AI와 머신러닝이 원격 근무 보안을 혁신하는 방법

AI 및 기계 학습 기술은 조기 위협 탐지 및 대응에 대한 사전 예방적 접근 방식을 통해 사이버 보안에 적용되었습니다. 위협 감지 자동화, 사이버 위협 식별 및 대응, 오탐 제거, 조직의 전반적인 보안 태세 강화를 통해 원격 작업자를 보호할 수 있습니다.

원격 작업 환경에 AI 및 ML 기반 보안 솔루션을 구현하면 기존 사이버 보안 조치의 단점도 해결되었습니다. AI 및 ML 채택은 보안 위협을 제한하는 동시에 액세스 제어를 제공하여 기업의 사이버 보안에 혁명을 일으키고 있습니다.

기본 이해: AI와 기계 학습

원격 디지털 환경에서는 안전한 원격 액세스가 가능합니다. 이를 통해 직원은 클라우드 컴퓨팅, VPN(가상 사설망) 및 원격 데스크톱을 통해 회사 네트워크에 연결할 수 있습니다. 이러한 설정은 적응 가능하고 확장 가능하며 비용 효율적이지만 여전히 보안 위협에 취약합니다.

기업 사이버 보안에 AI/ML 구현

기업은 불쾌한 상황을 피하기 위해 다양한 사이버 보안 프로토콜을 구현합니다. 사이버 보안의 지평에 새로 추가된 것은 AI와 기계 학습입니다.

사이버 보안에 AI를 구현하는 것은 다양한 보안 위협을 즉각적이고 정확하게 적극적으로 식별, 분석, 평가, 예측할 수 있는 도구 또는 소프트웨어 개발에 중점을 둡니다. 기계 학습은 사이버 보안에서 다양한 액세스 리소스를 평가하여 데이터와 알고리즘을 생성하는 데 사용됩니다.

원격 근무 보안 문제의 현재 상태

사이버 보안은 IT 팀이 직면하는 매일 진화하는 과제입니다. 2022년 고용주 설문조사에 따르면 응답자의 56%는 직원이 원격으로 근무하는 동안 올바른 보안 관행을 인식하지 못하고 있다고 답했습니다.

새로운 고도로 회피적인 적응형 위협(HEAT)

웹 브라우저를 표적으로 하는 새로운 HEAT(Highly Evasive Adaptive Threats)는 표준 보안 기술에 대한 새로운 보안 위험입니다. 빠르게 발전하는 기술과 통신 도구는 새로운 보안 허점을 만들거나 승인되지 않은 사용자가 개인 정보에 접근할 수 있도록 허용할 수 있습니다.

원격 인력 및 사이버 보안 과제

원격 직원은 기업 네트워크에 대한 액세스 수준이 다양하므로 보안과 성능을 관리하면서 이들의 활동을 추적하는 것은 어려운 작업입니다. 이제 기업에서는 생산성과 성과 추적을 개선하기 위해 AI와 기계 학습을 활용하고 있습니다.

원격 작업 보안에는 중요한 정보, 무단 데이터 흐름 및 사이버 공격을 보호하기 위해 다양한 도구와 고급 기술을 사용하는 최종 사용자 보안 위험 완화가 포함됩니다.

액세스 제어

이러한 기술을 통해 회사는 원격 액세스 및 기업 데이터 보호를 규제하고 잠재적인 위협과 사이버 공격을 탐지할 수 있습니다. 실제로 사이버보안 분야 인공지능 시장은 2029년까지 620억 달러를 넘어설 것으로 예상된다.

AI가 위협 탐지 및 대응을 강화하는 방법

AI와 기계 학습 기반 기술 및 도구를 사용하면 기업 네트워크에서 원격 작업자를 보호하고 액세스, 장치 안전 및 로그인 자격 증명 보안을 제어할 수 있습니다.

오토메이션

AI는 다양한 보안 점검을 자동화하여 사이버 공격을 조기에 식별하고 완화할 수 있으므로 사이버 보안의 미래를 나타냅니다. 또한 기계 학습 알고리즘은 AI 기반 사이버 보안 프레임워크 내에 통합되어 잠재적인 사이버 위협의 규모, 성격 및 출처를 평가합니다.

위협 감지

이러한 고급 솔루션은 안전한 액세스 제어 및 네트워크 활동의 실시간 모니터링에 기여하여 공격을 의미할 수 있는 비정상적인 동작을 즉시 감지합니다.

응답

보안 문제에 대응하여 시스템은 손상된 운영 체제에 대한 액세스를 제한하여 자동으로 조치를 취할 수 있습니다. 이 사전 조치는 잠재적인 위반으로부터 민감한 데이터를 보호하기 위해 구현됩니다.

사이버 보안 도구 키트(CyberSecTK)

이 프로그램은 AI 기반 보호 기능을 갖춘 오픈 소스 도구입니다. 피싱, 악성코드, 랜섬웨어 등의 온라인 공격을 조기에 식별하고 예방하는 능력을 갖추고 있습니다.

소포스 인터셉트 X

인공지능을 활용하여 노트북, 데스크탑, 모바일 기기 등 다양한 원격 접속 기기에 대한 사이버 위협을 효과적으로 식별하고 예방하는 엔드포인트 보안 도구입니다.

벡트라 코그니토

이 프로그램은 내부자 위협, 지능형 지속 위협, 맬웨어 공격을 비롯한 다양한 유형의 위협을 탐지하도록 설계되었습니다. 이러한 위협에 대응하고 적절한 조치를 취할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

보안 분석에서 머신러닝의 역할

머신 러닝으로 구동되는 데이터에 따라 AI를 사용하는 이메일, 메시징 또는 협업 도구를 통해 원격 작업자를 대상으로 하는 피싱, 맬웨어 또는 랜섬웨어 공격을 탐지하고 예방하는 조치를 구현합니다. 이 기술은 통신을 분석하여 악성 링크, 인용문, 첨부 파일 또는 요청을 탐지합니다.

머신러닝 활용

기계 학습을 활용하여 이메일 스푸핑, 맬웨어 및 피싱 공격을 식별할 수 있습니다. 장치 및 네트워크 트래픽의 이상이나 침입을 감지하여 손상이나 공격을 나타낼 수 있습니다.

랩톱, 스마트폰, 태블릿, 라우터, VPN을 포함한 원격 작업자의 장치와 기업 네트워크의 보안을 보장하며 원격 액세스, 사용자 ID 및 기업 리소스를 지원합니다.

조기 발견 및 신속한 대응

기계 학습을 통해 무단 액세스, 데이터 유출, 서비스 거부 공격을 탐지할 수 있습니다. 사이버 보안의 AI/ML은 필요한 리소스와 시스템에 대한 액세스 및 권한을 부여하기 위해 다단계 인증 및 행동 분석을 통해 신원 확인을 돕습니다.

주의깊고 지속적인 조사

또한 원격 작업자의 얼굴, 음성 또는 지문의 변화나 불일치를 식별하고 감지하는 데 사용할 수 있으며, 이는 사기꾼의 존재를 나타낼 수 있습니다. 또한 기계 학습은 증거 수집, 소스 추적, 영향 분석 및 데이터/시스템 복구를 지원하고 다음과 같은 원격 작업자와 관련된 불쾌한 사고를 처리하기 위한 해결 및 완화 권장 사항을 제공합니다.

• 데이터 침해 및
• 랜섬웨어 공격 등

사이버 보안에서 AI의 한계

AI와 머신러닝은 원격 보안 제어 조치에 큰 이점을 제공하지만 구현 및 인프라와 관련하여 기업 경영진과 원격 사용자에게는 특정 제한 사항이 있습니다. AI와 머신러닝에는 회사 내에서 얻을 수 없는 특정 지식이 필요합니다.

전문 지식 및 구현

이로 인해 AI 및 ML 기반 보안 솔루션을 구현하고 관리하기가 어려워질 수 있습니다. AI는 여전히 신흥 과학이기 때문에 정확성과 신뢰성과 관련된 문제가 있을 수도 있습니다. AI와 머신러닝은 고품질 데이터를 사용하여 신뢰할 수 있는 결과를 생성합니다.

훈련에 사용된 데이터가 부적절하거나 잘못된 경우 기계 학습 알고리즘의 결과는 신뢰할 수 없을 수 있습니다. ZTNA와 같은 사이버 보안 접근 방식을 갖춘 기계 학습 및 AI 도구를 적용하면 기술을 통해 원격 액세스를 보다 효과적이고 효율적으로 보호할 수 있습니다.

AI 기반 보안을 위한 원격 작업 인프라 준비

AI 기반 SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응) 플랫폼은 네트워크, 구독 서비스 및 기타 소스에서 얻은 대량의 위협 인텔리전스를 통합하고 상호 연관시켜 의심스러운 활동을 지적합니다.

AI 알고리즘

AI 알고리즘은 파일 속성, 코드 실행 패턴, 네트워크 활동을 분석하여 회피적이거나 탐지되지 않은 악성 코드도 식별할 수 있습니다. 더 많은 기업이 AI와 ML을 사용하고 원격 환경에 더 나은 사이버 보안을 제공하는 데 성공하고 있습니다.

기업은 다음 IT 인프라를 구현하여 원격으로 작업하는 사용자의 안전한 액세스를 위해 AI/ML 기술로 전환할 수 있습니다.

확장된 탐지 및 대응(XDR) 솔루션

확장된 탐지 및 대응(XDR) 솔루션은 서버, 방화벽, 엔드포인트, 클라우드 및 기타 소스의 실시간 보안 데이터를 축적하고 상호 연관시킵니다. 알려진 위협을 연구하여 유사한 추세를 파악하고 피해를 입히기 전에 공격을 중지할 수 있습니다.

SIEM 시스템

AI 기반 SIEM 시스템은 보안 경고와 수많은 위협 인텔리전스 피드를 결합하여 새롭게 발전하는 위협을 인식합니다. 식별 가능한 기능을 기준으로 알림의 우선순위를 자동으로 지정하면 문의 및 응답을 위해 막대한 로그 데이터 세트를 수동으로 검사하는 것에 비해 시간, 인력, 비용이 절약됩니다.

예상 공격에 대한 AI 분석 및 행동 모드

AI는 위험을 감지한 후 자동으로 시스템을 격리하고, 네트워크 액세스를 방지하고, 보안에 경고할 수 있습니다. 표준을 개발하기 위해 사용자 행동을 추적하고 평가할 수 있습니다. 비정상적인 로그인 패턴이나 데이터 액세스 요청은 위험을 나타낼 수 있습니다. 이 방법은 규칙 기반 시스템이 놓친 내부 위협, 손상된 계정 및 원치 않는 활동을 탐지합니다.

해커는 손상된 자격 증명을 활용하여 중요한 시스템을 해킹하고, 데이터를 도용하고, 악성 코드를 설치하고, 피싱을 시도합니다. AI 분석은 손상된 자격 증명을 감지하고 교정을 시작할 수 있습니다.

심층 신경망

심층 신경망은 수백만 개의 이메일에서 유해한 이메일을 식별할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 텍스트와 이메일 언어 및 구문을 분석하여 사기를 식별할 수 있습니다. CASB는 행동 분석을 사용하여 클라우드 서비스의 과도한 다운로드나 승인되지 않은 공유와 같은 이상 현상을 감지하여 잠재적인 위협을 나타냅니다.

결론

이 기사에서 볼 수 있듯이 AI와 머신러닝 기술의 출현은 원격 근무 보안의 새로운 시대를 열고 있습니다. 진화하는 사이버 위협을 사전에 탐지하고 방어하여 주요 공격으로부터 조직을 보호하는 도구를 제공합니다.

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