사이버 보안 산업은 항상 힘든 싸움에 직면해 왔으며 오늘날의 과제는 그 어느 때보다 더 가파르고 광범위합니다.
조직은 운영을 최적화하고 효율성을 높이기 위해 점점 더 많은 디지털 도구를 채택하고 있지만 동시에 공격 표면(해커가 악용할 수 있는 취약한 진입점의 범위)이 증가하여 공격에 더 취약해집니다. 상승 사이버 위협은 방어력이 향상되더라도 마찬가지입니다. 더 나쁜 것은 조직이 이러한 급속하게 증가하는 위협에 직면해야 한다는 것입니다. 부족 숙련된 사이버보안 전문가들로 구성되어 있습니다.
다행스럽게도 인공 지능, 특히 GenAI(Generative AI)의 혁신은 사이버 보안 업계의 가장 복잡한 문제 중 일부에 대한 솔루션을 제공하고 있습니다. 그러나 우리는 단지 표면만 긁었을 뿐입니다. 사이버 보안에서 GenAI의 역할은 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 기하급수적으로 앞으로 몇 년 안에 이 기술이 발전을 더욱 향상시킬 수 있는 아직 개척되지 않은 기회가 남아 있습니다.
사이버 보안에서 GenAI의 현재 적용 및 이점
GenAI가 사이버 보안 산업에 미치는 가장 중요한 영향 영역 중 하나는 이전에는 얻을 수 없었던 자동화된 통찰력을 제공하는 능력입니다.
데이터 처리, 필터링 및 라벨링의 초기 단계는 여전히 이전 세대의 기계 학습에 의해 수행되는 경우가 많습니다. 분석하다 방대한 양의 취약성 경고를 정렬하고 잠재적인 이상 현상을 식별하는 등 방대한 양의 데이터를 수집합니다. GenAI의 진정한 장점은 이후에 일어나는 일에 있습니다.
데이터가 사전 처리되고 범위가 지정되면 GenAI는 이전 세대 AI가 달성할 수 있는 것 이상의 고급 추론 기능을 제공할 수 있습니다. GenAI 도구는 기존 기술로는 얻을 수 없는 더 깊은 상황화, 더 정확한 예측, 미묘한 통찰력을 제공합니다.
예를 들어, 수백만 개의 문서와 같은 대규모 데이터 세트가 다른 수단을 통해 처리, 필터링 및 레이블 지정되면 GenAI는 선별된 데이터 위에 추가 분석, 검증 및 컨텍스트 계층을 제공하여 관련성, 긴급성 및 잠재력을 결정합니다. 보안 위험. 심지어 이해를 반복하고, 다른 데이터 소스를 살펴봄으로써 추가 컨텍스트를 생성하고, 시간이 지남에 따라 의사 결정 기능을 개선할 수도 있습니다. 이러한 계층적 접근 방식은 단순한 데이터 처리를 넘어 고급 추론 및 적응형 분석에 초점을 맞춥니다.
과제와 한계
최근의 개선에도 불구하고 GenAI를 기존 사이버 보안 솔루션에 통합하는 데에는 많은 과제가 남아 있습니다.
첫째, AI의 기능은 종종 비현실적인 기대로 수용되어 과도한 의존과 과소 엔지니어링의 위험으로 이어집니다. AI는 마술적이지도 완벽하지도 않습니다. 편향된 데이터 입력 또는 잘못된 출력으로 인해 GenAI가 부정확한 결과를 생성하는 경우가 많다는 것은 비밀이 아닙니다. 환각.
이러한 시스템이 정확하고 효과적이려면 엄격한 엔지니어링이 필요하며 전체 교체가 아닌 더 광범위한 사이버 보안 프레임워크의 한 요소로 간주되어야 합니다. 좀 더 일상적인 상황이나 GenAI를 비전문적으로 사용하는 경우 환각은 중요하지 않을 수 있습니다. 코미디. 그러나 사이버 보안의 세계에서는 환각과 편향된 결과가 우발적인 정보 노출로 이어질 수 있는 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 중요 자산위반 및 광범위한 평판 및 재정적 피해.
아직 활용되지 않은 기회: 에이전시를 통한 AI
문제로 인해 조직이 AI 솔루션을 수용하는 것을 방해해서는 안 됩니다. 기술은 여전히 발전하고 있으며 AI가 사이버 보안을 강화할 수 있는 기회는 계속해서 늘어날 것입니다.
추세를 인식하고 조치를 제안하는 등 데이터에서 추론하고 통찰력을 도출하는 GenAI의 능력은 앞으로 더욱 발전할 것입니다. 오늘날 우리는 사전에 조치와 전략적 다음 단계를 제안하여 프로세스를 단순화하고 가속화함으로써 팀이 계획보다 생산성에 더 집중할 수 있도록 함으로써 고급 AI가 미치는 영향을 이미 확인하고 있습니다. GenAI의 추론 능력은 지속적으로 향상되고 보안 분석가의 사고 과정을 더 잘 모방할 수 있으므로 인간 전문 지식의 확장 역할을 하여 복잡한 사이버 공간을 더욱 효율적으로 만들 것입니다.
보안 상태 평가에서 AI 에이전트는 Okta, GitHub, Jenkins 및 AWS와 같은 상호 연결된 시스템을 탐색하면서 상황에 맞는 결정을 자율적으로 내리면서 진정한 대행사와 협력할 수 있습니다. AI 에이전트는 정적인 규칙에 의존하는 대신 동적으로 생태계를 통과하면서 패턴을 식별하고 우선순위를 조정하며 보안 위험이 높은 영역에 집중합니다. 예를 들어 에이전트는 Okta의 권한을 통해 개발자가 GitHub를 통해 Jenkins, 마지막으로 AWS에 대한 광범위한 액세스를 허용하는 벡터를 식별할 수 있습니다. 이 경로를 안전하지 않은 코드가 프로덕션에 도달할 수 있는 잠재적인 위험으로 인식하면 에이전트는 취약점이 될 수 있는 특정 권한, 워크플로 및 보안 제어에 초점을 맞춰 추가 조사를 자율적으로 결정할 수 있습니다.
통합함으로써 검색 증강 생성(RAG)에이전트는 최근 취약성 보고서, 모범 사례, 심지어 조직의 특정 구성을 바탕으로 외부 및 내부 데이터 소스를 모두 활용하여 탐색을 형성합니다. 예를 들어 RAG가 CI/CD 파이프라인의 일반적인 보안 격차에 대한 통찰력을 제공하면 에이전트는 이 지식을 분석에 통합하여 실시간으로 결정을 조정하여 위험 요인이 수렴되는 영역을 강조할 수 있습니다.
추가적으로, 미세 조정 AI 에이전트가 작동하는 고유한 환경에 맞게 의사결정을 맞춤화하여 AI 에이전트의 자율성을 강화할 수 있습니다. 일반적으로 핀 튜닝은 특정 고객 환경의 데이터가 아닌 광범위한 사용 사례에 적용되는 특화된 데이터를 사용하여 수행됩니다. 그러나 단일 테넌트 제품과 같은 특정 경우에는 에이전트가 특정 보안 미묘한 차이를 내부화할 수 있도록 특정 고객의 데이터에 미세 조정을 적용하여 시간이 지남에 따라 더 많은 정보와 미묘한 선택을 할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 에이전트는 과거 보안 평가를 통해 학습하고 개발 환경에서 프로덕션까지 직접 연결되는 것과 같은 특정 벡터의 우선순위를 지정하는 방법에 대한 이해를 개선할 수 있습니다.
에이전시, RAG 및 미세 조정이 결합된 이 에이전트는 기존 탐지를 넘어 사전 대응 및 적응형 분석으로 이동하여 숙련된 인간 분석가의 의사 결정 프로세스를 반영합니다. 이를 통해 AI는 인간 전문가처럼 단순히 반응하는 것이 아니라 위험을 예측하고 그에 따라 조정하는 보안에 대한 보다 미묘한 상황 인식 접근 방식을 만듭니다.
AI 기반 알림 우선순위 지정
AI 기반 접근 방식이 큰 영향을 미칠 수 있는 또 다른 영역은 경고 피로를 줄이는 것입니다. AI는 조직 내의 특정 구조와 위험을 기반으로 경보를 공동으로 필터링하고 우선순위를 지정함으로써 경보 피로를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 모든 보안 이벤트에 포괄적인 접근 방식을 적용하는 대신 더 넓은 맥락에서 각 활동을 분석하고 서로 통신하여 실제 보안 문제를 나타내는 경고를 표시합니다.
예를 들어 모든 액세스 권한 변경에 대해 경고를 실행하는 대신 한 에이전트는 수정의 영향을 받는 민감한 영역을 식별하고 다른 에이전트는 유사한 변경 기록을 평가하여 위험을 측정할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 함께 보안 위험을 실제로 높이는 구성이나 활동에 중점을 두어 보안 팀이 우선순위가 낮은 이벤트로 인한 소음을 방지하도록 돕습니다.
외부 위협 인텔리전스와 내부 패턴 모두로부터 지속적으로 학습함으로써 이 에이전트 시스템은 조직 전체에서 새로운 위험과 추세에 적응합니다. 상황적 요인에 대한 공유된 이해를 바탕으로 상담원은 알림의 홍수에서 중요한 통찰력을 강조하는 간소화된 흐름으로 전환하여 실시간으로 알림을 개선할 수 있습니다.
이러한 협업적이고 상황에 맞는 접근 방식을 통해 보안 팀은 우선 순위가 높은 문제에 집중하여 경고 관리에 대한 인지 부하를 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 미묘한 실시간 요소를 기반으로 통신하고 적응하는 에이전트 네트워크를 채택함으로써 조직은 경보 피로 문제를 완화하고 궁극적으로 보안 운영의 효율성을 높이는 데 의미 있는 진전을 이룰 수 있습니다.
사이버 보안의 미래
디지털 환경이 성장함에 따라 사이버 위협의 정교함과 빈도도 증가하고 있습니다. GenAI를 사이버 보안 전략에 통합하는 것은 이미 이러한 새로운 위협에 대처하는 데 있어 혁신적인 것으로 입증되고 있습니다.
그러나 이러한 도구가 사이버 산업의 모든 과제에 대한 만병통치약은 아닙니다. 조직은 GenAI의 한계를 인식하고 AI가 인간의 전문 지식을 대체하기보다는 보완하는 접근 방식을 취해야 합니다. 열린 마음과 전략적 안목으로 AI 사이버 보안 도구를 채택하는 사람들은 산업의 미래를 그 어느 때보다 더 효과적이고 안전한 것으로 만드는 데 도움이 될 것입니다.
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