기술, 솔루션 및 모델 사이버 보안에 머신 러닝 적용하기

인공지능의 하위 분야인 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이도 시스템과 애플리케이션이 동적인 환경에서 학습할 수 있게 해줍니다. 이러한 시스템은 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별함으로써 원하는 결과를 얻고 있는지 판단할 수 있습니다. 머신 러닝의 성장은 빅데이터의 발전, 다양한 데이터 소스, 디바이스와 서버의 연산 능력 향상에 힘입어 가속화되었습니다.

사이버 보안 영역에서는 정보의 무결성, 가용성, 기밀성에 중점을 둔 CID 삼위일체와 같은 모델을 유지하기 위한 지속적인 노력이 필요합니다. 새로운 사이버 위협에 대응하고 탐지 및 분석 기능을 강화하는 것은 시스템, 컨설턴트, 연구원에게 중요한 과제입니다. 이러한 과제를 야기하는 요인으로는 다양한 복잡성, 빠르게 발전하는 기술, 사이버 범죄자의 독창성 등이 있습니다.

2023년까지 모든 기존 소프트웨어는 취약점을 식별하고 분석하기 위해 사람의 입력에 의존하여 보안 기능과 정책의 우선순위를 정해야 합니다. 효과적인 도구를 개발하려면 취약점을 탐지하고 특성화하기 위한 프로세스와 표준을 수립하는 것이 필수적입니다. 데이터 과학 기술, 모델, 머신 러닝 알고리즘을 통합하면 이러한 분석 프로세스의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

학습 머신을 위한 멀웨어 분류의 중요성

2014년부터 사이버 보안 전문가들은 정적 및 동적 분석에서 파생된 기능을 활용하여 MS Windows용 멀웨어 분류 시스템을 만드는 방법을 연구해 왔습니다. 이 연구에는 멀티레이어 퍼셉트론과 같은 다양한 분류 알고리즘이 사용되었습니다, IB1, 의사 결정 트리및 랜덤 포레스트. 특히 정적 분석과 동적 분석의 데이터를 결합하면 뛰어난 결과를 얻을 수 있습니다.

2019년 현재 멀웨어 탐지 및 웹 사이버 공격 예측을 위한 전문 예측 모델을 비롯한 소프트웨어 솔루션 개발에 데이터 과학을 적용하는 것이 유망한 접근 방식으로 부상하고 있습니다.

2023년까지 사이버 보안은 잠재적인 내부 또는 외부 공격으로부터 기업과 조직을 위한 정보 보호 메커니즘과 기술 인프라를 개발하고 구현하는 데 중점을 둔 컴퓨터 과학 분야로 발전해 왔습니다. 2020년부터 인공지능(AI) 기술을 사이버 보안에 통합하는 추세가 증가하고 있습니다.

2023년, 69%의 기업이 사이버 보안 시스템에 AI를 통합하는 것을 목표로 합니다. 침입 탐지, 네트워크 위험 분류, 사기 탐지, 사용자 및 디바이스 행동 분석, 멀웨어 탐지 등 5가지 주요 사용 사례에 걸쳐 있습니다. 현재 AI 기반 사이버 보안은 네트워크 보안 75%, 데이터 보안 71%, 엔드포인트 보안 68%, 신원 및 액세스 보안 65%, 애플리케이션 보안 64%, 클라우드 보안 59%, IoT 보안 53% 등 다양한 영역에서 활용되고 있습니다.

사이버 보안 강화를 위한 머신 러닝 모델 구현하기

사이버 범죄의 확산이 계속 증가함에 따라 다양한 분야의 기업들은 잘못된 보안 인식, 부적절한 예방 정책이나 가이드라인, 사이버 공격에 대한 대응 능력의 한계에 대해 우려를 표명하고 있습니다. 사이버 보안의 인공지능(AI) 지지자들은 AI를 통합하면 새로운 패러다임을 만들어 엔드포인트의 취약성을 효과적으로 줄여 노출 영역을 줄일 수 있다고 제안합니다.

2020년에 보고된 인시던트의 70%는 네트워크에 연결된 엔드포인트에서 발생했으며, 개인용 컴퓨터와 스마트폰이 가장 많이 관련되어 있었습니다. "인공 지능"이라는 용어가 지나치게 남용될 수 있지만, AI의 발전으로 새로운 사이버 위협을 식별하는 속도가 크게 빨라지고 사이버 공격이 확산되기 전에 선제적으로 대응할 수 있게 된 것은 부인할 수 없는 사실입니다.

현재 많은 기업이 제품의 보안을 분석하기 위해 다양한 툴을 활용하고 있습니다. 이러한 도구 중 생성적 적대적 네트워크(GAN)는 머신러닝 모델의 결함을 감지하고 더 강력해지도록 훈련하는 능력이 뛰어납니다. GAN은 경쟁 신경망 시스템으로 구성된 비지도 머신러닝을 위해 설계된 AI 알고리즘입니다. 머신러닝 모델 학습을 위한 세 가지 프레임워크를 소개합니다:

1. 딥-윙: 텐서플로우 1로 개발된 Deep-Pwing은 머신 러닝 모델을 실험하여 잠재적인 공격에 대한 복원력을 평가할 수 있는 프레임워크입니다. 또한 지식 기반의 점진적인 확장을 지원하여 잠재적으로 침투 테스트를 수행하고 특정 머신 러닝 모델에 대한 통계 연구를 가능하게 하는 도구로 전환할 수 있습니다.
2. 적대적 라이브러리: 이 Python 라이브러리는 잠재적인 공격이나 침입에 대해 머신 러닝 분류기의 보안을 평가하도록 설계되었습니다. Adversarial Lib을 사용하면 스크립트나 코드 스니펫을 실행할 수 있으며, C++로 최적화 및 재작성된 광범위한 머신 러닝 알고리즘을 지원합니다. 또한 사용자는 누락된 알고리즘을 라이브러리에 기여할 수 있어 더욱 포괄적인 라이브러리를 만들 수 있습니다.
3. 간 동물원: 참조 페이지 역할을 하는 GAN Zoo는 사용자에게 머신 러닝 모델을 훈련하고 평가할 수 있는 수많은 GAN을 제공합니다. 대규모 개발자 커뮤니티의 지원을 받아 매주 새로운 문서가 GitHub 리포지토리에 추가됩니다. (간 동물원, 2018).

결론적으로 머신 러닝은 보안 및 침투 측면에서 상당한 시간과 노력을 절약하는 수많은 테스트를 실행할 수 있기 때문에 사이버 보안 분야의 연구자와 개발자에게 매우 유용한 도구가 되었습니다(Flores Sinani, 2020).

사이버 보안 애플리케이션에 딥 러닝 활용하기

머신러닝의 하위 집합인 딥러닝은 입력 데이터를 기반으로 특정 결과를 예측하도록 인공지능(AI)을 훈련시키는 자동화된 학습 방식을 사용합니다. 이 기능을 통해 AI는 데이터 세트를 처리하고 결합하여 결과를 예측할 수 있습니다.

딥 러닝의 주요 장점 중 하나는 사람의 개입 없이 실시간으로 학습하고 새로운 분류 기준을 개발할 수 있다는 점입니다. 사이버 범죄자들이 빠르게 진화하고 적응형 사이버 위협을 만들어 내면서 멀웨어와 온라인 사기에 대응하기 위해 딥러닝이 점점 더 많이 적용되고 있습니다.

딥러닝은 사이버 위협을 효과적으로 탐지, 분류, 처리하여 효율적이고 신속하게 솔루션을 생성할 수 있습니다. 사람과 봇을 구별하는 사용자 식별 방법, 사이버 범죄자 사칭 시도 탐지, 원격 위치에서 사용자 계정에 대한 무단 액세스 식별 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

아래에서는 딥 러닝을 전문으로 하는 몇 가지 회사를 소개합니다:

• 체크 포인트: 방화벽 전문 기업, 체크 포인트 는 머신 러닝(ML) 엔진에 대한 지속적인 업데이트를 통해 포괄적인 보호에 전념하고 있습니다. 중앙 집중식 서비스인 캠페인 헌팅은 모든 네트워크 지점을 스캔하고 이상 징후를 분석하여 클라우드 기반 보호 플랫폼을 구축합니다.
• 크라우드 스트라이크: 심층적인 사용자 행동 분석 및 디바이스 모니터링에 중점을 둡니다, 크라우드 스트라이크 는 바이러스, 멀웨어, 인증정보 도용, 내부 사이버 위협을 식별합니다. 이러한 보호 접근 방식은 정상 활동 모델(기준선)을 생성하는 머신 러닝 기술을 기반으로 하며, 이를 통해 실시간으로 편차를 감지하고 예방 조치를 용이하게 합니다.
• 다크트레이스: 기준선을 설정하는 플랫폼을 통해 다크트레이스는 주로 WAN, LAN, WiFi 네트워크의 침입을 방지하는 것을 목표로 합니다. 머신 러닝 메커니즘은 사람의 개입 없이 모델을 지속적으로 개선하여 클라이언트 요구 사항에 맞게 조정하고 방어 기능을 지속적으로 개선합니다.
• 깊은 본능: 최종 사용자 디바이스를 보호하기 위한 딥 러닝 플랫폼을 개발하기 위해 설립된 Deep Instinct의 주요 목표는 최종 디바이스에 대한 사이버 위협에 직면했을 때 반응 시간을 20밀리초 미만으로 단축하는 것입니다. 5년간의 신경망 훈련 끝에 딥 인스팅트는 이제 다양한 디바이스 유형에 배포 가능한 에이전트를 제공하며 딥 러닝 기술의 광범위한 잠재력을 보여주고 있습니다.

머신 러닝 애플리케이션으로 비즈니스 환경의 사이버 보안 강화

자동화를 통해 사이버 보안에서 발생하는 오탐의 수를 크게 줄일 수 있습니다. 분석가는 은행의 규모에 따라 매일 20~30건의 오탐 경고를 처리할 수 있습니다. 알림을 검토할 리소스가 제한되어 있다면 다른 전략을 고려해야 합니다. 금융 부문에서는 사기 탐지를 위해 머신 러닝을 활용할 수 있습니다. 예를 들어 Visa는 사기 탐지 기술을 지속적으로 개선하고 있습니다, 확장 가능한 머신 러닝 모델과 딥 러닝 강조. 이러한 접근 방식을 통해 더 넓은 데이터 범위를 사용하고 다양한 상황에서 추론할 수 있습니다. 또한 실시간 예측 분석과 같은 다른 기술을 통합하는 데 중점을 둡니다.

사이버 보안에서는 멀웨어 분석, 침입 탐지 및 예방을 위해 강력한 머신 및 딥러닝 알고리즘이 활용됩니다. 이러한 알고리즘은 사이버 공격을 예측하고 손상된 파일이나 프로그램에 대한 액세스를 제한하기 위해 개발되었습니다.

드론과 관련하여 사이버 보안도 발전했습니다. 드론은 다음을 수행할 수 있습니다. 넓은 지역에 대한 영상 감시 범위 확장공원, 농경지, 산업 창고 등 다양한 장소에서 사용할 수 있습니다. 드론은 일상적인 자동 검사를 수행하거나 수동으로 조종할 수 있는 다목적 차량입니다. 드론은 얼굴 인식 작업과 침입자 감지 및 위치 파악을 위해 구성할 수 있습니다. 드론은 고정된 시스템이 아니기 때문에 회피하거나 파괴하기가 더 어렵습니다.

결론적으로

개인 및 비즈니스 사이버 보안에서 인공지능, 특히 머신러닝과 딥러닝의 중요성이 점점 더 커지고 있는 것은 분명한 사실입니다. 이처럼 끊임없이 진화하는 기술 환경은 사이버 범죄와 사이버 공격의 증가와 맞물려 점점 더 복잡하고 정교한 사이버 보안 과제로 이어지고 있습니다.

기업들은 이제 사이버 보안에서 머신러닝이 이러한 위험을 완화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 모색하고 있습니다. 사이버 보안에서 인공 지능의 도입률은 계속 증가하고 있습니다. 조직은 가치를 극대화하기 위해 인공지능을 구현할 위치를 파악하고 성과 또는 기대에 부합하는 목표를 수립해야 합니다.

수많은 기술, 솔루션, 모델이 데이터 분석을 위해 머신러닝과 딥러닝을 사용하고 있지만, 사이버 범죄자들은 계속해서 진화하고 있기 때문에 아직 많은 진전이 필요합니다.