AI 사이버 방어 : AI 사이버 공격을 발견하는 방법

보안 문제 및 데이터 유출은 인터넷에서 다년생 문제입니다. 작년에 대규모 위반은 260 억 개의 기록에 노출되었으며 2025 년에는 대규모 데이터 유출이 계속해서 비즈니스와 소비자를 괴롭 히고 있습니다.

그러나 이제 생성 인공 지능 의 발전은 사이버 보안 문제에 새로운 차원을 추가했습니다.

이것은 가짜 목소리 나 화상 통화와 같이 AI 만 가능하게하는 사기처럼 보일 수 있습니다. 회사의 AI 도구 자체는 종종 대상이 될 수 있습니다. 작년에 비즈니스의 77%가 AI 시스템 위반을보고했습니다.

여기서 우리는 AI와 보안 위협이 서로 얽히지 않을 수있는 모든 주요 방법을 설명하고, 상처를받지 못하게하기위한 모든 최고의 팁을 설명합니다.

이 가이드에서 :

• 당신이 알아야 할 AI 사이버 공격의 유형
• AI 사이버 공격은 얼마나 흔합니까?
• AI 사이버 공격을 찾는 방법
• 결론 : AI 사이버 보안 위협 준비를 시작하십시오

당신이 알아야 할 AI 사이버 공격의 유형

피싱 시도는 누구나, 특히 이전 해킹에 노출 된 개인 데이터를 본 사람을 대상으로 할 수 있습니다. 수십억의 사람들이 노출되었다는 점을 감안할 때, 당신은 그들 중 하나 일 것입니다. 생성 AI의 대형 언어 모델을 사용하여 위협 행위자는 이제 이전보다 훨씬 효율적으로 작동 할 수 있습니다.

FBI가 2024 년 5 월에 AI 사이버 위협에 대한 경고를 발표했을 때, 그들은 AI 피싱 시도를 최우선 과제로 삼았다.“ 음성/비디오 복제 사기 ”라는 또 다른 주요 관심사보다 우선 순위가 높았다. 이것은 의미가 있습니다.이 두 가지 문제는 소비자가 속이는 가장 큰 문제 중 하나입니다.

비즈니스 측면에서 AI는 맬웨어 및 랜섬웨어 공격을 간소화하는 데 사용될 수 있으며, 이는 보안 위반을위한 큰 벡터로 남아 있습니다. 최근 몇 년 동안 총 랜섬웨어 공격의 총 수가 감소했지만 ,이 공격으로 손실 된 총액은 2024 년에 여전히 8 억 달러를 통과 했으므로 계속 위협이되고 있습니다.

마지막으로, 비즈니스가 자체 AI 모델을 훈련시키는 경우, 운영은 데이터 중독 의 위험에 처할 수 있으며, 이는 교육 데이터 세트 자체와 관련된 위협입니다.

AI 사이버 공격은 얼마나 흔합니까?

DeepFakes 또는 Audio Clones와 같은 명백한 경우 외에도 AI가 사이버 공격에 사용되었는지 확인하기는 어렵습니다. 그러나 2024 년에 Vipre Security Group은 AI에 의해 사업을 목표로하는 모든 피싱 이메일의 40%가 생성 된 것으로 추정했습니다. Deloitte 분석에 따르면 전체 사이버 공격에 대한 생성 AI의 영향은 2027 년까지 연간 총 손실을 연간 400 억 달러로 연장하는 32%의 성장이 될 것입니다.

이 새로운 유형의 보안 문제의 성장을 막는 Deepfake 탐지 프로세스의 글로벌 시장은 2024 년에서 2026 년 사이에 42% 증가하여 전 세계 시장에 157 억 달러 에 달하는 것으로 추정됩니다.

그러나이 총 달러 금액은 전체 그림이 아닙니다. 사이버 보안 전문가는 AI 자체를 사용하여 위협과 싸우고 있습니다. 한 2024 설문 조사에 따르면 네트워크 트래픽 모니터링 모니터링은 사이버 보안에서 AI의 주요 사용 사례이며 응답자의 54%가 해당 목적으로 사용했습니다. 다른 용도로는 방어 시험 생성, 향후 침해 예측 및 사고 응답 자동화가 포함되었습니다.

어떤 경우에는 AI의 사용이 순전히 투기 적이라는 점도 주목할 가치가 있습니다. 많은 보안 회사와 정부 기관은 AI가 랜섬웨어 프로그램이 정밀 목표 또는 피난 탐지에 실시간으로 적응할 수 있도록 돕는 잠재력에 대해 경고했습니다. 그러나 우리는 이러한 관행이 실제로 얼마나 일반적인 지에 대한 문서화가 없습니다.

AI 사이버 공격을 찾는 방법

실제로 말하면, 귀하의 개인적 사이버 보안은 고품질 VPN 과 같은 몇 가지 유용한 도구와 건강한 행운의 행운과 짝을 이루는 효과적인 습관의 세탁 목록으로 이어집니다. 시작할 곳은 다음과 같습니다.

AI 피싱 시도를 발견하는 방법

피싱 시도는 링크를 클릭하거나 암호를 입력하도록 요청하는 이메일 또는 SMS 메시지 형식으로 가장 자주 도착합니다. 문제는 AI 도구가 설계 한 공식 스타일이나 로고를 포함하도록 설계된 가짜가되어 개인 정보와 헤어질 수 있도록 설득한다는 것입니다.

AI 피싱 이메일은 그 어느 때보 다 길고 철자 실수가 적습니다. 피셔를 피하려면이 경품을 찾으십시오.

• 비정상적인 요청 - 이것은 돈, 개인 정보 또는 표준에 대한 요청 일 수 있습니다.
• 잘못된 긴급함 - 사기꾼은 당신에게 생각할 시간을주고 싶지 않습니다. "귀하의 계정은 24 시간 안에 문을 닫습니다"와 같은 문구를 찾으십시오.
• 도메인과 일치하지 않는 링크 - 사기꾼은 올바른 이메일 주소 나 도메인 이름을 가지고 있지 않지만 매우 유사한 것처럼 보일 수 있습니다.

최고의 조언? 당신이 속임수 위에 있다고 생각하지 마십시오. 충격적인 98%의 CEO가 피싱 공격의 모든 징후를 발견 할 수는 없습니다 .

음성 클론을 찾는 방법

사기꾼은 텍스트-보이스 생성기로 전화로 노인의 손자를 가장 할 수도 있고 대신 노동자의 Fortune 500 CEO 인 척 할 수 있습니다. 실제로, 그들은 AI 음성 도구가 훨씬 쉬워지기 전에도 이미 두 전술을 사용해 왔습니다.

음성 복제 사기를 잡으려면 다음을 찾으십시오.

• 비정상적이거나 긴급한 것 - 음성 클론 사기는 오디오 형식의 피싱 이메일이므로 동일한 팁이 적용됩니다.
• 부 자연스러운 일시 중지 또는 로봇 소리가 나는 연설 -음성 복제 기술은 아직 완벽하지 않습니다.
• 불일치 - 사기꾼은 그들이 척하는 사람에 대한 모든 것을 알지 못할 것입니다.

이 모든 경우에 목표는 전통적인 사기와 동일하게 유지됩니다. 나쁜 행위자는 항상 민감한 데이터 나 무료 돈을 따르는 것입니다 (종종 현금으로 재판매 할 수있는 추적 할 수없는 기프트 카드 형태).

심해를 발견하는 방법

AI 생성 비디오는 사람들이 민감한 데이터를 공개하도록 속일 수 있습니다. 그러나이 기술은 그렇게 좋지 않아서 전혀 말할 수 없습니다. 가짜 대화 헤드가 일치 할 수없는 주요 요소가 많이 있습니다.

• 비현실적인 해부학 - 무엇이든 꺼져있을 수 있습니다. 뺨, 이마, 눈, 눈썹, 안경, 얼굴 털 및 입술을 면밀히 살펴보십시오.
• 부 자연스러운 움직임 - 비디오의 맥락에 맞지 않는 명백한 반응을 확인하십시오.
• 일관되지 않은 오디오 - 느린 응답 또는 뒤틀린 오디오는 경품이 될 수 있습니다.

결국, 이러한 경품의 대부분은 연결 불량 또는 품질이 낮은 카메라의 징후 일 수 있습니다. 전화 자체에 돈이나 개인 데이터를 제공하겠다고 약속하지 마십시오. 다시 전화 한 다음 신뢰하는 다른 채널을 통해 연락하십시오 .

맬웨어를 찾는 방법

작업 컴퓨터가 맬웨어의 피해자 인 경우 AI 또는 비이 아이 장착 버전이있는 경우에는 중요하지 않습니다. IBM에 따르면 AI를 추가하면 사기꾼이 AI없이 사용될 "동일한 기본 스크립트를 개선하는"데 도움이되기 때문입니다. 실제로 IBM의 X-Force 팀은 아직 AI를 사용하여 새로운 맬웨어를 생성하기 위해 위협 행위자의 증거를 아직 발견하지 못했습니다 . 결과적으로 IT 전문가는 자산 패치에서 근로자에 ​​이르기까지 AI가 아닌 맬웨어와 동일한 접근 방식을 취하고 있습니다.

직원은 손상을 포함 할 수 있는지 확인하려면 즉시 IT 팀에 연락해야합니다. 다음은 다음과 같이 찾을 경고 신호입니다.

• 제어 부족 -모든 브라우저 리디렉션, 팝업 창, 새 탭 또는 새 브라우저 확장은 맬웨어의 표시입니다.
• 홈페이지 또는 검색 엔진의 변경 -사전 설정 시스템의 갑작스런 변경에주의하십시오.
• 냉동 - 랜섬웨어는 파일에 대한 일부 또는 전부에 액세스 할 수 있습니다.

맬웨어는 처음에 어떻게 도착 했습니까? 회사의 누군가가 피싱 공격 에 빠졌기 때문일 것입니다.

데이터 중독을 발견하는 방법

"데이터 중독"이라는 용어는 훈련 된 데이터를 혼란시켜 AI 모델을 손상시키는 행위를 말합니다. 운영에 자체 AI 모델이있는 경우에만 관심이 있지만 비즈니스에 큰 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 다음과 같은 비정상적인 입력 또는 출력을 알아 차릴 수 있습니다.

• 데이터의 특이 치 - 데이터 세트의 예기치 않은 패턴 또는 이상은 조작의 팁입니다.
• 열악한 예측 - 생성 AI의 출력의 갑작스런 변화는 또 다른 징후가 될 수 있습니다.
• 실제 모델과의 불일치 -AI 모델은 현실을 반영해야합니다 ( 환각을 제쳐두고 )

데이터 중독은 AI 모델에 큰 영향을 줄 수있어 몇 년 동안 눈에 띄지 않을 수있는 비뚤어진 결과를 유발할 수 있습니다. 그들을 잡으려면 약간 집중적이고 외부의 사고가 필요합니다. 지금까지, 적어도, 그것들은 우리가 여전히 인공 지능으로 복제 할 수없는 특성입니다.