시넷의 Aviad Hasnis, CTO – 인터뷰 시리즈

Aviad Hasnis, 시넷 보안의 CTO는 회사의 사이버 보안 기술 전략을 이끌고 있으며, 확장된 탐지 및 대응(XDR) 플랫폼 개발, 위협 연구, 관리형 탐지 및 대응(MDR) 서비스를 포함합니다. 시넷 이전에는 이스라엘 국방군에서 고위 사이버 보안 직책을 맡았으며, 테크니온에서 공학 및 물리학 분야에서 고급 학위를 취득했습니다.

시넷 보안은 중소기업을 위한 보안을簡素화하기 위해 설계된 자동화된 사이버 보안 플랫폼을 제공합니다. 이 솔루션은 엔드포인트, 네트워크, 사용자, 이메일, 클라우드 보안을 통합하고 내장된 자동화, XDR 기능, 24/7 MDR 지원을 제공합니다.

사이버 보안은 끊임없이 진화하는 분야입니다. 어떻게 위협에 앞서가면서도 중소기업에게 사용자 친화적이고 접근하기 쉬운 솔루션을 유지합니까?

_Lean한 중소기업 보안 팀은 포춘 500과 같은 위협에 직면해야 하지만 인력, 자원, 예산이 훨씬 적습니다. 사이버 공격이 증가하고 복잡해짐에 따라 중소기업 보안 리더들은 복잡성을 줄이고 보호를 개선하기 위해 간소화된 자동화된 보안 솔루션을 요구하고 있습니다.

시넷에서 내 팀은 의도적으로 모든 사이버 보안 플랫폼을 하나의 간단한 AI 기반 솔루션으로 통합하여 완전한 보안 기능을 제공합니다.

• 환경 전체의 가시성과 보호를 하나의直관적인 대시보드로 통합함으로써 시넷은 사용자 친화적 간소화를 최대화합니다.
• 중요한 보안 프로세스를 자동화함으로써 시넷은 얇은 팀이 효율성을 최대화하도록 도와줍니다.

시넷의 플랫폼은 원生的 자동화라고 설명합니다. AI와 자동화가 사이버 위협을 탐지하고 완화하는 역할을 설명해 주십시오.

내 팀은 시넷의 모든 사이버 보안 플랫폼을 프로세스를 자동화하여 사람들이 일일 운영에 덜 시간을 쓰고 비즈니스 구축에 더 많은 시간을 쓸 수 있도록 설계했습니다.

시넷에서 내 팀은 또한 “구축, 구매하지 않음” 접근 방식을 자랑스럽게 생각합니다. 모든 기능, 기능 및 자동화는 모두 자체 개발되어 내장되어 있으므로 모든 것이 박스에서 나올 때부터 원활하게 작동합니다. 이는 자동화된 보호를妨げ는 통합 간격과 중복을 제거합니다.

MITRE ATT&CK 평가에서 시넷은 최고의 성과를 보였습니다. 이 성공에 기여한 AI 기반 전략은 무엇입니까?

최근 MITRE ATT&CK 평가에서 시넷의 기록적인 성과에 기여한 내 팀의 공로에 대해 매우 자랑스럽습니다. MITRE ATT&CK은 사이버 보안 의사 결정자들 사이에서 가장 신뢰받는 독립적인 평가입니다. MITRE는 경쟁 사이버 보안 플랫폼의 성과를 측정하기 위해 실제 사이버 공격 시나리오를 사용합니다. 시넷이 100% 보호 및 100% 탐지 가시성을 달성한 유일한 벤더라는 사실은 우리가 세계 곳곳의 시넷 파트너와 고객을 위해 신뢰할 수 있는 제품을 구축하기 위해 노력하고 있음을 보여줍니다.

AI 기반 사이버 보안은 잠재적인 잘못된 양성과 적대적 공격으로 인해 비판을 받았습니다. 시넷은 어떻게 위협 탐지에서 정확성과 강건성을 보장합니까?

AI 기반 사이버 보안 솔루션은 전문가의 감독과 통합될 때 가장 효과적입니다. AI는大量의 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있지만, 전문 사이버 보안 전문가가 지속적인 감독을 제공하는 것이 중요합니다. 시넷의 내 팀은 AI 시스템의 결정이 지속적으로 검증되도록 하여 AI가 잠재적으로 미묘한 위협을 놓치거나 잘못된 결론을 내릴 수 있는 상황을 방지합니다. 사이버 보안에서 빠르게 진화하는 위험에서 인간의 전문 지식은 결과를 해석하고 상황에 맞는 결정을 내리는 데 필수적입니다.

시넷의 모든 사이버 보안 플랫폼을 24/7 SOC 지원으로 보완하여 파트너와 고객에게 추가적인 보호层을 제공합니다. 시넷의 SOC는 세계 최고의 분석가들이 24/7 근무하여 최종 사용자 환경이 항상 프로액티브로 모니터링되도록 하며, 자동화된 스캔을 보완합니다. 자동화된 보호와 전문가의 전문 지식의 이 고유한 조합은 시넷 파트너와 고객에게 최대 평온함을 제공합니다.

딥페이크 공격, AI 생성 맬웨어, 고급 사회 공학 등의 새로운 사이버 보안 위협에 대해 가장 우려되는 점은 무엇입니까?

우리는 생성된 AI가 어떻게 사용되는지密切히 관찰하고 있습니다. 즉, 딥페이크를 제작하는 것뿐만 아니라 피싱을 자동화하고 다형성 맬웨어를 생성하며 합법적인 사용자 행동을 시뮬레이션하는 것입니다. 그러나 이러한 AI 기반 전략은 단순히 사람들을 속이는 것뿐입니다. 따라서 사이버 공격자를 단순히 “밖으로” 막는 것만으로는 충분하지 않습니다. 보안 팀은 또한 사용자 행동과 네트워크 활동을 비정상적인 신호를 위해 추적해야 하며, 이는 AI가 도와줄 수 있습니다.

우리의 자동화된 보호가 AI 기반 사이버 공격을 앞서가기 위해, 시넷의 제품 로드맵에는 최신 보안 분석가의 통찰력과 시넷 파트너 및 고객의 직접적인 입력이 포함됩니다.

랜섬웨어 공격은 계속 진화하고 있습니다. 시넷의 AI 기반 보호는 어떻게 이러한 공격을 예방하고 완화합니까?

랜섬웨어 공격을 방지하기 위해서는 초기 탐지가 중요합니다. 위협을 자동으로 탐지하고, 근본 원인을 결정하고, 환경 전체의 공격 구성 요소를 제거하고, 제거를 확인하는 보고서를 제공함으로써, 모든 사이버 보안 플랫폼은 수동적인 사고 처리를 90% 줄이고 50배 빠른 결과를 제공합니다.

인간의 개입 없이 AI가 독립적으로 위협을 탐지하고 대응하는 자율적인 사이버 보안이 곧 현실이 될까요?

AI는 탐지와 대응을 자동화할 수 있지만, 전략적인 결정에서 인간 분석가는 항상 최종적인 판단을 내릴 수 있어야 합니다. 시넷에서 우리는 AI 기반 자동화를 받아들이면서 보안 전문가가 높은 가치의 문제 해결에 참여하는 것을 보장합니다.

• 시넷의 모든 사이버 보안 플랫폼은 주요 보안 프로세스를 자동화하여 보안 팀이 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있도록 합니다.
• 사고 대응에서 시넷은 자동으로 위협을 탐지하고, 근본 원인을 결정하고, 공격 구성 요소를 제거하고, 자세한 보고서를 제공합니다. 이 자동화는 수동적인 사고 처리를 90% 줄이고 50배 빠른 결과를 제공합니다.
• 이 높은 수준의 자동화에도 불구하고, 우리는 항상 인간의 감독을 강조합니다. 우리의 24/7 SOC 팀은 환경을 지속적으로 모니터링하고, 경보를 확인하며, AI 기반 동작이 보안 최선의 관행과 일치하는지 확인합니다.

이 균형 잡힌 접근 방식은 자동화된 시스템이 의도된 대로 작동하는 동안 인간 전문가가 중요한 통찰력과 개입을 제공할 수 있도록 합니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 사이버 보안에서 어떤 역할을 하나? 공격과 방어 모두에 활용될 수 있나요?

사이버 범죄자는 LLM을 악의적인 목적으로 사용하고 있습니다. 주류 GenAI 플랫폼에서 악의적인 활동을 수행하는 것을 방지하기 위한 가드레일은 상대적으로 쉽게 우회할 수 있습니다. 사회 공학 스캠은 단지 버튼 하나로 대규모로 발사될 수 있습니다. 사이버 범죄자 포럼에서 악성 코드 키트와 RaaS에 쉽게 접근할 수 있으므로 사이버 범죄자가 피해를 입히는 데 걸리는 장벽은 더 낮습니다. GenAI와 함께, 유망한 스크립트 키디们은 더 이상 고급적인 해킹 기술을 필요로 하지 않습니다.

AI도 사이버 공격을 자동화하는 데 사용되고 있습니다. 사이버 보안에서 AI 경쟁은 어떻게 진행될까요?

사이버 보안에서 AI 경쟁은 이미進行中입니다. 공격자는 피싱 캠페인, 딥페이크 콘텐츠 생성, 더 고급 맬웨어 생성을 자동화하는 데 AI를 사용하고 있습니다. 이러한 기술로 사이버 범죄자는 공격을 신속하게 확대하고 탐지를 더 어려워지게 합니다. 이는 전체적인 위협 풍경을 증가시킵니다.

내 시넷 동료들과 나는 보안 팀이 AI 기반의 화재를 AI 기반의 화재로 맞서 싸우도록 도와줍니다. 우리는 탐지, 분석, 대응, 보고를 자동화하여 인간 팀만으로는 달성할 수 없는 결과를 훨씬 빠르게 달성합니다. 경쟁을 유지하는 핵심은 최신의 높은 품질의 데이터로 모델을 지속적으로 개선하고, 자동화된 방어를 강화하며, 진화하는 전략에 적응하기 위해 실제 위협 지능을 통합하는 것입니다. AI 기반의 위협이 더 복잡해짐에 따라, 적극적인 방어 전략이 공격자를 앞서나가는 데 결정적일 것입니다.

양자 컴퓨팅은 향후 10년 동안 사이버 보안에 어떤 영향을 미칠까요? 시넷은 잠재적인 양자 위협에 대비하고 있나요?

양자 컴퓨팅은 사이버 보안에서 관심을 끄는 하지만 먼 전방입니다. 전통적인 암호화 방법을 깨뜨릴 수 있지만, 다음 몇 년 동안 즉각적인 위협으로 보지 않습니다. 생성된 AI와 달리 널리 접근할 수 있고 이미 사이버 보안에 영향을 미치고 있는 반면, 양자 컴퓨팅은 주로 연구실과 국가 수준의 이니셔티브에 국한되어 있습니다.

현재, 금전적으로 동기화된 적들은 양자 컴퓨팅을 악의적인 목적으로 사용하고 접근 및 사용하는 데 상당한 장벽에 직면할 것입니다. 양자 기반의 사이버 공격을 수행하는 데 필요한 복잡성과 자원은 주류 배포를 방지할 것입니다. 그러나 사이버 보안 벤더는 R&D에 대해 적극적인 접근 방식을 유지하는 것이 중요합니다. 양자가 이론에서 개념 증명으로, 그리고 실제로 조직이 직면할 수 있는 무언가로 기술이 발전함에 따라 내 팀은 이를 주시할 것입니다.

이번 인터뷰에 감사드리며, 더 많은 정보를 원하는 독자는 시넷 보안을 방문하십시오.