아디티아 K 수드, 아리카의 보안 엔지니어링 및 AI 전략 부사장 – 인터뷰 시리즈

아디티아 K 수드(Aditya K Sood, Ph.D)는 아리카(Aryaka)의 보안 엔지니어링 및 AI 전략 부사장입니다. 16년 이상의 경험을 가진 그는 정보 보안, 제품 및 인프라를 포함한 전략적 리더십을 제공합니다. 수드 박사는 인공 지능(AI), 클라우드 보안, 악성 코드 자동화 및 분석, 애플리케이션 보안, 보안 소프트웨어 설계에 관심이 있습니다. 그는 IEEE, Elsevier, Crosstalk, ISACA, Virus Bulletin, Usenix를 포함한 다양한 잡지와 저널에 여러 논문을 저술했습니다.

아리카는 네트워크 및 보안 솔루션을 제공하며, 유니파이드 SASE(secure access service edge)를 서비스로 제공합니다. 이 솔루션은 성능, 민첩성, 보안, 단순성을 결합하도록 설계되었습니다. 아리카는 고객이 보안 네트워크 액세스 여정을 다양한 단계에서 지원하며, 네트워킹 및 보안 환경을 현대화, 최적화, 변환하는 데 도움을 줍니다.

보안과 AI에 대한 귀하의 여정에 대해 더 알려주실 수 있나요? 어떻게 해서 아리카의 현재 역할에 오게 되셨나요?

나는 기술이 복잡한 문제를 해결하는 데 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 관심으로 보안과 AI에 대한 여정을 시작했습니다. 초기 경력에서 나는 보안, 위협 인텔리전스, 보안 엔지니어링에 집중했으며, 시스템이 상호 작용하고 취약점이 어디에 있을 수 있는지 이해하는 데坚實한基础를 쌓았습니다. 이 노출은 자연스럽게 보안으로 이어졌으며, 데이터와 네트워크를 점점 더 상호 연결된 세계에서 보호하는 것이 얼마나 중요한지 깨달았습니다. AI 기술이 등장하면서 나는 보안을 변革하는 데 엄청난 잠재력을 보았습니다. 자동화된 위협 감지부터 예측 분석까지, AI는 보안을 강화하는 데 사용될 수 있습니다.

아리카의 유니파이드 SASE를 서비스로 제공하는 리더십과 클라우드 우선 WAN 솔루션, 혁신에 대한 집중으로 인해 아리카에서 보안 엔지니어링 및 AI 전략 부사장으로 합류하는 것이 완벽한 적합이었습니다. 내 역할은 현대적인 도전 과제인 보안 하이브리드 작업, SD-WAN 최적화, 실시간 위협 관리를 해결하기 위해 보안과 AI에 대한 내 열정을 합칠 수 있게 합니다. 아리카의 AI와 보안의 융합은 조직이 위협을 앞서가면서 예외적인 네트워크 성능을 제공할 수 있도록 해주며, 나는 이 임무의 일부가 된 것을 기쁘게 생각합니다.

보안의 사상가로서, 향후 몇 년 동안 AI가 보안 환경을 어떻게 바꿀 것으로 보나요?

AI는 보안 환경을 변革할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 일상적인 작업의 부담을 덜어주고, 더 복잡한 도전 과제에 집중할 수 있게 해줍니다. 대규모 데이터셋을 실시간으로 분석하여 인간의 능력을 초과하는 속도로 이상, 패턴, 새로운 위협을 식별할 수 있습니다. AI/ML 모델은 지속적으로 진화하여 고급 지속적인 위협(APT)과 제로데이 취약점의 영향을 감지하고 회피하는 데 정확성을 향상시킵니다. 또한, AI는 사고 대응을 혁신하여 반복적인 작업과 시간 민감한 작업을 자동화하여 대응 시간을 크게 줄이고 잠재적인 피해를 완화할 수 있습니다. 또한, AI는 보안 기술 부족을 메우는 데 도움을 주며, 일상적인 작업을 자동화하고 인간의 의사 결정을 강화하여 보안 팀이 더 복잡한 도전 과제에 집중할 수 있게 합니다.

그러나 적들은 동일한 능력을 사용하여 더 복잡한 위협을 개발하고 있습니다. 사이버 범죄자들은 더 복잡한 위협을 개발하기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 이는 AI를 사용하여 위협을 개발하는 사이버 범죄자와 이를 방어하는 조직 간의 ‘AI 무기 경쟁’을 의미합니다.

기업이 AI 애플리케이션을 배포할 때 직면하는 주요 네트워킹 도전 과제는 무엇이며, 이러한 문제가 더 중요해지는 이유는 무엇인가요?

기업이 AI 애플리케이션을 배포하면, 대규모 데이터셋을 실시간으로 전송하고 처리해야 하는 요구 사항이 생기며, 이는 전통적인 네트워크 인프라의 능력을 초과할 수 있습니다. 예를 들어, 실시간 AI 애플리케이션은 즉각적인 데이터 처리를 필요로 하며, 짧은 지연도 결과를 방해할 수 있습니다. 이러한 요구 사항은 종종 전통적인 네트워크 인프라의 능력을 초과합니다.

확장성은 AI 배포의 중요한 도전 과제입니다. AI 워크로드의 동적이고 예측할 수 없는 특성은 네트워크가 빠르게 변경하는 리소스 요구 사항에 적응할 수 있어야 함을 의미합니다. 하이브리드 또는 멀티 클라우드 환경에서 AI를 배포하는 기업은 추가적인 복잡성을 직면합니다. 데이터와 워크로드가 다양한 위치에 분산되어 있기 때문에, 이러한 환경에서 무결하고 확장 가능한 데이터 전송이 필요합니다. 또한, 신뢰성은 매우 중요합니다. AI 시스템은 종종 임무 비중이 높은 작업을 지원하므로, 짧은 기간의 중단이나 데이터 손실도 상당한 중단이나 잘못된 AI 출력으로 이어질 수 있습니다.

보안과 데이터 무결성 또한 AI 배포를 복잡하게 만듭니다. AI 모델은 훈련과 추론을 위해大量의 민감한 데이터에 의존하므로, 보안 데이터 전송과 침해 또는 조작에 대한 보호가 최우선 순위입니다. 이는 규제 요구 사항이 엄격한 산업에서 특히 중요합니다.

기업이 AI를 더 많이 채택함에 따라, 이러한 네트워킹 도전 과제는 더 중요해집니다. 이는 고대역폭, 저지연, 확장성, 강력한 보안을 제공하는 고급 네트워킹 솔루션이 필요하다는 것을 강조합니다.

아리카의 플랫폼은 어떻게 AI 워크로드의 증가된 대역폭 및 성능 요구 사항을 해결합니까? 특히 데이터 이동으로 인한 부담과 신속한 의사 결정의 필요성은 어떻게 해결합니까?

아리카는 지능형, 유연한, 최적화된 네트워크 관리를 통해 AI 워크로드의 증가된 대역폭 및 성능 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 대규모 데이터셋을 분산된 위치 간에 이동하는 것은 종종 전통적인 네트워크에 큰 부담을 줄 수 있습니다. 아리카의 솔루션은 트래픽을 가장 효율적이고 사용 가능한 경로로 동적으로 라우팅하여 이 문제를 해결합니다.

아리카의 솔루션의 주요优势은 중요 AI 관련 트래픽을 애플리케이션 인식 라우팅을 통해 우선순위를 지정하는 것입니다. 지연 민감한 워크로드를 식별하고 우선순위를 지정하여 AI 애플리케이션이 신속한 의사 결정에 필요한 네트워크 리소스를 받을 수 있도록 합니다. 또한, 아리카의 솔루션은 동적 대역폭 할당을 지원하여 기업이 AI 워크로드 요구 사항에 따라 리소스를 확신하고 확장할 수 있도록 합니다.

아리카의 플랫폼은 또한 프로액티브 모니터링 및 분석 기능을 제공하여 네트워크 성능과 AI 워크로드 동작에 대한 가시성을 제공합니다. 이 프로액티브 접근 방식은 기업이 성능 문제를 식별하고 해결하여 AI 시스템의 연속적인 작동을 보장할 수 있도록 합니다. 고급 보안 기능과 결합하여 아리카의 플랫폼은 AI 데이터의 무결성을 보호합니다.

AI 도입은 어떻게 기업 네트워크 내에서 새로운 취약점이나 공격 표면을 소개합니까?

AI를 도입하면 기업 네트워크 내에서 새로운 취약점과 공격 표면이 발생할 수 있습니다. AI 시스템은 훈련과 추론을 위해大量의 민감한 데이터에 의존하므로, 이 데이터가 이동 또는 저장 중에 가로채지거나 조작되지 않도록 보호하는 것이 중요합니다. 또한, AI 알고리즘은 적대적 공격에 취약할 수 있으며, 악의적인 행위자는 의도적으로 잘못된 입력을 생성하여 AI 시스템이 잘못된 결정을 내리도록 할 수 있습니다.

AI 도입은 또한 자동화 및 의사 결정과 관련된 위험을 도입합니다. 악의적인 행위자는 자동화된 의사 결정 시스템을 악용하여 잘못된 데이터를 공급하여 의도하지 않은 결과 또는 작동 중단을 유발할 수 있습니다. 예를 들어, 공격자는 AI 기반 모니터링 시스템에서 사용되는 데이터 스트림을 조작하여 보안 침해를 가리거나 잘못된 경보를 생성하여 주의를 분산시킬 수 있습니다.

또한, AI 워크로드의 복잡성과 분산된 특성은 공격 표면을 확대합니다. AI 시스템은 종종 에지 디바이스, 클라우드 플랫폼, 인프라를 포함한 다양한 구성 요소로 구성되며, 각 요소와 통신 경로는 잠재적인 취약점을 나타냅니다. 예를 들어, 에지 디바이스를 손상시키면 네트워크를横단하거나 중앙 집중식 AI 시스템으로 전송되는 데이터를 조작할 수 있습니다. 또한, 보안되지 않은 API는 보안 취약점을 노출할 수 있습니다.

기업이 AI에 점점 더 의존함에 따라, 이러한 취약점의 잠재적인 결과는 더 심각해집니다. 이는 강력한 보안 조치를 취할 필요성을 강조합니다. 조직은 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 즉각적으로 행동해야 합니다.

아리카에서 이러한 AI 관련 보안 위험을 해결하기 위해 어떤 전략이나 기술을 구현하고 있나요?

아리카의 플랫폼은 이동 중 및 저장 중인 AI 데이터를 보호하기 위해 종단간 암호화를 사용합니다. 이러한 조치는 AI 데이터 파이프라인을 보호하고 전송 중에 가로채지거나 조작되지 않도록 합니다. 동적 트래픽 라우팅은 또한 보안과 성능을 강화하여 중요 AI 관련 트래픽을 보안 경로로 우선순위 지정합니다.

아리카의 AI Observe 솔루션은 네트워크 트래픽을 모니터링하여 의심스러운 활동을 분석합니다. 중앙 집중식 가시성과 분석을 제공하여 조직이 보안 및 성능에 대한 가시성을 제공하고 잠재적인 악의적인 동작을 프로액티브하게 식별할 수 있도록 합니다. AI Observe는 또한 AI/ML 알고리즘을 사용하여 보안 사건 알림을 트리거하여 위협을 자동으로 감지하고 대응할 수 있도록 합니다.

아리카의 AI>보안 인라인 네트워크 솔루션은 2025년 하반기에 출시될 예정이며, 엔드 유저와 AI 서비스 엔드포인트 간의 트래픽을 분석하여 공격을 식별하고 차단할 수 있도록 합니다. 또한, 엄격한 정책을 시행하여 승인되지 않은 제네릭 AI 서비스/애플리케이션과의 통신을 제한할 수 있습니다. 아리카는 이러한 조치를 통해 기업이 AI 환경을 보안 위험으로부터 보호할 수 있도록 지원합니다.

AI는 보안을 강화하는 도구로 사용될 수 있나요? 또한, 네트워크를 손상시키는 도구로 사용될 수 있나요? 예를 들어 설명해 주세요.

AI는 네트워크 보안을 강화하는 강력한 도구입니다. 예를 들어, AI 기반 시스템은 네트워크 트래픽을 분석하여 이상 또는 의심스러운 동작을 식별할 수 있습니다. 또한, AI는 예측 분석을 통해 잠재적인 취약점이나 공격을 예측할 수 있습니다.

그러나, 사이버 범죄자들은 AI를 사용하여 더 복잡한 공격을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 피싱 공격을 더욱 현실적으로 만들거나, 악성 코드를 개발할 수 있습니다. 또한, AI를 사용하여 다른 AI 시스템을 공격할 수 있습니다.

따라서, AI는 보안을 강화하는 도구로 사용될 수 있지만, 또한 네트워크를 손상시키는 도구로 사용될 수 있습니다. 이는 조직이 AI를 사용하여 보안을 강화하는 동시에, 잠재적인 위험에 대해 주의해야 함을 의미합니다.

아리카의 유니파이드 SASE는 전통적인 네트워크 및 보안 솔루션과 어떻게 다른가요?

아리카의 유니파이드 SASE는 네트워킹과 보안 기능을 통합하여 단일 플랫폼에서 제공합니다. 이는 전통적인 네트워크 및 보안 솔루션과 다르게, 별도의 도구를 사용하여 네트워킹과 보안을 관리할 필요가 없습니다. 또한, 아리카의 유니파이드 SASE는 클라우드 네이티브 아키텍처를 사용하여 복잡한 온프레미스 하드웨어의 필요성을 줄이고, 비용을 절감하며, 현대적인 하이브리드 작업 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 합니다.

아리카의 주요 차별점은 제로 트러스트(Zero Trust) 원칙을 대규모로 지원하는 것입니다. 이는 모든 사용자, 디바이스, 애플리케이션의 신뢰도를 지속적으로 검증하여 리소스에 대한 액세스를 허용합니다. 아리카는 또한 보안 웹 게이트웨이(SWG), 클라우드 액세스 보안 브로커(CASB), 침입 탐지 및 방지 시스템(IDPS), 차세대 방화벽(NGFW) 등의 기능을 제공하여 위협으로부터 강력한 보호를 제공합니다.

아리카는 또한 사용자 경험과 성능을 향상시킵니다. 유니파이드 SASE는 소프트웨어 정의 와이드 에리아 네트워킹(SD-WAN)을 사용하여 트래픽 라우팅을 최적화하여 저지연 및 고속 연결을 보장합니다. 이는 클라우드 애플리케이션과 원격 작업을 사용하는 조직에게 특히 중요합니다. 보안과 성능을 단일 플랫폼에서 제공함으로써, 아리카는 복잡성을 최소화하고, 확장성을 개선하며, 현대적인 동적 IT 환경의 요구 사항을 충족할 수 있도록 합니다.

아리카의 OnePASS 아키텍처는 어떻게 AI 워크로드를 지원하면서 보안 및 효율적인 데이터 전송을 보장합니까?

아리카의 OnePASS 아키텍처는 보안 및 고성능 네트워크 연결과 데이터 최적화를 결합하여 AI 워크로드를 지원합니다. AI 워크로드는 종종 대규모 데이터셋을 전송해야 하므로, 아리카의 글로벌 프라이빗 백본과 SASE 기능을 사용하여 효율적이고 보안된 데이터 전송을 제공합니다.

글로벌 프라이빗 백본은 저지연 및 고대역폭 연결을 제공하여 AI 워크로드에 필요한 실시간 데이터 처리를 지원합니다. 또한, 아리카의 아키텍처는 WAN 최적화 기술을 사용하여 효율성을 향상시키고 네트워크 리소스에 대한 부담을 줄입니다. 이는 대규모 데이터셋과 빈번한 모델 업데이트가 필요한 AI 작업에 이상적입니다.

보안 측면에서 아리카의 OnePASS 아키텍처는 제로 트러스트 프레임워크를 시행하여 모든 데이터 흐름을 인증, 암호화 및 지속적으로 모니터링합니다. 통합된 보안 기능은 SWG, CASB, IPS 등으로 AI 워크로드를 사이버 위협으로부터 보호합니다. 또한, 에지 기반 정책 시행을 가능하게 하여 분산된 환경에서 일관된 보안 제어를 제공합니다.

아리카의 OnePASS 아키텍처는 모든 필수 보안 기능을 단일 플랫폼에 통합하여 실시간 네트워크 트래픽 검사 및 처리를 가능하게 합니다. 이는 현대적인 AI 워크로드에 적합한 보안 및 저지연 연결을 제공합니다.

2025년 및 이후 AI 및 네트워크 보안의 트렌드는 무엇인가요?

2025년 및 이후, AI는 네트워크 보안에서 중요한 역할을 할 것입니다. AI 기반 위협 감지 시스템은 더욱 발전하여 제로데이 취약점과 고급 공격을 식별하는 데 정확성을 향상시킬 것입니다. 또한, AI는 사고 대응을 자동화하여 보안 오케스트레이션, 자동화 및 응답(SOAR) 시스템을 통해 위협을 자동으로 중화하고 대응 시간을 줄일 수 있도록 할 것입니다.

그러나, AI의 통합은 또한 도전 과제를 가져옵니다. 사이버 범죄자들은 AI 기술을 사용하여 더 복잡한 공격을 개발할 수 있습니다. AI 모델의 취약점은 증가할 수 있으며, 이는 데이터 중독 및 적대적 입력 조작과 같은 새로운 기술을 사용하여 악용될 수 있습니다. 또한, AI의 채택은 소프트웨어 공급망의 보안 취약점을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

또한, AI 기반 도구는 보안 팀 간의 협력을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 중심 솔루션은 사용자 역할 및 동작에 따라 개인화된 보안 모델을 생성할 수 있습니다. 이는 사용자의 보안 요구 사항이 충족되고 있음을 의미합니다. 이러한 모델은 사용자 역할 및 동작에 따라 개인화된 보안 정책을 생성할 것입니다. 국가들은 AI 기술을 위한 글로벌 사이버 보안 프레임워크를 구축하기 위해 협력할 것입니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 아리카를 방문할 수 있습니다.