사이버 위협의 새로운 파도 이해하기
우리의 빠르게 변화하는 기술적 환경에서 작업 프로세스의 효율성은 점점 더 생성적 인공 지능(AI)에 의존하게 되고 있습니다. 문서 작성부터 아이디어 회의, 프로그래밍에 이르기까지의 작업들은 이제 AI에 의해 향상되고 있습니다. 그러나 이러한 발전은 불량 목적을 위해 AI를 이용하려는 사이버 범죄자들에게 문을 열게 되는 부작용을 가지고 있습니다.
현재의 사이버 보안 위험은 딥페이크로의 가장화, 신속히 생성된 악성 코드, 그리고 정교한 사기 이메일의 진화와 같은 세 가지 방식으로 두드러지게 나타납니다. AI 시대의 사이버 위협에 대비하기 위해 이러한 전략을 이해하는 것이 중요합니다.
딥페이크가 온라인 인증 시스템에 도전
생성적 인공 지능은 신원사용 사기의 위험을 높입니다. 범죄자들이 동영상의 얼굴 표정과 음성을 몰래 변경할 수 있게 한다. 이전에 부적절한 콘텐츠를 만드는 데 주로 사용되던 기술이 이제 다른 사람을 흉내내어 혜택을 얻으려고 사용됩니다.
사이버 범죄자들은 딥페이크 기술을 이용하여 숨겨진 온라인 플랫폼에서 ‘전자 Know Your Customer(eKYC)’ 프로세스의 위반에 대해 논의하고 있습니다. ID 사진을 생방송 촬영과 일치시키는 전통적인 eKYC는 세련된 AI 지원의 위조가 감지되지 않는다는 점에서 취약해지고 있습니다.
스마트폰 맬웨어로 인한 신규 위험의 부상
얼굴 데이터에 대한 무단 접근의 위험이 점점 더 우려되고 있습니다. 최근 ‘GoldPickaxe’라는 스마트폰 맬웨어가 얼굴 정보를 도용하는 능력으로 경보를 울리고 있는데, 이는 생성적 AI 도구와 결합되어 얼굴 인식 시스템에 상당한 위협을 가하고 있습니다.
생성적 AI가 위협을 계속 진화시킴
그저 얼굴을 흉내내는 것을 넘어, AI를 사용하여 누군가의 목소리를 모방하는 위험이 현실이 되었습니다. 월스트리트 저널의 어느 기자가 합성 소프트웨어를 사용하여 주요 은행의 음성 인증을 우회하는 과정을 보여줌으로써 이를 입증했습니다. 생성적 AI가 다중 모달 기능을 향상시킬 때, 범죄자들은 쉽게 오디오 및 비디오를 위조할 수 있어 기업들이 이러한 새로운 세대의 AI 위협에 직면하면서 보안 조치를 재평가해야 합니다.
신규 맬웨어 변종의 빠른 생성
생성적 AI의 사이버 범죄에서의 사용은 딥페이크로 제한되지 않으며, 악성 코드 생성과 같은 알려진 공격 경로를 악화시킵니다. 사이버 보안 부문의 한 매니저는 이미 AI를 이용한 대규모 맬웨어 생산을위한 환경이 존재한다고 제안합니다. OpenAI의 ChatGPT와 같은 플랫폼은 수상한 프로그램의 출력을 방지하기 위해 ‘safeguards(안전장치)’로 설계되어 있지만 이러한 제한이 없는 다른 AI 시스템은 신속하게 대량으로 새로운 맬웨어 변종을 생성할 수 있어 공격자들이 큰 위협을 가할 수 있습니다.
중요한 질문과 답변
AI의 등장으로 사이버 보안에서 주요한 도전 과제는 무엇인가요? 주요 도전 중 하나는 딥페이크와 같은 AI 생성 사기 콘텐츠와 진짜 콘텐츠를 구별하기 어려운 점입니다. 보안 시스템은 세련된 AI 기반 위협을 감지하기 위해 신속하게 발전해야 합니다. 또한, AI가 공격을 자동화하고 완성하는 데 사용될 수 있으므로, 사이버 보안 전문가들은 점점 더 지능적이고 적응력이 높은 위협에 대항하며 지속적인 경쟁을 경험하게 됩니다.
AI와 사이버 보안과 관련된 논란은 무엇인가요? AI의 윤리적 사용은 큰 논란이 있습니다. AI는 보안 조치를 강화할 수 있지만, 사이버 범죄자들이 사용함에 따라 AI 기술이 혁신과 유익한 사용을 저해하지 않는 법적 제한을 어떻게 정할지에 대한 질문이 제기됩니다. 또한 AI 위협에 대한 대응은 새로운 개인 정보 침해 모니터링 기술이 필요할 수 있어 보안과 개인 개인 정보 보호 특히 권리 사이에 긴장을 야기할 수 있습니다.
사이버 보안에서 AI의 장단점
장점:
– 향상된 효율성: AI는 인간보다 빠르게 위협을 감지하기 위해 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있어 응답 시간을 개선합니다.
– 예방적 보안: AI 시스템은 패턴과 이상을 예측하여 피해를 미치기 전에 위협을 식별하고 중화시킬 수 있습니다.
– 인간 오류 감소: 루틴 작업을 자동화하면 사이버 보안에서 중대한 취약점인 인간 오류가 줄어듭니다.
단점:
– 오격/오성제: AI 시스템은 선악성 행동을 악성으로 잘못 식별할 수 있으며(오양성제), 실제 위협을 감지하지 못할 수도 있습니다(오란성제).
– 복잡성 및 비용: 고급 AI 기반 보안 솔루션을 구현하는 것은 복잡하고 비용이 많이 들 수 있으며, 작은 기관에게는 기회에 이를 수도 있습니다.
– 적대적 AI: AI를 사용하는 사이버 범죄자들은 AI를 사용하여 AI 기반 방어 시스템을 회피하는 공격을 특별히 설계할 수 있으며, 이는 적대적 및 방어적 AI 기술 사이의 경쟁을 일으킬 수 있습니다.
추가 독서 및 자료
사이버 보안에 대한 자세한 정보 및 자료는 아래를 참고할 수 있습니다:
– 사이버 보안 및 인프라 보안 기관 (CISA)
– 국립표준기술연구소 (NIST) 사이버 보안 프레임워크
– 유럽연합 사이버 보안 기관 (ENISA)
온라인 보안은 빠르게 발전하는 분야이며, 신뢰할 만한 출처를 통해 최신 위협과 모범 사례를 이해하는 것이 중요합니다.