작업의 사이버 보안 자동화 프로세스 개선을 위한 인공 지능 사용

컴퓨팅 파워와 방대한 정보의 가용성의 결합은 복잡한 환경에서 예측을 하거나 의사 결정을 하는 등 인간에게만 국한되었던 작업을 위임할 수 있게 했습니다. 인공지능을 통해 우리는 이미지를 해석하여 질병을 감지하고, 대화를 나누며, 보험을 다룰 때 비지급 또는 사기 위험과 같은 위험을 더 빠르게 예측할 수 있습니다. 인공지능은 우리의 디지털 자산을 보호하는 데 중점을 두는 사이버 보안에서 광범위한 행동 범위를 가지고 있습니다.

예측 및 자기 학습 기법의 집합으로서의 인공지능은 사이버 보안을 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. 이는 새로운 정보에 노출될 때마다 알고리즘을 지속적으로 보정함으로써 달성됩니다. 현재 기업들이 사용하는 시스템의 복잡성과 분산은 전통적이고 수동적인 위험 감독, 모니터링 및 통제 방법이 불충분하다는 것을 보여주었습니다. 게다가, 사이버 범죄자들이 인공지능을 사용하는 것은 우리의 시스템을 더욱 취약하게 만듭니다.

사이버 보안 자동화 프로세스

평균적으로, 근로자들은 컴퓨터에서 주로 자신의 주요 책임과 관련이 없는 반복적인 작업을 수행하는 데 매일 세 시간을 소비합니다. 이는 인간의 오류와 동기 저하로 이어질 수 있으며, 해커들은 이를 이용해 사이버 공격 전략을 준비할 수 있습니다. OnePoll의 연구에 따르면 그렇습니다.

2023년 내내, 예상됩니다 최근 IDC 리서치의 유럽 여러 국가의 설문 조사에 따르면 대기업의 반복적인 작업의 45%가 자동화될 것으로 보고되었습니다. 이는 팬데믹으로 인해 조직적 트렌드의 명확한 변화를 나타냅니다.

자동화는 인공지능과 기계 학습 기술을 사용하여 응답 속도를 높이고, 시간을 절약하며, 인간의 오류 위험을 줄여 정확성을 향상시킵니다. 인공지능으로 자동화하고 보호할 수 있는 가장 반복적인 여섯 가지 작업은 다음과 같습니다:

백오피스: 데이터 캡처, 메일 관리, 디지털 문서 분류, 컴퓨터 및 소프트웨어 보고서, 또는 지루한 송장 관리 는 가장 싫어하는 작업 중 하나입니다. 문서나 송장에서 엔티티를 추출하여 수동 검사 시간을 줄이면서 신뢰성을 유지할 수 있습니다. 게다가, 기업 ERP에 AI를 통합하면 오류를 최소화하고 이 프로세스를 자동화합니다. AI는 또한 문서를 요약하고 이전 버전과 비교하여 새로운 정보를 얻을 수 있게 하여 수작업보다 높은 수익성을 제공합니다.

고객 서비스: 고객 서비스에서 AI는 메시지를 듣고 해석하여 고객의 요구에 가장 적합한 응답을 제공합니다. 고객 대화를 시작하는 봇은 점점 더 일반화되고 있으며, 더 빠르고 정확한 응답과 24/7 가용성을 제공합니다. 이들은 인간의 개입이 필요할 때를 감지하고 에이전트의 참여를 요청하여 에이전트를 반복적인 작업에서 해방시키고 간단하거나 일반적인 프로세스를 자동화합니다. AI는 또한 들어오는 전자 메시지 분류 및 스팸 필터링과 같은 관리 작업을 자동화할 수 있습니다.

사이버 공격으로 인한 피해 검토 및 품질 관리 및 보증: 새로운 기술은 품질 관리, 검사 및 이상 탐지를 기계 학습 알고리즘을 사용하여 혁신했습니다. 이들은 이미지 입력, 소리 기록 또는 데이터 패턴을 통해 기계나 구조의 손상이나 오작동을 식별하고, 완제품을 검사하여 결함을 찾아내고 품질 기준을 보장합니다.

이미지 인식: 이미지 인식은 최근 몇 년간 더욱 널리 퍼져 다양한 산업 응용 분야에서 유용성을 입증했습니다. 이는 작업 환경과 보안 장비의 적절한 감독, 위험 상황 식별 및 제품 이상 탐지를 가능하게 합니다. 이미지 분석은 수백만 개의 기록을 몇 초 내에 자동으로 검색하거나 실시간 응답을 제공하여 시간을 절약합니다.

정보 전사: AI는 ID, 날짜, 전화번호 또는 주소와 같은 특정 정보를 식별할 수 있습니다. 또한 영업 팀 보고서 생성 및 CRM 통합을 용이하게 합니다. AI는 전체 대화를 전사하여 음성 전사로 남은 공백을 채우고 오디오 단어를 텍스트로 변환할 수 있습니다.

인사이트 및 주제 탐지: AI는 의견, 리뷰 및 사용자 감정에서 관련 정보를 추출할 수 있습니다. 이 기능은 콘텐츠 생성 시 개선 영역과 관심 주제를 식별할 수 있게 합니다.

이러한 작업은 비구조적 데이터로 넘쳐날 수 있어 관리하기 어렵습니다. 이 원시 또는 비조직적 정보는 미리 정의된 구조에 쉽게 저장할 수 없습니다. 차이를 이해하기 위한 간단한 예는 웹사이트의 양식을 통해 데이터를 도입하는 것입니다; 수집은 균일하게 이루어지며 데이터는 미리 포맷됩니다. 그러나 예를 들어 이메일 본문에 있는 개인 데이터 세트를 텍스트 문서에서 추출해야 하는 경우, 이는 수동으로 처리하고 구조화하여 구조나 분류를 할당해야 하는 비구조적 정보가 될 것입니다.

반복 작업 프로세스에서 사이버 보안에 대한 인공지능의 현재 응용

위협 사냥: 위협 식별 및 사이버 공격의 중립화. 정체성에 의존하거나 타협의 지표를 사용하는 전통적인 기술은 행동 지표를 관리하고 해석하여 사이버 보안 격차를 해소할 수 있습니다.

취약성 관리: 취약성의 수는 매년 증가하고 있으며, 사이버 범죄자들이 이를 악용하기를 기다리는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사용자 및 이벤트 행동 분석(UEBA)은 취약성을 수정하는 패치가 제공되기 전에도 사이버 공격 활동을 나타내는 이상 행동을 식별할 수 있게 합니다.

데이터 센터: 다른 운영 분야에서처럼 AI는 필수 데이터 처리 센터의 최적화 및 모니터링을 용이하게 하고 이상 행동의 위협을 감지하는 데 도움을 줍니다. 이는 이러한 자원의 사용과 진화를 개선하여 서비스 중단이나 악성 소프트웨어 실행과 같은 비용 절감 및 위험 감소를 가져옵니다.

네트워크 보안: 인공지능은 네트워크의 트래픽 행동 패턴을 학습할 수 있게 하여 사용자 행동에 대한 정책 분야와 각 애플리케이션에 해당하는 프로세스를 식별할 때 더 지형적인 분야에서 보안 정책의 적용을 추천할 수 있습니다.

인증 보안: 우리의 서비스에 접근하는 사용자와 그들이 사용하는 요소의 보호를 위해, 인공지능은 가짜 신원 사용이나 무차별 대입 공격을 식별하여 사용자 인증이나 캡차 사용을 넘어 우리의 서비스에 대한 사기 접근에 추가적인 장벽을 제공합니다.

정보 프라이버시 및 준수: 인공지능은 GDPR과 같은 다양한 규정에 직면하여 정보의 중요도 수준에 따라 자동으로 분류하는 데 도움을 줍니다. 이는 수작업으로 현재 이루어지는 노력에 비해 비용을 절감하며, 이로 인한 위험을 피할 수 있습니다.

행동에 기반한 봇 차단: 악의적이지 않은 봇의 활동은 우리의 서버 대역폭을 소비하여 실제 고객의 사용자 경험을 해칩니다. 인공지능은 이러한 방문자의 활동을 분류하여 그들의 행동을 제한할 수 있게 합니다.

이러한 사용 사례는 Google과 같은 디지털 세계의 주요 플레이어들에게 현실이 되었습니다. Gmail 서비스 내에서 사이버 보안에 인공지능을 통합했으며, IBM/Watson은 보안 도구 중 이 조합을 포함합니다. 다른 주목할 만한 예로는 Juniper Networks와 Balbix가 있습니다.

사이버 범죄자들이 점점 더 인공지능을 그들의 공격에 활용하고 있으며, 다양한 사이버 보안 시스템 및 서비스 관리에 제공하는 이점 때문에 AI를 활용한 보안 솔루션 구현이 필수적이 되었습니다. 결과적으로, 우리는 해커를 더 잘 감지하고, 현재 보안 수준에서 비용을 절감하며, 고객과 사용자의 경험을 향상시킬 것입니다.