사이버 보안 ?에서 생성 AI를 어떻게 사용할 수 있습니까

소개

새로운 콘텐츠나 예측을 생성할 수 있는 인공지능 시스템인 생성 AI(Generative AI)는 사이버 보안 분야의 변혁을 이끄는 원동력으로 부상하고 있습니다. OpenAI의 GPT-4와 같은 도구는 복잡한 데이터를 분석하고 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 능력을 입증하여 사이버 위협 방어에 대한 새로운 접근 방식을 제시했습니다. 다양한 산업 분야의 사이버 보안 전문가와 비즈니스 의사 결정권자들은 생성 AI가 진화하는 공격에 대한 방어력을 강화할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. 금융 및 의료부터 소매 및 정부에 이르기까지 모든 분야의 조직은 정교한 피싱 시도, 악성 코드, 그리고 생성 AI가 대응할 수 있는 기타 위협에 직면해 있습니다. 이 백서에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다. 사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까?실제 적용 분야, 미래 가능성, 도입을 위한 중요한 고려 사항을 강조합니다.

생성 AI는 패턴을 감지할 뿐만 아니라 창조하다 콘텐츠 – 방어 훈련을 위한 공격 시뮬레이션이든, 복잡한 보안 데이터에 대한 자연어 설명 생성이든. 이러한 두 가지 기능은 양날의 검과 같습니다. 강력한 새로운 방어 도구를 제공하지만, 위협 행위자 또한 이를 악용할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 피싱 탐지 자동화부터 사고 대응 강화까지 사이버 보안 분야에서 생성 AI의 광범위한 사용 사례를 살펴봅니다. 또한 이러한 AI 혁신이 약속하는 이점과 조직이 관리해야 하는 위험(AI "환각"이나 적대적 오용 등)에 대해서도 논의합니다. 마지막으로, 기업이 생성 AI를 평가하고 사이버 보안 전략에 책임감 있게 통합할 수 있도록 실질적인 정보를 제공합니다.

사이버 보안의 생성적 AI: 개요

사이버 보안 분야의 생성적 AI는 보안 업무에 도움이 되는 통찰력, 권장 사항, 코드 또는 합성 데이터까지 생성할 수 있는 AI 모델(대부분 대규모 언어 모델 또는 기타 신경망)을 의미합니다. 순수 예측 모델과 달리, 생성적 AI는 훈련 데이터를 기반으로 시나리오를 시뮬레이션하고 사람이 읽을 수 있는 출력(예: 보고서, 경고 또는 악성 코드 샘플)을 생성할 수 있습니다. 이 기능은 다음과 같은 용도로 활용되고 있습니다. 예측, 감지 및 대응 이전보다 더 역동적인 방식으로 위협에 대응합니다.사이버 보안에서 생성적 AI란 무엇인가? - Palo Alto Networks). 예를 들어, 생성 모델은 방대한 로그나 위협 인텔리전스 저장소를 분석하여 간결한 요약이나 권장 조치를 생성할 수 있으며, 보안 팀을 위한 AI "도우미"처럼 기능합니다.

사이버 방어를 위한 생성 AI의 초기 구현은 유망한 것으로 나타났습니다. 2023년, 마이크로소프트는 보안 조종사보안 분석가를 위한 GPT-4 기반 도우미로, 침해를 식별하고 Microsoft에서 매일 처리하는 65조 개의 신호를 걸러내는 데 도움이 됩니다.Microsoft Security Copilot은 사이버 보안을 위한 새로운 GPT-4 AI 비서입니다 | The Verge). 분석가는 자연어(예: “지난 24시간 동안 발생한 모든 보안 사고를 요약합니다”), 그리고 부조종사는 유용한 서술 요약을 작성할 것입니다. 마찬가지로 Google의 위협 인텔리전스 AI 생성 모델을 사용합니다 쌍둥이자리 Google의 방대한 위협 정보 데이터베이스를 통해 대화형 검색을 가능하게 하고, 의심스러운 코드를 빠르게 분석하고 악성 소프트웨어 사냥꾼을 돕기 위해 결과를 요약합니다.사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 이러한 예는 생성적 AI의 잠재력을 보여줍니다. 생성적 AI는 복잡하고 대규모의 사이버 보안 데이터를 소화하고 접근 가능한 형태로 통찰력을 제공하여 의사 결정을 가속화할 수 있습니다.

동시에 생성적 AI는 매우 사실적인 가짜 콘텐츠를 만들어낼 수 있는데, 이는 시뮬레이션과 훈련(그리고 불행히도 사회 공학을 고안하는 공격자)에 큰 도움이 됩니다.특정 사용 사례로 진행하면서 생성 AI가 다음 두 가지 기능을 모두 수행할 수 있음을 알 수 있습니다. 합성하다 그리고 분석하다 정보는 다양한 사이버 보안 애플리케이션의 기반이 됩니다. 아래에서는 피싱 방지부터 보안 소프트웨어 개발까지 모든 것을 아우르는 주요 사용 사례를 살펴보고, 각 사례가 산업 전반에 어떻게 적용되는지 살펴보겠습니다.

사이버 보안에서 생성 AI의 주요 응용 분야

그림: 사이버 보안에서 생성 AI의 주요 사용 사례에는 보안 팀을 위한 AI 조종사, 코드 취약성 분석, 적응형 위협 탐지, 제로데이 공격 시뮬레이션, 향상된 생체 인식 보안 및 피싱 탐지가 포함됩니다.사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ).

피싱 탐지 및 예방

피싱은 여전히 ​​가장 만연한 사이버 위협 중 하나로, 사용자를 속여 악성 링크를 클릭하게 하거나 사용자 정보를 유출하도록 유도합니다. 생성 AI는 두 가지 모두에 적용되고 있습니다. 피싱 시도 감지 성공적인 공격을 방지하기 위해 사용자 교육을 강화합니다. 방어 측면에서 AI 모델은 이메일 내용과 발신자 행동을 분석하여 규칙 기반 필터가 놓칠 수 있는 미묘한 피싱 징후를 포착할 수 있습니다. 생성 모델은 합법적 이메일과 사기성 이메일의 대규모 데이터 세트를 학습하여 문법과 철자가 더 이상 드러나지 않더라도 사기를 나타내는 어조, 단어 또는 맥락의 이상을 표시할 수 있습니다. 실제로 Palo Alto Networks 연구원들은 생성 AI가 “그렇지 않으면 감지되지 않을 수 있는 피싱 이메일의 미묘한 징후” 사기꾼보다 한발 앞서 조직을 지원 (사이버 보안에서 생성적 AI란 무엇인가? - Palo Alto Networks).

보안 팀도 생성 AI를 사용하고 있습니다. 피싱 공격 시뮬레이션 교육 및 분석을 위해. 예를 들어, Ironscales는 조직 직원에 맞춰 가짜 피싱 이메일을 자동으로 생성하는 GPT 기반 피싱 시뮬레이션 도구를 출시했습니다.사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 이러한 AI 기반 이메일은 최신 공격 전략을 반영하여 직원들에게 피싱 콘텐츠를 탐지하는 실제적인 연습을 제공합니다. 공격자 스스로 AI를 도입하여 더욱 설득력 있는 미끼를 만들기 때문에 이러한 개인화된 훈련은 매우 중요합니다. 특히, 생성 AI는 매우 세련된 피싱 메시지를 생성할 수 있지만(쉽게 발견되는 잘못된 영어의 시대는 지났습니다), 방어자들은 AI가 만능이 아니라는 것을 발견했습니다. 2024년 IBM 보안 연구원들은 사람이 작성한 피싱 이메일과 AI가 생성한 이메일을 비교하는 실험을 진행했습니다. "놀랍게도 AI가 생성한 이메일은 문법이 정확하더라도 여전히 쉽게 감지할 수 있었습니다." (사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ). 이는 인간의 직관과 AI 지원 감지를 결합해도 AI가 작성한 사기에서 미묘한 불일치나 메타데이터 신호를 여전히 인식할 수 있음을 시사합니다.

생성 AI는 다른 방식으로도 피싱 방어에 도움을 줍니다. 모델을 사용하여 자동 응답 또는 필터 의심스러운 이메일을 테스트하는 기능입니다. 예를 들어, AI 시스템은 발신자의 진위 여부를 확인하기 위해 특정 쿼리를 사용하여 이메일에 회신하거나, LLM을 사용하여 샌드박스에서 이메일의 링크와 첨부 파일을 분석한 후 악의적인 의도를 요약할 수 있습니다. NVIDIA의 보안 플랫폼 모르페우스 이 분야에서 AI의 힘을 보여줍니다. 생성적 NLP 모델을 사용하여 이메일을 빠르게 분석하고 분류하며 스피어 피싱 이메일 감지를 개선하는 것으로 나타났습니다. 21% 기존 보안 도구와 비교했을 때 (사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ). Morpheus는 비정상적인 동작(예: 사용자가 갑자기 많은 외부 주소로 이메일을 보내는 경우)을 감지하기 위해 사용자 커뮤니케이션 패턴을 프로파일링하는데, 이는 손상된 계정에서 피싱 이메일을 보내는 것을 나타낼 수 있습니다.

실제로 여러 산업 분야의 기업들이 소셜 엔지니어링 공격을 위한 이메일 및 웹 트래픽 필터링에 AI를 활용하기 시작했습니다. 예를 들어 금융 회사는 생성 AI를 사용하여 전신 사기로 이어질 수 있는 사칭 시도를 탐지하고, 의료 서비스 제공업체는 피싱 관련 침해로부터 환자 데이터를 보호하기 위해 AI를 활용합니다. 생성 AI는 현실적인 피싱 시나리오를 생성하고 악성 메시지의 특징을 파악함으로써 피싱 예방 전략에 강력한 보안을 제공합니다. 핵심은 다음과 같습니다. AI는 피싱 공격을 탐지하고 무력화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 공격자도 동일한 기술을 사용해 게임을 더욱 빠르고 정확하게 공격할 수 있습니다.

맬웨어 탐지 및 위협 분석

최신 맬웨어는 끊임없이 진화하고 있습니다. 공격자는 새로운 변종을 생성하거나 코드를 난독화하여 바이러스 백신 시그니처를 우회합니다. 생성적 AI는 맬웨어를 탐지하고 그 동작을 이해하는 데 새로운 기술을 제공합니다. 한 가지 접근법은 AI를 사용하여 악성 소프트웨어의 "사악한 쌍둥이" 생성보안 연구원은 알려진 악성코드 샘플을 생성 모델에 입력하여 해당 악성코드의 여러 변형된 변종을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 공격자가 어떤 식으로든 악용할 가능성을 효과적으로 예측할 수 있습니다. 이러한 AI 생성 변종은 바이러스 백신 및 침입 탐지 시스템을 훈련하는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 악성코드의 변형된 버전도 실제 환경에서 인식할 수 있습니다.사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ). 이러한 선제적 전략은 해커가 탐지를 피하기 위해 악성코드를 조금씩 변형하고, 방어자는 매번 새로운 시그니처를 작성하기 위해 애쓰는 악순환을 끊는 데 도움이 됩니다. 한 업계 팟캐스트에서 언급했듯이, 보안 전문가들은 이제 생성적 AI를 사용하여 "네트워크 트래픽을 시뮬레이션하고 정교한 공격을 모방하는 악성 페이로드를 생성합니다." 단일 인스턴스가 아닌 전체 위협군에 대한 방어력 스트레스 테스트를 수행합니다. 적응형 위협 탐지 즉, 보안 도구가 다른 방법으로는 침투할 수 없는 다형성 맬웨어에 대해 더욱 강력하게 대응할 수 있게 됩니다.

탐지를 넘어 생성 AI가 다음을 지원합니다. 악성 소프트웨어 분석 및 리버스 엔지니어링, 전통적으로 위협 분석가에게는 노동 집약적인 작업입니다. 대규모 언어 모델은 의심스러운 코드나 스크립트를 검사하고 해당 코드의 기능을 일반 언어로 설명하는 작업을 수행할 수 있습니다. 실제 사례는 다음과 같습니다. VirusTotal 코드 인사이트Google의 VirusTotal이 제공하는 기능으로 생성적 AI 모델(Google의 Sec-PaLM)을 활용하여 잠재적으로 악성인 코드에 대한 자연어 요약을 생성합니다.사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 본질적으로 "보안 코딩에 전념하는 ChatGPT 유형" 인간 분석가가 위협을 이해하도록 돕기 위해 24시간 내내 작동하는 AI 맬웨어 분석가 역할을 합니다. (사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ). 익숙하지 않은 스크립트나 바이너리 코드를 꼼꼼히 살펴보는 대신 보안 팀 구성원은 AI로부터 즉각적인 설명을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, "이 스크립트는 XYZ 서버에서 파일을 다운로드한 다음 시스템 설정을 수정하려고 시도하는데, 이는 맬웨어 동작을 나타냅니다." 이를 통해 분석가가 그 어느 때보다 빠르게 새로운 맬웨어를 분류하고 이해할 수 있으므로 사고 대응 속도가 획기적으로 빨라집니다.

생성 AI는 또한 다음과 같은 용도로 사용됩니다. 대규모 데이터 세트에서 맬웨어를 정확히 찾아내다기존의 바이러스 백신 엔진은 알려진 시그니처를 찾기 위해 파일을 검사하지만, 생성 모델은 파일의 특성을 평가하고 학습된 패턴을 기반으로 악성 여부까지 예측할 수 있습니다. AI는 수십억 개의 파일(악성 및 양성)의 속성을 분석하여 명시적인 시그니처가 없는 악의적인 의도를 포착할 수 있습니다.예를 들어, 생성 모델은 실행 파일의 동작 프로필이 의심스럽다고 표시할 수 있습니다. “외모” 훈련 과정에서 발견된 랜섬웨어의 미세한 변형과 ​​유사하지만, 바이너리는 새로운 것입니다. 이러한 행동 기반 탐지는 신종 또는 제로데이 악성코드 대응에 도움이 됩니다. Google의 위협 인텔리전스 AI(Chronicle/Mandiant 소속)는 생성 모델을 사용하여 잠재적으로 악성인 코드를 분석하는 것으로 알려졌습니다. "보안 전문가가 악성 소프트웨어 및 기타 유형의 위협에 맞서 싸우는 데 더욱 효율적이고 효과적으로 도움을 줍니다." (사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례).

반면에, 공격자는 여기에서도 생성적 AI를 사용하여 스스로 적응하는 악성코드를 자동으로 생성할 수 있다는 점을 인정해야 합니다. 실제로 보안 전문가들은 다음과 같이 경고합니다. 생성 AI는 사이버 범죄자들이 맬웨어를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 감지하기 어려운 (사이버 보안에서 생성적 AI란 무엇인가? - Palo Alto Networks). AI 모델은 악성코드를 반복적으로 변형(파일 구조, 암호화 방식 등 변경)하여 알려진 모든 백신 검사를 회피하도록 지시받을 수 있습니다. 이러한 적대적인 사용은 점점 더 우려되는 문제입니다(때로는 "AI 기반 악성코드" 또는 서비스형 다형성 악성코드라고도 함). 이러한 위험에 대해서는 나중에 논의하겠지만, 생성 AI가 방어자와 공격자 모두가 사용하는 이 고양이와 쥐 게임에서 중요한 도구임을 강조합니다.

전반적으로 생성 AI는 보안 팀이 다음을 수행할 수 있도록 하여 맬웨어 방어를 강화합니다. 공격자처럼 생각하다 – 사내에서 새로운 위협과 해결책을 생성합니다. 탐지율 향상을 위해 합성 맬웨어를 제작하든, AI를 사용하여 네트워크에서 발견된 실제 맬웨어를 설명하고 격리하든, 이러한 기술은 모든 산업 분야에 적용됩니다. 은행은 AI 기반 맬웨어 분석을 사용하여 스프레드시트의 의심스러운 매크로를 신속하게 분석할 수 있으며, 제조 회사는 AI를 활용하여 산업 제어 시스템을 표적으로 하는 맬웨어를 탐지할 수 있습니다. 기존 맬웨어 분석에 생성적 AI를 추가함으로써 조직은 이전보다 더 빠르고 적극적으로 맬웨어 공격에 대응할 수 있습니다.

위협 인텔리전스 및 분석 자동화

매일 기업들은 새롭게 발견된 침해 지표(IOC)부터 새로운 해커 전술에 대한 분석 보고서까지 위협 인텔리전스 데이터의 홍수에 시달리고 있습니다. 보안 팀의 과제는 이러한 정보의 홍수 속에서 실행 가능한 인사이트를 도출하는 것입니다. 생성적 AI는 다음과 같은 분야에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 위협 인텔리전스 분석 및 소비 자동화분석가는 수십 개의 보고서나 데이터베이스 항목을 직접 읽는 대신 AI를 활용하여 기계 속도로 위협 정보를 요약하고 맥락에 맞게 분석할 수 있습니다.

구체적인 예로는 Google이 있습니다. 위협 인텔리전스 생성형 AI(제미니 모델)와 Google의 Mandiant 및 VirusTotal 위협 데이터를 통합하는 제품군입니다. 이 AI는 "Google의 방대한 위협 정보 저장소에서 대화형 검색"사용자가 위협에 대해 자연스러운 질문을 하고 요약된 답변을 얻을 수 있도록 합니다.사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 예를 들어 분석가는 다음과 같이 질문할 수 있습니다. "우리 업계를 표적으로 삼는 Threat Group X와 관련된 맬웨어를 본 적이 있나요?" 그리고 AI는 관련 정보를 끌어올릴 것입니다. "예, 위협 그룹 X는 지난달 악성 소프트웨어 Y를 사용한 피싱 캠페인에 연루되었습니다."해당 맬웨어의 동작 요약과 함께 제공됩니다. 이를 통해 여러 도구를 쿼리하거나 긴 보고서를 읽어야 하는 인사이트를 얻는 데 걸리는 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

생성 AI는 또한 상관 관계를 맺을 수 있습니다. 위협 추세 요약.수천 개의 보안 블로그 게시물, 침해 관련 뉴스, 다크웹 채팅 등을 샅샅이 뒤져 CISO 브리핑을 위한 "이번 주 주요 사이버 위협" 요약본을 생성할 수도 있습니다. 전통적으로 이러한 수준의 분석 및 보고에는 상당한 인력이 필요했지만, 이제 잘 조정된 모델을 사용하면 몇 초 만에 초안을 작성할 수 있으며, 인간은 결과물을 다듬는 작업만 수행합니다. ZeroFox와 같은 회사들은 폭스GPT, 특별히 설계된 생성 AI 도구 "대규모 데이터 세트에서 인텔리전스의 분석 및 요약을 가속화합니다." 악성 콘텐츠 및 피싱 데이터 포함(사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). AI는 데이터 읽기와 교차 참조의 힘든 작업을 자동화함으로써 위협 정보팀이 의사 결정과 대응에 집중할 수 있도록 지원합니다.

또 다른 사용 사례는 다음과 같습니다. 대화형 위협 사냥보안 분석가가 AI 비서와 상호 작용하는 모습을 상상해 보세요. "지난 48시간 동안 데이터 유출 흔적을 보여주세요" 또는 "이번 주 공격자들이 악용하고 있는 가장 새로운 취약점은 무엇입니까?" AI는 질의를 해석하고, 내부 로그나 외부 정보 소스를 검색하여 명확한 답변이나 관련 사건 목록까지 제공할 수 있습니다. 이는 결코 터무니없는 이야기가 아닙니다. 최신 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템은 자연어 질의를 통합하기 시작했습니다. 예를 들어 IBM의 QRadar 보안 제품군은 2024년에 생성 AI 기능을 추가하여 분석가들이 “요약된 공격 경로에 대해 […] 구체적인 질문을 하세요” 사고에 대한 자세한 답변을 얻을 수 있습니다. 또한 "관련성이 높은 위협 정보를 해석하고 요약합니다." 자동으로 (사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 기본적으로 생성적 AI는 엄청난 양의 기술 데이터를 요구에 따라 채팅 크기의 통찰력으로 변환합니다.

이는 산업 전반에 걸쳐 큰 의미를 갖습니다. 의료 서비스 제공업체는 AI를 활용하여 병원을 표적으로 삼는 최신 랜섬웨어 그룹에 대한 최신 정보를 얻을 수 있으며, 분석가를 전담하여 전담 연구 인력을 배치할 필요가 없습니다. 소매업체의 보안운영센터(SOC)는 매장 IT 직원에게 브리핑할 때 새로운 POS 악성코드 전략을 신속하게 요약할 수 있습니다. 또한 여러 기관의 위협 데이터를 종합해야 하는 정부 기관에서는 AI를 통해 주요 경고를 강조하는 통합 보고서를 생성할 수 있습니다. 위협 인텔리전스 수집 및 해석 자동화생성적 AI는 조직이 새로운 위협에 더 빨리 대응하고, 소음 속에 숨겨진 중요한 경고를 놓칠 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

보안 운영 센터(SOC) 최적화

보안 운영 센터(SOC)는 경보 피로와 엄청난 양의 데이터로 악명 높습니다. 일반적인 SOC 분석가는 매일 수천 건의 경보와 이벤트를 면밀히 검토하며 잠재적 사고를 조사합니다. 생성 AI는 일상적인 업무를 자동화하고, 지능적인 요약을 제공하며, 심지어 일부 대응을 조율함으로써 SOC의 역량을 배가시키는 역할을 합니다. 목표는 SOC 워크플로우를 최적화하여 인간 분석가가 가장 중요한 문제에 집중하고 나머지는 AI 부조종사가 처리할 수 있도록 하는 것입니다.

주요 응용 프로그램 중 하나는 생성 AI를 사용하는 것입니다. "분석가의 조종사". 앞서 언급한 Microsoft의 Security Copilot이 이를 잘 보여줍니다. "보안 분석가의 작업을 대체하기보다는 오히려 지원하도록 설계되었습니다." 사고 조사 및 보고 지원(Microsoft Security Copilot은 사이버 보안을 위한 새로운 GPT-4 AI 비서입니다 | The Verge). 실제로 이는 분석가가 원시 데이터(방화벽 로그, 이벤트 타임라인 또는 사고 설명)를 입력하고 AI에 분석이나 요약을 요청할 수 있음을 의미합니다.부조종사는 다음과 같은 내러티브를 출력할 수 있습니다. 오전 2시 35분에 IP X에서 서버 Y로 의심스러운 로그인이 성공한 후 비정상적인 데이터 전송이 발생하여 해당 서버에 침해가 발생했을 가능성이 있음을 나타냅니다. 시간이 매우 중요할 때 이런 종류의 즉각적인 맥락화는 매우 귀중합니다.

AI 부조종사는 레벨 1 분류 업무 부담을 줄이는 데에도 도움이 됩니다. 업계 데이터에 따르면 보안팀은 주당 15시간 약 22,000개의 알림과 오탐지를 분류하는 중(사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ). 생성 AI를 사용하면 이러한 경보 중 상당수를 자동으로 분류할 수 있습니다. AI는 (추론을 통해) 명백히 무해한 경보를 무시하고, 진정으로 주의가 필요한 경보를 강조하며, 때로는 우선순위를 제시하기도 합니다. 실제로 생성 AI는 맥락 이해 능력이 뛰어나 개별적으로는 무해해 보이지만 합쳐지면 다단계 공격을 나타내는 경보들을 상호 연관시킬 수 있습니다. 이를 통해 "경보 피로"로 인해 공격을 놓칠 가능성을 줄일 수 있습니다.

SOC 분석가들은 AI와 자연어를 함께 사용하여 수색 및 조사 속도를 높이고 있습니다. SentinelOne의 퍼플 AI 예를 들어 플랫폼은 LLM 기반 인터페이스와 실시간 보안 데이터를 결합하여 분석가가 다음을 수행할 수 있도록 합니다. "복잡한 위협 탐지 질문을 쉬운 영어로 질문하고 빠르고 정확한 답변을 받으세요" (사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 분석가는 다음을 입력할 수 있습니다. “지난 달에 badguy123[.]com 도메인과 통신한 엔드포인트가 있었나요?”Purple AI는 로그를 검색하여 응답합니다. 이를 통해 분석가는 데이터베이스 쿼리나 스크립트를 직접 작성할 필요가 없습니다. AI가 자동으로 처리합니다. 또한, 초급 분석가도 이전에는 쿼리 언어에 능숙한 숙련된 엔지니어가 수행해야 했던 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다. AI 지원을 통한 팀의 기술 향상실제로 분석가들은 생성적 AI 안내가 “그들의 기술과 능숙도를 향상시킵니다”이제 주니어 직원은 AI로부터 주문형 코딩 지원이나 분석 팁을 받을 수 있으므로 항상 상급 팀원에게 도움을 요청해야 하는 의존도가 줄어듭니다.사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ).

또 다른 SOC 최적화는 자동화된 사고 요약 및 문서화사고 처리 후 누군가 보고서를 작성해야 하는데, 많은 사람들이 이 작업을 지루하다고 생각합니다. 생성 AI는 포렌식 데이터(시스템 로그, 악성코드 분석, 조치 일정)를 수집하여 사고 보고서 초안을 생성할 수 있습니다. IBM은 이 기능을 QRadar에 내장하여 "한 번의 클릭" 사고 요약은 다양한 이해관계자(임원, IT 팀 등)를 위해 작성될 수 있습니다. (사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 이를 통해 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 AI가 모든 관련 세부 정보를 일관되게 포함할 수 있으므로 보고서에서 간과되는 부분이 없도록 보장할 수 있습니다. 마찬가지로, 규정 준수 및 감사를 위해 AI는 사고 데이터를 기반으로 양식이나 증거 표를 작성할 수 있습니다.

실제 결과는 매우 설득력이 있습니다. Swimlane의 AI 기반 SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응)를 조기에 도입한 기업들은 엄청난 생산성 향상을 보고하고 있습니다. 예를 들어 Global Data Systems의 SecOps 팀은 훨씬 더 많은 사례를 처리했습니다. 한 이사는 다음과 같이 말했습니다. "오늘 제가 7명의 분석가와 함께 하는 일은 아마도 20명의 직원이 필요할 것입니다." AI 기반 자동화(사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까?). 다시 말해서, SOC의 AI는 용량을 늘릴 수 있습니다..클라우드 보안 알림을 처리하는 기술 회사든, OT 시스템을 모니터링하는 제조 공장이든, 모든 산업 분야에서 SOC 팀은 생성적 AI 비서를 도입함으로써 감지 및 대응 속도를 높이고, 사고 발생을 줄이며, 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 더 스마트하게 일하는 것이 핵심입니다. 반복적이고 데이터 집약적인 작업은 기계가 처리하고, 인간은 직관과 전문성을 가장 중요한 분야에 활용할 수 있도록 하는 것입니다.

취약성 관리 및 위협 시뮬레이션

공격자가 악용할 수 있는 소프트웨어나 시스템의 취약점을 식별하고 관리하는 것은 핵심적인 사이버 보안 기능입니다. 생성적 AI는 발견 속도를 높이고, 패치 우선순위를 정하는 데 도움을 주며, 심지어 해당 취약점에 대한 공격을 시뮬레이션하여 대비 태세를 강화함으로써 취약점 관리를 향상시킵니다. 본질적으로 AI는 조직이 방어벽의 허점을 더 빨리 찾아 수정할 수 있도록 지원합니다. 적극적으로 실제 공격자보다 먼저 방어수단을 테스트합니다.

중요한 응용 프로그램 중 하나는 생성 AI를 사용하는 것입니다. 자동화된 코드 검토 및 취약성 발견대규모 코드베이스(특히 레거시 시스템)에는 종종 간과되는 보안 결함이 존재합니다. 생성 AI 모델은 안전한 코딩 관행과 일반적인 버그 패턴을 기반으로 학습된 후, 소스 코드 또는 컴파일된 바이너리에 적용되어 잠재적인 취약점을 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, NVIDIA 연구원들은 레거시 소프트웨어 컨테이너를 분석하고 취약점을 식별할 수 있는 생성 AI 파이프라인을 개발했습니다. "높은 정확도로 - 인간 전문가보다 최대 4배 더 빠릅니다." (사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ). AI는 안전하지 않은 코드가 어떤 모습인지 본질적으로 학습하고 수십 년 된 소프트웨어를 스캔하여 위험한 함수와 라이브러리를 표시함으로써 일반적으로 느린 수동 코드 감사 프로세스를 크게 가속화했습니다. 이러한 도구는 대규모의 오래된 코드베이스에 의존하는 금융이나 정부와 같은 산업에 획기적인 변화를 가져올 수 있습니다. AI는 직원이 몇 달 또는 몇 년이 걸릴 수도 있는 (혹은 발견조차 불가능할 수도 있는) 문제를 파헤쳐 보안을 현대화하는 데 도움을 줍니다.

생성 AI는 또한 다음을 지원합니다. 취약성 관리 워크플로 취약성 검사 결과를 처리하고 우선순위를 지정하여. Tenable과 같은 도구 노출AI 생성적 AI를 사용하여 분석가가 일반 언어로 취약성 데이터를 쿼리하고 즉시 답변을 얻을 수 있도록 합니다.사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). ExposureAI는 "내러티브에서 전체 공격 경로를 요약합니다" 주어진 중요한 취약점에 대해 공격자가 다른 취약점과 연계하여 시스템을 손상시킬 수 있는 방법을 설명합니다. 심지어 수정 조치를 권고하고 위험에 대한 후속 질문에 답변합니다. 즉, 새로운 중요한 CVE(공통 취약점 및 노출)가 발표되면 분석가는 AI에게 다음과 같이 질문할 수 있습니다. "이 CVE로 인해 영향을 받는 서버가 있나요? 패치를 적용하지 않을 경우 최악의 상황은 무엇인가요?" 조직의 자체 검사 데이터에서 도출된 명확한 평가를 받습니다. 생성적 AI는 취약점의 맥락을 파악하여(예: 이 취약점은 인터넷에 노출되어 있고 중요도가 높은 서버에 있으므로 최우선 순위임) 팀이 제한된 리소스로 효율적으로 패치를 적용할 수 있도록 지원합니다.

알려진 취약점을 찾고 관리하는 것 외에도 생성 AI는 다음에 기여합니다. 침투 테스트 및 공격 시뮬레이션 – 본질적으로 발견 알려지지 않은 취약점이나 보안 제어 테스트. 생성적 AI의 한 유형인 생성적 적대 신경망(GAN)은 실제 네트워크 트래픽이나 사용자 행동을 모방하는 합성 데이터를 생성하는 데 사용되었으며, 여기에는 숨겨진 공격 패턴이 포함될 수 있습니다.2023년 연구에서는 침입 탐지 시스템을 훈련하기 위해 현실적인 제로데이 공격 트래픽을 생성하기 위해 GAN을 사용하는 것이 제안되었습니다.사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ). IDS에 AI가 제작한 공격 시나리오(운영 네트워크에서 실제 맬웨어를 사용할 위험이 없는)를 제공함으로써, 조직은 실제로 공격받을 때까지 기다리지 않고도 새로운 위협을 인식하도록 방어 시스템을 훈련할 수 있습니다. 마찬가지로 AI는 공격자가 시스템을 탐색하는 것을 시뮬레이션할 수 있습니다. 예를 들어, 안전한 환경에서 다양한 공격 기법을 자동으로 시도하여 성공 여부를 확인할 수 있습니다. 미국 국방고등연구계획국(DARPA)은 이러한 가능성을 높게 보고 있습니다. 2023년 AI 사이버 챌린지에서는 대규모 언어 모델과 같은 생성 AI를 명시적으로 사용합니다. "오픈소스 소프트웨어의 취약점을 자동으로 찾아 수정" 경쟁의 일부로 ( DARPA, 전투원들이 신뢰할 수 있는 AI 및 자율 애플리케이션 개발 목표 > 미국 국방부 > 국방부 뉴스 ). 이 이니셔티브는 AI가 알려진 취약점을 패치하는 데 도움을 주는 것뿐만 아니라, 새로운 취약점을 적극적으로 발견하고 수정 방법을 제안한다는 점을 강조합니다. 이는 전통적으로 숙련되고 비용이 많이 드는 보안 연구원에게만 국한된 작업입니다.

생성 AI는 심지어 다음을 생성할 수도 있습니다. 지능형 허니팟과 디지털 트윈 방어를 위해. 스타트업들은 실제 서버나 기기를 완벽하게 모방하는 AI 기반 미끼 시스템을 개발하고 있습니다. 한 CEO가 설명했듯이, 생성적 AI는 "디지털 시스템을 복제하여 실제 시스템을 모방하고 해커를 유인합니다." (사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ). 이러한 AI 생성 허니팟은 실제 환경처럼 동작하지만(예: 정상적인 원격 측정 데이터를 전송하는 가짜 IoT 기기) 공격자를 유인하기 위한 목적으로만 존재합니다. 공격자가 이 허니팟을 공격 대상으로 삼으면, AI는 사실상 공격자를 속여 공격 방법을 공개하게 되며, 방어자는 이를 연구하여 실제 시스템을 강화하는 데 활용할 수 있습니다. 생성 모델링을 기반으로 하는 이 개념은 미래 지향적인 방법을 제공합니다. 공격자들에게 역습을 가하다AI로 강화된 속임수를 사용합니다.

산업 전반에 걸쳐 더 빠르고 스마트한 취약점 관리는 보안 침해 감소를 의미합니다. 예를 들어, 의료 IT 분야에서 AI는 의료 기기의 취약한 구식 라이브러리를 신속하게 발견하고 공격자가 악용하기 전에 펌웨어를 수정하도록 할 수 있습니다. 금융 분야에서는 AI가 새로운 애플리케이션에 대한 내부자 공격을 시뮬레이션하여 모든 상황에서 고객 데이터가 안전하게 유지되도록 할 수 있습니다. 따라서 생성 AI는 조직의 보안 태세를 위한 현미경이자 스트레스 테스터 역할을 합니다. 숨겨진 취약점을 파악하고 창의적인 방식으로 시스템에 압력을 가하여 복원력을 보장합니다.

보안 코드 생성 및 소프트웨어 개발

생성 AI의 재능은 공격 감지에만 국한되지 않습니다. 처음부터 보다 안전한 시스템 구축소프트웨어 개발에서 AI 코드 생성기(GitHub Copilot, OpenAI Codex 등)는 코드 조각이나 전체 함수를 제안하여 개발자가 코드를 더 빠르게 작성할 수 있도록 도와줍니다. 사이버 보안 측면에서는 AI가 제안하는 코드 조각의 보안을 보장하고 AI를 활용하여 코딩 방식을 개선하는 데 중점을 둡니다.

한편, 생성 AI는 다음과 같은 역할을 할 수 있습니다. 보안 모범 사례를 내장한 코딩 어시스턴트개발자는 AI 도구를 촉구할 수 있습니다. “Python으로 비밀번호 재설정 함수 생성” 이상적으로는 기능적일 뿐만 아니라 보안 지침(예: 적절한 입력 검증, 로깅, 정보 유출 없는 오류 처리 등)을 준수하는 코드를 확보하는 것이 좋습니다. 광범위한 보안 코드 사례를 통해 훈련된 이러한 지원은 취약점으로 이어지는 인적 오류를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 개발자가 사용자 입력을 정제하지 않아 SQL 삽입 등의 문제가 발생할 수 있는 경우, AI는 해당 내용을 기본적으로 포함하거나 경고할 수 있습니다.일부 AI 코딩 도구는 이제 이 정확한 목적을 달성하기 위해 보안 중심 데이터로 미세 조정되고 있습니다. 보안 의식을 갖춘 AI 쌍 프로그래밍.

하지만 이면이 있습니다. 생성 AI는 제대로 관리되지 않으면 마찬가지로 쉽게 취약점을 유발할 수 있습니다. Sophos 보안 전문가 Ben Verschaeren이 지적했듯이, 코딩에 생성 AI를 사용하는 것은 "짧고 검증 가능한 코드에는 괜찮지만, 검증되지 않은 코드가 통합되면 위험합니다." 생산 시스템으로. AI가 논리적으로 정확한 코드를 생성하더라도 비전문가가 알아차리지 못할 정도로 안전하지 않을 수 있다는 위험이 있습니다. 더욱이, 악의적인 행위자는 공개 AI 모델에 취약한 코드 패턴을 심어(데이터 오염의 한 형태) 의도적으로 영향을 미쳐 AI가 안전하지 않은 코드를 제안하도록 할 수 있습니다. 대부분의 개발자는 보안 전문가가 아닙니다따라서 AI가 편리한 해결책을 제안하더라도 결함이 있다는 사실을 깨닫지 못한 채 맹목적으로 사용할 수도 있습니다.사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ). 이러한 우려는 현실입니다. 실제로 현재 LLM(대규모 언어 모델)을 위한 OWASP 상위 10개 목록이 있는데, 여기에는 코딩에 AI를 사용할 때 발생할 수 있는 일반적인 위험이 설명되어 있습니다.

이러한 문제에 대처하기 위해 전문가들은 다음과 같이 제안합니다. “생성적 AI로 생성적 AI에 맞서다” 코딩 영역에서. 실제로는 AI를 사용하는 것을 의미합니다. 코드 검토 및 테스트 다른 AI(또는 인간)가 작성한 코드입니다. AI는 인간 코드 검토자보다 훨씬 빠르게 새로운 코드 커밋을 검토하고 잠재적인 취약점이나 논리 문제를 표시할 수 있습니다. 소프트웨어 개발 라이프사이클에 통합되는 도구들이 이미 등장하고 있습니다. 즉, 코드가 작성되면(아마도 AI의 도움을 받아) 보안 코드 원칙에 따라 훈련된 생성 모델이 이를 검토하고 문제점(예: 더 이상 사용되지 않는 함수 사용, 인증 확인 누락 등)에 대한 보고서를 생성합니다. 앞서 언급했듯이 코드에서 4배 더 빠른 취약점 탐지를 달성한 NVIDIA의 연구는 보안 코드 분석에 AI를 활용하는 사례입니다.사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ).

또한 생성 AI는 다음을 지원할 수 있습니다. 보안 구성 및 스크립트 생성예를 들어, 회사가 안전한 클라우드 인프라를 구축해야 하는 경우, 엔지니어는 AI에게 보안 제어(적절한 네트워크 분할, 최소 권한 IAM 역할 등)가 내장된 구성 스크립트(코드형 인프라)를 생성하도록 요청할 수 있습니다. 수천 개의 구성에 대해 훈련된 AI는 엔지니어가 세부 조정할 수 있는 기준선을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 시스템의 안전한 설정을 가속화하고 클라우드 보안 사고의 흔한 원인인 잘못된 구성 오류를 줄일 수 있습니다.

일부 조직에서는 보안 코딩 패턴에 대한 지식 기반을 유지하기 위해 생성적 AI를 활용하고 있습니다. 개발자가 특정 기능을 안전하게 구현하는 방법을 모르는 경우, 회사의 과거 프로젝트와 보안 지침을 통해 학습한 내부 AI에 쿼리를 보낼 수 있습니다. AI는 기능 요구 사항과 회사의 보안 표준을 모두 충족하는 권장 접근 방식이나 코드 조각을 반환할 수도 있습니다. 이러한 접근 방식은 다음과 같은 도구에서 사용되었습니다. Secureframe의 설문 자동화일관되고 정확한 응답을 보장하기 위해 회사 정책과 과거 솔루션에서 답변을 가져오는(기본적으로 안전한 문서 생성)사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 이 개념은 코딩으로 해석됩니다. 즉, 이전에 어떤 것을 어떻게 안전하게 구현했는지 "기억"하고 다시 같은 방식으로 구현하도록 안내하는 AI입니다.

요약하자면, 생성적 AI는 소프트웨어 개발에 다음과 같은 영향을 미칩니다. 보안 코딩 지원을 더욱 쉽게 이용할 수 있도록 만들기맞춤형 소프트웨어를 많이 개발하는 산업 - 기술, 금융, 국방 등– 코딩 속도를 높일 뿐만 아니라 항상 경계를 늦추지 않는 보안 검토자 역할을 하는 AI 부조종사(copilot)를 통해 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 AI 도구를 적절히 관리하면 새로운 취약점 발생을 줄이고 개발팀이 모든 단계에 보안 전문가가 참여하지 않더라도 모범 사례를 준수하도록 지원할 수 있습니다. 결과적으로 소프트웨어는 개발 초기부터 공격에 더욱 강력하게 대응할 수 있습니다.

사고 대응 지원

악성코드 확산, 데이터 유출, 공격으로 인한 시스템 중단 등 사이버 보안 사고가 발생하면 시간이 매우 중요합니다. 생성적 AI는 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 사고 대응(IR) 팀 지원 사고를 더 빠르게 봉쇄하고 해결하며 더 많은 정보를 확보하는 데 도움이 됩니다. AI가 사고 발생 시 조사 및 문서화 작업의 부담을 일부 덜어주고, 심지어 일부 대응 조치를 제안하거나 자동화할 수도 있다는 아이디어입니다.

IR에서 AI의 핵심 역할 중 하나는 다음과 같습니다. 실시간 사고 분석 및 요약. 사고가 발생하는 동안 대응자는 다음과 같은 질문에 대한 답변이 필요할 수 있습니다. "공격자는 어떻게 들어왔나요?", "어떤 시스템이 영향을 받나요?", 그리고 "어떤 데이터가 손상될 수 있나요?"생성적 AI는 영향을 받은 시스템의 로그, 경고 및 포렌식 데이터를 분석하고 신속하게 인사이트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, Microsoft Security Copilot을 사용하면 사고 대응 담당자가 다양한 증거(파일, URL, 이벤트 로그)를 입력하고 타임라인이나 요약을 요청할 수 있습니다.Microsoft Security Copilot은 사이버 보안을 위한 새로운 GPT-4 AI 비서입니다 | The Verge). AI는 다음과 같이 응답할 수 있습니다. "이 침해는 GMT 오전 10시 53분에 JohnDoe 사용자에게 발송된 피싱 이메일에서 시작되었을 가능성이 높습니다. 이메일에는 악성코드 X가 포함되어 있었습니다. 악성코드가 실행되자 백도어가 생성되었고, 이틀 후 이 백도어를 이용해 재무 서버로 이동하여 데이터를 수집했습니다." 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 일관된 그림을 얻을 수 있으므로 팀은 훨씬 더 빠르게 정보에 입각한 결정(어떤 시스템을 격리할지 등)을 내릴 수 있습니다.

생성 AI도 가능합니다 봉쇄 및 복구 조치를 제안합니다예를 들어, 엔드포인트가 랜섬웨어에 감염되면 AI 도구는 해당 시스템을 격리하고, 특정 계정을 비활성화하고, 방화벽에서 알려진 악성 IP를 차단하는 스크립트나 명령어 세트를 생성할 수 있습니다. 이는 사실상 플레이북 실행과 같습니다. Palo Alto Networks는 생성 AI가 "사건의 특성에 따라 적절한 조치 또는 스크립트 생성", 응답의 초기 단계를 자동화합니다(사이버 보안에서 생성적 AI란 무엇인가? - Palo Alto Networks). 보안 팀이 과부하 상태(예: 수백 대의 기기에 대한 광범위한 공격)에 처한 상황에서는 AI가 사전 승인된 조건 하에 이러한 작업 중 일부를 직접 실행하여 마치 쉬지 않고 일하는 하급 대응자처럼 행동할 수도 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 침해된 것으로 판단되는 자격 증명을 자동으로 재설정하거나 사건의 특성과 일치하는 악성 활동을 보이는 호스트를 격리할 수 있습니다.

사고 대응 중에는 팀 내부와 이해관계자 간의 소통이 매우 중요합니다. 생성적 AI는 다음과 같은 방법으로 도움을 줄 수 있습니다. 즉석에서 사건 업데이트 보고서 또는 브리핑 초안 작성엔지니어가 문제 해결을 중단하고 이메일 업데이트를 작성하는 대신 AI에게 다음과 같이 질문할 수 있습니다. "지금까지 일어난 일을 요약해서 임원진에게 알려주세요." AI는 사고 데이터를 수집하여 간결한 요약을 생성할 수 있습니다. 오후 3시 기준, 공격자는 사용자 계정 2개와 서버 5개에 접근했습니다. 영향을 받은 데이터에는 데이터베이스 X의 클라이언트 레코드가 포함됩니다. 격리 조치: 침해된 계정에 대한 VPN 접근이 취소되고 서버가 격리되었습니다. 다음 단계: 지속성 메커니즘을 검사합니다.” 그러면 대응자는 이를 신속하게 검증하거나 수정하여 전송하여 이해관계자에게 정확하고 최신 정보를 제공할 수 있습니다.

먼지가 가라앉은 후에는 일반적으로 상세한 사고 보고서를 작성하고 얻은 교훈을 정리해야 합니다. 이는 AI 지원이 빛을 발하는 또 다른 영역입니다. 모든 사고 데이터를 검토하고 사고 후 보고서 생성 근본 원인, 연대기, 영향 및 권장 사항을 다룹니다. 예를 들어 IBM은 생성적 AI를 통합하여 "이해 관계자와 공유할 수 있는 보안 사례 및 사고에 대한 간단한 요약" 버튼을 누르면 (사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 사후 보고를 간소화함으로써 조직은 개선 사항을 더 빨리 구현할 수 있으며 규정 준수 목적으로 더 나은 문서화를 수행할 수도 있습니다.

혁신적인 미래 지향적 사용 중 하나는 다음과 같습니다. AI 기반 사고 시뮬레이션소방 훈련을 실시하는 것과 유사하게, 일부 기업은 생성 AI를 사용하여 "가상(what-if)" 사고 시나리오를 실행합니다. AI는 네트워크 구성을 고려하여 랜섬웨어가 어떻게 확산될지, 또는 내부자가 어떻게 데이터를 유출할 수 있는지 시뮬레이션하고, 현재 대응 계획의 효과를 평가할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 실제 사고가 발생하기 전에 플레이북을 준비하고 개선할 수 있습니다. 마치 끊임없이 발전하는 사고 대응 전문가가 기업의 준비 상태를 지속적으로 점검하는 것과 같습니다.

금융이나 의료처럼 사고로 인한 다운타임이나 데이터 손실이 특히 큰 비용을 초래하는 고위험 산업에서 이러한 AI 기반 IR 기능은 매우 매력적입니다. 사이버 사고가 발생한 병원은 장기간의 시스템 중단을 감당할 수 없습니다. 신속하게 봉쇄를 지원하는 AI는 말 그대로 생명을 구할 수도 있습니다. 마찬가지로, 금융 기관은 새벽 3시에 의심되는 사기 침입의 초기 분류를 AI를 사용하여 처리할 수 있습니다. 그러면 당직 직원이 온라인에 접속할 때쯤이면 이미 많은 기본 작업(영향을 받는 계정 로그오프, 거래 차단 등)이 완료되어 있을 것입니다. 생성적 AI를 통해 사고 대응 팀 강화조직은 대응 시간을 크게 단축하고 처리의 철저성을 향상시켜 궁극적으로 사이버 사고로 인한 피해를 완화할 수 있습니다.

행동 분석 및 이상 감지

많은 사이버 공격은 무언가가 "정상적인" 동작에서 벗어나는 것을 감지함으로써 포착할 수 있습니다. 사용자 계정이 비정상적인 양의 데이터를 다운로드하거나 네트워크 장치가 갑자기 낯선 호스트와 통신하는 경우처럼 말입니다. 생성 AI는 다음과 같은 고급 기술을 제공합니다. 행동 분석 및 이상 감지사용자와 시스템의 일반적인 패턴을 학습한 다음, 뭔가 이상해 보이면 플래그를 지정합니다.

기존의 이상 탐지는 특정 지표(CPU 사용량 급증, 비정상적인 시간 로그인 등)에 대한 통계적 임계값이나 간단한 머신러닝을 사용하는 경우가 많습니다. 생성 AI는 더욱 정교한 행동 프로필을 생성하여 이를 더욱 발전시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI 모델은 시간 경과에 따른 직원의 로그인, 파일 접근 패턴, 이메일 사용 습관을 수집하고 해당 사용자의 "정상" 행동에 대한 다차원적 이해를 형성할 수 있습니다. 해당 계정이 나중에 정상 범위를 크게 벗어나는 행동(예: 새로운 국가에서 로그인하여 자정에 여러 HR 파일에 접근하는 경우)을 할 경우, AI는 하나의 지표뿐 아니라 사용자 프로필에 맞지 않는 전체적인 행동 패턴의 편차를 감지합니다. 기술적으로 말하면, 생성 모델(오토인코더 또는 시퀀스 모델과 같은)은 "정상" 행동의 모습을 모델링하고 예상되는 행동 범위를 생성할 수 있습니다. 실제 행동이 그 범위를 벗어나면 이상(anomaly)으로 표시됩니다.사이버 보안에서 생성적 AI란 무엇인가? - Palo Alto Networks).

실제 구현 중 하나는 다음과 같습니다. 네트워크 트래픽 모니터링. 2024년 조사에 따르면 미국인의 54%가조직들은 사이버 보안에서 AI의 주요 사용 사례로 네트워크 트래픽 모니터링을 꼽았습니다.북미: 2024년 전 세계 사이버 보안 분야의 주요 AI 활용 사례). 생성적 AI는 기업 네트워크의 일반적인 통신 패턴(일반적으로 서로 통신하는 서버, 업무 시간 동안과 야간에 이동하는 데이터 볼륨 등)을 학습할 수 있습니다. 공격자가 감지되지 않도록 느리게라도 서버에서 데이터를 추출하기 시작하면 AI 기반 시스템이 이를 알아차릴 수 있습니다. "서버 A는 오전 2시에 외부 IP로 500MB의 데이터를 전송하지 않습니다." 그리고 경고를 발령합니다. AI는 단순히 정적 규칙만 사용하는 것이 아니라 진화하는 네트워크 동작 모델을 사용하기 때문에 정적 규칙(예: "데이터가 XMB를 초과하면 경고")이 놓치거나 잘못 표시할 수 있는 미묘한 이상 징후를 포착할 수 있습니다. 이러한 적응형 특성 덕분에 은행 거래 네트워크, 클라우드 인프라, IoT 기기 플릿과 같이 정상/비정상 여부를 구분하는 고정 규칙을 정의하는 것이 매우 복잡한 환경에서 AI 기반 이상 징후 탐지가 강력한 성능을 발휘합니다.

생성 AI도 도움이 됩니다. 사용자 행동 분석(UBA)내부자 위협이나 손상된 계정을 발견하는 데 중요한 요소입니다. AI는 각 사용자 또는 엔터티의 기준선을 생성하여 자격 증명 오용과 같은 사항을 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 회계 부서의 Bob이 갑자기 고객 데이터베이스에 쿼리를 시작하면(이전에는 한 번도 하지 않았던 일), Bob의 행동에 대한 AI 모델은 이를 비정상적으로 표시합니다. 악성 코드가 아닐 수도 있습니다. Bob의 자격 증명이 도용되어 공격자에게 사용되었거나, Bob이 해서는 안 될 곳을 탐색한 경우일 수 있습니다. 어느 쪽이든 보안 팀은 조사할 수 있도록 미리 알림을 받습니다. 이러한 AI 기반 UBA 시스템은 다양한 보안 제품에 존재하며, 생성 모델링 기술은 맥락(예: Bob이 특별 프로젝트에 참여 중일 수 있음 등)을 고려하여 정확도를 높이고 오탐을 줄입니다. AI는 때때로 다른 데이터에서 이를 추론할 수 있습니다.

ID 및 액세스 관리 영역에서 딥페이크 감지 점점 더 많은 요구가 발생하고 있습니다. 생성 AI는 생체 인식 보안을 무력화하는 합성 음성과 비디오를 생성할 수 있습니다. 흥미롭게도, 생성 AI는 사람이 알아차리기 어려운 오디오나 비디오의 미묘한 아티팩트를 분석하여 이러한 딥페이크를 감지하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다. Accenture의 사례를 살펴보았는데, 생성 AI를 사용하여 수많은 얼굴 표정과 조건을 시뮬레이션했습니다. 기차 생체 인식 시스템을 통해 실제 사용자와 AI가 생성한 딥페이크를 구분합니다. 5년 동안 이러한 접근 방식을 통해 Accenture는 시스템의 90%에서 비밀번호를 제거하고(생체 인식 및 기타 요소로 전환) 공격을 60% 줄이는 데 성공했습니다.사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ). 기본적으로, 그들은 생성적 AI를 사용하여 생체 인증을 강화하고 생성적 공격에 대한 복원력을 높였습니다(AI와 AI의 싸움을 잘 보여주는 사례입니다). 이러한 행동 모델링, 즉 실제 사람의 얼굴과 AI가 합성한 얼굴을 구분하는 것은 인증 과정에서 AI에 대한 의존도가 높아지고 있는 상황에서 매우 중요합니다.

생성적 AI 기반 이상 탐지는 다양한 산업 분야에 적용 가능합니다. 의료 분야에서는 의료 기기의 동작을 모니터링하여 해킹 징후를 파악하고, 금융 분야에서는 거래 시스템에서 사기 또는 알고리즘 조작을 암시하는 불규칙적인 패턴을 감시하며, 에너지/공공 서비스 분야에서는 제어 시스템 신호를 관찰하여 침입 징후를 파악합니다. 다음의 조합을 통해 폭(행동의 모든 측면을 살펴보는 것) 그리고 깊이(복잡한 패턴 이해) 생성 AI가 제공하는 이러한 기능은 사이버 사고의 건초더미 속 바늘처럼 복잡한 징후를 포착하는 강력한 도구가 됩니다. 위협이 더욱 은밀해지고 정상적인 운영 체계 속에 숨어들면서, "정상" 상태를 정확하게 파악하고 이상 징후가 발견되면 경고하는 능력이 더욱 중요해지고 있습니다.생성적 AI는 끊임없이 학습하고 정상성의 정의를 환경 변화에 맞춰 업데이트하며, 보안 팀에 면밀한 조사가 필요한 이상 징후를 경고하는 쉼 없는 보초 역할을 합니다.

사이버 보안에서 생성 AI의 기회와 이점

사이버 보안에 생성 AI를 적용하면 다음과 같은 이점이 있습니다. 기회와 혜택 이러한 도구를 적극적으로 도입하려는 조직을 위해, 생성적 AI가 사이버 보안 프로그램에 매력적인 요소가 되는 주요 이점을 간략하게 요약해 보겠습니다.

• 더 빠른 위협 탐지 및 대응: 생성 AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하고 사람이 직접 분석하는 것보다 훨씬 빠르게 위협을 인식할 수 있습니다. 이러한 속도 이점은 공격을 조기에 탐지하고 사고를 신속하게 봉쇄할 수 있음을 의미합니다. 실제로 AI 기반 보안 모니터링은 사람이 직접 연관시키는 데 훨씬 오랜 시간이 걸리는 위협도 포착할 수 있습니다. 기업은 사고에 신속하게 대응하거나 심지어 초기 대응을 자율적으로 실행함으로써 공격자가 네트워크에 머무르는 시간을 크게 단축하여 피해를 최소화할 수 있습니다.

• 향상된 정확도 및 위협 범위: 생성 모델은 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하기 때문에 진화하는 위협에 적응하고 악성 활동의 미묘한 징후를 포착할 수 있습니다. 이는 정적 규칙에 비해 탐지 정확도(오탐지율 감소)를 향상시킵니다. 예를 들어, 피싱 이메일이나 악성코드 행동의 특징을 학습한 AI는 이전에는 발견되지 않았던 변종을 식별할 수 있습니다. 결과적으로 새로운 공격을 포함한 광범위한 위협 유형을 포괄하여 전반적인 보안 태세를 강화합니다. 또한 보안 팀은 AI 분석(예: 악성코드 행동에 대한 설명)을 통해 상세한 인사이트를 얻어 더욱 정확하고 집중적인 방어를 구현할 수 있습니다. (사이버 보안에서 생성적 AI란 무엇인가? - Palo Alto Networks).

• 반복적인 작업의 자동화: 생성적 AI는 로그 분석 및 보고서 작성부터 사고 대응 스크립트 작성까지 일상적이고 노동 집약적인 보안 작업을 자동화하는 데 탁월합니다. 이 자동화는 인간 분석가의 부담을 줄여줍니다.이를 통해 고수준 전략과 복잡한 의사 결정에 집중할 수 있게 됩니다.사이버 보안에서 생성적 AI란 무엇인가? - Palo Alto Networks). 취약점 스캐닝, 구성 감사, 사용자 활동 분석, 규정 준수 보고와 같은 일상적이지만 중요한 작업들은 AI가 처리할 수 있습니다(또는 적어도 초안을 작성할 수 있습니다). AI는 이러한 작업을 기계의 속도로 처리함으로써 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 보안 침해의 주요 원인인 인적 오류도 줄입니다.

• 선제적 방어 및 시뮬레이션: 생성적 AI를 통해 조직은 사후 대응적 보안에서 사전 대응적 보안으로 전환할 수 있습니다. 공격 시뮬레이션, 합성 데이터 생성, 시나리오 기반 훈련과 같은 기술을 통해 방어자는 위협을 예측하고 대비할 수 있습니다. ~ 전에 이러한 위협은 현실 세계에서 현실화됩니다. 보안 팀은 안전한 환경에서 사이버 공격(피싱 캠페인, 악성코드 감염, DDoS 등)을 시뮬레이션하여 대응 능력을 테스트하고 취약점을 보완할 수 있습니다. 사람의 노력만으로는 완벽하게 수행하기 어려운 이러한 지속적인 훈련은 방어 체계를 최신 상태로 유지하고 예리하게 유지합니다. 이는 사이버 "소방 훈련"과 유사합니다. AI는 방어 체계에 다양한 가상 위협을 제시하여 연습하고 개선할 수 있도록 지원합니다.

• 인간 전문성 증강(전력 증폭 장치로서의 AI): 생성적 AI는 지칠 줄 모르는 주니어 분석가, 자문가, 보조원의 역할을 하나로 합친 것입니다.경험이 부족한 팀원에게 일반적으로 숙련된 전문가에게 기대하는 지침과 권장 사항을 효과적으로 제공할 수 있습니다. 전문성의 민주화 팀 전체에서 (사이버 보안에서 생성 AI를 활용하는 6가지 사례 [+ 예시] ). 사이버 보안 분야의 인재 부족을 고려할 때 이는 특히 중요합니다. AI는 소규모 팀이 더 적은 자원으로 더 많은 일을 할 수 있도록 지원합니다. 반면, 숙련된 분석가는 AI가 지루한 작업을 처리하고 명확하지 않은 통찰력을 도출하여 검증하고 조치를 취할 수 있도록 하는 이점을 누릴 수 있습니다. 결과적으로 보안팀은 훨씬 더 생산적이고 유능해지며, AI는 각 구성원의 영향력을 증폭시킵니다.사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까?).

• 향상된 의사 결정 지원 및 보고: 생성적 AI는 기술 데이터를 자연어 통찰력으로 변환하여 의사소통과 의사 결정을 개선합니다. 보안 책임자는 AI가 생성한 요약을 통해 문제에 대한 명확한 가시성을 확보하고 원시 데이터를 분석할 필요 없이 정보에 기반한 전략적 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 마찬가지로, AI가 보안 태세 및 사고에 대한 이해하기 쉬운 보고서를 작성하면 임원, 규정 준수 담당자 등과의 부서 간 의사소통이 향상됩니다.사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 이를 통해 리더십 수준에서 보안 문제에 대한 신뢰와 일치성을 구축할 수 있을 뿐만 아니라 위험과 AI에서 발견된 격차를 명확하게 설명하여 투자와 변화를 정당화하는 데 도움이 됩니다.

이러한 이점들을 종합적으로 고려하면, 사이버 보안에 생성적 AI를 활용하는 조직은 잠재적으로 운영 비용을 절감하면서 더욱 강력한 보안 태세를 구축할 수 있습니다. 이전에는 압도적이었던 위협에 대응하고, 모니터링되지 않았던 취약점을 보완하며, AI 기반 피드백 루프를 통해 지속적으로 보안을 개선할 수 있습니다. 궁극적으로 생성적 AI는 적과 경쟁할 수 있는 기회를 제공합니다. 속도, 규모, 정교함 현대 공격에 대한 대응책으로 동등하게 정교한 방어 체계를 갖추는 것이 중요합니다. 한 설문 조사에 따르면 기업 및 사이버 리더의 절반 이상이 생성적 AI(Generative AI)를 활용하여 위협 탐지 속도를 높이고 정확도를 높일 것으로 예상합니다.[PDF] 2025년 글로벌 사이버 보안 전망 | 세계경제포럼) (사이버 보안 분야의 생성적 AI: LLM에 대한 포괄적 리뷰...) – 이러한 기술의 이점에 대한 낙관론을 입증합니다.

사이버 보안에 생성 AI를 사용하는 데 따른 위험과 과제

기회가 크지만 사이버 보안에서 생성 AI에 접근할 때는 눈을 뜨고 접근하는 것이 중요합니다. 위험과 과제 AI를 맹목적으로 신뢰하거나 오용하는 것은 새로운 취약점을 초래할 수 있습니다. 아래에서는 주요 우려 사항과 함정, 그리고 각 항목의 맥락을 간략하게 설명합니다.

• 사이버 범죄자의 적대적 사용: 방어자에게 도움이 되는 동일한 생성 기능이 공격자에게도 힘을 실어줄 수 있습니다. 위협 행위자들은 이미 생성 AI를 사용하여 더욱 설득력 있는 피싱 이메일을 작성하고, 소셜 엔지니어링을 위한 가짜 페르소나와 딥페이크 영상을 제작하고, 탐지를 피하기 위해 끊임없이 변화하는 다형성 악성코드를 개발하고, 심지어 해킹의 여러 측면을 자동화하고 있습니다.사이버 보안에서 생성적 AI란 무엇인가? - Palo Alto Networks). 사이버 보안 리더의 거의 절반(46%)은 생성적 AI가 더욱 진보된 적대적 공격으로 이어질 것을 우려하고 있습니다.생성적 AI 보안: 동향, 위협 및 완화 전략). 이러한 "AI 군비 경쟁"은 방어자가 AI를 도입함에 따라 공격자가 크게 뒤처지지 않을 것임을 의미합니다(사실, 규제되지 않은 AI 도구를 사용하여 일부 영역에서는 공격자가 앞서고 있을 수도 있습니다). 조직은 더욱 빈번하고 정교하며 추적하기 어려운 AI 기반 위협에 대비해야 합니다.

• AI 환각과 부정확성: 생성 AI 모델은 다음과 같은 출력을 생성할 수 있습니다. 그럴듯하지만 부정확하거나 오해의 소지가 있음 환각이라고 알려진 현상입니다. 보안 환경에서 AI는 사고를 분석하여 특정 취약점이 원인이라고 잘못 판단하거나, 공격을 억제하지 못하는 결함 있는 수정 스크립트를 생성할 수 있습니다. 이러한 실수는 액면 그대로 받아들이면 위험할 수 있습니다. NTT 데이터는 다음과 같이 경고합니다. “생성 AI는 허위 콘텐츠를 출력할 가능성이 있으며, 이러한 현상을 환각이라고 합니다. 현재 이를 완전히 없애는 것은 어렵습니다.” (생성 AI의 보안 위험과 대응책, 그리고 사이버 보안에 미치는 영향 | NTT DATA 그룹). 검증 없이 AI에 과도하게 의존하면 잘못된 노력이나 잘못된 보안 인식으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, AI가 중요 시스템을 안전하지 않은 것으로 잘못 표시하거나, 반대로 발생하지 않은 보안 침해를 "감지"하여 공황 상태를 유발할 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하려면 AI 출력에 대한 엄격한 검증과 중요한 의사 결정 과정에 대한 인간의 참여가 필수적입니다.

• 거짓 양성 및 거짓 음성: 환각과 관련하여 AI 모델이 제대로 훈련되지 않았거나 구성되지 않은 경우 양성 활동을 악성 활동으로 과대 보고(거짓 양성) 또는 더 나쁜 경우, 실제 위협을 놓치다(거짓 부정) (사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까?). 과도한 오경보는 보안팀에 부담을 주고 경보 피로를 유발하여 AI가 약속했던 효율성 향상 효과를 무산시킬 수 있으며, 탐지 실패는 조직을 위험에 빠뜨립니다. 적절한 균형을 위해 생성 모델을 조정하는 것은 어려운 일입니다. 각 환경은 고유하며, AI가 즉시 최적의 성능을 발휘하지 못할 수도 있습니다. 지속적인 학습 또한 양날의 검입니다. AI가 편향된 피드백이나 변화하는 환경에서 학습하는 경우 정확도가 변동될 수 있습니다. 보안팀은 AI 성능을 모니터링하고 임계값을 조정하거나 모델에 수정 피드백을 제공해야 합니다. 중요 인프라 침입 탐지와 같은 고위험 상황에서는 AI 제안을 기존 시스템과 일정 기간 동안 병렬로 실행하여 충돌 없이 일치하고 보완하도록 하는 것이 현명할 수 있습니다.

• 데이터 개인정보 보호 및 유출: 생성 AI 시스템은 훈련 및 운영을 위해 대량의 데이터가 필요한 경우가 많습니다. 이러한 모델이 클라우드 기반이거나 제대로 분리되지 않은 경우, 민감한 정보가 유출될 위험이 있습니다. 사용자가 의도치 않게 독점 데이터나 개인 데이터를 AI 서비스에 입력할 수 있으며(예: ChatGPT에 기밀 사고 보고서를 요약해 달라고 요청하는 경우), 해당 데이터가 모델의 지식에 포함될 수 있습니다. 실제로 최근 연구에서는 생성 AI 도구에 대한 입력의 55%에는 민감하거나 개인을 식별할 수 있는 정보가 포함되어 있습니다.데이터 유출에 대한 심각한 우려를 제기하고 있습니다.생성적 AI 보안: 동향, 위협 및 완화 전략). 또한 AI가 내부 데이터에 대해 훈련을 받았고 특정 방식으로 쿼리를 받은 경우 산출 민감한 데이터 일부를 다른 사람에게 공개할 수 있습니다. 조직은 엄격한 데이터 처리 정책(예: 민감한 자료에 온프레미스 또는 프라이빗 AI 인스턴스 사용)을 시행하고, 직원들에게 공개 AI 도구에 비밀 정보를 붙여넣지 않도록 교육해야 합니다. 개인정보 보호 규정(GDPR 등)도 적용됩니다. 적절한 동의나 보호 없이 개인 정보를 사용하여 AI를 학습시키는 것은 법률 위반에 해당할 수 있습니다.

• 모델 보안 및 조작: 생성 AI 모델 자체가 표적이 될 수 있습니다.적대자들은 시도할 수 있습니다 모델 중독AI가 잘못된 패턴을 학습하도록 훈련 또는 재훈련 단계에서 악의적이거나 오해의 소지가 있는 데이터를 공급합니다.사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까?). 예를 들어, 공격자는 위협 정보 데이터를 교묘하게 손상시켜 AI가 공격자의 악성코드를 악성으로 인식하지 못하게 할 수 있습니다. 또 다른 전략은 다음과 같습니다. 즉각적인 주입 또는 출력 조작공격자가 AI에 입력을 보내 의도치 않은 방식으로 동작하게 만드는 방법을 찾는 경우(예: 안전 가드레일을 무시하거나 내부 프롬프트나 데이터와 같이 공개해서는 안 될 정보를 공개하는 경우)가 있습니다. 또한 다음과 같은 위험이 있습니다. 모델 회피: 공격자가 AI를 속이기 위해 특별히 설계된 입력을 조작합니다. 이는 적대적 사례에서 흔히 볼 수 있습니다. 즉, 약간 교란된 데이터를 사람은 정상으로 보지만 AI는 잘못 분류하는 경우입니다. AI 공급망의 보안(데이터 무결성, 모델 접근 제어, 적대적 견고성 테스트)을 보장하는 것은 이러한 도구를 배포할 때 사이버 보안의 새롭지만 필수적인 부분입니다.사이버 보안에서 생성적 AI란 무엇인가? - Palo Alto Networks).

• 과도한 의존과 기술 침식: 조직이 AI에 지나치게 의존하게 되어 인간의 능력이 퇴화될 수 있는 더 가벼운 위험도 있습니다. 초급 분석가들이 AI의 결과를 맹목적으로 신뢰하게 되면, AI를 사용할 수 없거나 잘못되었을 때 필요한 비판적 사고와 직관력을 개발하지 못할 수 있습니다. 피해야 할 시나리오는 훌륭한 도구를 갖추고 있지만 그 도구가 고장 났을 때 어떻게 운영해야 할지 모르는 보안팀입니다(조종사가 자동 조종 장치에 지나치게 의존하는 것과 유사합니다). AI의 도움 없이 정기적인 훈련을 실시하고, AI가 완벽한 신탁이 아니라 조력자라는 사고방식을 심어주는 것은 인간 분석가의 통찰력을 유지하는 데 중요합니다. 특히 중대한 판단을 내릴 때는 인간이 최종 결정권자여야 합니다.

• 윤리 및 규정 준수 과제: 사이버 보안 분야에서 AI를 사용하는 것은 윤리적 문제를 야기하고 규제 준수 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, AI 시스템이 이상 징후를 이용하여 직원을 악의적인 내부자로 오인하게 만들 경우, 해당 직원의 평판이나 경력에 부당하게 손상을 입힐 수 있습니다. AI가 내리는 결정은 불투명할 수 있으며("블랙박스" 문제), 감사 기관이나 규제 기관에 특정 조치가 취해진 이유를 설명하기 어려울 수 있습니다. AI로 생성된 콘텐츠가 더욱 보편화됨에 따라 투명성 확보와 책임성 유지가 매우 중요합니다. 규제 기관들은 AI를 면밀히 검토하기 시작했습니다. 예를 들어 EU의 AI법은 "고위험" AI 시스템에 대한 요건을 부과할 예정이며, 사이버 보안 AI도 이러한 범주에 속할 수 있습니다. 기업은 이러한 규정을 준수하고, 생성 AI를 책임감 있게 활용하기 위해 NIST AI 위험 관리 프레임워크와 같은 표준을 준수해야 할 것입니다. (사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 규정 준수는 라이선싱에도 적용됩니다. 오픈 소스나 타사 모델을 사용하면 특정 사용을 제한하거나 개선 사항 공유를 요구하는 조건이 있을 수 있습니다.

요약하자면, 생성 AI는 만병통치약이 아니다 신중하게 구현하지 않으면 다른 취약점을 해결하더라도 새로운 취약점이 발생할 수 있습니다. 2024년 세계경제포럼(WEF) 연구에 따르면 약 47%의 기업이 공격자의 생성적 AI 발전을 주요 우려 사항으로 꼽았습니다. “생성 AI의 가장 우려되는 영향” 사이버 보안에서 ([PDF] 2025년 글로벌 사이버 보안 전망 | 세계경제포럼) (사이버 보안 분야의 생성적 AI: LLM에 대한 포괄적 리뷰...따라서 조직은 균형 잡힌 접근 방식을 채택해야 합니다. AI의 이점을 활용하는 동시에 거버넌스, 테스트, 그리고 인적 감독을 통해 이러한 위험을 엄격하게 관리해야 합니다. 다음에서는 이러한 균형을 실질적으로 달성하는 방법에 대해 논의하겠습니다.

미래 전망: 사이버 보안에서 진화하는 생성 AI의 역할

앞으로 생성적 AI는 사이버 보안 전략의 필수적인 부분이 될 것이며, 사이버 공격자들이 계속해서 악용할 도구가 될 것입니다. 고양이와 쥐의 역학 AI가 양쪽 진영에 모두 존재하면서 가속화될 것입니다. 생성적 AI가 향후 몇 년 동안 사이버 보안에 어떤 영향을 미칠지에 대한 몇 가지 미래 지향적 통찰력을 소개합니다.

• AI 증강 사이버 방어가 표준이 됨: 2025년 이후 대부분의 중대형 조직이 AI 기반 도구를 보안 운영에 통합할 것으로 예상됩니다. 오늘날 바이러스 백신과 방화벽이 표준이 된 것처럼, AI 부조종사와 이상 탐지 시스템이 보안 아키텍처의 기본 구성 요소가 될 수 있습니다. 이러한 도구는 더욱 전문화될 가능성이 높습니다. 예를 들어, 클라우드 보안, IoT 기기 모니터링, 애플리케이션 코드 보안 등을 위해 미세 조정된 개별 AI 모델이 모두 함께 작동하게 될 것입니다. 한 예측에서 알 수 있듯이, "2025년에는 생성적 AI가 사이버 보안에 필수적이 될 것이며, 이를 통해 조직은 정교하고 진화하는 위협에 대해 사전에 방어할 수 있게 될 것입니다." (사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까?). AI는 실시간 위협 탐지 기능을 강화하고, 많은 대응 조치를 자동화하며, 보안 팀이 수동으로 관리하는 것보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 관리하는 데 도움이 될 것입니다.

• 지속적인 학습 및 적응: 사이버의 미래 생성 AI 시스템은 더욱 향상될 것입니다. 즉석 학습 새로운 사건과 위협 인텔리전스를 통해 거의 실시간으로 지식 기반을 업데이트합니다. 이를 통해 진정한 적응형 방어가 가능해집니다. 예를 들어, 아침에 다른 회사를 공격하는 새로운 피싱 캠페인에 대해 학습하고 오후에는 이미 회사의 이메일 필터를 조정한 AI를 상상해 보세요. 클라우드 기반 AI 보안 서비스는 이러한 집단 학습을 촉진할 수 있으며, 한 조직의 익명화된 인사이트가 모든 구독자에게 도움이 될 수 있습니다(위협 인텔리전스 공유와 유사하지만 자동화됨). 그러나 민감한 정보의 공유를 피하고 공격자가 공유 모델에 악성 데이터를 유입하는 것을 방지하기 위해 신중하게 처리해야 합니다.

• AI와 사이버 보안 인재의 융합: 사이버 보안 전문가의 기술은 AI 및 데이터 과학에 대한 능숙도를 포함하도록 발전할 것입니다. 오늘날의 분석가들이 쿼리 언어와 스크립팅을 배우는 것처럼, 미래의 분석가들은 AI 모델을 정기적으로 미세 조정하거나 AI가 실행할 "플레이북"을 작성할 것입니다. 다음과 같은 새로운 역할이 나타날 수 있습니다. “AI 보안 트레이너” 또는 "사이버 보안 AI 엔지니어" – 조직의 요구에 맞춰 AI 도구를 조정하고, 성능을 검증하며, 안전하게 운영되도록 보장하는 전문가. 반면, 사이버 보안 고려 사항은 AI 개발에 점점 더 큰 영향을 미칠 것입니다. AI 시스템은 보안 아키텍처, 변조 탐지, AI 의사결정 감사 로그 등 보안 기능과 프레임워크를 기반으로 구축될 것입니다. 신뢰할 수 있는 AI (공정하고, 설명 가능하며, 견고하고, 안전함)은 보안이 중요한 상황에서의 배포를 안내합니다.

• 더욱 정교한 AI 기반 공격: 안타깝게도 위협 환경은 AI와 함께 진화할 것입니다. 제로데이 취약점을 발견하고, 고도로 표적화된 스피어 피싱(예: AI가 소셜 미디어 데이터를 스크래핑하여 완벽하게 맞춤화된 미끼를 만드는 것)을 제작하고, 생체 인증을 우회하거나 사기를 저지르기 위해 설득력 있는 딥페이크 음성이나 영상을 생성하는 데 AI가 더욱 빈번하게 활용될 것으로 예상됩니다. 최소한의 인간 감독만으로 다단계 공격(정찰, 악용, 측면 이동 등)을 독립적으로 수행할 수 있는 자동화된 해킹 에이전트가 등장할 수도 있습니다.이는 수비수들에게도 본질적으로 AI에 의존하도록 압력을 가할 것입니다. 자동화 대 자동화일부 공격은 AI 봇이 수천 개의 피싱 이메일 조합을 시도하여 어떤 이메일이 필터를 통과하는지 확인하는 것처럼 기계 속도로 발생할 수 있습니다. 사이버 방어 시스템도 이러한 속도와 유연성을 유지해야 합니다.사이버 보안에서 생성적 AI란 무엇인가? - Palo Alto Networks).

• 보안 분야의 규제 및 윤리적 AI: AI가 사이버 보안 기능에 깊이 자리 잡으면서 이러한 AI 시스템의 책임감 있는 사용을 보장하기 위한 감시와 규제가 더욱 강화될 것입니다. 보안 분야에서 AI에 특화된 프레임워크와 표준이 마련될 것으로 예상됩니다. 정부는 투명성 확보를 위한 지침을 마련할 수 있습니다. 예를 들어, 악의적인 활동이 의심되는 직원의 접근 권한을 차단하는 것과 같은 중요한 보안 결정을 사람의 검토 없이 AI만으로 내릴 수 없도록 규정하는 것이 그 예입니다. 또한, AI 보안 제품에 대한 인증을 통해 구매자에게 AI의 편향성, 견고성, 안전성이 평가되었음을 보장할 수 있습니다. 더 나아가, AI 관련 사이버 위협에 대한 국제 협력이 확대될 수 있습니다. 예를 들어, AI가 생성한 허위 정보 처리에 관한 협정이나 특정 AI 기반 사이버 무기에 대한 규범이 마련될 수 있습니다.

• 더 광범위한 AI 및 IT 생태계와의 통합: 사이버 보안 분야의 생성적 AI는 다른 AI 시스템 및 IT 관리 도구와 통합될 가능성이 높습니다. 예를 들어, 네트워크 최적화를 관리하는 AI는 보안 AI와 협력하여 변경 사항으로 인해 보안 취약점이 발생하지 않도록 할 수 있습니다. AI 기반 비즈니스 분석은 보안 AI와 데이터를 공유하여 이상 징후(예: 매출 급감과 공격으로 인한 웹사이트 문제 발생 가능성)의 상관관계를 파악할 수 있습니다. 본질적으로 AI는 고립된 상태로 존재하지 않고, 조직 운영의 더 큰 지능형 시스템의 일부가 될 것입니다. 이는 운영 데이터, 위협 데이터, 심지어 물리적 보안 데이터까지 AI를 통해 통합하여 조직의 보안 태세에 대한 전방위적인 시각을 제공하는 총체적인 위험 관리의 기회를 열어줍니다.

장기적으로는 생성적 AI가 방어자에게 유리한 균형을 맞추는 데 도움이 되기를 바랍니다. AI는 현대 IT 환경의 규모와 복잡성을 처리함으로써 사이버 공간의 방어력을 강화할 수 있습니다. 하지만 이는 하나의 여정이며, 이러한 기술을 개선하고 적절하게 신뢰하는 법을 배우는 과정에서 성장통을 겪을 것입니다. 최신 정보를 파악하고 투자하는 조직은 책임 있는 AI 도입 보안을 담당하는 사람들이 미래의 위협에 대처하는 데 가장 적합한 위치에 있을 가능성이 높습니다.

Gartner의 최근 사이버 보안 동향 보고서에서 언급된 바와 같이, “생성적 AI 사용 사례(및 위험)의 등장으로 혁신에 대한 압력이 커지고 있습니다.” (사이버 보안 동향: 혁신을 통한 회복력 강화 - Gartner). 적응하는 기업은 AI를 강력한 동맹으로 활용할 것이고, 뒤처지는 기업은 AI를 활용하는 적에게 밀릴 수 있습니다. 앞으로 몇 년은 AI가 사이버 전장을 어떻게 변화시킬지 정의하는 데 있어 중요한 시기가 될 것입니다.

사이버 보안에 생성 AI 도입을 위한 실용적인 정보

사이버 보안 전략에서 생성 AI를 활용하는 방법을 평가하는 기업을 위해 다음과 같은 몇 가지 사항을 소개합니다. 실용적인 테이크어웨이와 권장 사항 책임감 있고 효과적인 입양을 안내합니다.

1. 교육과 훈련부터 시작하세요: 보안 팀(및 더 광범위한 IT 직원)이 생성 AI가 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 이해하도록 하십시오. AI 기반 보안 도구의 기본 사항에 대한 교육을 제공하고 보안 인식 프로그램 모든 직원이 AI 기반 위협에 대처할 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어, 직원들에게 AI가 매우 설득력 있는 피싱 사기와 딥페이크 전화를 생성하는 방법을 교육해야 합니다. 동시에, 직원들에게 업무에서 AI 도구를 안전하고 승인된 방식으로 사용하는 방법에 대한 교육을 제공해야 합니다.잘 알고 있는 사용자는 AI를 잘못 다루거나 AI 강화 공격의 희생자가 될 가능성이 적습니다. (사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례).

2. 명확한 AI 사용 정책 정의: 생성적 AI를 강력한 기술과 마찬가지로 거버넌스를 통해 다루십시오. 누가 AI 도구를 사용할 수 있는지, 어떤 도구가 어떤 목적으로 승인되는지 명시하는 정책을 개발하십시오. 민감한 데이터(예: 기밀 데이터 공급 없음 유출을 방지하기 위해 외부 AI 서비스로)를 사용합니다. 예를 들어, 보안팀 구성원만 사고 대응에 내부 AI 비서를 사용하고, 마케팅팀은 검증된 AI를 콘텐츠 제작에 사용할 수 있도록 허용할 수 있습니다. 그 외 모든 구성원은 제한됩니다. 많은 조직이 이제 IT 정책에서 생성 AI를 명시적으로 다루고 있으며, 주요 표준 기관들은 전면적인 금지보다는 안전한 사용 정책을 권장합니다.사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 이러한 규칙과 그 이유를 모든 직원에게 전달하세요.

3. "섀도 AI" 완화 및 사용량 모니터링: 섀도 IT와 유사하게, "섀도 AI"는 직원들이 IT 부서의 허가 없이 AI 도구나 서비스를 사용할 때 발생합니다(예: 개발자가 승인되지 않은 AI 코드 도우미를 사용하는 경우). 이는 예상치 못한 위험을 초래할 수 있습니다. 승인되지 않은 AI 사용 감지 및 제어네트워크 모니터링을 통해 인기 있는 AI API 연결을 파악할 수 있으며, 설문조사나 도구 감사를 통해 직원들이 어떤 도구를 사용하는지 파악할 수 있습니다. 선의의 직원들이 부정행위를 하지 않도록 승인된 대안을 제시하세요(예: 직원들이 유용하다고 생각하는 경우 공식 ChatGPT Enterprise 계정을 제공하는 등). AI 사용 현황을 공개함으로써 보안 팀은 위험을 평가하고 관리할 수 있습니다. 모니터링 또한 중요합니다. AI 도구의 활동과 결과를 최대한 많이 기록하여 AI가 영향을 미친 결정에 대한 감사 추적을 확보하세요. (사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례).

4. AI를 방어적으로 활용하세요 – 뒤처지지 마세요: 공격자가 AI를 사용할 것이기 때문에 방어 시스템도 AI를 활용해야 한다는 점을 인지하십시오. 생성적 AI가 보안 운영에 즉각적으로 도움이 될 수 있는 몇 가지 효과적인 영역(예: 경보 분류 또는 자동 로그 분석)을 파악하고 시범 프로젝트를 실행하십시오. AI의 속도와 규모로 방어력을 강화하세요 빠르게 움직이는 위협에 대응하기 위해 (사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). AI를 사용하여 악성코드 보고서를 요약하거나 위협 탐지 쿼리를 생성하는 것과 같은 간단한 통합만으로도 분석가의 시간을 절약할 수 있습니다. 작게 시작하고 결과를 평가하며 반복하세요. 성공은 더 광범위한 AI 도입의 근거를 마련할 것입니다. 목표는 AI를 전력 증강제로 활용하는 것입니다. 예를 들어, 피싱 공격으로 헬프데스크가 과부하 상태라면 AI 이메일 분류기를 배포하여 사전에 그 양을 줄이세요.

5. 안전하고 윤리적인 AI 관행에 투자하세요: 생성적 AI를 구현할 때는 안전한 개발 및 배포 관행을 따르세요. 개인 또는 자체 호스팅 모델 민감한 작업의 경우 데이터 통제권을 유지하기 위해 노력해야 합니다. 타사 AI 서비스를 사용하는 경우 해당 서비스의 보안 및 개인정보 보호 조치(암호화, 데이터 보존 정책 등)를 검토하십시오. AI 위험 관리 프레임워크(NIST의 AI 위험 관리 프레임워크 또는 ISO/IEC 지침 등)를 도입하여 AI 도구의 편향, 설명 가능성, 견고성 등을 체계적으로 해결하십시오.사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 10가지 실제 사례). 또한 유지 관리의 일환으로 모델 업데이트/패치를 계획하세요. AI 모델에도 "취약점"이 있을 수 있습니다(예: 드리프트를 시작하거나 모델에 대한 새로운 유형의 적대적 공격이 발견되면 재교육이 필요할 수 있음).AI 사용에 보안과 윤리를 포함시키면 결과에 대한 신뢰를 구축하고 새로운 규정을 준수할 수 있습니다.

6. 사람들에게 최신 정보를 제공하세요: 사이버 보안에서 AI는 인간의 판단을 완전히 대체하는 것이 아니라 보조하는 역할을 해야 합니다. 인간의 검증이 필요한 결정 지점을 파악해야 합니다. 예를 들어, AI가 사고 보고서를 작성했지만 분석가가 배포 전에 검토하거나, AI가 사용자 계정 차단을 제안했지만 인간이 해당 조치를 승인하는 경우가 있습니다. 이를 통해 AI의 오류가 확인되지 않는 것을 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 팀이 AI로부터 배우고, 반대로 AI가 AI로부터 배우는 데에도 도움이 됩니다. 협업적인 워크플로우를 장려하세요. 분석가는 AI의 출력에 의문을 제기하고 건전성 검사를 수행하는 데 불편함이 없어야 합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 대화는 피드백을 통해 AI와 분석가의 역량을 모두 향상시킬 수 있습니다. 기본적으로 AI와 인간의 강점이 서로 보완되도록 프로세스를 설계하세요. AI는 처리량과 속도를, 인간은 모호성과 최종 결정을 처리합니다.

7. 측정, 모니터링 및 조정: 마지막으로, 생성적 AI 도구를 보안 생태계의 살아있는 구성 요소로 취급하십시오. 지속적으로 그들의 성과를 측정하다 – 사고 대응 시간을 단축하고 있나요? 위협을 조기에 포착하고 있나요? 오탐률 추세는 어떤가요? 팀에 피드백을 요청하세요. AI의 권장 사항이 유용한가요, 아니면 불필요한 정보를 제공하고 있나요? 이러한 지표를 사용하여 모델을 개선하고, 학습 데이터를 업데이트하고, AI 통합 방식을 조정하세요. 사이버 위협과 비즈니스 요구 사항은 끊임없이 변화하므로, AI 모델은 효과를 유지하기 위해 주기적으로 업데이트하거나 재학습해야 합니다. 모델 유지 관리 책임자와 검토 빈도를 포함한 모델 거버넌스 계획을 수립하세요. AI의 수명 주기를 적극적으로 관리함으로써 AI가 부채가 아닌 자산으로 남도록 할 수 있습니다.

결론적으로, 생성적 AI는 사이버 보안 역량을 크게 향상시킬 수 있지만, 성공적인 도입을 위해서는 신중한 계획과 지속적인 관리 감독이 필요합니다. 직원을 교육하고, 명확한 지침을 설정하고, AI를 균형 있고 안전한 방식으로 통합하는 기업은 더욱 빠르고 스마트한 위협 관리의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 핵심 사항은 로드맵을 제공합니다. 인간의 전문성과 AI 자동화를 결합하고, 거버넌스 기본 사항을 다루며, AI 기술과 위협 환경이 필연적으로 진화함에 따라 민첩성을 유지하는 것입니다.

이러한 실질적인 단계를 거치면 조직은 자신 있게 다음 질문에 답할 수 있습니다. "생성적 AI를 사이버 보안에 어떻게 사용할 수 있을까?" – 이론뿐만 아니라 일상 업무에서도 – 이를 통해 점점 더 디지털화되고 AI 중심의 세상에서 방어력을 강화할 수 있습니다.사이버 보안에 생성 AI를 어떻게 활용할 수 있을까?)