다.

반복적인 작업 자동화

AI 기반 사이버 보안을 사용하면 보안 소프트웨어를 지속적으로 업데이트 및 배포하고, 보안 기술을 학습하고, 데이터를 수동으로 백업할 필요가 없습니다. AI 기반 사이버 보안 플랫폼을 통해 기업은 규정 준수 모니터링, 사고 대응 등의 작업을 자동 조종으로 수행할 수 있습니다. 이러한 수준의 자동화는 기업에 다양한 이점을 제공합니다.

• 데이터 상관
• 위협에 대한 신속한 보호 생성
• 시스템 내 감염 감지

사이버 위협 모니터링, 식별 및 대응

사이버 보안을 위한 AI의 활용 사례는 사용자의 행동을 분석하고 패턴을 추론하여 비즈니스의 비정상적인 일탈을 식별하는 기술에서 볼 수 있습니다. 이를 통해 시스템의 취약한 영역을 감지하고 신속하게 수정하여 향후 공격을 방지할 수 있습니다. 또한, 머신 러닝은 IT 네트워크에 침투할 수 있는 악성 코드를 사전에 탐지하고 예측할 수 있는 다양한 악성 코드 이벤트에 대해 훈련되었습니다.

사용자 행동 및 활동 추적

해로울 수 있는 비정상적인 행동을 식별하고 완화하려면 비즈니스 사용자와 직원의 업무 방식을 이해하는 것이 필요합니다. SOC 분석가는 사이버 보안을 위해 AI를 사용하여 비즈니스 네트워크에서 사용자의 일상 행동 및 활동을 추적하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 결과적으로 AI 시스템은 행동 패턴에 대한 이해를 발전시켜 불규칙성을 감지하고 악성 파일, 감염된 호스트 및 손상된 사용자 계정을 강조할 수 있습니다.

전투 봇

봇이 인터넷 트래픽의 주요 부분을 차지하면 진정한 위협이 될 수 있습니다. 통제하지 않으면 계정 탈취 및 데이터 사기로 이어질 수 있습니다. 이는 수동 대응만으로는 관리할 수 없는 일입니다. 사이버 보안에 인공 지능을 통합함으로써 기업은 웹 사이트 트래픽을 자세히 이해하고 좋은 봇, 나쁜 봇, 인간을 구별할 수 있습니다.

침해 위험 예측

AI 사이버 보안 솔루션은 다양한 액세스 수준을 갖춘 사용자, 장치 및 애플리케이션에 대한 정확한 기록인 IT 인벤토리를 결정하는 데 도움이 됩니다. 이제 자산 목록과 위협 노출 요소를 고려하여 AI 기반 사이버 보안은 비즈니스 시스템이 손상될 가능성을 예측하여 해결 가능한 취약점에 대한 리소스를 적시에 계획하고 할당할 수 있습니다.

경관 분석

원격 근무가 새로운 표준이 되면서 레거시 시스템을 업데이트하고 하이브리드 네트워크와 플랫폼을 구축하는 것이 비즈니스 필수 사항이 되었습니다. 업무용으로 클라우드 기반 앱을 사용하는 직원들은 회사의 일반적인 "4개의 벽"을 넘어 비즈니스 보안 관행을 확장했습니다. 이러한 다중 위치 작업 환경을 강화하려면 트랜잭션, 통신, 애플리케이션 및 연결을 관리하기 위한 엔드포인트 보안 리소스가 필요합니다.

이러한 맥락에서 사이버 보안 사용 사례의 AI는 위협이 다른 리소스에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 이해하기 위해 잠재적인 위협 간의 상관 관계를 생성하는 동시에 이러한 엔드포인트를 지원, 도달 및 확장하는 기술을 사용하는 SOC 분석가에게서 볼 수 있습니다.

사고 감지 및 대응

사이버 보안 사례에서 AI의 또 다른 세트는 다양한 유형의 위협을 구별하고 우선순위를 지정하며 그에 따라 알림을 배포하는 기술 능력에서 볼 수 있습니다. 이는 티켓 생성 자동화와 관련 해결 정보 추가부터 악성 파일이나 이메일이 열리기 전의 악성 코드 존재 감지까지 다양한 형태를 취할 수 있습니다.

사고 감지 및 대응을 목표로 하는 AI 기반 사이버 보안 소프트웨어는 체류 시간을 줄이고 수리 시간을 단축할 뿐만 아니라 기업이 사전 예방적이고 선제적인 조치를 취할 수 있는 능력을 제공합니다.

사이버 보안에서 AI의 역할을 측정하려면 사이버 보안에서 인공 지능 구현을 중심으로 한 프로젝트의 실제 사례를 살펴보는 것이 중요합니다.

사이버 보안을 위해 AI를 사용한 실제 사례

위에서 다룬 사이버 보안 사용 사례의 AI 세트에는 이를 지원하는 여러 가지 실제 사례가 있습니다. 다음에는 그중 상위 항목을 살펴보겠습니다.

• Google은 모바일 엔드포인트 위협을 분석하고 점점 늘어나는 모바일 기기를 보호하기 위해 AI를 사용합니다. MobileIron과 Zimperium은 또한 기업이 AI 기반 모바일 맬웨어 방지 솔루션을 채택하도록 돕기 위한 협력을 발표했습니다.
• Cognito는 네트워크 메타데이터를 수집 및 저장하고 이를 기반으로 고유한 보안 통찰력을 구축한 후 실시간으로 공격을 탐지하고 우선 순위를 지정하는 데 사용됩니다.
• 사이버 보안 사례의 또 다른 AI 세트는 AI 및 ML을 기반으로 하는 Darktrace Enterprise Immune System에서 볼 수 있으며, 모든 사용자, 장치 및 네트워크의 행동을 모델링하여 특정 패턴을 연구하고 비정상적인 행동을 자동으로 식별한 후 회사에 실시간으로 경고합니다.

오늘날 SOC가 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 사전 대응 모드에서 미래형 공격을 탐지하고 대응하는 것입니다. 현대의 해커들은 딥페이크 및 생성 AI와 같은 차세대 기술을 사용하여 손상된 시스템에 대한 공격을 시작하는 데 더욱 똑똑해졌습니다. 이러한 상황이 초래하는 사각지대는 AI 사이버보안 솔루션의 전략적 도입을 요구합니다.

AI 기반 SOC를 통해 기업 보안을 자동화하는 첫 번째 단계는 어떤 기능을 자동화해야 하는지 이해하는 것입니다.

다음은 기업이 사이버 보안을 위해 AI를 사용하여 자동화해야 하는 다양한 IT 기능을 나열한 인포그래픽입니다.

Appinventiv는 사이버 보안에서 AI를 통해 SOC 자동화에 어떻게 접근합니까?

Appinventiv에서는 사이버 보안 분야에서 엔터프라이즈급 인공 지능 사용 사례를 연구할 때 주요 목적은 시스템을 자동화하는 것입니다. 위에서 언급한 모든 보안 기능을 자동 감지 및 알림 모드로 전환한 후 다음 단계는 SOC 소프트웨어에 중점을 두고 사이버 보안용 AI를 구현하는 것입니다.

AI 사이버 보안 제공자로서 프로젝트를 진행할 때 일반적인 구현 계획은 다음과 같습니다.

• 조직의 SOC 요구 사항을 식별하기 위한 요구 사항 평가를 수행합니다.
• 사내 사이버 보안에서 AI의 비즈니스별 요구 사항을 충족하는 소프트웨어를 구축합니다.
• 새로운 AI 사이버보안 솔루션을 기존 보안 인프라와 통합합니다.
• 비즈니스 표준으로 사용할 몇 가지 탐지/대응 플레이북을 만듭니다.
• 정확성과 적절한 기능에 대해 시스템을 테스트합니다.
• 기술을 사용하고 AI가 사이버 보안에 미치는 영향을 측정하기 위한 프로세스 및 정책을 개발합니다.
• 시스템 성능을 모니터링하고 필요할 때마다 조정합니다.
• 구현 단계와 함께 사용되는 AI/ML 알고리즘을 문서화합니다.
• AI 사이버 보안 프로젝트의 방법, 결과 및 추가 개선을 위한 권장 사항에 대한 자세한 보고서를 준비합니다.
• 보안 사고에 대한 모니터링 및 대응에 대한 시스템의 효율성을 평가합니다.

인공 지능, IoT, 블록체인 등과 같은 신세대 기술을 다루는 광범위한 AI 개발 회사 경험을 통해 우리는 SaaS 회사에서 제조 단위에 이르기까지 여러 기업과 핀테크 기업이 사이버 보안에 AI를 대량으로 구현하도록 도왔습니다. 예측 탐지 및 정시 주소 전달을 보장합니다. AI 사이버 보안 솔루션을 구축하려면 당사에 문의하세요.

사이버 보안의 인공 지능에 관한 FAQ

Q. 사이버보안 AI는 어떻게 작동하나요?

A. 사이버 보안의 인공 지능은 수백만 건의 이벤트, 사용자 행동 패턴 및 위협 유형을 분석하여 잠재적인 공격을 실시간으로 식별하는 방식으로 작동합니다. 또한 IoT, 머신러닝, 블록체인의 기능을 결합하여 이해관계자에게 악의적인 이벤트를 알리는 투명한 실시간 생태계를 만듭니다.

Q. AI는 사이버 보안에 어떤 영향을 미치나요?

A. 사이버 보안에서 AI의 영향은 반복 작업 자동화, 데이터 상관 관계 설정, 위협에 대한 신속한 보호 생성, 시스템 감염 감지, 사용자 행동 및 활동 추적, 봇 퇴치, 침해 위험 예측 등에서 확인할 수 있습니다. 환경 분석, 사고 감지 및 대응.

Q. 사이버 보안 분야에서 AI를 활용한 사례는 무엇인가요?

A. 사이버 보안에서 인공 지능의 예는 위반, 피싱 및 맬웨어 탐지, 스팸 필터링, 봇 식별, 스레드 인텔리전스, 취약성 관리, 사고 대응, 사기 탐지 및 네트워크 세분화를 통해 확인할 수 있습니다.