AI가 데이터 침해 비용을 줄이는 방법

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 자동화 등 새로운 기술을 얼리 어답터하는 사람들은 이미 이점을 누리고 있습니다. 이러한 조직은 고급 위협 탐지, 패턴 분석 및 더 빠른 응답 시간을 통해 보안 조치를 계층화하여 사이버 위협에 대한 보다 강력한 방어 기능을 갖추고 있습니다. 빠르게 진화하는 디지털 세계에서 AI가 사이버 보안 요구 사항에 이상적인 솔루션인 이유를 알아보세요.

AI 도구를 통한 사이버 보안 혁신

보안 AI는 사이버 보안 분야에 큰 파장을 일으키고 있습니다. IBM 보고서에 따르면 새로운 기술을 채택한 조직은 응답 시간이 더 빠르고 데이터 침해 비용이 더 낮다는 것을 보여줍니다. AI 기반 사이버 보안 방어 데이터 유출 비용을 300,000달러 절감 사고당 침해를 탐지하고 완화하는 데 걸리는 시간은 최대 249일입니다.

AI 배포가 전혀 없는 조직의 응답 시간이 평균 323일에 달했기 때문에 이는 상당한 개선입니다. 이는 피해 통제 및 기타 위험 완화 절차로 인해 손실된 가치 있고 수익성 있는 시간입니다.

실시간 감지

사이버 보안 조치에 AI 기술을 활용하면 위반 탐지 시간을 크게 줄일 수 있습니다. AI는 사람의 감독 없이도 의심스러운 활동을 실시간으로 감지하여 보안 팀을 강화할 수 있습니다. 이 기능을 통해 위협에 대한 통제력을 강화할 수 있으며, 공격자를 적극적으로 찾아 보안 시스템 내에 가두는 조사 프로토콜 및 사이버기만 기술과 같은 대응책을 뒤섞을 수 있습니다.

또한 AI는 시스템 내에서 사용자 활동을 분석하고 과거 데이터를 사용하여 범죄 패턴이 발생하는지 확인할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 AI가 이전에 본 공격 벡터 탐지 업데이트된 위협 인텔리전스 보고서를 기반으로 새로운 위협을 식별합니다. 사이버 보안 팀은 보안 AI에 입력된 기계 학습 데이터를 기반으로 경보가 울리도록 자동화할 수 있습니다. 또한 심각도, 상황 및 전반적인 영향에 따라 경보를 설정하여 프로세스를 개선할 수도 있습니다.

사이버범죄자는 더 이상 혼자 일하지 않습니다. 그들은 그룹으로 공격하여 중요한 리소스에 액세스하기 위해 여러 공격을 시작합니다. AI 도구는 특히 제로 트러스트 아키텍처와 통합하는 경우 조직의 방어를 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI가 비정상적이거나 악의적인 활동을 감지하면 엄격한 인증 및 확인 프로토콜을 사용하여 사용자 신원을 확인합니다. AI 기반 시스템은 사용자 로그인 정보, 유효하지 않은 시도 및 기타 위험한 행동을 추적하여 범죄자를 정확히 찾아내고 공격을 저지할 수 있습니다.

거짓 긍정 감소

사이버 보안 피로는 디지털 세계에서 흔히 발생합니다. 사이버 공격의 증가와 팀의 과부하는 상황을 더욱 악화시킬 뿐입니다. 숙련된 사이버 보안 팀도 이러한 현상에 노출되며, 특히 사용자 활동을 가능한 위협으로 지속적으로 표시하는 결함이 있는 경보 시스템의 경우 더욱 그렇습니다. 높은 경고의 양은 훈련된 전문가를 압도할 수 있습니다., 마침내 도착했을 때 실제 공격에 취약하게 만듭니다.

자동화를 사용하여 확인된 위협을 탐지할 때만 트리거되는 충실도 높은 경보를 생성함으로써 AI로 사이버 보안 조치를 계층화할 수 있습니다. 허위 경보는 조직을 취약하게 만들고 위협 행위자가 방어를 몰래 통과할 수 있는 더 나은 기회를 제공할 수 있습니다. 보안 AI를 활용하면 사고 대응을 자동화하여 조사를 가속화하고 위험 완화 조치를 강화할 수 있습니다.

위험 완화

설문 조사에 따르면 91%의 조직이 스스로를 보호합니다. 보안 위험에 대한 즉각적인 대응으로 위협을 식별하고 평가하는 것을 목표로 하는 위험 기반 사이버 보안 프레임워크를 사용합니다. AI 도구를 사용하면 침투 테스트를 통해 사이버 보안 조치의 약점을 식별하여 악의적인 행위자가 시스템을 손상시킬 가능성을 줄일 수 있습니다. 

효과적인 위험 관리는 항상 모든 중요한 리소스를 보호하는 데 중요하며, 조직 방어에 있어 기존 문제를 해결하는 것이 이를 수행하는 한 가지 방법입니다. 현재의 사이버 보안 비상 계획을 강화하고 분석가에게 잠재적인 공격을 예측할 수 있는 AI 도구를 제공하여 데이터 침해로부터 고객과 파트너를 보호하세요.

사이버 보안은 노동 집약적이고 시간 소모적일 수 있습니다. 수동적인 위험 분석과 기존의 위험 관리 프로세스로는 더 이상 회사의 이익을 보호하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 자동화는 시스템이 손상되기 전에 가능한 공격 벡터를 찾아내는 데 도움이 됩니다. 

선제적 방역태세

단순한 방화벽과 업데이트된 보안 시스템은 개인에게는 효과적일 수 있지만 조직은 보안 AI와 같은 중요한 방어를 포기할 경우 잃을 것이 더 많습니다. 회사 및 고객 데이터, 지적 재산 및 사용자 정보와 같은 귀중한 리소스는 암시장에서 막대한 금액을 가져오며 악의적인 제3자는 이를 훔치기 위해 무엇이든 할 것입니다.

AI, ML 및 자동화를 사용하면 사후 대응보다 보다 사전 예방적인 사이버 보안 접근 방식을 취할 수 있습니다. 업데이트된 고품질 데이터로 훈련된 기계 학습 모델은 가장 안전한 시스템에서도 기존 취약점을 감지할 수 있습니다. 예측 분석은 또한 고급 알고리즘을 사용하여 대량의 데이터를 분석하고 잠재적인 보안 위협에 대한 신규 및 기존 패턴을 식별할 수 있습니다. 

그런 다음 보안 팀은 가해자를 연구하거나 공격을 즉시 저지하여 지속적인 위협에 대응할 수 있습니다. 많은 사이버 범죄자들은 ​​손상된 시스템에 대해 최대한 많은 정보를 얻기 위해 머무릅니다. AI 도구와 결합된 사전 예방적인 사이버 보안 접근 방식은 다음과 같은 이점을 제공합니다. 위협 행위자를 찾아내는 데 도움을 주세요 더 이상 나아가지 못하게 하세요.

피싱 공격 신고

피싱은 결코 새로운 위협은 아니지만 귀중한 사용자 및 회사 정보가 포함된 데이터 저장소에 쉽게 접근할 수 있는 방법을 찾는 위협 행위자들 사이에서 여전히 인기 있는 전술입니다. 사이버범죄자들도 AI를 이용해 더욱 정교한 피싱 공격 시작 의심하지 않는 직원으로부터 훔친 자격 증명을 사용하여 시스템을 손상시킵니다. 

현대적인 문제에는 현대적인 솔루션이 필요합니다. 오염된 이메일이 직원의 받은 편지함에 도착하는 즉시 보안 AI를 사용하여 피싱 공격을 탐지하고 차단할 수 있습니다. 메시지 분석과 같은 고급 AI 기능은 여러 비교 지점을 사용하여 유해 콘텐츠를 식별하여 효율성을 높일 수 있습니다. 범죄자들은 ​​점점 더 까다로워지고 있으며 직원들은 합법적이고 사기적인 업무 서신을 식별하기 위해 얻을 수 있는 모든 도움이 필요합니다.

또한 고급 AI 도구를 사용하여 피싱 공격을 시뮬레이션하고 직원에게 사이버 보안 모범 사례를 교육할 수도 있습니다. 사이버 보안 조치에 직원을 포함시키면 피싱 공격 및 기타 사이버 위협을 막을 수 있는 더 나은 기회를 얻을 수 있습니다. 사이버 보안은 모든 사람의 책임이지만 조직의 방어를 강화하는 것은 귀하에게 달려 있습니다. AI 기반 보안 도구를 사용하여 방어 능력을 강화하여 비용이 많이 드는 데이터 침해가 현실화되는 것을 방지하세요.

AI: 데이터 유출 사고를 줄이기 위한 최신 도구

심지어 가장 유명한 기업들도 무자비한 사이버 공격의 희생양이 됩니다. 많은 사람들이 도난당한 데이터를 되찾기 위해 몸값을 지불하는 반면, 다른 사람들은 허술한 보안 관행으로 인해 막대한 벌금을 물게 됩니다. 이제 사이버 보안은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 그것은 필수입니다. 기업이 이를 빨리 인식할수록 위협 행위자가 등장할 때 더 잘 대비할 수 있습니다.

AI 및 기타 최신 기술을 사용하는 것은 고객, 파트너 및 직원을 보호하는 훌륭한 방법입니다. AI 기반 시스템을 배포하기 위해 보안 분석가, 고문 및 컨설턴트와 같은 전문가를 고용하려면 상당한 투자가 필요하지만, 이는 데이터 유출 후 회사가 직면하게 될 생산성 손실 및 평판 손상에 비하면 여전히 적은 비용입니다.