말할 필요도 없이 AI 기반 시스템의 전망은 앞으로 더 밝아질 것입니다. 인공 지능은 우리가 결정을 내리는 데 도움을 주고 스마트 자동차, 도시에 전력을 공급하지만 불행히도 기기에 바이러스나 맬웨어를 가져올 수도 있습니다.
사이버 보안과의 전쟁에는 좋은 소식이 아닙니다. 그러나 사이버 보안 보호의 진전이 더딘 것처럼 보일 수 있지만 지난 몇 년 동안 상당한 개선이 있었다고 안전하게 말할 수 있습니다. 많은 데이터 보안 소프트웨어 회사는 사용 가능한 온라인 및 오프라인 위협에 대처하기 위해 보안 기능을 지속적으로 조정하고 개선해 왔습니다.
데이터 보호가 중요하다면 솔직히 관련 정보를 확인해야 합니다. .
많은 바이러스 백신 회사가 소프트웨어 개발 프로세스에서 인공 지능 메커니즘을 채택하기 시작했습니다. 따라서 데이터 보호의 개념을 이해하는 것이 매우 중요합니다.
데이터 보호, 무엇입니까?
데이터 보호에는 손상, 손상 또는 손실로부터 중요한 정보를 보호하는 데 관련된 프로세스가 포함됩니다. 생성 및 저장되는 데이터의 양이 초고속으로 계속 증가함에 따라 데이터 보호의 중요성도 계속 커지고 있습니다.
결과적으로 데이터 보호 전략의 더 중요한 부분은 데이터가 잘못된 사람의 손에 넘어가지 않도록 하는 것입니다. 데이터가 손상되지 않도록 보호하고 데이터 보호의 다른 중요한 측면이 손상되거나 손실된 후 데이터를 신속하게 복원할 수 있도록 합니다.
데이터 보호가 왜 중요한가요?
기업은 직원 기록, 충성도 제도, 고객 세부 정보 및 거래 내역과 같은 중요한 정보를 자주 저장합니다. 사기 및 피싱 사기에 해당 정보를 사용할 수 있는 제3자가 있습니다. 따라서 이러한 위협은 정보가 잘못된 사람의 손에 넘어가지 않도록 보호해야 할 필요성을 만듭니다.
어떤 피해를 입힐 수 있습니까?
대부분의 사람들은 외부에 남아 있는 다른 위협에 대해 알지 못할 수 있지만 전자 장치를 사용하는 거의 모든 사람은 맬웨어에 대해 알고 있습니다. 맬웨어가 기기를 손상시킬 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.
- 파일 손상 또는 삭제
- 컴퓨터 속도 저하
- 하드 디스크 재포맷
- 데이터 손실 유발
- 자주 컴퓨터 충돌
- 민감한 정보 도용
맬웨어는 또한 컴퓨터에서 작업을 수행하거나 인터넷에 액세스하지 못하게 할 수도 있습니다.
맬웨어의 AI
"AI 기반 멀웨어"라는 용어를 사용할 때 AI가 "도둑질"한 터미네이터 스타일의 사례를 비교적 쉽게 상상할 수 있습니다. 실제로, AI가 제어하는 악성 프로그램은 시간을 거슬러 로봇을 배치하지 않을 것입니다. 그것보다 훨씬 더 교활할 것입니다.
멀웨어는 인공 지능에 의해 변경되어 효율성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 AI 기반 맬웨어는 인텔리전스를 사용하여 컴퓨터를 더 빠르고 효율적으로 공격할 수 있습니다. 기존 맬웨어는 일반적으로 사전 설정된 코드를 따르는 "멍청한" 프로그램인 반면 AI 기반 맬웨어는 스스로 생각할 수 있습니다.
딥락커 케이스
AI 기반 멀웨어의 가장 무서운 예 중 하나는 IBM 프로그램인 Deeplocker입니다. 그것은 원리 증명의 형태로 정교화됩니다. DeepLocker는 랜섬웨어 유형인 WannaCry의 고유한 변종을 밀수할 수 있는 원격 회의 소프트웨어로 위장합니다. 페이로드를 즉시 활성화하는 대신 사람들의 얼굴을 스캔하는 동안 원격 회의 프로그램의 역할을 수행합니다.
기술적인 세부 사항을 언급하기 위해 Deeplocker가 사용하는 기술과 그것이 시스템이나 코드에 몸값을 요청하는 데 어떤 영향을 미칠 수 있는지 고려해 볼 가치가 있습니다. 우선, AI 알고리즘은 Deeplocker의 백워드 엔지니어링이 실패하도록 합니다. 어떻게? 프로그램이 "트리거 조건" 개념을 사용하여 페이로드를 찾을 때까지 Deeplocker가 잠겨 있습니다. 수식에 언급된 항목을 찾지 않는 한 범주 내에서 이동할 수 있습니다.
심층 신경망은 특정 경로를 인식하고 전체 바이러스의 의도된 메시지를 구현하기 위해 "조건" 개념에 대한 페이로드를 정의하기 때문에 필수적입니다. 여기서 기술의 특성이 중요한 역할을 합니다. 특히 '블랙박스' 원리의 신경망은 전체 디자인을 숨깁니다. 특히 공격의 "누가 목표인지", "무엇(파일)이 목표인지", "목표에 도달하는 방법" 요소를 다룹니다.
이와 관련하여 "if-else" 조건이라도 특히 멀웨어의 "블랙박스" 원칙에 따라 멀웨어가 충분히 유연해질 수 있습니다. 게다가 Deeplocker의 AI 시스템의 일관성을 박탈합니다. 변경 가능성은 악성코드가 카테고리 수에 관계없이 대상 카테고리 또는 파일을 찾을 수 있도록 합니다.
"트리거 조건"의 원리는 숨겨진 구조와 알고리즘으로 인해 난공불락입니다. 필요한 "관리자 데이터"를 찾은 후 알고리즘은 "파일이 차단되었습니다. 몸값을 지불하십시오."라는 "메시지"를 시작합니다. 이제 사용자 또는 개발자는 차단된 모든 파일을 차단했으며 보안을 위해 화이트리스트 또는 블랙리스트 접근 방식을 원합니다.
Deeplocker는 특정 개인의 컴퓨터를 감염시키도록 설계되었으며 목표의 얼굴을 식별하는 즉시 페이로드를 배포 및 실행하여 해당 개인의 컴퓨터를 WannaCry에 잠그도록 합니다.
AI 기반 악성코드로부터 방어하는 방법
개발자로부터의 독립성
맬웨어 방지에서 AI를 이론적으로 사용하는 한 가지 방법은 위협을 감지하고 처리할 때 자발적인 바이러스 백신을 만드는 것입니다. 이것은 몇 가지 이유로 인해 충분히 효율적일 것입니다. 맬웨어를 개발하는 사람들은 바이러스 백신이 이를 감지할 때마다 "기억"할 수 있도록 하는 방식으로 맬웨어를 설계할 수 있습니다. 어떤 동작으로 인해 바이러스 백신이 이를 감지할 수 있는지 알 수 있습니다. 그 지식을 바탕으로 행동을 효과적으로 조정하고 해당 작업을 중지하여 PC를 감염시키는 다른 방법을 찾을 수 있습니다.
이것은 매우 위험합니다. 대부분의 최신 바이러스 백신은 예측 가능한 코드에서 실행되는 경향이 있습니다. 웜이 경보 작동을 방지하는 방법을 찾아낸다면 바이러스 백신 소프트웨어가 무능한 상태가 됩니다. 또한 다른 맬웨어에 방어 기능의 약점을 알려 사용자의 장치를 더 쉽게 감염시킬 수 있습니다.
따라서 효과적인 안티 AI 드라이브 멀웨어는 어느 정도 독립성을 보여야 하며 예측 가능한 코드 패턴을 고수해서는 안 됩니다. 개발자가 새로운 지침을 방송하지 않고도 위협에 직면할 때마다 스스로 생각하고 다른 결정을 내릴 수 있어야 합니다.
맬웨어 방지 프로그램이 어떻게 독립할 수 있습니까?
자발적이고 예측할 수 없는 맬웨어 방지 소프트웨어는 머신 러닝과 AI를 통해서만 달성할 수 있습니다. . 기계 학습을 사용하면 개발자가 모든 시나리오에 대해 코딩할 필요가 없습니다. AI 맬웨어 방지 프로그램은 장애물에 직면했을 때 이전에 이를 극복하기 위해 사용했던 것과는 다른 방법을 시도할 수 있습니다.
바이러스 백신 보호를 선택하는 방법
AI 지원 맬웨어는 탐지하기가 훨씬 더 어려울 수 있습니다. 따라서 올바른 안티바이러스 소프트웨어를 선택하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 이러한 맬웨어는 더 많은 표적 옵션을 제공하고 더 설득력 있는 가짜 뉴스와 클릭베이트를 생성할 수 있습니다. 최고의 안티바이러스 보호를 선택하는 방법을 알면 취약한 부분을 커버하고 패치할 수 있습니다. 좋은 바이러스 백신의 기능을 알면 최고의 보호 도구를 선택하고 강화할 수 있습니다.
우선, 우수한 바이러스 백신 소프트웨어가 장치를 방어해야 하는 위협 유형을 살펴보겠습니다. 안티바이러스가 효과적으로 방어할 수 있는 위협은 무엇입니까? 오늘날 사용자에게는 염두에 두어야 할 문제가 많습니다. 다음과 같은 몇 가지 위험을 알고 있어야 합니다.
- 바이러스 :사용자의 다른 도구 및 장치에 영향을 미치기 위해 스스로 복제하는 유해한 소프트웨어입니다.
- 애드웨어 및 스파이웨어: 일반적으로 게임 및 화면 보호기와 같은 무료 소프트웨어에 나타납니다. 이러한 형태의 맬웨어는 사용자의 행동을 추적하고 광고를 생성합니다.
- 피싱: 공격자가 귀하의 개인 데이터를 수집할 악성 사이트로 연결하는 겉보기에 확실한 링크. 이메일, 광고 및 웹사이트에서 찾을 수 있습니다.
- 파밍: 이는 피싱 공격과 매우 유사합니다. 실제 사이트에서 유해한 의도를 가진 사이트로 리디렉션합니다.
- 랜섬웨어: 이것은 납치와 매우 유사합니다. 공격자는 사용자가 정해진 요금을 지불할 때까지 프로그램, 파일 및 프로그램에 대한 액세스를 차단하는 소프트웨어를 다운로드하도록 속입니다.
이러한 모든 위협은 여전히 존재하지만 AI와 머신 러닝에 의해 더 강력해질 가능성이 있습니다. 따라서 최소한 일부 AI 기술을 제품에 통합하는 바이러스 백신 소프트웨어 제공업체를 선택해야 합니다.
좋은 안티바이러스 소프트웨어의 특징
기존의 맬웨어 탐지는 좋든 나쁘든 바이너리일 뿐이지만 이상 탐지를 수행하는 바이러스 백신에 더 집중해야 합니다. 이상 탐지는 구성 오류, 내부자 위협, 의심스러운 하드웨어 장애, 네트워크 중단 등 다양한 위협을 동시에 탐지할 수 있습니다. 또한 반드시 악의적일 필요는 없지만 변칙적인 다양한 항목을 감지할 수 있습니다.
AI 기반 이상 정보 공개의 문제점 중 하나는 너무 낮게 조정하면 아무 것도 감지하지 못하고 너무 높게 조정하면 결국 모든 것을 포착하여 많은 오탐지를 생성한다는 것입니다. 따라서 우수한 바이러스 백신 소프트웨어는 이 장애물을 극복하고 중간 어딘가에서 작동해야 합니다. 더 오랜 기간 동안 AI 기반 맬웨어 방지 프로그램을 개발해 온 공급업체가 필요합니다. 그들의 소프트웨어는 학습하는 데 오랜 시간이 걸렸을 것이며 따라서 오탐이 더 적습니다.
우수한 바이러스 백신 소프트웨어에는 다음과 같은 기능도 있어야 합니다.
파일 기반 보호 기능을 제공해야 합니다.
보안 솔루션은 웜, 바이러스, 트로이 목마, 스파이웨어, 애드웨어, 봇 및 루트킷으로부터 보호하기 위해 시스템의 파일에서 맬웨어를 근절할 수 있어야 합니다. 이러한 위협을 "NO FLY LIST"에 비유할 수 있습니다. 여기서 파일 이름과 시스템 손상에 대한 서명은 수백만 개의 위협에 대한 연구를 기반으로 알려져 있습니다. 이것은 기기 보안의 필수적인 부분이 될 것입니다.
평판 기반 보호
바이러스 백신은 빠르게 변이하는 위협을 식별하기 위해 파일, 사용자 및 웹 사이트 간의 수백억 개의 연결을 상호 연관시킬 수 있어야 합니다. 소프트웨어는 주요 파일 속성을 확인하여 파일이 나쁜지 좋은지 정확하게 판단하고 평판 점수를 할당할 수 있습니다. 이렇게 하면 향후 공격으로부터 효과적으로 보호하고 스캔 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
행동 기반 보호
우수한 바이러스 백신 소프트웨어는 최소한 인공 지능을 활용하여 제로 데이 보호 기능을 제공해야 합니다. 이것은 파일 위험을 평가하기 위해 실시간으로 실행되는 파일 동작을 검사하여 새롭고 알려지지 않은 위협의 출현을 결정적으로 저지하는 동작 기반 보안 계층입니다.
네트워크 위협 분석
오늘날 기업은 복잡할 뿐만 아니라 모든 트랜잭션, 통신, 연결 및 애플리케이션을 관리하기 위해 네트워크 보안 리소스가 필요한 더 많은 네트워크 토폴로지를 사용합니다. AI는 모든 네트워크 트래픽을 확인하여 의심스러운 활동을 확인하고 위협 유형을 분류할 수 있습니다.
요점
IT 인프라의 지속적인 개발과 기술의 복잡성 및 정교화로 인해 수백 수천 대의 장치에서 상당한 양의 데이터가 생성됨에 따라 데이터 보호가 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 거의 모든 개발 중인 비즈니스는 운영 효율성을 향상시키기 위해 새로운 도구를 사용하기 시작했습니다. 이러한 모든 새로운 도구에는 보호가 필요하며, 다른 보안 도구 중에서 바이러스 백신 소프트웨어는 데이터 보안에 대한 일부 위협을 완화하는 데 크게 도움이 될 수 있습니다.