2023년 보고서에 따르면 사이버보안 벤처사이버 범죄로 인해 2025년까지 전 세계적으로 연간 10조 5천억 달러의 비용이 소요될 것으로 추산됩니다. 기록된 사이버 범죄 건수에 대해 매년 새로운 기록이 세워지고 있습니다. 이는 기존 보안 테스트 프로세스에 큰 변화를 요구합니다. 여기서 취약점 평가가 시작됩니다.
취약성 평가는 악의적인 행위자와 해커에 맞서 시스템 내 약점을 식별하는 데 중요합니다. 사이버 위협이 증가함에 따라 조직에서는 위협 탐지 및 관리를 강화하기 위해 인공 지능(AI)을 취약성 평가에 통합하고 있습니다.
이 블로그에서는 AI가 취약성 평가를 재구성하고, 기존 프로세스를 개선하고, 더 나은 사이버 보안 방어를 제공하는 방법에 대해 논의하겠습니다.
취약점 평가 이해
취약성 평가는 소프트웨어 시스템, 애플리케이션 및 네트워크의 보안 위험과 취약성을 식별하고 수량화하고 우선순위를 지정하기 위해 수행됩니다. 취약성 평가를 수행하는 일반적인 방법론은 다음과 같습니다.
- 보안 분석: 취약성 평가는 일반적으로 시스템의 동적 및 정적 분석을 통해 수행됩니다. 이 방법은 유휴 및 실행 상태에서 애플리케이션 코드 버그를 찾는 데 도움이 됩니다.
- 패키지 취약점: 해커는 코드와 바이너리의 취약점을 이용하여 민감한 코드에 접근할 수 있습니다. 패키지 취약점 검사는 코드에 사용되는 바이너리 및 라이브러리 버전의 취약점을 탐지합니다.
- 지속적인 보안 테스트: 취약성 평가는 테스트 도구를 지속적인 배포 프로세스. 이러한 도구는 각 코드 병합 시 보안 검사를 실행합니다.
취약성 평가에서 AI의 역할
사이버 보안 팀의 85% 그들의 시스템이 AI 생성 공격에 직면했다고 말합니다. 이러한 통계로 인해 기존 테스트 방법이 더 이상 사용되지 않습니다. AI 기반 공격이 증가함에 따라 AI 기반 취약성 테스트에 대한 필요성이 크게 증가했습니다.
취약점 평가는 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.
- 동적 애플리케이션 보안 테스트(DAST): 이 방법은 런타임 중에 애플리케이션의 취약점을 식별하고 소프트웨어가 작동하는 동안 테스트합니다.
- 정적 애플리케이션 보안 테스트(SAST): 이 접근 방식은 애플리케이션의 소스 코드나 바이너리를 분석하여 실행 전에 보안 결함을 탐지합니다.
AI 기반 사이버 보안 도구는 동적 분석과 정적 분석을 모두 수행할 수 있어 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.
- 정확성 향상: AI는 취약점 탐지의 정확성과 속도를 크게 향상시킵니다. AI는 알고리즘을 활용해 방대한 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있으며, 기계 학습. 이 분석은 취약점을 나타낼 수 있는 패턴을 식별하는 데에도 사용될 수 있습니다.
- 프로세스 속도 향상: AI 도구는 자동화된 스캔을 제공합니다. 패턴 인식실시간 분석이 가능합니다. 이를 통해 테스트 프로세스 속도를 높이고 문제를 조기에 발견할 수 있습니다.
- 사전 위험 관리: 기존 보안 테스트 도구는 사전 정의된 패턴에 의존하기 때문에 범위가 제한되어 있습니다. 반면 AI 기반 스캐너는 기계 학습 알고리즘과 교육 데이터 세트를 사용하여 잠재적인 취약점을 사전에 조기에 식별합니다.
취약성 평가를 위한 주요 AI 기술
인공지능(AI)은 시스템의 취약점을 식별하고 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 취약성 평가를 위한 AI 기술은 다음과 같습니다.
- 머신러닝(ML): AI 모델은 과거 데이터를 학습하여 새로운 위협을 예측합니다. 기계 학습은 패턴 분석을 통해 악용될 수 있는 시스템의 비정상적인 동작이나 약점을 감지하는 데 도움이 됩니다.
- 자연어 처리(NLP): 이 기술은 AI가 인간의 언어를 읽고 이해하는 데 도움이 됩니다. 보고서, 보안 문서, 코드를 스캔하여 취약점이나 보안 위험을 식별할 수 있습니다.
- 이상 탐지: AI는 이를 사용하여 시스템의 비정상적인 활동을 표시합니다. 이는 “정상”이 어떤 것인지 학습한 다음, 잠재적인 보안 위험을 나타낼 수 있는 모든 것을 발견합니다.
- 오토메이션: AI는 대량의 코드나 데이터에서 취약점을 검색하는 등 반복적인 작업을 자동화합니다. 이렇게 하면 보안 문제를 찾는 프로세스가 빨라지고 인적 오류가 줄어듭니다.
- 위협 인텔리전스: AI는 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고 분석해 잠재적 위협을 실시간으로 예측하고 대응한다. 이는 새로운 취약점을 미리 예방하는 데 도움이 됩니다.
취약성 평가에서 AI 솔루션을 구현하는 방법은 무엇입니까?
사이버 보안에 AI 솔루션을 구현하는 것은 단거리 경주가 아니라 마라톤입니다. AI 도구를 기존 취약성 평가 프로세스에 성공적으로 통합하려면 조직은 다음 단계를 따라야 합니다.
기존 프로세스의 변경 사항 평가
- 현재 프로세스 평가: 취약점 스캔에 사용되는 기존 프로세스와 도구를 평가합니다. 이 평가는 AI가 통합될 수 있는 영역과 격차를 식별하는 데 도움이 됩니다.
- AI 도구 선택: 조직의 보안 요구 사항 및 인프라에 맞는 AI 기반 기술을 선택하세요. 선택한 솔루션은 탐지 및 대응 능력을 향상시키는 동시에 현재 프로세스를 보완해야 합니다.
지속적인 모니터링 및 적응
기존의 취약성 평가에는 지속적인 모니터링과 조정이 필요합니다. 사소한 코드 변경이라도 잠재적인 위험을 초래할 수 있습니다. AI 도구는 다음을 통해 지속적인 모니터링에 탁월합니다.
- 훈련된 데이터 작업: AI 도구는 실시간 데이터와 패턴에 대해 훈련됩니다. 개발팀이 푸시한 취약한 코드 PR을 신속하게 식별할 수 있습니다. 결과적으로 그들은 들어오는 위협에 적응할 수 있습니다. 이는 코드가 프로덕션에 적용되기 전에 버그를 잡는 데 도움이 됩니다.
- 경고 및 보고서 모니터링: AI 생성 보고서는 시스템 보호에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이메일 또는 Slack 경고는 시스템 상태를 지속적으로 추적합니다.
- 개발 및 출시 프로세스와의 통합: AI 도구 지속적인 보안 테스트를 통해 지속적인 전달 및 릴리스 파이프라인과 통합할 수 있습니다. 이렇게 하면 배포 전에 모든 코드 변경 사항에 대한 취약점이 자동으로 분석됩니다.
팀 역량 강화
AI를 취약성 평가에 성공적으로 통합하려면 사이버 보안 팀이 AI 및 ML 분야의 고급 기술을 개발해야 합니다. 조직은 팀이 준비되었는지 확인하기 위해 다음과 같은 주요 영역에 집중해야 합니다.
- 팀에 투자: AI 기반 취약성 평가가 성공하려면 교육에 투자하는 것이 중요합니다. 사이버보안팀. 이는 조직 내에서 교육 및 멘토링 문화를 장려함으로써 이루어질 수 있습니다.
- 사이버 보안 팀 역량 강화: 워크숍, 지식 공유 세션, 온라인 교육과 같은 활동을 통해 사이버 보안 팀이 AI 기반 테스트로 전환할 수 있습니다.
취약성 평가에서 AI의 이점
소프트웨어 시스템에 대한 보안 위협에 대처하려면 AI 기반 취약성 평가가 필요합니다. AI 기반 취약성 평가의 이점은 다음과 같습니다.
- 속도와 정확성: AI 도구는 수동 테스트에서 종종 놓치는 패턴과 이상 현상을 찾아내 정확성을 향상시킵니다. 분석을 자동화하고 과거 패턴과 결함을 기반으로 실시간 결과를 제공하여 시스템 상태에 대한 정확한 그림을 제공합니다.
- AI 기반 침해에 대한 효율성: AI 도구는 새로운 위협이 있는지 시스템을 연중무휴 24시간 모니터링합니다. AI 기반 공격을 빠르게 포착하고 수정합니다. 실시간 데이터를 통해 학습하여 적응합니다. 이를 통해 들어오는 위협으로부터 시스템을 안전하게 보호할 수 있습니다.
- 비용 절감: 취약성 평가를 위한 AI 도구는 수동 작업을 줄여줍니다. 이를 통해 취약성 평가의 특정 측면을 처리하기 위해 추가 리소스나 직원이 필요하지 않으므로 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
AI 기반 취약성 평가의 과제
AI는 취약성 평가에서 상당한 이점을 제공하지만 과제도 있습니다. AI를 취약성 평가 프로세스에 통합할 때 팀이 직면할 수 있는 가장 큰 과제는 다음과 같습니다.
- 대용량 데이터 요구사항: AI 알고리즘에는 대량의 고품질이 필요합니다. 데이터 효과적으로 훈련할 수 있습니다. 이는 리소스가 제한되어 있거나 관련 데이터 세트에 액세스할 수 없는 조직에 어려움을 초래할 수 있습니다.
- 윤리적 및 개인 정보 보호 문제: 사이버 보안 분야의 AI는 특히 민감한 사용자 데이터 수집 및 사용과 관련하여 윤리적 및 개인 정보 보호 문제를 제기합니다. 메타(Meta)가 이에 대한 유명한 예입니다. 회사는 벌금형을 선고받았습니다 13억 달러 데이터 전송 규정을 무시했습니다. 조직은 법적 조치를 피하기 위해 윤리 원칙과 규제 요구 사항을 준수해야 합니다.
- 기존 시스템과의 통합: AI 기반 취약성 평가를 기존 보안 워크플로 및 도구 체인에 통합하는 것은 복잡할 수 있습니다. 호환성 문제, 데이터 형식의 차이, 광범위한 사용자 정의 필요성으로 인해 채택이 방해될 수 있습니다.
최종 생각
취약성 평가에 AI를 포함시키는 것은 사이버 위협으로부터 보호하는 데 있어 현명하고 필요한 단계입니다. AI는 프로세스 속도를 높이고 정확성을 높이며, 더 큰 문제가 발생하기 전에 위험을 찾아내는 데 도움을 줍니다.
많은 양의 데이터가 필요하고 AI가 현재 시스템에 적합하도록 보장하는 것과 같은 과제가 있지만 이점을 통해 노력할 가치가 있습니다. AI를 사용하면 기업은 위협에 앞서고 비용을 절감하며 데이터를 더 잘 보호할 수 있습니다.
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