GenAI는 사이버 보안을 혁신하고 있습니다

사이버보안 산업은 늘 난관에 부딪혀 왔으며, 오늘날의 과제는 그 어느 때보다 더 심각하고 광범위합니다.

조직에서는 운영을 최적화하고 효율성을 높이기 위해 점점 더 많은 디지털 도구를 도입하고 있지만 동시에 해커가 악용할 수 있는 취약한 진입점의 범위인 공격 표면이 늘어나고 있어 공격에 더 취약해지고 있습니다. 상승 사이버 위협은 방어력이 향상되고 있음에도 불구하고 더욱 심각합니다. 더 나쁜 점은 조직이 빠르게 증가하는 위협에 직면해야 한다는 것입니다. 부족 숙련된 사이버보안 전문가.

다행히도 인공지능, 특히 Generative AI(GenAI)의 혁신은 사이버보안 산업의 가장 복잡한 문제 중 일부에 대한 솔루션을 제공하고 있습니다. 하지만 우리는 아직 표면만 긁은 것에 불과합니다. 사이버보안에서 GenAI의 역할은 커질 것으로 예상됩니다. 기하 급수적으로 앞으로도 이 기술을 통해 발전을 더욱 촉진할 수 있는 미개척의 기회가 많이 남아 있을 것입니다.

사이버 보안에서 GenAI의 현재 응용 분야 및 이점

GenAI가 사이버보안 산업에 가장 큰 영향을 미치는 분야 중 하나는 이전에는 얻을 수 없었던 자동화된 통찰력을 제공하는 능력입니다.

데이터 처리, 필터링 및 레이블 지정의 초기 단계는 여전히 처리 및 분류에 뛰어난 이전 세대의 머신 러닝에 의해 수행되는 경우가 많습니다. 분석하는 방대한 양의 데이터, 예를 들어 방대한 취약점 경고를 분류하고 잠재적 이상 징후를 식별하는 것과 같은 작업 말입니다. GenAI의 진정한 강점은 그 이후에 어떤 일이 일어나는지에 있습니다.

데이터가 사전 처리되고 범위가 정해지면 GenAI가 개입하여 이전 세대 AI가 달성할 수 있는 것을 넘어서는 고급 추론 기능을 제공할 수 있습니다. GenAI 도구는 더 깊은 맥락화, 더 정확한 예측, 이전 기술로는 달성할 수 없는 섬세한 통찰력을 제공합니다.

예를 들어, 수백만 개의 문서와 같은 대규모 데이터 세트를 다른 수단을 통해 처리, 필터링 및 레이블링한 후 GenAI는 큐레이션된 데이터 위에 분석, 검증 및 컨텍스트의 추가 계층을 제공하여 관련성, 긴급성 및 잠재적 보안 위험을 결정합니다. 심지어 이해를 반복하여 다른 데이터 소스를 살펴보고 시간이 지남에 따라 의사 결정 기능을 개선하여 추가 컨텍스트를 생성할 수도 있습니다. 이러한 계층적 접근 방식은 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어 고급 추론 및 적응형 분석으로 초점을 옮깁니다.

도전과 한계

최근의 개선에도 불구하고 GenAI를 기존 사이버보안 솔루션에 통합하는 데는 여전히 많은 과제가 남아 있습니다.

첫째, AI의 능력은 종종 비현실적인 기대와 함께 받아들여져, 과도한 의존과 부족한 엔지니어링으로 이어질 위험이 있습니다. AI는 마법적이지도 완벽하지도 않습니다. GenAI가 편향된 데이터 입력이나 잘못된 출력으로 인해 종종 부정확한 결과를 생성한다는 것은 비밀이 아닙니다. 환각.

이러한 시스템은 정확하고 효과적이려면 엄격한 엔지니어링이 필요하며, 전체적인 대체물이 아닌 보다 광범위한 사이버보안 프레임워크의 한 요소로 간주되어야 합니다. 더욱 캐주얼한 상황이나 GenAI의 비전문적인 사용에서 환각은 중요하지 않을 수 있습니다. 코미디. 그러나 사이버 보안의 세계에서 환각과 편향된 결과는 우발적인 노출로 이어질 수 있는 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 중요한 자산, 침해, 그리고 광범위한 평판 및 재정적 피해.

활용되지 않은 기회: 에이전시를 갖춘 AI

도전은 조직이 AI 솔루션을 도입하는 것을 막아서는 안 됩니다. 기술은 여전히 ​​진화하고 있으며 AI가 사이버 보안을 강화할 수 있는 기회는 계속 증가할 것입니다.

GenAI의 추론 능력과 데이터에서 통찰력을 도출하는 능력은 향후 몇 년 동안 더욱 발전할 것이며, 여기에는 추세를 인식하고 조치를 제안하는 것도 포함됩니다. 오늘날 우리는 이미 고급 AI가 사전에 조치와 전략적 다음 단계를 제안하여 프로세스를 간소화하고 가속화함으로써 팀이 계획에 덜 집중하고 생산성에 더 집중할 수 있도록 하는 영향을 보고 있습니다. GenAI의 추론 능력이 지속적으로 향상되고 보안 분석가의 사고 과정을 더 잘 모방할 수 있게 되면서 인간 전문성의 연장선 역할을 하여 복잡한 사이버를 더욱 효율적으로 만들 것입니다.

보안 포스처 평가에서 AI 에이전트는 진정한 에이전시로 행동하여 Okta, GitHub, Jenkins, AWS와 같은 상호 연결된 시스템을 탐색하면서 상황에 맞는 결정을 자율적으로 내릴 수 있습니다. 정적 규칙에 의존하는 대신 AI 에이전트는 동적으로 생태계를 탐색하여 패턴을 식별하고 우선순위를 조정하며 보안 위험이 높은 영역에 집중합니다. 예를 들어, 에이전트는 Okta의 권한이 개발자가 GitHub을 통해 Jenkins에, 마지막으로 AWS에 광범위하게 액세스할 수 있는 벡터를 식별할 수 있습니다. 이 경로를 안전하지 않은 코드가 프로덕션에 도달할 수 있는 잠재적 위험으로 인식한 에이전트는 취약점이 될 수 있는 특정 권한, 워크플로 및 보안 제어에 집중하여 추가로 조사하기로 자율적으로 결정할 수 있습니다.

통합함으로써 검색 증강 생성(RAG)에이전트는 외부 및 내부 데이터 소스를 모두 활용하여 최근 취약성 보고서, 모범 사례, 심지어 조직의 특정 구성까지 탐색을 구체화합니다. 예를 들어 RAG가 CI/CD 파이프라인의 일반적인 보안 허점에 대한 통찰력을 확보하면 에이전트는 이러한 지식을 분석에 통합하여 위험 요소가 수렴되는 영역을 강조하도록 실시간으로 의사 결정을 조정할 수 있습니다.

또한, 미세 조정 AI 에이전트의 의사 결정을 특정 환경에 맞춰 조정하여 자율성을 향상시킬 수 있습니다. 일반적으로 핀 튜닝은 특정 고객 환경의 데이터가 아닌 광범위한 사용 사례에 적용되는 전문 데이터를 사용하여 수행됩니다. 그러나 단일 테넌트 제품과 같은 특정 사례에서는 특정 고객 데이터에 미세 튜닝을 적용하여 에이전트가 특정 보안 세부 사항을 내재화할 수 있도록 하여 시간이 지남에 따라 더욱 정보에 기반하고 세밀한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 에이전트는 과거 보안 평가에서 학습하여 개발 환경에서 프로덕션 환경으로 직접 연결되는 것과 같은 특정 벡터의 우선순위를 정하는 방법에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

에이전시, RAG, 미세 조정을 결합한 이 에이전트는 전통적인 탐지를 넘어 능동적이고 적응적인 분석으로 나아가 숙련된 인간 분석가의 의사 결정 프로세스를 반영합니다. 이를 통해 AI가 단순히 반응하는 것이 아니라 위험을 예상하고 그에 따라 조정하는 보안에 대한 보다 미묘하고 상황 인식적인 접근 방식이 만들어집니다. 이는 인간 전문가가 할 수 있는 것과 매우 유사합니다.

AI 기반 알림 우선 순위 지정

AI 기반 접근 방식이 상당한 영향을 미칠 수 있는 또 다른 영역은 경보 피로를 줄이는 것입니다. AI는 조직 내의 특정 구조와 위험에 따라 경보를 협업적으로 필터링하고 우선순위를 지정하여 경보 피로를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 모든 보안 이벤트에 일괄적인 접근 방식을 적용하는 대신 더 광범위한 맥락에서 각 활동을 분석하고 서로 통신하여 진정한 보안 문제를 나타내는 경보를 표면화합니다.

예를 들어, 모든 액세스 권한 변경에 대한 알림을 트리거하는 대신, 한 에이전트는 수정의 영향을 받는 민감한 영역을 식별하고, 다른 에이전트는 위험을 측정하기 위해 유사한 변경의 기록을 평가할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 함께 보안 위험을 실제로 높이는 구성이나 활동에 집중하여 보안 팀이 우선순위가 낮은 이벤트의 노이즈를 피하도록 돕습니다.

외부 위협 인텔리전스와 내부 패턴에서 지속적으로 학습함으로써 이 에이전트 시스템은 조직 전체에서 나타나는 위험과 추세에 적응합니다. 맥락적 요인에 대한 공유된 이해를 통해 에이전트는 실시간으로 알림을 개선하여 알림 홍수에서 중요한 통찰력을 강조하는 간소화된 흐름으로 전환할 수 있습니다.

이러한 협력적이고 상황에 맞는 접근 방식을 통해 보안 팀은 우선순위가 높은 문제에 집중하여 경고 관리의 인지적 부담을 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 미묘한 실시간 요인에 따라 통신하고 적응하는 에이전트 네트워크를 채택함으로써 조직은 경고 피로의 과제를 완화하는 데 의미 있는 진전을 이룰 수 있으며 궁극적으로 보안 운영의 효과를 높일 수 있습니다.

사이버 보안의 미래

디지털 환경이 확대됨에 따라 사이버 위협의 정교함과 빈도도 증가합니다. GenAI를 사이버 보안 전략에 통합하는 것은 이미 이러한 새로운 위협에 대처하는 데 혁신적임이 입증되었습니다.

하지만 이러한 도구가 사이버 산업의 모든 과제를 해결하는 만병통치약은 아닙니다. 조직은 GenAI의 한계를 인식하고 AI가 인간의 전문성을 대체하기보다는 보완하는 접근 방식을 취해야 합니다. 열린 마음과 전략적 시각으로 AI 사이버 보안 도구를 채택하는 사람들은 산업의 미래를 그 어느 때보다 더 효과적이고 안전한 것으로 형성하는 데 도움이 될 것입니다.