세상이 점점 더 연결되면서 AI와 사이버 보안이 유비쿼터스화되었습니다. 그러나 사이버 보안 및 AI를 둘러싼 두려움은 거의 모든 산업을 휩쓸고 있습니다. 기술이 무엇인지, 무엇을 할 수 있는지 이해하는 사람이 소수에 불과하기 때문입니다.
따라서 이러한 두려움을 극복하고 위협으로부터 우리를 보호하기 위해 인공 지능이 무엇을 할 수 있는지 이해하려면 이를 이해해야 합니다.
인공지능(AI)이란
우리 대부분에게 인공 지능(AI)은 로봇을 의미합니다. 이것이 우리가 iRobot과 같은 영화에서 보고 소설에서 읽은 것이기 때문입니다. 그러나 이것의 어떤 것도 사실에 추가되지 않습니다.
인공지능(AI)은 인간의 지능을 기계에 복사해 인간처럼 생각하고 행동을 모방하는 것을 말한다. 인공 지능의 목표에는 학습, 추론 및 인식이 포함됩니다.
AI의 한계
AI와 기계 학습은 밀접하게 관련되어 있으며 둘 다 복잡하기 때문에 사람들이 종종 오해하는 것입니다. 인간이라면 누구나 할 수 있는 일을 하는 법을 배울 수 있는 기계를 상상해 보십시오. 우리는 이것으로부터 수십 년 떨어져 있지만 생각 자체는 매우 흥미 롭습니다. 따라서 우리는 AI와 기계 학습의 발전을 보고 있으며 이 인간-AI 협업은 앞으로 더욱 널리 퍼질 것입니다.
오늘날의 지능형 시스템(Siri, Alexa, Google 검색)은 AI의 발전과 발전의 한 예입니다. Google 검색은 사용자가 찾고 있는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 완전한 문장을 입력하지 않아도 Google은 이해하고 제안을 제공합니다. 이것은 빙산의 일각에 불과하며 AI와 기계 학습은 이와 같은 일을 더 많이 할 수 있습니다. 물론 이러한 지능적인 알고리즘이 작동하는 방식은 탁월하지만 그들은 우리가 훈련시킨 작업만 수행할 수 있습니다. 검색 시스템은 자동차 운전 방법을 알 수 없습니다. 이것은 인간의 개입이 필요한 때이며 인간이 기계보다 나은 이유입니다.
그러나 이것이 우리가 우월하다는 것을 의미하지는 않습니다. 기계는 특정 작업을 인간보다 백만 배 더 잘 수행할 수 있습니다. 그러나 사람 대 기계의 경우 둘 사이의 상호 작용이 매우 중요합니다. 매일 직장, 가정, 사이버 방어 시스템은 인간 도전자와 AI 기반 방어로 인해 칼을 맞대고 있습니다.
따라서 사이버 보안 싸움은 인간이 다른 인간을 보호하는 것입니다. 그리고 공격자가 보호에 사용되는 AI 시스템을 남용하려고 시도하더라도 AI는 자연스럽게 사이버 보안의 동맹이 될 것입니다.
우리 Fortes에 대응하는 기계 가공
보안 분야에서 AI의 가장 큰 성과는 데이터 분석을 다루는 것입니다. 시스템이 하루에 백만 개가 넘는 이벤트를 분석할 수 있는 곳에서 인간의 얼굴은 어렵습니다. 뿐만 아니라 잠재적인 공격으로 이어질 수 있는 일련의 데이터에서 이상 징후를 찾는 것이 너무 어려워집니다. 이러한 상황을 극복하기 위해 사이버 보안 전문가들은 수십 년 동안 장갑을 끼고 접근 방식을 사용해 왔으며 AI와 협력하고 있습니다. 위반 감지, 샘플 분석, 맬웨어 분류 등과 같은 작업에서 AI와 머신 러닝은 이점이 입증되었으며 수많은 잠재적인 보안 위협을 차단했습니다.
AI는 선한 사마리아인입니까?
AI에 대한 업계의 가장 큰 우려 중 하나는 해커가 AI를 사용하여 대규모 공격을 자동화할 수 있다는 것입니다.
당신도 똑같이 생각하고 AI가 득이 될지 골칫거리인지 확신이 서지 않는다면 기술이 좋은 목적과 나쁜 목적에 사용될 수 있음을 기억하십시오.
보안을 자동화하는 AI의 잠재력은 확실히 유익하지만 해커가 이 인공 지능을 더 잘 활용하는 방법을 배우면 위험할 것입니다. 이 모든 것이 미래를 암울하게 만들지만, 인공 지능과 기계 학습이 사이버 범죄에 맞서 싸우는 방식이 차이를 만들고 있습니다.
데이터 분석을 기반으로 사이버 위협을 탐지할 때 인공 지능의 기계 학습 부분이 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 취약점이 악용되기 전에 위협을 식별할 수 있기 때문입니다.
기계 학습은 컴퓨터가 받은 데이터를 기반으로 알고리즘을 사용하고 익숙해지고 필요한 개선 사항을 이해할 수 있도록 합니다. 사이버 보안과 관련하여 이는 머신 러닝을 통해 컴퓨터가 인간보다 정확하게 위협을 예측하고 허점을 관찰할 수 있음을 의미합니다.
보안과 관련하여 또 다른 중요한 요소인 암호는 항상 취약합니다. 그리고 그들은 귀하의 계정과 사이버 범죄자 사이에 서있는 유일한 것입니다. 따라서 이에 대한 대안으로 생체인증이 제안된다. 그러나 그다지 편리하지 않으며 해커가 쉽게 우회할 수 있습니다. 부적절함을 처리하기 위해 AI를 사용하여 생체 인식 인증을 강화하고 보다 안정적으로 만듭니다. Apple의 얼굴 인식이 한 예입니다.
이것이 모든 AI가 발전하는 것은 아니며 멈추지 않을 것입니다. AI에 의한 또 다른 유망한 보안 향상은 행동 분석에서 비롯됩니다. 즉, 기기 사용 방식을 분석하면 ML이 패턴을 생성하고 비정상적인 활동이 발생하는 시기를 알 수 있습니다. 이렇게 하면 위험 신호가 발생하고 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.
그렇다면 사이버 보안 문제인 AV-Test에서 알 수 있듯이 AI는 랜섬웨어 공격에 대한 해답일까요?
AI가 사이버 보안을 장악한다는 생각은 흥미롭지만 AI가 적응력이 있다는 사실을 잊을 수 없습니다. 해커는 이를 악의적인 목적으로 사용할 수 있습니다. 잘못된 손에 넘어가면 우리를 보호하는 것보다 더 많은 피해를 줄 수 있습니다. 무엇이든 의지할 때 우리가 할 수 있는 모든 예방 조치를 취해야 하는 양날의 검입니다. 한 곳에서 AI가 랜섬웨어 공격을 우회하는 데 도움이 되는 경우에도 도움이 될 수 있습니다. 요약하자면 AI는 장점이자 단점입니다.