AI를 사용한 취약성 평가 수행

2023년 사이버 보안 벤처스 보고서에 따르면, 사이버 범죄는 2025년까지 연간 10.5조 달러의 비용을 초래할 것으로 예상된다. 매년 새로운 사이버 범죄 기록이 세워지고 있다. 이것은 전통적인 보안 테스트 프로세스에 큰 변화를 요구한다. 여기서 취약성 평가가 중요해진다.

취약성 평가는 시스템 내의 약점을 식별하여 악의적인 행위자와 해커로부터 보호하는 데 중요하다. 사이버 위협이 증가함에 따라 조직은 취약성 평가에 인공지능(AI)을 통합하여 위협 탐지와 관리를 강화하고 있다.

우리는 취약성 평가에서 AI의 역할, 전통적인 프로세스를 개선하는 방법, 사이버 보안 방어를 강화하는 방법에 대해 논의할 것이다.

취약성 평가 이해

취약성 평가는 소프트웨어 시스템, 애플리케이션, 네트워크의 보안 위험과 취약성을 식별,量化, 우선순위를 매기는 데 수행된다. 취약성 평가를 수행하는 일반적인 방법론에는 다음이 포함된다:

• 보안 분석: 취약성 평가는 일반적으로 시스템의 동적 및 정적 분석을 통해 수행된다. 이 방법론은 응용 프로그램 코드의 버그를 찾는 데 도움이 된다.
• 패키지 취약성: 해커는 코드와 바이너里的 취약성을 악용하여 민감한 코드에 접근할 수 있다. 패키지 취약성 스캔은 코드에서 사용되는 바이너리와 라이브러리의 버전에서 취약성을 감지한다.
• 연속적인 보안 테스트: 취약성 평가를 자동화하기 위해 테스트 도구를 연속적인 배포 프로세스에 통합한다. 이러한 도구는 코드가 병합될 때마다 보안 스캔을 실행한다.

취약성 평가에서 AI의 역할

85%의 사이버 보안 팀은 시스템이 AI 생성 공격을 받았다고 말한다. 이러한 통계는 전통적인 테스트 방법을 구식으로 만든다. AI 기반 취약성 테스트의 필요성이 크게 증가했다.

취약성 평가를 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있다:

1. 동적 애플리케이션 보안 테스트(DAST): 이 방법은 응용 프로그램이 실행 중인 동안 취약성을 식별한다.
2. 정적 애플리케이션 보안 테스트(SAST): 이 접근 방식은 응용 프로그램의 소스 코드 또는 바이너리를 분석하여 실행 전에 보안 결함을 감지한다.

AI 기반 사이버 보안 도구는 동적 및 정적 분석을 모두 수행할 수 있으며 몇 가지 주요优势을 제공한다:

• 정확도 향상: AI는 취약성 탐지의 정확도와 속도를 크게 향상시킨다. AI는 알고리즘과 기계 학습을 사용하여大量의 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있다.
• 프로세스 속도 향상: AI 도구는 자동화된 스캔, 패턴 인식, 실시간 분석을 제공한다. 이것은 테스트 프로세스를 속도 향상시키고 초기에 문제를 식별하는 데 도움이 된다.
• 예방적 위험 관리: 전통적인 보안 테스트 도구는 사전 정의된 패턴에 의존한다. 반면에 AI 기반 스캐너는 기계 학습 알고리즘과 훈련 데이터 세트를 사용하여 잠재적인 취약성을 예방적으로 식별한다.

취약성 평가를 위한 주요 AI 기술

인공 지능(AI)은 시스템의 취약성을 식별하고 관리하는 데 주요 역할을 한다. 여기서 취약성 평가를 위한 몇 가지 AI 기술이 있다:

1. 기계 학습(ML): AI 모델은 과거 데이터에서 새로운 위협을 예측하기 위해 학습한다. 기계 학습은 패턴을 분석하여 시스템에서 이상한 행동이나 약점을 감지하는 데 도움이 된다.
2. 자연어 처리(NLP): 이 기술은 AI가 인간 언어를 읽고 이해하는 데 도움이 된다. 보고서, 보안 문서, 코드를 스캔하여 취약성이나 보안 위험을 식별하는 데 사용할 수 있다.
3. 이상 탐지: AI는 시스템에서 비정상적인 활동을 식별하는 데 사용한다. 이것은 정상적인 활동이 무엇인지 학습하고 그에 따라서 비정상적인 활동을 식별하는 데 도움이 된다.
4. 자동화: AI는 취약성 스캔과 같은 반복적인 작업을 자동화한다. 이것은 보안 문제를 식별하고 사람의 오류를 줄이는 데 도움이 된다.
5. 위협 인텔리전스: AI는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석하여 잠재적인 위협을 예측하고 실시간으로 대응하는 데 도움이 된다.

취약성 평가에서 AI 솔루션 구현 방법

취약성 평가에서 AI 솔루션을 구현하는 것은 단기적인 것이 아니다. 기존의 취약성 평가 프로세스에 AI 도구를 성공적으로 통합하기 위해 조직은 다음 단계를 따라야 한다:

기존 프로세스 변경 평가

• 현재 프로세스 평가: 취약성 스캔을 위해 사용되는 현재 프로세스와 도구를 평가한다. 이것은 AI를 통합할 수 있는 영역과 격차를 식별하는 데 도움이 된다.
• AI 도구 선택: 조직의 보안 요구 사항과 인프라에 맞는 AI 기반 기술을 선택한다. 선택된 솔루션은 현재 프로세스를 보완하고 탐지 및 응답 기능을 향상시켜야 한다.

연속적인 모니터링과 적응

전통적인 취약성 평가에는 연속적인 모니터링과 적응이 필요하다. 코드의 작은 변경도 잠재적인 위험을 초래할 수 있다. AI 도구는 연속적인 모니터링을 통해 다음을 제공한다:

• 훈련된 데이터로 작업: AI 도구는 실시간 데이터와 패턴으로 훈련된다. 개발 팀이 푸시한 취약한 코드 PR을 신속하게 식별할 수 있다. 이것은 코드가 프로덕션에서 라이브되기 전에 버그를 잡는 데 도움이 된다.
• 알림 및 보고서 모니터링: AI 생성 보고서는 시스템 보호에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다. 이메일 또는 슬랙 알림은 시스템의 상태를 연속적으로 추적한다.
• 개발 및 릴리즈 프로세스와의 통합: AI 도구는 연속적인 배포 및 릴리즈 파이프라인과 통합할 수 있다. 이것은 코드 변경이 자동으로 취약성에 대해 분석되기 전에 배포되도록 보장한다.

팀 기술 향상

취약성 평가에서 AI를 성공적으로 통합하기 위해 사이버 보안 팀은 AI와 기계 학습에 대한 고급 기술을 개발해야 한다. 조직은 다음 영역에 집중해야 한다:

• 팀에 투자: AI 기반 취약성 평가를 성공적으로 수행하기 위해 사이버 보안 팀에 투자해야 한다. 이것은 조직 내에서 훈련 및 멘토링 문화를 촉진함으로써 달성할 수 있다.
• 사이버 보안 팀 강화: 워크샵, 지식 공유 세션, 온라인 훈련과 같은 활동은 사이버 보안 팀을 AI 기반 테스트로 전환하는 데 도움이 될 수 있다.

취약성 평가에서 AI의 이점

AI 기반 취약성 평가를 사용하면 소프트웨어 시스템에 대한 사이버 보안 위협에 대처할 수 있다. AI 기반 취약성 평가의 몇 가지 이점은 다음과 같다:

• 속도와 정확도: AI 도구는 패턴과 이상을 식별하여 수동 테스트에서 종종 놓친 내용을 자동화하고 실시간 결과를 제공한다.
• AI 기반 침해에 대한 효율성: AI 도구는 24/7 시스템을 모니터링하여 새로운 위협에 대해 신속하게 탐지하고 수정한다. 이것은 시스템을 보호하고 실시간 데이터에서 학습한다.
• 비용 절감: AI 기반 취약성 평가 도구는 수동 노력을 줄여준다. 이것은 시간과 돈을 절약하고 특정 취약성 평가 측면에서 추가 리소스 또는 직원을 필요로 하지 않는다.

AI 기반 취약성 평가의 도전

AI는 취약성 평가에서 상당한 이점을 제공하지만 도전도 있다. AI 기반 취약성 평가 프로세스에 통합할 때 팀이 직면할 수 있는 주요 도전은 다음과 같다:

• 대량 데이터 요구: AI 알고리즘은 효과적으로 훈련하기 위해大量의 높은 품질의 데이터를 필요로 한다. 이것은 제한된 리소스나 관련 데이터 세트에 접근할 수 없는 조직에 도전이 될 수 있다.
• 윤리 및 개인 정보 보호 문제: 사이버 보안에서 AI는 특히 민감한 사용자 데이터를 수집하고 사용하는 경우 윤리 및 개인 정보 보호 문제를 제기한다. 메타는 이러한 문제의 대표적인 예이다. 이 회사는 데이터 전송 규정을 무시한 벌금으로 13억 달러를 지불해야 했다. 조직은 법적 조치를 피하기 위해 윤리 원칙과 규제 요구 사항을 준수해야 한다.
• 기존 시스템과의 통합: AI 기반 취약성 평가를 기존 보안 워크플로우와 도구 체인에 통합하는 것은 복잡할 수 있다. 호환성 문제, 데이터 형식의 차이, 광범위한 사용자 지정의 필요성으로 인해 채택이 방해될 수 있다.

최종 생각

취약성 평가에서 AI를 포함하는 것은 사이버 위협에 대처하는 데 필요한 단계이다. AI는 프로세스를 가속화하고 정확성을 향상시키며 위험을 초기에 식별하는 데 도움이 된다.

대량의 데이터가 필요하고 현재 시스템에 AI를 맞추는 것과 같은 도전이 있지만, 이점은 노력을 가치 있다. AI를 사용하면 회사들은 위협에 앞서고, 돈을 절약하고, 데이터를 더 잘 보호할 수 있다.

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