인공지능(AI)의 사이버보안에서 예상치 못한 결과
인공지능(AI)은 의심의 여지 없이 사이버보안을 포함한 다양한 산업에 상당한 발전을 가져왔습니다. 그러나 모든 기술적 혁명과 마찬가지로 경계해야 할 예상치 못한 결과가 있습니다. AI의 경우, 악의적인 생성적 AI 모델의 등장이 주요 우려거리가 되고 있습니다.
2022년 ChatGPT의 도입은 AI 주도 기술의 잠재력을 보여주었습니다. 불행히도, 이로 인해 다크 웹에서 레플리카 개발이 가능해지면서 매우 악의적인 AI 주도 공격이 가능해졌습니다. 더욱이 이러한 공격이 배포되는 속도는 기하급수적으로 증가했으며, 이로 인해 인간 분석가들이 시간 내에 탐지하고 대응하는 것이 극도로 어려워졌습니다. 예를 들어, 랜섬웨어 공격은 이제 기관 침투 후 하루 만에 실행되고 있으며, 이전에는 여러 일이 걸렸습니다.
이 문제를 악화시키는 것은 많은 조직이 이러한 새로운 위협에 대응하기에 충분히 준비되어 있지 않다는 사실입니다. 2023년에 예상된 전 세계 보안 솔루션 및 서비스 지출이 2,190억 달러에 이른 가운데, 데이터 침해 사고가 수백만 건의 기록을 노출시키고 있습니다. 명백히 사이버보안 투자의 가치를 극대화하기 위해서는 보다 전략적인 접근 방식이 필요합니다.
진화하는 위협에 대비하고자 하는 기업들에게는 AI 및 그 응용 프로그램에 대한 이해가 중요합니다. AI의 악의적 사용은 매우 다재다능하며, 딥 페이크, 사회 공학 사기, 정교한 피싱 캠페인 등을 생성할 수 있습니다. 또한 AI 기반 다형성 악성 코드는 지속적으로 탐지를 회피하면서 문제를 더욱 복잡하게 만듭니다.
불을 불로 끄는 방식으로, 조직은 사이버보안 전략의 중요한 요소로서 AI를 받아들여야 합니다. AI 주도 도구는 위협 가시성 및 대응 능력을 향상시킬 수 있어 대량의 데이터를 실시간으로 분석하여 인간의 능력을 초월하는 잠재적 위협을 탐지하고 예측할 수 있습니다. 대중 소스 위협 정보 공유와 AI 기반 행동 분석도 적극적 방어 전략에서 중요한 역할을 합니다.
그러나 AI 솔루션을 효과적으로 구현하는 것은 문제와 함께 동반됩니다. 시장에 다양한 AI 제품이 존재하므로, 조직은 보안 포지션을 강화하는데 가장 중요한 솔루션을 식별하기 위해 복잡성을 탐험해야 합니다. 전문가와 협업하고 그들의 지원을 활용하여 확장 가능하고 미래지향적인 AI 솔루션을 선택할 수 있도록 하는 것이 좋습니다.
위협 환경이 계속 발전함에 따라, 조직은 사이버보안에 대한 생성적 AI의 영향에 대비하기 위해 적극적으로 준비해야 합니다. AI를 수용하고 전문가들의 기술 역량을 강화하며 프로세스와 절차를 적응시키는 것이 디지털 자산을 보호하는 데 필수적인 단계입니다. AI는 여기에 머물기에 조직이 계속 발전하는 채택과 관련된 위험을 완화하기 위해 항상 앞서 나가야 하며, 그것이 중요합니다.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com