AI 기반 사이버 보안 : 디지털 인프라 보호를위한 새로운 시대의 기술
우리는 보안과 함께 혁신을 요구하는 기술의 시대에 있습니다. 디지털 인프라의 사용이 증가하는 한 혁신에 대한 의존성은 불가피합니다. 기술 인프라의 사용이 증가함에 따라 강한 사이버 보안의 필요성을 강조합니다. 오늘날의 세계에서는 대규모로 증가하는 사이버 위협의 가능성을 완화시킬 수있는 혁신 중 하나는 AI 구동 사이버 보안입니다. 사이버 보안에 대한 AI의 지원은 다양한 영역에서 무단 액세스 및 신원 도용으로 인한 피해를 다룹니다. 사이버 보안에서 AI를 활용하면 금융 서비스, 의료, 정보 통신 기술 및 소매 및 전자 상거래와 같은 산업의 미래를 정부 기관과 함께 형성하는 데 혁신적인 단계를 보여줍니다. 사이버 보안에서 AI의 솔루션 지향적 접근 방식은 안전을 재정의하고 한 형태의 기술이 어떻게 다른 형태의 기술을 실시간으로 보호 할 수 있는지 보여줍니다.
AI 기반 사이버 보안 및 채택의 필요성에 대한 소개
AI 구동 사이버 보안은 인공 지능의 원칙에 따라 기능합니다. 이 기술은 데이터, 네트워크 및 디지털 인프라를 보호하며 사이버 공격 또는 기타 악의적 인 공격을 방지합니다. 사이버 보안에서 AI를 구현하는 것은 기계 학습 및 소프트웨어 솔루션 도구의 도움을 받아 인공 지능으로 전형적인 지능이며 해킹, 맬웨어, 사기, 사기 및 피싱 공격에 맞서 싸우는 데 도움이됩니다. AI 구동 사이버 보안은 또한 정밀도로 위협에 대응하고 효율성이 향상되어 공격을 즉시 중화시킵니다.
AI 기반 사이버 보안을 수용해야 할 필요성은 결코 더 설득력이 없었습니다. 비즈니스가 온라인 및 클라우드 컴퓨팅 환경으로 전환함에 따라 사이버 공격의 위협에 점점 더 많은 영향을 미칩니다. 사이버 공격자들은 인간의 행동에 반응 할 수있는 것보다 때로는 더 빠르고 멍청한 정교한 전략을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. AI는 24/7 감시, 예측 분석 및 위협에 대한 응답 사이의 격차를 줄이는 행동을 통해 격차를 닫습니다. 사이버 보안에서 AI의 또 다른 주요 장점은 인간의 작업량을 완화하는 능력입니다. 사이버 보안 직원은 일반적으로 갑자기 의심되는 위협으로 인해 경고 피로에 시달리고 있습니다. 인공 지능 (AI)은 가장 심각한 위협을 제거하고 반복적 인 작업을 수행하여 인간 전문가가 심층적 인 조사와 전략적 결정을 내립니다. 디지털 공간의 혁명이 계속 전개됨에 따라 사이버 보안을 위해 AI를 채택하는 것이 강력하고 안전하며 혁신적인 기술 기초를 개발하는 데 가장 중요합니다. 이러한 혁신을 채택하지 못한 조직은 경쟁력뿐만 아니라 보안에 뒤쳐질 위험이 있습니다.
- 연합 학습 :데이터 기밀성을 위반하지 않고 조직의 공동 AI 교육 촉진.
- 설명 가능한 ai (xai) :AI를 통한 결정의 투명성을 증가시켜 신뢰와 규제 준수를 증가시킵니다.
- AI 중심의 DevSecops :소프트웨어 개발 수명주기를 통해 기본적으로 AI 구동 보안을 제공하여보다 안전한 릴리스를 가속화합니다.
- 양자 안전 보안 :양자 컴퓨터에 대한 미래의 위협 방어를 기대할 때 AI 도구를 준비 성의 기초에 배치합니다.
- 사이버 보안 메쉬 아키텍처 :AI를 사용하여 다양한 플랫폼과 환경에서 보안 서비스를 집중시킵니다.
- AI 중심 위협 인텔리전스 공유 :기계 읽을 수있는 형식의 위협 정보를 공유함으로써 기관 간 협업을 가능하게합니다.
AI 구동 사이버 보안의 주요 사실과 수치는 다음과 같습니다.
이 점들은 AI가 위협을보다 빠르게, 효과적으로 그리고 정확하게 관리함으로써 사이버 보안을 변화시키는 방법을 보여줍니다. 따라서 조직은 역사적 트렌드를 기반으로 가능한 공격을 예측하고, 조직이 사전에 예상하는 것을 지원하는 것과 같은 다른 방법으로 조직이 사이버 공격자들보다 앞서 나갈 수 있습니다.
- 정보 보안 전문가의 95%가 디지털 방어의 미래에 AI가 중요하다고 생각합니다.
- AI- 진실 된 솔루션은 위협 감지 시간을 몇 시간에서 초로 줄입니다.
- 대기업의 75% 이상이 AI를 사이버 보안 운영에 통합했습니다.
- AI는 테스트 환경에서 최대 99%의 정확도로 맬웨어를 감지 할 수 있습니다.
- SOC 팀의 거의 60%가 AI 자동화로 효율성이 향상되었습니다.
- AI는 초당 10,000 개 이상의 경고를 처리하여 휴먼 리뷰를 꺾습니다.
- AI 기반 피싱 감지는 직원 클릭률을 최대 85%까지 줄입니다.
- AI 기반 엔드 포인트 감지는 오 탐지를 70%이상 감소시킵니다.
- AI는 위협을 최대 80%감지하고 대응하는 시간을 낮 춥니 다.
- 사이버 보안 공급 업체의 40%는 이제 기본 패키지의 일부로 AI 기능을 포함합니다.
AI 기반 사이버 보안의 산업 응용
- 금융 서비스 :금융 기관과 은행은 민감한 데이터와 고 가치 거래를 처리 할 때 사이버 공격을 쉽게 목표로 삼고 있습니다. AI 중심 사이버 보안은 사기를 실시간으로 감지하여 신분 도용 또는 알려지지 않은 로그인 시도와 같은 의심스러운 패턴을 식별함으로써 추가적인 보안 계층을 제공합니다. 자동으로 위험 점수를 줄 수있는 기능을 제공하여 동적 위험 등급을 사용자 또는 거래에 할당합니다. AI는 사회 공학 공격을 차단하기 위해 이메일 및 프로그램을 스캔하여 반입 및 맬웨어 탐지를 강화합니다. 이러한 기능은 더 빠른 위협 대응, 재무 손실 비용 절감 및 PCI DSS와 같은 규제 준수 강화로 이어져 은행과 금융 기관이 디지털 경제 증가를 안전하게 유지하도록 도와줍니다.
- 소매, 전자 상거래 및 제조의 AI: 소매, 전자 상거래 및 제조 산업은 공급망 파괴, 데이터 도난 및 랜섬웨어 측면에서 사이버 공격의 일반적인 희생자입니다. AI는 고객 지불 정보를 보유한 시스템 위반, 적대적인 봇 식별 및 공급망 무결성을 관찰하여 사이버 보안을 향상시킵니다. AI는 또한 Black Friday Sale과 같은 바쁜 시간에 보안 제어를 동적으로 변경합니다.
- 건강 관리의 AI :의료 부문은 민감한 정보를 보유하고 구조 된 IT 인프라를 보유하고 있기 때문에 사이버 공격에 취약합니다. 따라서 AI는 EHR에 대한 액세스를 추적하고, 무단 액세스를 얻으려는 시도를 기록하고, 랜섬웨어 공격의 초기 징후를 인식하여 보안을 강화합니다. AI는 모니터 및 펌프와 같은 IoT 의료 기기를 보호하고 예측 분석을 적용하여 역사적 활동에서 위반을 예측합니다. AI의 통합으로 인한 의료 서비스에서 혁신적인 변화를 볼 수 있습니다. 최근에 환자의 사례 이력 데이터를 보호하기 위해 AI의 도움을 받아 사이버 보안의 개념 인 원격 의료의 최근 도입. 이 발견은 또한 환자에게 원격 모니터링을 제공하는 데 도움이되며 전문가의 의사에게 거의 접근 할 수 있습니다. 사이버 보안의 AI는 또한 독특한 유전자 메이크업 (UGM) 또는 병력을 사용하여 환자에게 맞춤 진단을 돕습니다. 컴퓨터에서 UGM을 지원하는 이러한 검증 단계는 환자의 기밀성, HIPAA 준수 (건강 보험 휴대 성 및 책임 법) 및 환자 보안 및 안전 보장을 보장합니다. 이러한 혁신적인 방법으로 의료 산업은 전자 위험 환경에서도 강력하고 안전하게 만듭니다.
- AI 기반 사이버 보안정부 기관에서 :정부 기관은 간첩 및 국가 국가 인프라 중단과 같은 사이버 공격을위한 귀중한 목표입니다. AI 중심 사이버 보안은 다양한 부서의 위협 지능을 결합하여 새로운 위협을 식별함으로써 방어를 강화합니다. 발전소, 운송 및 예측 위협 모델링과의 통신과 같은 중요한 인프라를 보호합니다. AI는 또한 자동 입사 응답을 용이하게하여 공격 중 수동 지연을 줄입니다. 내부 보안의 경우 AI는 생체 인증 및 직원의 지속적인 신원 확인을 지원합니다. 이러한 모든 능력은 총체적으로 국가 안보를 향상시키고, 공공 서비스의 끊임없는 조항을 보장하며, 모든 주요 정부 운영에서 사이버 탄력성을 향상시킵니다. 기본 사이버 보안 부문은 네트워크 안전, 엔드 포인트 안전, 클라우드 안전 및 정체성이며 제어 (IAM)의 진입을받을 수 있습니다. AI 및 ML을 보안에 통합하면 위험 감지 및 대응의 많은 가능성이 보장되며, 보호 보호는 추가 적극적이고 예산 친화적입니다. 또한 제로 트러스트 아키텍처 및 다중 인증 인증 (MFA)의 확장 된 실행은 무단 액세스로부터 보호되었습니다. 원격 운영으로의 전환 속에서 지정 학적 긴장이 커지면서 정부, 기관 및 소규모 기업의 사이버 보안의 중요성이 커졌습니다.
AI 기반 사이버 보안의 주요 트렌드
- 자율 위협 탐지 및 응답 :보안 자동화 도구는 수동 개입이 필요한 반복적 인 배수 작업을 줄입니다. 여기에는 자동 취약성 스캔, 패치 관리, 로그 평가 및 기본 사고 대응 조치가 포함되며, 사이버 보안 팀은보다 중요한 전략적 방어 문제에 자유롭게 참여할 수 있습니다. 또한 사이버 보안에서 오케스트레이션은 워크 플로를 간소화하기 위해 보안 시스템을 통합하고 연결하기 위해 협력하여 작동하는 여러 보안 도구 및 프로세스의 조정을 말합니다. 이 오케스트레이션 작업은 효율적으로 실행되며 중앙 집중식 자동화 프로세스이며 클라우드 인프라 업그레이드 및 대량 승인 워크 플로우에 필요합니다.
- 행동 생체 인식 및 사용자 정체성 보호 :AI 구동 행동 생체 인식은 사용자 정체성을 확보하는 강력하고 최첨단 방법으로 형성되고 있습니다. 암호 또는 2 요인 코드와 같은 다른 기존의 인증 시스템과 비교할 때 가용성이없고 피할 수 없으며 막을 수없는 행동 생체 인식은 시스템에 액세스하고 더 안전하고 실시간이며 개인화 된 방어 계층을 제공하는 방법에 관심이 있습니다. 행동 바이오 메트릭은 머신 러닝 및 AI 구동 알고리즘을 사용하여 터치 스크린 사용, 키 스트로크 역학 (타이핑 속도 및 케이던스), 마우스 움직임, 스크롤 패턴 및 스마트 폰 스 와이프 및 보유와 같은 전화 처리와 같은 약간의 의도하지 않은 작업을 추적하고 분석합니다. 반복적 인 사용을 통해 이러한 작업은 각 사용자에게 독특한 행동 서명 또는 디지털 프로파일을 만듭니다.
- 예측 위협 지능 :예측 위협 지능은 AI 및 예측 분석을 사용하여 사이버 공격이 발생하기 전에 예측하는 정교한 사이버 보안 전략입니다. 이 기술은 일단 위협이 발생하면 단순히 위협에 대응하기보다는 시간이 지남에 따라 데이터의 추세, 패턴 및 동작을 검사하여 공격을 예측하려고합니다. AI 시스템은 이것의 중심입니다. 그들은 과거 정보 (이전 위반, 악성 코드 서명 및 공격 경로)에서 배우고 스트리밍 위협 인텔리전스는 현재 의심스러운 활동과 전 세계 사이버 공격 또는 시스템 로그를 공급합니다. AI 시스템은이 모든 데이터를 처리하고 학습함으로써 임박한 사이버 공격을 잠재적으로 알 수있는 이상 및 희미한 경고 신호를 인식 할 수 있습니다. 예측 위협 인텔리전스는 AI 중심의 예측을 사용하여 공격자보다 한 발 앞서 나가는 것입니다. 데이터를 예측으로 변환함으로써 사이버 위협의 발생과 크기를 전략적으로 최소화합니다.
- 위협 분석의 NLP :위협 분석 내에서 자연어 처리 (NLP)는 Cyber 위협을 식별하고 촉진하기 위해 위협 지능 보고서, 로그, 피싱 이메일, 채팅 세션 및 어두운 웹 메시지와 같은 구조화되지 않은 텍스트 기반 데이터에서 관련 통찰력을 조사하고 도출하기 위해 AI 중심 언어 이해를 적용하는 것을 의미합니다. 위협 분석의 NLP는 사이버 보안 시스템에 인간 보안 분석가로서 언어를 읽고 이해할 수있는 능력을 제공하여 텍스트 내에서 더 현명한 위협 감지를 허용합니다. 구조화되지 않은 언어 데이터를 사용 가능한 보안 인텔리전스로 변환하여 조직이 신속하게 대응할 수 있도록합니다.
- Ai-enhanced 피싱 감지 :AI-Enhanced Phishing Detection은 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 기술을 적용하여 스푸핑 된 이메일, 웹 사이트 또는 메시지와 같은 피싱 공격을 자동으로 감지하고 차단하고 기존 기술보다 훨씬 빠르고 정확합니다. AI 기반 피싱 감지는 인텔리전스, 행동 분석 및 패턴 매칭을 적용하여 고전적인 필터링을 넘어 확장되어 사용자 나 IT 직원이 무엇이든간에 가장 정교한 피싱 시도조차 식별합니다. 현대 사이버 보안 방어 기술의 필수 요소입니다.
- 적응 형 보안 아키텍처 :AI를 통해 회사는 위협 인텔리전스에 따라 변화하는 적응 형 보안 아키텍처를 만들 수 있습니다. 이 유연성은 사이버 보안 방어가 지속적인 변화에 직면해도 여전히 관련이 있고 강력하다는 확신을 제공합니다. 이전 보안 모델에서 사용하는 정적 방어 (예 : 방화벽 및 고정 규칙)와 달리 적응 형 보안은 위협이 변경되는 것처럼 활성화되고 가변적입니다.
- 제로 신뢰 아키텍처와의 통합 :Zero Trust는 "절대 신뢰하지 말고 항상 확인"철학을 따르는 보안 접근법입니다. 위협은 네트워크 내부와 외부에서 발생할 수 있다고 가정하므로 위치 또는 액세스 기록을 기반으로하지 않고 진행중인 검증에 대한 액세스가 제공됩니다. 제로 트러스트 아키텍처 (ZTA) 통합은 조직의 네트워크에 있더라도 응용 프로그램, 장치 또는 사용자가 기본적으로 신뢰할 수없는 제로 트러스트 아키텍처 내에서 AI 중심 사이버 보안 솔루션을 구현하는 것입니다. 모든 요청은 액세스가 승인되기 전에 확인, 인증 및 승인을 받아야합니다.
- SOC 자동화의 AI :AI의 SOC 자동화는 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)을 적용하여 SOC (Security Operations Center)의 기능을 강화하고 자동화하는 것입니다. SOC 자동화의 AI는 레거시, 반응성 보안 모델을 사전, 지능적이며 효율적인 모델로 변환합니다. 보안 팀은 수동 노력을 낮추고, 응답을 가속화하며, 실시간 위협 관리를 지원할 수있는 능력을 갖추고 있으며, 조직이 동적 사이버 위협 환경과 보조를 맞출 수 있도록 지원합니다.
- 사이버 방어를위한 생성 AI :사이버 방어를위한 생성 AI는 사이버 보안 계획을 지원하기 위해 새로운 데이터, 상황 또는 시뮬레이션을 생성 할 수있는 AI 모델을 적용하는 것입니다. 감지, 예방 및 위협에 대한 대응을보다 효율적으로 지원합니다. 사이버 방어 생성 AI는 사이버 보안 전문가가 스마트 도구를 갖춘 새로운 위협을 예견, 모델 및 중화시킬 수 있도록합니다. 시스템과 인력이 실제 및 실제 사이버 공격을 감지하고 대응할 준비가 된 적극적인 보안 계층을 제공합니다.
- AI 기반 위협 사냥 플랫폼 :AI 및 ML 중심의 위협 사냥 플랫폼은 조직의 디지털 환경에서 숨겨진 위협과 이상을 사전 사전 사냥하기 위해 AI 및 ML을 활용하는 고급 사이버 보안 기술입니다. 인공 지능 구동 위협 사냥 플랫폼은 인간과 같은 지능을 기계 속도와 결합하여 사이버 위협이 발생하기 전에 사이버 위협을 발견합니다. 이들은 조직이 반응성 보안 자세에서 사전 지능적인 방어 전략으로 이동할 수있게하므로 오늘날의 사이버 보안에서 중요한 구성 요소입니다.
정보 통신 기술 분야에서 AI 기반 사이버 보안의 중요성
- 클라우드 컴퓨팅 채택-Amazon Web Services, Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 총 클라우드 서비스를 사용하는 회사에는 클라우드 보안 솔루션이 필요할 수 있습니다. 클라우드 환경은 오해, 무단 액세스 및 데이터 유출에 취약 해지고 있습니다. 사이버 공격, 랜섬웨어, 피싱, 고급 지속적인 위협 (APTS) 및 배포 된 서비스 거부 DDOS-ASSAULTS의 사고 및 정교함은 강력한 사이버 보안 솔루션에 대한 수요를 증폭 시켰습니다. Critical Industries에 도달 한 유명한 위반은 기업의 보호 인프라를 강화해야 할 필요성을 강조합니다. 코비드 포스트 199 설계는 원격 및 하이브리드 작업 수단으로 이동하여 사이버 위협을 악화 시켰습니다. 조직은 엔드 포인트 보호, MFA (Multi-Factor Authentication) 및 SASE (Access Service Edge) 솔루션을 구현하여 원격 액세스를 보장하고 무단 침입을 방지하고 있습니다.
- IoT 장치의 확장 -또한 가정, 의료, 제조 및 영리한 도시에서 IoT 장치를 빠르게 채택하면 사이버 범죄자의 폭행 표면이 확장되었습니다. 기업은 무단 입장 및 맬웨어 공격으로부터 Shield 관련 장치에 IoT 보안 답변을 배치하고 있습니다. AI-Pushed Cybersecurity Gear는 실제 시간에 대규모 데이터 세트를 검사하여 이상을 찾아 사이버 위협을 기대할 수 있습니다. 기계 학습은 위험 지능, 전산화 된 응답 메커니즘 및 사기 탐지 기능을 향상시켜 일반적인 안전 성능을 향상시킵니다. 중소 기업 (SME)은 가격 효과 및 확장 성으로 인해 사이버 보안 솔루션을 서비스로 점점 더 선택하고 있습니다. MSPS (Managed Safety Carrier Vendors)는 제한된 내부 지식을 가진 회사에 완전한 보호 솔루션을 제공하는 데 필수적입니다.
Covid-19 Pandemic가 구름 채택을 가속화 한 방법 AI 구동 사이버 보안을 용이하게합니다
Covid-19의 전염병은 모든 산업에서 디지털 운영을 크게 재정의하여 거의 밤새 멀리 떨어져 있도록 강요했습니다. 이 밤새 전환은 클라우드 기반 인프라로의 빠른 전환을 만들어 낸 다음 AI 중심 사이버 보안 도구 사용 속도를 선택했습니다. Covid-199 이후에 설립 된 디지털 교대 및 하이브리드 작업 패턴은 기업이 점점 더 원격 인력과 다양한 IT 환경에 참여하려고했기 때문에 AI 솔루션 채택을 더욱 주도했습니다. 작업자가 홈 네트워크에서 중요한 시스템에 로그인하면 레거시 주변 기반 보안 모델이 흔들렸습니다. 조직은 확장 가능하고 적응 가능하며 스마트 보안 아키텍처가 필요했습니다. 클라우드 네이티브 AI 사이버 보안 기술에 대한 의존성을 높이고 있습니다. 전염병은 구름 채택을 가속화했지만 원격 설정의 사용이 증가함에 따라 클라우드 보호 솔루션이 필요했습니다. 원격 작업으로 인해 위협과 사이버 공격의 수가 증가했습니다. 그러나 이러한 취약성의 기회는 위반 및 무단 액세스로부터 민감한 데이터를 보호 할 필요성을 촉진했습니다. 또한 원격 액세스를 확보하기위한 엔드 포인트 보호, 클라우드 보호 및 MFA (Multi-Factor Authentication)로의 전환도 증가했습니다. 조직은 제로 트러스트 아키텍처를 적용하여 회사 네트워크에 액세스하기 전에 각 소비자 및 장치가 지속적으로 검증되도록합니다. 사내 사이버 보안 이해가 부족하여 조직은 안전 운영을 관리 보안 서비스 제공 업체 회사 (MSPS)에 아웃소싱했습니다. 전염병은 랜섬웨어, 피싱 및 공급망 공격에 대한 극적인 상향 추진을 발견하여 원격 환경에서 취약점을 활용했습니다. 멀리 떨어진 작업, IoT 장치 및 BYOD (장치를 가져 오기)의 확장은 사이버 범죄자의 공격 벡터 수를 확장했습니다. 사이버 보안 전문가를위한 요구 개발은 근로자의 부족을 만들어 기업이 견고한 보안 기능을 구현하기가 어렵습니다. 금전적 제약으로 인해 많은 중소 규모의 시설 (SMES)은 우수한 사이버 보안 솔루션에 돈을 투자하기 위해 고군분투했습니다.
전염병 기간 동안 AI 기반 사이버 보안의 클라우드 채택에 대한 가속도의 주요 동인 중 일부는 공격 표면을 높이고 클라우드 기반 AI 기술이 가장 잘 관리하는 분산 환경에서 실시간 위협 탐지 및 적응 위협 탐지가 필요한 원격 작업 폭발입니다. 클라우드 기반 AI 플랫폼이 기존의 프레미스 기반 시스템의 제약없이 사용 및 데이터 요구의 성장에 대처하기 위해 빠르게 확장 할 수 있기 때문에 확장 성이 중요한 드라이버가되었습니다. 비용 압력과 효율성은 또한 유지 보수가 적고 비용 효율적인 솔루션을 찾았 기 때문에 채택에 동기를 부여했습니다. 클라우드의 AI-LED 플랫폼은 자동화를 통한 최후의 투자 및 인력 부하를 줄였습니다. 한편, 강화 된 피싱, 랜섬웨어 및 사기 활동은 더 빠르고 반응적인 위협 관리의 필요성을 강조했습니다. 클라우드 기반 AI 기반 도구는 이러한 새로운 위협을 실시간으로 해결하여 레거시 솔루션보다 훨씬 효율적으로 적응하고 학습했습니다. 본질적으로, 전염병은 빠르게 움직이고 탄력적이며 지능적인 클라우드 기반 AI 구동 솔루션을 통해 사이버 보안 아키텍처를 현대화하고 강화하도록 조직이 유도 된 가속체였습니다.
AI 기반 사이버 보안의 주요 업계 플레이어
사이버 보안 시장의 주요 기업들은 전략적 발전을 통해 혁신을 주도하고 시장의 존재를 확대하고 있습니다. 이 회사들은 현대의 보호 기술, AI 고정 된 위험 탐지 및 클라우드 기반 사이버 보안 답변을 모방하는 사이버 위협에도 불구하고 안전을 장식하기위한 클라우드 기반 사이버 보안 답변을 채택하고 있습니다. 그들은 제로 트러스트 프레임 워크, 엔드 포인트 보호 및 AI 구동 위험 분석을 포함한 전문 보안 답변을 개발하여 다양한 산업 전역의 회사의 다양한 보호 요구를 충족시켜 제공을 다양 화하고 있습니다. 또한 기업은 고급 디지털 플랫폼을 활용하여 위험 인텔리전스를 향상시키고 보안 운영을 자동화하며 사이버 보안 인식을 향상시키고 있습니다. 국제 사이버 보안 네트워크를 강화하고 위험 대응 메커니즘을 최적화하고 신흥 시장으로 증가함으로써 주요 회사는 시설, 정부 및 개인을위한 더 강력한 사이버 방어 시스템을 보장합니다. 연구 및 개선, 보안 인프라 및 직원 교육에 대한 투자는 계속해서 혁신을 압박하여 사이버 보안의 전반적인 증가와 탄력성을 강화합니다.
- DarkTrace :DarkTrace는 디지털 면역 체계로 일하며 회사 네트워크에서 조용히 비정상적인 활동을 식별하고 차단합니다.
- 크라우드 스트라이크 :이 소프트웨어 서비스는 컴퓨터와 엔드 포인트를 AI로 보호하여 사이버 공격을 신속하게 감지하고 방지합니다.
- Vectra ai :Vectra AI는 클라우드 앱 및 데이터 센터에서 사용자의 활동을 추적하여 무언가가 잘못 보이는 경우 경고합니다.
- Sentinelone :Sentinelone은 심지어 양자 저항성 암호화 알고리즘을 사용하여 향후 양자 공격으로부터 포인트 포인트 데이터를 방어하는 고급 엔드 포인트 감지 및 응답 (EDR) 장비를 개발했습니다. 이 개발은 미래 방지 사이버 보안에 중점을 둡니다. 최소한의 도움말로 장치에서 사이버 위협을 자동으로 식별하고 제거합니다.
- IBM 보안 :IBM 보안은 AI (Watson)를 사용하여 대량의 데이터를 스캔하고 보안 팀이 은폐 된 사이버 위협을 찾도록 도와줍니다.
- FORTINET :해커를 네트워크에서 벗어날 수 있도록 강력한 방화벽과 AI가 강화 된 도구를 제공합니다.
- Cylance (BlackBerry에 의해 인수 됨) :이렇게하면 AI를 사용하여 장치에서 실행하기 전에 맬웨어를 차단합니다.
- 팔로 알토 네트워크 :이 회사의 소프트웨어 서비스는 네트워크, 장치 및 클라우드 데이터를 통합하여 한 번에 모든 진입 지점을 관찰하는 보안 카메라와 같은 정교한 위협을 찾습니다.
- 소피스 :Sophos의 플랫폼은 AI 기반 안티 바이러스 및 위협 보호 기능을 제공하여 새로운 위협을 식별하기 위해 워치 독 학습과 같은 악성 코드를 방어하는 장치를 방어합니다.
- 마이크로 소프트 수비수 :Microsoft Defender는 Windows에 바로 제작되었으며 인공 지능을 사용하여 바이러스 및 해커를 감지하고 중지합니다.
지역 통찰력
새로운 세대의 신생 기업뿐만 아니라 많은 기존 플레이어가 AI 연료 사이버 보안을 지배하여 빠르게 진행되는 혁신을 제공하고 전 세계적으로 구현을 확대했습니다. 그들은 기존 측정과 비교하여 더 나은 방식으로 사이버 공격을 발견하고, 방해하며, 사이버 공격에 대응하기위한 인공 지능을 활용하여 고급 솔루션을 설계합니다. 이들의 솔루션을 통해 다양한 종류의 조직이 자율적으로 위협 탐지를 가능하게하고, 대량의 데이터를 스캔하고, 더 빠른 사고 응답을 촉진함으로써 위협이 증가함에 따라 안전하게 유지할 수 있습니다. 그들은 함께 디지털 영역을 보호하고 전 세계적으로 더 강하게 만들어 보안의 미래를 구축하고 있습니다.
- 북아메리카:북미는이 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 미국 사이버 보안 시장은 여러 가지 이유로 기하 급수적으로 증가하고 있습니다. 고급 보호 기술 및 규제 정책의 대규모 구현으로 북미는 글로벌 사이버 보안 시장의 리더가됩니다. 미국은 무거운 리프팅을 많이합니다. 정부, 기업, 통화 기관 및 기업 기관은 사이버 보안 인프라에 많은 투자를 해왔습니다. 사이버 위협, 강탈 공격, 데이터 유출 공격 및 사이버 공간으로의 지리적 침입은이 지역에서만 성장하여 조직이 최신 보안 솔루션을 배치해야합니다. 지난 몇 년간 사이버 보안 입법 프레임 워크를 높이기위한 다른 주목할만한 개입에는 사이버 보안 성숙도 모델 인증 (CMMC), FISMA (Federal Information Security Management Act) 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법 (CCPA)의 부과가 포함되었으며, 이는 비즈니스가 보안 프레임 워크를 향상 시키도록 강요했습니다. 또한 CISA (Cybersecurity and Infrastructure Security Agency)와 NIST (National Institute of Standards and Technology)는 조직이 사이버 회복력을 향상시킬 수있는 지침 및 프레임 워크를 제공하는 데 필수적인 역할을하고 있습니다.
- 유럽:유럽은 보호 투자를 사용한 견고한 기록, 안전 중죄 팁 및 정부 보조금 프로젝트를 갖춘 규제 된 사이버 보안 시장입니다. GDPR (General Data Protection Regulation)은 정보에 대한 가장 완전한 개인 정보 보호 법률 지침 중 하나이며, 기업은 소비자 기록을 보호하기 위해 엄격한 사이버 보안 조치를 강제로 배치해야합니다. 비준수는 무거운 벌금을 부과하여 사이버 보안이 그 장소 내 기업의 우선 순위가 될 수 있습니다. 독일, 영국 및 프랑스와 같은 국가는 구름 안전, 엔드 포인트 보호 및 정체성 제어 답변을 특히 채택하고 있습니다. 유럽 연합은 EU 사이버 보안법, 네트워크 및 정보 보안 (NIS2) 지침 및 유럽 사이버 보안 산업, 기술 및 연구 역량 센터 (ECCC)의 프로젝트를 통해 사이버 탄력성을 사전에 강화했습니다. 이러한 조치는 회원국 간 협력, 즉흥 사고 반응 메커니즘, 강력한 사이버 보안 프레임 워크를 넓힐 것입니다.
- 아시아 태평양 :아시아 태평양 지역은 사이버 보안 투자, 디지털 혁신, 사이버 위협 증가 및 당국 주도 사이버 보안 작업의 빠른 성장을 목격하고 있습니다. 중국, 인도, 일본, 한국 및 호주와 같은 국가는 사이버 보안 발전의 선봉에 있습니다. 클라우드 컴퓨팅, 전자 거래, 온라인 뱅킹 및 IoT 패키지의 채택이 증가함에 따라 사이버 기회 파노라마가 가속화되어 조직에 보안 솔루션이 중요합니다. 그러나이 지역은 전문 사이버 보안 전문가의 부족, 중소기업에 대한 인식이 낮고 독점 국가 전체의 단편화 된 지침을 포함하여 도전에 직면 해 있습니다. 많은 아시아 태평양 조직은 이러한 과제에 대처하기 위해 사이버 보안 아웃소싱 및 관리 보안 서비스 (MSPS)로 전환하고 있습니다. 또한 근처의 사이버 보안 스타트 업 및 전세계 기업과의 파트너십이 상향이면 시장 점유율과 확대에 기여합니다.
- 중동 및 아프리카 :중동 및 아프리카는 또한 특히 정부 및 금융 산업에서 AI 구동 사이버 보안의 채택이 증가하고 있음을 목격합니다. 디지털 혁신이 가속화되는 반면 중동 및 아프리카 조직은 AI 구동 보안 솔루션을 사용하여 중요한 인프라와 민감한 정보를 방어합니다. 국제 시장 리더 인 IBM, Microsoft 및 Palo Alto Networks와 같은 업계 리더는 신흥 지역 플레이어들도 사이버 위협 증가에 대한 사이버 방어를 구축하는 데 베팅하고 있습니다. 이 조치는 가상 영토를 확보 하고이 지역의 디지털 경제 확장에 대한 신뢰를 더욱 구축하는 것입니다.
- 라틴 아메리카 :라틴 아메리카에서는 AI 기반 사이버 보안 채택이 랜섬웨어 공격의 증가와 더 현명하고 효과적인 보안 솔루션의 필요성으로 인해 빠른 속도를 모으고 있습니다. 은행, 정부 및 대기업은 AI 기반 도구에 투자하여 위협을 조기에 식별하고 신속하게 대응하고 있습니다. Crowdstrike, Microsoft 및 Darktrace와 같은 최고의 국제 선수들은 지역 혁신 플레이어는 지역의 사이버 방어를 강화하고 조직이 진화하는 사이버 위협에 대비하여 원실 보안 인프라 개발을 지원하는 데 주요 역할을 수행하고 있습니다.
AI 기반 사이버 보안의 도전과 윤리적 고려 사항
신흥 시장에있는 많은 회사들이 사이버 보안의 중요성을 완전히 이해하지 못합니다. 이해 부족은 감수성 보안 규정으로 끝나고 사이버 위협의 위험을 초래합니다. 방화벽, 엔드 포인트 감지 및 사고 반응 시스템과 같은 고급 사이버 보안 솔루션을 배포하고 유지하려면 상당한 경제 투자가 필요합니다. 중소기업은 정기적으로 최고 수준의 안전 솔루션을 제공하여 시장 침투를 제한합니다. 기업은 수천만 명의 수백만 개의 성취되지 않은 사이버 보안 일자리와 함께 상당한 기술 차이에 직면 해 있습니다. 조직은 복잡한 안전 위협을 처리 할 수있는 전문가 전문가를 임대하고 개최하여 보호 메커니즘의 취약성을 초래합니다. 많은 대행사는 뛰어난 공급자의 여러 사이버 보안 솔루션을 사용하며 통합 및 상호 운용성에 어려움이 커지고 있습니다. 단편화 된 보호 분위기는 보호 격차와 비 효율성을 초래할 수 있습니다.
- 데이터 프라이버시 :AI 시스템은 위협을 배우고 감지하기 위해 대량의 데이터가 필요하지만 민감한 조직 또는 개인 데이터를 처리하면 개인 정보 문제가 발생합니다. AI 도구는 데이터 보호법을 존중하고 무단 데이터 노출을 피해야합니다.
- 편견과 공정성 :AI 모델은 교육 데이터의 편견을 배울 수 있으므로 특정 사용자 또는 세그먼트를 다르게 처리 할 수 있습니다. 이로 인해 거짓 부정 또는 오 탐지가 발생하여 사이버 보안 솔루션의 신뢰성을 망칠 수 있습니다.
- 대적 공격 :사이버 범죄자는 AI 기반 방어의 신뢰성을 손상시키기 위해 오해의 소지가있는 데이터 (부적합 입력)에 노출시켜 AI 모델에서 취약성을 악용 할 수 있습니다.
- 기술 격차 :AI 구동 사이버 보안의 관리 및 배포에는 전문 지식이 필요합니다. 대부분의 조직은 AI 및 사이버 보안 기술에 대한 전문 지식을 갖춘 숙련 된 전문가의 결함에 직면합니다.
- 규정 준수 :AI 기반 보안 솔루션은 전 세계 및 지역, 일반적으로 복잡하고 역동적 인 지역을 준수해야합니다. AI를 사용한 준수를 보장하는 것은 지속적인 과제입니다.
- 자동화에 대한 의존성 :AI 중심 자동화에 대한 과도한 의존으로 인해 조직은 인간의 개입에 대한 필요성, 즉 상황에 대한 지식을 잃어 버리거나 위험이 잘못 추정되는 위험을 간과하게 만들 수 있습니다.
AI 구동 사이버 보안의 미래 전망
AI 중심 사이버 보안은 디지털 인프라의 보안을 깊이 바꾸는 혁신적인 메가 트렌드입니다. 위협이 증가함에 따라 우리의 보호도 증가합니다. AI와 사이버 보안 간의 협력은 오늘날 가장 큰 과제를 처리 할 수있는 더 좋고 빠르고 강력한 시스템을 생성합니다. AI 구동 보안을 수용하는 비즈니스, 정부 및 개인과 같은 역동적 인 목적을위한 적용은 옵션이 아니라 시간의 전형적인 요구입니다.
AI를 사이버 보안과 통합하면 예측 기회 감지 및 자동 입사 반응의 가능성이 생성됩니다. AI 구동 안전 안전은 운영 효율성을 향상시키고 가짜 긍정을 줄입니다. 사이버 보안의 상향 추력으로 그룹은 관리되는 보안 서비스 제공 업체 인 MSSPS에 안전 운영을 아웃소싱 할 수 있습니다. 이 MSSP는 위협 탐지 및 모니터링, 사고 대응 및 다른 회사에 대한 규정 준수 지원과 같은 사이버 보안 서비스를 제공하는 타사입니다.
이 접근법은 대행사가 사내 전문 지식없이 사이버 보안 자세를 장식하는 데 도움이됩니다. 5G 네트워크를 배포하려면 침해 및 침입으로부터 레코드를 저장하기 위해 더 나은 안전이 필요합니다. 보안 기업은 전문화 된 5G 지원 가제트 및 컴퓨팅 환경에 대한 신흥 솔루션입니다. 중소 기업 (SME)은 표적 공격의 증가로 인해 사이버 보안의 중요성을 점점 더 인식하고 있습니다. 저렴하고 확장 가능하며 클라우드 프라이드 기반 보호 답변은 소규모 기업들 사이에서 과도한 수요가 있습니다.
한편, 경계를 유지하고, 현명한 재능에 투자하고, 윤리적 기초를 건설함으로써 우리는 사이버 보안에 대한 AI의 잠재력을 완전히 활용할 수 있습니다. AI 구동 예측 위협 지능에서 자율 방어 시스템에 이르기까지 사이버 보안의 미래는 AI- 강화가 아니라 AI 중심입니다.