[설명] 사이버 보안의 AI – 장단점, 사용 사례

Explained Ai In Cybersecurity Pros Cons Use Cases

사이버 보안 분야의 AI는 컴퓨팅의 일부가 되기 위해 많은 신기술이 탄생했기 때문에 최근 몇 년간 뜨거운 주제였습니다. 게다가 경쟁력 있는 AI 제품을 출시하기 위해 다양한 거대 기업들이 경쟁을 벌이고 있어 사용자들 사이에 우려가 커지고 있습니다. 이제 이 기사는 미니툴 상황을 분석하기 위해 더 많은 정보를 제공할 것입니다.

사이버 보안의 AI

사이버 보안에서 AI란 무엇입니까? 오늘날 AI는 여러 분야에 널리 적용되어 일부 기본적인 집안일을 처리하는 데 있어 사람들의 오른팔이 되었습니다.

급속한 발전으로 인해 점점 더 많은 전문가들이 AI와 사이버 보안의 관계에 대해 걱정하기 시작했습니다. 그들은 다음과 같은 AI 사이버 보안 개발에 더 많은 에너지를 투입합니다. 마이크로소프트 코파일럿 보안을 위해.

그러나 동시에 더 많은 우려가 제기됩니다. IT 보안 및 데이터 과학 분석가가 실시한 새로운 설문 조사에 따르면 대부분의 기업은 AI 모델이 비즈니스 성공에 중요하다고 생각하며 지난 몇 년 동안 AI 침해가 발생했습니다. 이러한 방식으로 점점 더 많은 IT 리더가 사이버 보안의 인공 지능에 더 많은 예산을 할당하는 것을 선호합니다.

대부분의 조직은 AI 보안이 가장 큰 과제 중 하나라는 점을 인정하고 타사 AI 통합에 대한 우려를 표명했습니다. AI를 통합함으로써 개발자는 생산성을 높이고, 반복 작업을 제거하고, 개발 시간을 단축하고, 오류를 최소화할 수 있습니다.

그러나 기회와 도전은 공존합니다. 사이버 보안 전문가의 대다수는 회사의 민감한 데이터가 새로운 AI 기술에 점점 더 취약해지고 있다는 데 동의합니다. 일부 피해자는 AI를 통해 자신도 모르게 민감한 데이터를 다른 사람에게 노출할 수 있습니다.

AI가 탄생한 이후 데이터 노출, 손실, 유출, 도난 사고율이 증가하면서 더 많은 기업이 데이터 보호 솔루션을 갖추게 되었습니다. 점점 더 많은 AI 도구가 시장에 출시될 때, 우리는 가능한 것에 대해 더욱 주의해야 합니다. 데이터 손실 이러한 도구의 위험.

데이터 손실 문제를 겪은 경우 다음 게시물을 참조하세요. 데이터 손실을 방지하고 예상치 못한 데이터 손실 이벤트로부터 복구 .

사이버 보안의 AI: 장단점

마지막 부분에서는 사람들이 일반적으로 우려하는 몇 가지 문제를 명확히 했습니다. 여기서는 이점과 과제에 대해 자세히 설명하겠습니다.

사이버 보안에서 AI의 이점

인공지능은 사이버 위협으로부터 보호하는 것을 포함하여 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 우리는 사이버 보안에 AI를 사용하여 모든 측면에서 좋은 효과를 얻고 보호를 강화할 수 있습니다. 보안에 대한 AI의 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

더 빠른 위협 탐지 및 대응

AI는 사용자의 요구에 따라 관련 데이터를 대량으로 요청하고, 이를 분석해 다음 지시에 빠르게 대응할 수 있는 것으로 알려져 있다. 이 요소를 활용하면 전문가가 네트워크와 발견된 위협을 더 빠르게 학습하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 기반 솔루션은 수집된 데이터와 과거 성공사례를 분석해 이전보다 훨씬 빠르게 비정상적인 행위를 식별하고 악의적인 활동을 탐지할 수 있습니다. AI의 도움으로 탐지 및 대응 속도와 규모가 향상되었습니다. 사이버 공격 확장되어 공격자가 입힐 수 있는 피해를 완화할 것입니다.

반복적인 작업의 자동화

데이터 수집, 분석, 분석 과정에서 많은 시간과 자원을 소비하는 반복적인 작업이 많습니다. 데이터 관리 , 다른 사람. 그러나 AI는 많은 보안 프로세스를 자동화하여 인적 자원을 절약하여 가장 필요한 곳에 노력을 집중할 수 있습니다.

향상된 정확성과 효율성

AI는 매우 숙련된 기능을 가지고 있기 때문에 숨겨진 취약점을 짧은 시간 안에 찾아낼 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 기존 보안 솔루션에 비해 AI 기반 보안 기능은 사람의 눈으로 식별하기 어려운 패턴을 인식할 수 있어 정확성과 효율성이 크게 향상됩니다.

향상된 상황 인식 및 의사 결정

사이버 보안은 종종 보안 전문가만이 원활하게 처리하기 어려운 더 많은 정보로 인해 많은 데이터 과부하를 초래합니다. 이러한 중요한 순간에는 모든 사이버 공격 추적에 대한 빠른 데이터 수집 및 처리와 깊은 통찰력이 필요합니다.

이러한 방식으로 사이버 보안에 대한 AI는 작업을 더 쉽게 만들고 보안 담당자의 상황 인식과 데이터 기반 의사 결정 능력을 향상시키기 위해 탄생했습니다.

확장성 향상 및 비용 절감

앞서 언급한 것처럼 많은 보안 작업이 반복되며 이러한 지루한 작업은 리소스를 낭비하고 탐지 대응이 지연됩니다. 게다가 기존 보안 솔루션은 탐지 및 통찰력의 규모가 제한되어 있습니다.

AI 기반 보안의 도움으로 보안 사고에 대한 대응 시간을 단축하고 사이버 위협으로부터 방어하는 비용을 낮출 수 있습니다. 다양한 데이터 포인트의 상관 관계를 통해 악의적인 활동을 식별하고 시스템을 사전에 보호할 수 있습니다.

AI 기반 도구는 확장 가능하고 유연하여 상당한 하드웨어나 인건비 없이 추가 보호를 제공합니다.

사이버 보안에서 AI의 과제

AI가 사이버 보안 분야에 적용될 때 많은 장점이 있지만, AI에 크게 의존하면 일부 위험이 끝없이 나타납니다. 예를 들어:

의사결정의 편견과 공정성에 대한 우려

일부 사용자는 AI 시스템의 편향된 의사 결정이라는 잠재적 위험을 무시할 수 있습니다. AI가 다양한 상황에 빠르고 유연하게 대처하도록 만드는 것은 어렵습니다. 특히 AI가 편향된 정보가 포함된 데이터 세트나 필요한 객관성이 결여된 알고리즘을 직면하는 경우에는 더욱 그렇습니다.

그렇기 때문에 때로는 사이버 보안에서 오탐지를 받거나 악의적인 행위자로 AI 보호에 의해 차단될 수 있습니다. 사용자가 처리하기에는 번거롭지만 전문가가 적절하게 관리하면 차단이 해제될 수 있습니다. 따라서 AI 기반 보안 시스템은 더 많은 노동 자원을 확보할 수 있지만 수요를 첨단 기술 인력으로 업그레이드할 수 있습니다.

해석성과 투명성 부족

AI 기반 보안 시스템은 일련의 관찰 및 대응 활동을 실행하기 위한 알고리즘과 패턴을 설계했습니다. 그 과정에서 의사 결정 작업이 항상 투명하지는 않으므로 잠재적인 편견이나 조작에 취약해집니다.

그 외에도 AI는 해석하기 어렵습니다. 전문가들은 조직의 활동과 결정을 이해하고 해석하는 데 많은 시간을 소비해야 합니다. 그렇기 때문에 보안 담당자는 모델에서 쉽게 학습하거나 수정할 수 없습니다.

오용 또는 남용 가능성

객관성이 부족한 AI 기반 사이버 보안 솔루션은 항상 모든 위협이나 잠재적 위반을 정확하게 식별할 수 없으므로 사용자는 여전히 눈에 띄지 않는 공격으로 인해 잠재적인 위험과 추가 피해에 직면하게 됩니다.

게다가, 악의적인 행위자가 AI의 강력한 기능을 활용하여 민감한 정보에 접근하거나 인프라를 공격할 수도 있습니다. AI가 지원하는 고급 보안 도구에 직면한 우리는 여전히 AI가 주도하는 사이버 공격에 대한 인식을 최적화해야 합니다.

사이버 보안에서의 AI 사용 사례

이번 편에서는 사이버 보안 분야에서 AI를 활용한 몇 가지 활용 사례를 소개하겠습니다. 동시에 사이버 범죄에서의 사용도 상기시켜줄 것입니다.

사용 사례 1: 위협 감지 및 예방

AI는 공격자의 기회를 최소화하고 보안 침해의 잠재적 영향을 제한합니다. 구체적인 기능은 다음과 같습니다.

악성 코드 및 피싱 감지
보안 로그 분석
엔드포인트 보안
암호화
등.

사용 사례 2: 사용자 행동 분석

AI는 머신러닝 기술을 활용하여 사용자 행동을 분석하고 지속적으로 표준에서 벗어나는 것을 조심스럽게 감지할 수 있습니다. AI 기반 행동 분석은 위협 사냥 프로세스를 향상시켜 진화하는 위협과 취약점에 대응할 수 있도록 해줍니다.

사용 사례 3: 취약성 평가 및 관리

AI 기반 솔루션은 기기, 서버, 사용자 활동을 분석해 이상 징후를 탐지하고 제로데이 공격 . 또한, 고위험 위협에 대한 실시간 방어가 가능하고 쉴드 자체의 구멍을 수정할 수도 있습니다.

1. 새로운 제로데이 취약점이 포함된 악성 코드를 생성하는 비용과 제작자를 최소화합니다.

2. 독창적이고 정교하며 타겟이 분명한 작품을 쉽게 만들 수 있습니다. 피싱 공격 .

3. 사이버 공격에 대한 데이터 수집 및 분석을 촉진합니다.

4. AI 지원 도구를 활용하여 새로운 해킹 도구를 생성하고 쉽게 침입을 수행합니다.

5. 숙련되지 않은 사용자도 AI 도구를 이해할 수 있으므로 사이버 공격을 더 쉽고 더 일반적으로 만듭니다.

AI 및 사이버 보안에서 데이터 보호를 강화하는 방법은 무엇입니까?

위의 내용을 읽고 나면 우리가 왜 AI 기술이 양날의 검이라고 말했는지 이해하셨을 것입니다. 그렇다면 사이버 보안에 AI를 활용할 때 데이터를 더 잘 보호할 수 있는 방법이 있을까요?

데이터 보안을 위한 최후의 수단으로 데이터 백업을 권장합니다. Windows에는 다음을 수행할 수 있는 몇 가지 도구가 내장되어 있습니다. 파일 백업 하지만 이는 사용자의 요구를 충족시키는 데 국한되어 있으므로 다른 제품을 소개합니다. 무료 백업 소프트웨어 당신을 위해 - MiniTool ShadowMaker.

MiniTool ShadowMaker는 다음 작업에 전념해 왔습니다. 데이터 백업 수년간 데이터 동기화, 디스크 복제, 유니버설 복원 등 백업 이상의 다양한 기능을 개발해 왔습니다. 빠른 복구와 복구를 위해 필요한 모든 것을 백업할 수 있습니다. 시스템 백업 원클릭 솔루션을 통해 허용됩니다.

이 소프트웨어를 사용해 보세요. 사용자는 30일 무료 평가판을 사용할 수 있습니다. 소프트웨어를 실행하기 전에 백업을 저장할 외장 하드 드라이브를 준비하고 장치에 삽입하는 것이 좋습니다.

MiniTool ShadowMaker 평가판 다운로드하려면 클릭하세요 100% 깨끗하고 안전함

1단계: 프로그램을 실행하고 다음을 클릭하세요. 재판을 유지 .

2단계: 지원 탭에서 원천 섹션에서는 기본적으로 선택된 시스템 관련 파티션을 찾을 수 있으며, 다른 항목을 백업하려는 경우 다음 중에서 선택할 수 있습니다. 디스크 및 파티션 그리고 폴더 및 파일 .

3단계: 목적지 섹션에서 백업을 저장할 위치를 선택하세요. 백업 설정을 구성하려면 옵션 백업 일정 및 구성표를 관리하는 기능입니다. 그렇지 않으면 이미지 생성 모드, 파일 크기, 압축, 비밀번호 보호 등을 구성할 수 있습니다.

4단계: 모든 것이 제대로 이루어지면 다음을 클릭하세요. 백업 지금 즉시 작업을 수행하거나 선택 나중에 백업 나중에 시작하려고요. 보류 중인 작업이 표시됩니다. 관리하다 탭.

사이버 보안 분야의 최신 AI 정보

매력적인 AI 소프트웨어인 ChatGPT가 탄생했으며 전 세계적으로 AI의 물결을 촉발했다는 것은 널리 알려져 있습니다. 다양한 거대 기술 기업들이 새로운 AI 제품을 개발 및 출시하고 이를 검색 엔진, 오피스 패키지, PS 소프트웨어 등 일치하는 도구 및 유틸리티에 적용하기 위해 경쟁하고 있습니다.

독립적인 완전한 장치를 만들기 위해 개발자는 인공 지능을 갖춘 전체 제품 라인을 업그레이드합니다. 또한 최근 Windows 업데이트에서는 Microsoft가 새로운 기능과 플러그인을 통해 Windows 11의 Copilot을 더욱 유용하게 만들 것이라고 지적했습니다.

특히 보안 측면에서 Microsoft Copilot for Security는 방어자가 AI의 속도와 규모에 맞춰 움직일 수 있도록 지원하는 최초의 보안 제품입니다. 전반적인 보안 향상을 달성하기 위해 훌륭한 통합을 통해 많은 고급 기능을 자랑합니다.