사용자 및 엔티티 행동 분석(UEBA)을 위한 인공 지능 사용

Artificial Intelligence and Cybersecurity are two terms gaining importance in today’s digital age. While Artificial Intelligence is a simulation of human Intelligence in machines capable of learning, making decisions, and solving problems, cybersecurity protects systems and digital information against unauthorized access, theft, and damage. Artificial Intelligence in cybersecurity can revolutionize how companies protect themselves from cyberattacks.

In 2023, it shows that Artificial Intelligence is a technology that will continue to be unstoppable in its development, application, adoption, and acceptance by all professional and social sectors. For this reason, and so that you are aware before anyone else of everything that will await us about Artificial Intelligence, applied explicitly in cybersecurity, we anticipate its use of behavior analysis of users and entities that will mark the main lines of this technology in 2023 and the coming years. Let’s start! Are you going to miss them?

사이버 보안에서 인공지능의 응용

The inefficient operation of machinery continues to cause significant productivity losses for companies. As we move into 2023 and beyond, cybersecurity remains an organization’s top priority. Key predictions to keep in mind include the following:

• 조직의 60%는 안전한 환경을 보장하기 위한 출발점으로 제로 트러스트 원칙을 채택할 것입니다.
•  조직의 60%는 사이버 보안 위험이 제3자와의 거래를 수행하는 데 결정적인 요소가 될 것입니다.
•  30%의 국가는 랜섬웨어 공격에 대한 지불, 벌금 및 협상을 규제하는 법안을 통과시킬 것입니다.

이러한 맥락에서 사이버 범죄와 싸우기 위해 인공지능(AI)을 활용할 기회가 있습니다. 사이버 보안에 AI를 도입하면 기업이 사이버 위협으로부터 자신을 보호하는 방식을 혁신할 수 있습니다. AI는 실시간으로 사이버 공격을 감지하고 방지할 수 있으며, 방대한 양의 데이터를 분석하여 잠재적 위협으로 이어지는 패턴을 식별할 수 있습니다. 사이버 보안 영역에서 AI를 적용할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:

• 위협 감지: 인공지능은 대량의 데이터를 분석하고 잠재적으로 위험한 패턴을 식별하여 사이버 위협을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 위협에 더 빠르고 효과적으로 대응할 수 있습니다.
•  악성코드 감지: 인공지능은 코드를 분석하고 악의적인 행동을 나타내는 패턴을 식별하여 악성코드를 감지하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 악성코드가 피해를 입히기 전에 감지하고 방지할 수 있습니다.
•  피싱 감지: 인공지능은 이메일의 내용을 분석하고 피싱을 나타내는 패턴을 식별하여 피싱 공격을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 피싱 공격이 피해를 입히기 전에 감지하고 방지할 수 있습니다.
•  네트워크 보안: 인공지능은 네트워크 트래픽을 모니터링하고 잠재적 위협을 나타내는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 사이버 공격이 피해를 입히기 전에 감지하고 방지할 수 있습니다.

기업을 위한 사이버 보안에서 인공지능 사용의 장점

사이버 보안 분야에서 인공지능을 사용하는 것은 아래에 언급된 기업에 많은 이점을 제공합니다:

• 보안 향상: Artificial Intelligence can detect and prevent cyber threats in real time, improving companies’ overall security.
•  효율성 증가: 인공지능은 인간보다 훨씬 더 빠르게 대량의 데이터를 분석할 수 있어 보안 작업의 효율성을 높입니다.
•  비용 절감: 인공지능은 사이버 위협의 감지 및 방지를 자동화하여 기업이 인력을 덜 필요로 하고 비용을 절감할 수 있도록 합니다.
•  더 나은 의사 결정: 인공지능은 데이터를 분석하고 기업이 더 나은 보안 결정을 내리는 데 도움이 되는 결론을 제공할 수 있습니다.
•  더 나은 대응 시간: 인공지능은 실시간으로 사이버 위협을 감지하고 조치를 취할 수 있어 기업이 대응하는 데 도움이 됩니다.

요약하자면, 인공지능과 기계 학습은 사이버 보안 분야에 상당한 영향을 미치는 두 가지 개념입니다. 전통적으로 수작업으로 수행되던 많은 작업을 자동화함으로써 AI는 시간을 절약하고 인간 오류의 위험을 줄입니다. 또한, AI는 인간보다 훨씬 더 빠르게 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있어 대규모 사이버 위협을 식별하고 방지하는 데 도움을 줍니다. 사이버 보안과 AI에 투자하는 기업은 디지털 자산을 보호하고 끊임없이 진화하는 기술 환경에서 경쟁 우위를 유지할 수 있는 더 나은 준비를 갖추게 될 것입니다.

인공지능은 항상 혁신적인 방법을 통합하려고 노력하며, 기계 학습 알고리즘과 템플릿을 사이버 보안 솔루션 및 제품에 적용하여 가장 진보적이고 유연한 보호를 제공합니다.

사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA) 이해

사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA) 솔루션은 사용자가 애플리케이션을 탐색하거나 사용할 때 사용자 행동과 그들의 장치를 모델링할 수 있게 합니다. UEBA는 시스템과 상호 작용하는 사용자의 데이터 및 활동을 모니터링, 수집 및 평가하며, 이는 정보 기반, 거래 기반 또는 프로세스 기반일 수 있습니다.

UEBA technologies leverage Artificial Intelligence and machine learning to analyze historical data records, including text, numbers, voice, audio, and video, to identify patterns and feed systems that facilitate decision-making in individual classification, social reintegration, physical security, logical security, and cybersecurity. Based on their analysis, these systems can take measures or actions and automatically adapt to make “intelligent automated decisions.”

UEBA 도구의 고급 기능 및 응용

사용자 행동 분석 도구는 전통적인 컴퓨터 시스템보다 더 고급 예외 및 프로필 모니터링 기능을 가지고 있습니다. 이들은 조직과 그 사용자에게 특정한 정상 활동의 기준선을 설정하고 그 기준에서 벗어난 편차를 식별하는 데 사용됩니다. UEBA는 이러한 편차를 거의 실시간으로 평가하기 위해 빅 데이터 알고리즘과 기계 학습을 사용하여 조직이 분류, 결정, 숨겨진 패턴 탐지, 위험 상황 또는 기타 잠재적 보안 위협을 발견할 수 있게 합니다.

UEBA는 사용자 역할 및 직책, 접근, 계정, 권한, 사용자 활동, 지리적 위치 및 보안 경고와 같은 다양한 유형의 데이터를 수집합니다. 데이터는 과거 및 현재 활동에서 수집될 수 있으며, 분석은 사용된 자원, 세션 길이, 연결성 및 동료 그룹 활동과 같은 요소를 고려하여 이상 행동을 비교합니다. 또한, 권한이 추가될 때와 같이 데이터가 변경되면 자동으로 업데이트됩니다.

UEBA 시스템은 모든 이상 현상을 위험한 것으로 보고하지 않고 행동의 잠재적 영향을 평가합니다. 민감도가 낮은 자원에는 낮은 영향 점수가 할당되고, 개인 식별 정보와 같은 민감도가 높은 데이터에는 더 높은 영향 점수가 부여됩니다. 이러한 접근 방식은 보안 팀이 어떤 흔적을 추적할지를 우선시할 수 있게 합니다. 동시에, UEBA 시스템은 비정상적인 행동을 보이는 사용자에 대해 인증 난이도를 자동으로 제한하거나 증가시킵니다.

기계 학습 알고리즘은 UEBA 시스템이 오탐지를 줄이고 사이버 보안 팀에 대해 더 명확하고 정확한 실행 가능한 위험 인텔리전스를 제공합니다.

결론적으로

최근 몇 년 동안 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)이라는 기술을 사용하여 사용자 및 엔터티의 행동을 분석하는 것이 확산되었습니다. 이러한 기술은 항상 공통점을 가지고 있는 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다: 과거의 사용자 행동을 기록하고, 현재 이 행동을 모델링하며, 그것이 어떻게 될지를 예측합니다.

UEBA 시스템은 시스템 로그에서 사용자 및 엔터티 활동에 대한 데이터를 수집합니다. 데이터 분석을 위해 고급 분석 방법을 적용하고 사용자 행동 패턴의 기준선을 설정합니다. UEBA는 엔터티 행동을 지속적으로 모니터링하고 동일한 엔터티 또는 유사한 엔터티에 대한 기준선 행동과 비교하여 비정상적인 행동을 감지합니다.

기준선 설정은 UEBA 시스템의 핵심으로, 잠재적 위협을 감지할 수 있게 합니다. UEBA 시스템은 설정된 기준선과 현재 사용자 행동을 비교하여 위험 점수를 계산하고 편차가 허용 가능한지 여부를 결정합니다. 위험 점수가 특정 임계값을 초과하면 시스템은 보안 분석가에게 경고합니다.