보안 분야에서의 AI 도입: 주요 사용 사례와 피해야 할 실수들

AI는 본질적으로 방대한 데이터를 바탕으로 패턴을 인식하고, 학습하며, 그 학습을 바탕으로 예측이나 결정을 내리는 데 뛰어납니다. 머신 러닝(ML) 기술과 함께, AI는 대규모로 고급 데이터 분석을 가능하게 합니다.

확장되는 공격 표면과 고급 위협에 대처하는 보안 전문가에게 AI는 위협 탐지를 강화하고, 인시던트 대응을 자동화하고 가속화하며, 경고의 정확성과 신뢰성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 데이터에 대한 가시성을 통해 이벤트의 상관관계를 더욱 강력하게 파악하여 팀의 생산성을 높여 보다 효율적으로 취약성을 관리할 수 있습니다. 이는 조직의 리스크 관리 전략 및 프로세스를 전반적으로 개선하는 데 기여합니다.

하이브리드 및 멀티 클라우드 환경은 새로운 취약점과 공격 표면을 만들어냅니다. 현대의 공격은 그 어느 때보다 빠르게 전개되고, 기존 시스템은 너무 많은 경고(그중 상당수는 오탐)를 발생시키고 있으며, 업계 전반적으로 인력 부족 현상도 심각합니다. 이런 상황에서 AI 도입이 증가하는 것은 당연한 일입니다. 실제로 AI 사이버 보안 도구의 글로벌 시장은 2030년까지 27.9% 성장할 것으로 예상됩니다.

AI는 보안 팀이 수동 프로세스보다 더 효율적으로 복잡한 생태계를 분석할 수 있도록 지원합니다. AI 도구는 위협을 탐지하고 경고를 필터링하며 거의 실시간으로 대응하여 조직의 피해를 최소화할 수 있습니다. 궁극적으로 AI는 반복적인 작업을 대신 수행함으로써 인간이 더 가치 있는 조사 활동에 집중할 수 있도록 큰 힘을 더해 줍니다.

AI로 사이버 보안 역량을 강화하려는 조직에게는 현재 다섯 가지 활용 사례가 특히 두드러집니다. AI 기반 위협 탐지, SOC 자동화, 인시던트 대응, 사기 탐지 및 위험 분석, 데이터 온보딩입니다. 이에 대해 더욱 자세히 알아보겠습니다.

기존 보안 도구는 서명이나 알려진 패턴에 의존하는 경우가 많아 새로운 공격이나 진화하는 공격에 취약할 수밖에 없습니다. 그러나 AI는 네트워크 트래픽, 사용자 행동, 시스템 활동의 패턴을 실시간으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 보안 팀은 침해를 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별할 수 있으며, 지능형 지속 위협(APT)에 대응할 수 있는 동등한 수준의 도구를 확보하게 됩니다.

머신 러닝 모델은 이러한 편차를 발견하는 데 특히 효과적입니다. 예를 들어, 행동 기반 탐지 시스템은 내부자의 행동이 평소 행동과 다를 때 이를 인식하여 잠재적인 위협을 경고할 수 있습니다.

데이터의 양과 속도를 관리하는 데 있어, SOC는 매일 수많은 알림(그중 상당수가 오탐)으로 넘쳐나며, 이는 분석가의 피로와 취약성 증가로 이어집니다. 이제보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)를 위해 구축된 AI 도구는 위협 분석을 자동화하고, 정말 중요한 경보만 선별하여, 분석가의 워크로드를 줄일 수 있습니다. 보안 팀은 SIEM 시스템 내에서 AI를 사용함으로써 분석가에게 일상적인 업무를 효과적으로 안내할 수 있는 더욱 집중적인 고품질의 대시보드를 제공할 수 있습니다.

인시던트 대응에는 속도가 필요합니다. 분석가가 데이터로 인해 방해를 받으면 응답 시간이 지연됩니다. 공격자가 시스템에 오래 머무를수록 더 많은 피해를 입힐 수 있습니다. 주요 위협 완화 단계를 자동화함으로써 조직은 탐지에서 억제까지의 시간을 크게 단축하여 사람의 개입 필요성을 최소화할 수 있습니다.

보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR)은 AI로 구동 시, 대응 자동화를 가속화하고, 꼭 필요한 경우에만 중요한 문제를 인간 분석가에게 전달하는 프레임워크입니다.

은행, 전자 상거래, 보험과 같은 분야에는 강력한 사기 탐지 시스템이 필요합니다. 위협이 더욱 고도화되고 공격 표면이 확장됨에 따라 기존의 규칙 기반 시스템은 너무 많은 오탐을 생성하고 더 정교한 사기 행위를 놓치는 경우가 많아지고 있습니다. AI 기반 사기 탐지 및 위험 분석은 사이버 보안 분야에서 AI를 매우 유용하게 활용 사례입니다.

AI 및 머신 러닝 알고리즘은 트랜잭션 패턴을 실시간으로 분석하고, 편차를 발견하며, 기존에는 발견하기 어려웠던 복잡한 사기 전술을 식별하여 보안 팀이 위험 완화에 있어 보다 선제적으로 대응해 잠재적인 사기 관련 손실을 최소화할 수 있도록 지원합니다.

Octodet은 엔드포인트 수준에서 위협을 선제적으로 방지하고 위협 탐지 기능을 최신 상태로 유지합니다.

AI 기반 데이터 온보딩은 보안 관리자가 조직의 전체 IT 환경을 파악하는 완전하고 정규화된 데이터 세트에서 SIEM을 운영할 수 있도록 하는 혁신적인 기술입니다.

사용자 지정 데이터 통합을 자동화함으로써 보안 전문가들은 몇 주의 작업 시간을 절약할 수 있습니다. 기존에는 팀이 며칠씩 걸렸던 작업을 이제 AI로 10분 이내에 완료할 수 있어, SOC가 환경을 더 총체적으로 빠르게 파악할 수 있도록 합니다.

조직을 위한 AI 기반 SIEM의 이점을 자세히 알아보세요.

AI 기반 SOC를 구축하는 데는 올바른 방법과 잘못된 방법이 있습니다. 많은 조직이 보안 운영에 AI를 구현할 때 중대한 실수를 저지릅니다. 다음은 피해야 할 몇 가지 일반적인 구현 상의 함정입니다: 

부적절한 거버넌스: 적절한 감독이 없으면 AI 도구가 잘못된 결정을 내리거나 규제 및 규정 준수의 경계를 벗어나 작동하여 내부 사용자와 외부 이해관계자 간의 신뢰를 저해할 수 있습니다. AI 도입을 감독하는 명확한 이해관계자가 없을 때 이러한 위험은 더욱 커집니다. 

역할, 책임, 책임 소재가 정의되어 있지 않으면 AI 시스템을 효과적으로 관리하거나 정책을 시행하거나 문제가 발생했을 때 사고 대응이 어려워집니다. 강력한 보안 프레임워크는 AI가 효과적일 뿐만 아니라 안전하고 규정을 준수하며 조직 가치에 부합하도록 하는 데 필수적입니다.

약한 액세스 제어: AI 시스템은 민감한 데이터에 접근해야 하는 경우가 많습니다. 엄격한 액세스 제어가 없으면 AI 자체가 공격 대상이 될 수 있습니다. 도입 절차의 모든 단계에서 보안을 고려하는 것이 필수입니다.

민감한 데이터에 대한 교육: 보호되지 않은 개인 또는 규제 대상 데이터를 AI 모델에 공급하면 개인 정보 침해와 규정 준수 문제가 발생할 수 있습니다. 모델을 교육할 때 보안 팀은 AI 데이터 위험을 식별하고 그에 따라 조치를 진행해야 합니다.

개발 중 보안 무시: 악의적인 변조를 방지하려면 AI 제품 개발 및 보안 배포 라이프사이클의 모든 단계에서 보안을 고려해야 합니다. 특히 AI처럼 불투명한 기술을 구현할 때는 개발 과정에서 보안을 앞당겨 적용함으로써 취약점을 조기에 발견할 수 있습니다.

자동화에 대한 과도한 의존: AI는 인간의 전문 지식을 대체하는 것이 아니라 강화합니다. AI가 오해하거나 완전히 놓칠 수 있는 상황 맥락에 민감한 위협을 다룰 때는, 인간의 감독이 여전히 매우 중요합니다. 생산적이고 효율적인 AI 증강 보안 팀을 만들려면 조직은 위험 평가와 예상치 못한 시스템 동작 같은 영역에서 인간의 판단을 우선시해야 합니다. AI와 분석가의 협업은 더 나은 의사 결정을 보장하고 사각지대를 줄이며 운영 무결성을 유지합니다.

모든 상황에 맞는 AI 솔루션은 없습니다. SecOps를 현대화하려면, 보안 운영 팀의 실제 요구를 지원할 수 있는 기반을 처음부터 탄탄하게 구축하는 것에서 시작해야 합니다. 현대화에 성공하려면 사람이 중심이 되어야 합니다. 기술이 누구에게 도움이 되고 일상적인 워크플로우에 어떻게 통합되는지에 대한 명확하게 이해하는 것부터 시작해야 합니다. 

SecOps 전략에서 AI의 힘을 최대한 활용하려면 다음 모범 사례를 참고해 보세요.

• 명확한 전략으로 시작: AI 도입은 조직의 특정 위험 프로필과 팀의 필요에 따라 추진되어야 합니다. 명확하게 정의된 목표로 시작하고 AI 배포를 위한 SMART(구체성, 측정 가능성, 달성 가능성, 적합성, 시간 제한) 목표를 설정합니다. 이를 통해 올바른 문제를 해결하고 의미 있는 결과를 추적할 수 있습니다.

• 데이터 품질에 투자: AI는 학습한 데이터의 품질에 따라 성능이 결정됩니다. 그러므로 보안 도구에 IT 환경 전반에서 수집된 포괄적이고 정확하며 시기적절한 데이터가 제공되어야 합니다. 정제되고 정규화된 풍부한 데이터는 정확한 위협 탐지와 효과적인 자동화의 핵심입니다.

• 도구 간 통합: AI는 기존 보안 에코시스템 전반에서 원활하게 작동해야 합니다(SIEM부터SOAR, 엔드포인트 탐지 및 응답(EDR), 클라우드 모니터링 도구 등을 모두 포함하여). 도구의 난립을 줄이고 통합된 가시성을 제공함으로써, 이러한 통합은 대응 속도를 향상합니다.

• 팀 교육: 기술은 방정식의 일부일 뿐입니다. 교육과 역량 강화는 SOC 분석가들이 AI가 자신의 워크플로우에 어떻게 적용되는지 이해하고, AI의 결과를 해석하며, 이를 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 특히 엣지 케이스를 탐색하거나 AI 기반 권장 사항을 해석할 때는 사람의 전문 지식이 여전히 중요합니다.

• 지속적으로 모니터링하고 조정: AI는 '한번 설정하고 잊어버리는' 도구가 아닙니다. 모델 성능을 정기적으로 평가하고 업데이트된 데이터로 재학습해야 합니다. 지속적인 조정은 AI 시스템의 적합성, 정확성 및 신뢰성을 보장합니다.

이러한 모범 사례를 기반으로 현대화 노력을 추진하면, 조직은 더 나은 입지를 확보하여 책임감 있게 AI를 배포하고 위협 대응 시간을 개선하며 전반적인 보안 태세를 강화하면서 SOC 팀을 혁신의 중심으로 삼을 수 있습니다.

Elastic의 Search AI Platform을 기반으로 구축된 Elastic Security는 고급 AI 기능을 SOC 워크플로우의 모든 계층에 통합합니다. 데이터 온보딩을 가속화하고, 보다 효율적인 경보 분류에 액세스하며,생성형 AI로 보안 팀의 생산성을 강화합니다.

Elastic Security는 불필요한 정보를 줄이고 중요한 것에 집중하며 신속하게 대응하여 조직을 방어하고 보호할 수 있는 기능을 제공합니다.

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