사이버 보안에서 AI란 무엇인가요?

사이버 보안에서의 인공 지능(AI)은 머신 러닝 기법, 자연어 처리(NLP), 데이터 분석, 검색 증강 생성(RAG), 기타 AI 기술을 활용하여 네트워크, 시스템, 장치, 데이터를 공격과 무단 사용으로부터 보호하는 것입니다..

조직의 보안 태세를 강화하고 사전 예방적 방어를 가능하게 하기 위해 사이버 보안에서 AI의 사용이 증가하고 있습니다. AI는 사용자 정의 데이터 소스 온보딩, 경보 우선순위 지정 및 필터링, 탐지 규칙 변환, SIEM 마이그레이션 지원 등과 같은 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다. AI가 데이터에 적응하고 진화하며 학습함에 따라, 새로이 부상하는 위협을 식별하고 대응하는 능력도 향상됩니다.

사이버 보안에서 AI가 중요한 이유는 조직이 사이버 위협에 대해 보다 능동적이고 효율적이며 적응력 있게 방어할 수 있도록 지원하기 때문입니다. 오늘날 이러한 위협 중 상당수는 현재 AI 기반으로 진화하고 있습니다.

AI로 인한 사이버 위협의 규모에 맞서기에는 기존의 사이버 보안 방법으로는 불충분하다는 사실이 드러나고 있습니다. 위협 행위자들은 AI가 제공하는 자동화와 정교함을 공격 및 회피 수법에 활용하고 있습니다. 예를 들어, 다형성 멀웨어, 대규모 언어 모델 기반 취약점, 딥페이크를 활용한 피싱 등 새로운 공격 기법이 등장하고 있습니다. 이미 만연한 멀웨어, 소셜 엔지니어링, 취약점 악용에 더해 AI 기반 위협이 공격 방식을 더욱 확장하고 있어 방어가 더욱 어려워지고 있습니다.

보안팀은 AI 기반 보안 분석을 사용하여 인시던트 대응을 자동화하고 가속화하며, 위협 탐지 및 예측을 개선하고, 위협 식별의 정확도를 높임으로써 이러한 상황에 맞게 능력을 확장할 수 있습니다.

AI가 수작업을 도와줌으로써, 보안 실무자들은 위협 헌팅과 실제 위협 조사와 같은 보다 전략적인 목표에 집중할 수 있습니다. 기존의 경보 선별 작업은 분석가의 하루 업무 시간을 모두 소모할 수 있습니다. 하지만 AI를 사용하면 이제 수백 건의 경고 중 실제로 중요한 몇 건만을 선별하는 데 단 몇 분이면 충분합니다. 마찬가지로, 보안 분석가는 AI의 도움으로 한 시간 이내에 위협을 조사할 수 있습니다. AI가 없었다면 이 작업은 며칠이 걸릴 수도 있습니다.

AI는 머신 러닝 모델, NLP, 대규모 언어 모델(LLM) 및 AI 알고리즘을 통해 사이버 보안에 활용됩니다. AI 도구는 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴과 이상 징후를 감지하고 잠재적인 위협과 새로운 공격을 찾아냅니다.

데이터 수집 및 처리

AI 알고리즘은 네트워크 트래픽, 시스템 로그, 사용자 행동과 같은 방대한 데이터 세트에서 실시간으로 데이터를 수집하고 처리할 수 있습니다. AI는 보안 팀이 약 10분 만에 새로운 데이터 소스를 수집하고 정규화할 수 있도록 도와줍니다. 맞춤형 데이터 통합 개발을 자동화하고 파이프라인, 매핑, 템플릿, 통합 패키지를 포함한 완전한 통합을 생성합니다.

탐지 규칙 생성 또는 변환

AI는 데이터를 분석하여 보안 팀이 사이버 공격을 나타내는 이상 징후와 패턴을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Elastic AI Assistant와 같은 컨텍스트 인식 생성형 AI(GenAI)는 탐지 규칙에 의해 트리거된 경보를 이해하기 쉬운 언어로 설명할 수도 있습니다.

경고 분류 및 모니터링

AI는 관련된 경고들을 연관 지어 공격 수준의 인사이트로 통합함으로써 시간 소모적인 분류 및 모니터링 과정을 자동화합니다. 예를 들어, Elastic Security의 공격 탐지 기능은 수백 개의 경보를 몇 가지 실제 위협으로 분류하고 결과를 직관적인 인터페이스로 반환합니다. 이를 통해 보안 운영 팀은 제시된 공격을 신속하게 이해하고, 심각도와 잠재적 영향에 따라 위협의 우선 순위를 지정하고, 즉각적인 후속 조치를 취할 수 있습니다.

사이버 보안 위협을 조사하기

위협이 식별될 때마다 AI는 보안 분석가가 주요 조사 단계를 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 공격에 대한 상세한 설명을 제공하고, 관련된 호스트 및 사용자 정보를 요약하며, MITRE ATT\&CK® 프레임워크에 기반한 공격자의 전술 등을 표시합니다. GenAI는 단계별 대응 계획을 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 자연어를 선호하는 프로그래밍 언어의 쿼리로 생성하거나 변환함으로써 비정형 분석 및 데이터 보강 작업을 간소화할 수 있습니다.

사이버 보안 인시던트 대응

AI는 영향을 받은 시스템 격리, 악성 IP 차단, 취약점 패치 등과 같은 사전 정의된 조치를 자동으로 실행함으로써 인시던트 대응 역량을 향상시킵니다. AI는 과거 인시던트로부터 지속적으로 학습하여 미래의 위협을 탐지하고 대응하는 능력을 개선합니다. GenAI는 또한 보안 분석가에게 인시던트 해결 단계를 제안하고 인시던트를 문서화할 수 있도록 도와줍니다.

보안 전문가들은 사이버 보안을 위해 다양한 AI 기술을 사용합니다. 여기에는 머신 러닝, NLP, RAG, LLM 및 행동 분석이 포함됩니다.

사이버 보안의 머신 러닝

머신 러닝 모델은 패턴을 식별하고 잠재적인 위협을 나타낼 수 있는 이상 징후를 찾아냅니다. 예를 들어, 보안팀은 머신 러닝을 사용하여 네트워크의 잠재적 침해 여부를 모니터링합니다.

NLP

자연어 처리(NLP)는 AI 시스템이 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 합니다. 이는 위협 보고 분석, 인시던트 대응, 취약성 평가와 같은 작업에 매우 중요합니다. 위협 정보 분석가는 NLP를 사용하여 소셜 미디어, 뉴스 기사, 다크 웹의 방대한 양의 정보를 분석하여 잠재적 위협을 식별하고 관련 세부 정보를 추출합니다. 이를 통해 보안팀이 위협 행위자의 동기를 파악하고 침해 지표(IoC)를 식별하여 위협 인텔리전스를 개선할 수 있습니다.

사이버 보안의 LLM과 생성형 AI

대규모 언어 모델(LLM)은 많은 NLP 애플리케이션을 지원하는 딥 러닝 모델의 한 유형으로, 인간의 언어를 해석하고 생성할 수 있게 해줍니다. 생성형 AI는 사이버 보안 분야에서 위협 데이터를 분석하고, 인시던트 대응을 지원하며, 사건 해결 후 문서화 작업을 돕는 등 다양한 방식으로 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 사이버 보안에서 LLM은 즉각적인 인젝션 공격, 데이터 중독, 민감한 데이터 공개와 같은 문제도 수반합니다.

RAG

검색 증강 생성(RAG)은 문서 검색과 언어 생성을 결합하여 언어 모델의 정확도를 향상하는 기술입니다. ChatGPT said:RAG는 대규모 언어 모델(LLM)이 개인화되고 정확하며 관련성 높은 답변을 제공하는 데 필요한 적절한 컨텍스트를 확보할 수 있도록 도와줍니다.

보안 분석가가 RAG 시스템에 질문을 하면, 시스템은 내부 로그, 위협 인텔리전스 피드, 취약성 데이터베이스, 내부 사건 보고서 또는 기타 내부 지식 데이터베이스와 같은 관련 사이버 보안 소스에서 정보를 검색합니다. 검색된 데이터는 분석가의 쿼리에 대해 실행되어 LLM에 컨텍스트와 최신 관련 정보를 제공합니다. 결과적으로, LLM은 증강된 프롬프트를 사용하여 상황에 맞는 최신 응답을 생성합니다

행동 분석

사용자 행동 분석(UBA)은 사용자 행동을 분석하여 실시간으로 의심스러운 활동을 감지하는 데 도움을 줍니다. UBA는 로그 파일, 네트워크 트래픽, 애플리케이션 사용량과 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 각 사용자에 대한 정상 행동의 기준선을 설정합니다. 머신 러닝과 통계 모델링을 사용하여 이 기준에서 벗어난 편차를 감지합니다. 시간이 지남에 따라 UBA는 사용자 프로필을 지속적으로 업데이트하면서 이상 징후를 식별하는 능력을 학습하고 개선합니다. 이 사이버 보안 기술은 내부자 위협, 악의적인 활동 및 기타 보안 사고가 확대되기 전에 이를 식별하는 데 도움을 줍니다.

AI는 보안 팀의 효율성과 효과성을 크게 향상시킵니다. AI 기반의 보안 솔루션은 보안팀이 프로세스를 자동화하고, 진화하는 위협에 적응하며, 선제적 방어 메커니즘과 사이버 복원력을 개선하고, 비용을 절감하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

향상된 위협 탐지

AI는 인간 보안 분석가가 단독으로 할 수 있는 것보다 더 정확하고 빠르게 이상 징후를 식별하여 위협 탐지를 향상시킵니다.

더 빠른 인시던트 대응 시간

보안 분석가는 AI를 사용하여 대응 단계를 자동화하고, 잠재적 인시던트에 대한 컨텍스트를 수신하고, 가장 중요한 공격의 우선순위를 지정할 수 있습니다. 더 빠르고 정확한 위협 탐지를 통해 보안 침해를 더 빠르게 억제하고 근본 원인을 파악하며 향후 공격을 예방할 수 있습니다.

자동화

AI는 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하여 보안팀이 전략적 목표와 복잡한 사이버 보안 사고에 집중할 수 있도록 지원합니다.

인적 오류 감소

AI는 경고 분류 및 모니터링과 같은 일상적인 작업을 자동화하여 인적 오류의 위험을 줄이고, 사이버 보안 운영의 효율성과 정확성을 향상시킵니다.

확장성 향상

AI는 시간 소모적인 작업을 자동화하고 방대한 데이터를 처리하며, 지속적으로 학습하여 변화하는 위협에 적응함으로써 사이버 보안의 확장성을 획기적으로 향상시킵니다.

사이버 보안 팀은 피싱 탐지, 사기 방지, 네트워크 보안을 포함한 다양한 위협 유형에 AI를 사용합니다.

멀웨어 및 피싱 탐지

AI 기반 시스템은 특히 새롭거나 진화하는 위협(특히 AI를 활용한 위협)에 대해 전통적인 방식보다 훨씬 효과적으로 악성코드 및 피싱 시도를 탐지할 수 있습니다. AI는 이상 징후 탐색, 컨텍스트 및 행동 분석, 예측 인텔리전스 등의 기능을 통해 공격을 더 빠르게 식별 및 완화하고 합법적인 활동과 악성 활동을 구분하는 방법을 학습하여 보안 워크플로우를 방해할 수 있는 오탐을 최소화할 수 있습니다.

엔드포인트 보안

AI는 특정 디바이스와 관련된 컨텍스트, 환경 및 동작을 학습하고 이상 징후와 비정상적인 동작을 식별하여 엔드포인트 보안을 강화할 수 있습니다. AI는 특히 제로데이 취약점 또는 보안팀에 아직 알려지지 않은 취약점을 기반으로 한 잠재적 공격을 탐지하는 데 효과적입니다.

네트워크 및 클라우드 보안

AI는 방대한 데이터가 수반되는 특성 때문에 네트워크 보안은 물론 클라우드 보안에도 매우 적합한 기술입니다. 이는 이상 현상과 위협을 감지하고 경고 피로를 방지하는 데 도움이 됩니다. AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고, 실시간 위협 평가를 기반으로 보안 정책과 접근 제어를 동적으로 조정하며, 이를 단일 화면에서 통합적으로 관리할 수 있도록 합니다.

사기 예방

AI는 신원 도용, 결제 사기, 계정 탈취와 같은 사기 행위를 탐지하는 데 사용할 수 있습니다. 다른 사이버 보안 애플리케이션과 마찬가지로, AI를 활용하면 보안팀이 받는 오탐지 경고의 수가 적어지고, 시간이 많이 드는 수동 조사 필요성이 낮아지고, 사기 피해 및 평판 손상을 예방할 수 있어 비용 절감 효과도 기대할 수 있습니다. AI는 기존의 규칙 기반 시스템이 탐지하기 어려운 복잡한 사기 패턴을 식별할 수도 있습니다.

보안 운영

보안 스택의 거의 모든 측면에 AI 기술이 광범위하게 구현되면서 보안팀은 위협을 완화하기 위해 더 효율적으로 작업할 수 있게 되었습니다. AI는 보안 실무자가 다른 방법으로는 얻을 수 없었을 인사이트를 제공하여 업무를 더 나은 방향으로 변화시키고 있습니다.

보안 관리자, 엔지니어, 분석가는 실시간 통합 위협 인텔리전스, 자동화된 분류, LLM으로 강화된 워크플로우를 통해 중요한 인시던트의 우선순위를 더 쉽게 정하고, 알림으로 인한 피로를 줄이며, 더 빠르게 조사할 수 있습니다. 이제 보안팀은 시간 소모적이고 반복적인 많은 작업을 자동화하여 가장 중요한 우선순위에 집중하고, 조직의 전반적인 보안 태세를 더욱 강화할 수 있습니다.

거의 모든 공급업체가 자체 AI 제품을 내세우는 상황에서, 진짜 ‘지능’과 단순한 ‘인공’의 차이를 구분하는 일은 점점 더 어려워지고 있습니다.

첫 번째 단계는 해당 AI 솔루션이 팀과 보안 운영 센터(SOC)에 얼마나 실질적인 도움을 줄 수 있는지를 파악하는 것입니다. 다음 질문에 답하는 것부터 시작해보세요.

• 귀하의 기존 보안 환경에서 AI가 가장 큰 가치를 제공할 수 있는 부분은 어디입니까?
• 파악한 AI 사용 사례에 따라 어떤 위험을 모니터링해야 하나요?
• AI 도입에 관한 구체적인 목표는 무엇인가요?

다음으로, 보안 팀이 새로운 워크로드를 유지할 수 있도록 목적, 목표, 보안 환경 및 현재 인프라에 적합한 올바른 AI 도구를 선택하세요. 마지막으로 데이터 품질과 개인정보 보호, 규정 준수 및 보안을 보장합니다.

일부 공급업체는 레거시 시스템에서 AI 기반 제품으로 전환하는 데 도움을 줍니다. 여기에서도 마이그레이션 프로세스에 AI가 유용하게 사용되어 기존에는 보안 관리자가 며칠 또는 몇 달에 걸쳐 수행해야 했던 레거시 탐지 규칙과 사용자 지정 데이터 유형을 몇 분 만에 마이그레이션할 수 있습니다. Elastic은 자동 가져오기 및 자동 마이그레이션과 같은 AI 기능을 통해 SIEM 전환에 필요한 시간과 전문 지식을 줄여줍니다. Elastic AI Assistant는 안내식 워크플로우 제안과 복잡한 쿼리 변환을 통해 보안 분석가와 관리자의 학습 곡선을 낮춰줍니다.

RAG를 포함하여 Search AI Platform에 구축된 Elastic Security의 AI 기반 보안 분석은 업계 최고의 AI 기능으로 주목받고 있습니다.

• 자동 마이그레이션은 기존 SIEM 탐지 규칙을 Elastic Security로 마이그레이션하기 위한 AI 기반 워크플로우를 제공합니다.
• 공격 탐지는 수신되는 알림을 전체적으로 평가하여 진행 중인 공격을 파악하고, 분석가가 이를 차단할 수 있도록 안내합니다.
• 자동 가져오기는 모든 REST API를 포함하여 몇 분 만에 사용자 정의 데이터 통합을 구축합니다.
• Elastic AI Assistant는 알림 분류, 인시던트 대응, 관리 작업 등에서 컨텍스트 인식 지침을 제공하여 보안 팀을 지원합니다.

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