오늘은 아이가 새벽 4시 30분에 일어나서 아이랑 낮잠을 같이 잤는데도 너무 피곤한 날이었다.
그래도 해야할 건 해야지
인공지능이 사이버 보안에서 중요한 이유
현대의 사이버 공격은 복잡하고 다양한 고급 위협 유형에 해당되는데 인공지능은 이러한 고급위협에 대응할 수 있는 능력을 제공한다. 또한 자동화와 사전예방으로 인공지능은 사이버 보안 분야에서 효과적인 대응과 예방을 위한 필수적인 기술로 부상중이다.
전통적인 방법으로는 지능화된 사이버공격에 대응하기 어려운데, 이는 시그니처 기반 탐지를 이용하기 때문에 사전에 알려지지 않은 새로운 위협에 대한 탐지능력이 떨어진다.
인공지능을 활용한 사이버 보안
네트워크나 시스템에서 발생하는 이상 행위를 감지하여 보안 위협을 탐지하는 시스템인 지능형 침입 탐지시스템(IDS; Intruction Detection System)은 인공지능 기술을 활용하면 대규모의 데이터를 실시간으로 분석하고 패턴을 학습하여 새로운 위협에 대응이 가능하다. 기계학습 및 딥러닝 기술의 IDS는 기존의 규칙 기반 시스템보다 유연하게 적응하며, 새로운 위협에 대한 학습 능력을 갖춘다. 실제 공격에서 발생하는 다양한 패턴을 감지하고 이에 대응하는데 큰 도움을 준다.
기계학습은 악성코드나 악성 소프트웨어를 감지하고 분류와 예측으로 악성활동을 예측한다.
자동화된 보안 대응
사이버 보안 공격은 계속해서 진화하고 다양하되어 복잡한 형태로 발생하는데, 이에 대응하기 위해서는 빠르고 정확한 대응이 필요하다. 인공지능을 활용한 자동화된 보안 대응은 보안 팀이 사이버 공격에 신속한 대응과 적절한 대처를 하도록 도와준다. 빠르고 효과적인 보안 사고 대응을 위한 기술로는 첫번째 자동화된 이벤트 분류, 자동화된 대응 알고리즘이 있다.
딥러닝과 사이버보안
인공지능과 유사하게 딥러닝을 이용하여 악성 행위 예측과 탐지가 가능하다. 딥러닝은 인공신경망을 기반으로 다양한 사이버 위협을 탐지하고 예측한다. 딥러닝은 복ㅈ바하고 고차원의 데이터에서 고급 특징을 자동으로 추출할 수 있는 강점이 있지만 대량의 훈련 데이터가 필요하고 은닉층(블랙박스)으로 인해 해석 가능성이 어려운 한계가 있다.