적대적 에지의 속임수를 피하는 방법: 엔드포인트 관리에 AI 업그레이드가 필요한 이유

인공 지능(AI)은 오랫동안 기술 헤드라인의 중심이었다. 모든 이러한 관심으로 인해 기업들이 도구를 완벽하게 마스터했다고 가정할 수 있다. 그러나 이러한 관심의 뒤에는 AI의真正 잠재력이 여전히 활용되지 않고 있다.

2021년, 아이덴티티 도용 자원 센터는 1,862개의 데이터 침해 사건을 기록했다. 오늘날,驚くべき 1억 7천만 명의 사람들이 사이버 범죄자에 의해 개인 데이터가 노출되었다. 간단히 말해서, 기업들이 AI를 신기한 소모품으로 여겼을 때, 악의적인 공격자는 그것을 매우 심각하게 다루었다.

이러한 불일치는 구식 방어 수단에서 비롯된다. 많은 조직은 더 прост던 시절을 위해 구축된 신뢰의 구식 개념을 고수하는 레거시 도구로 고민하고 있다. 한편, 공격자는 파일리스 멀웨어와 다형성 코드를 사용하여 이러한 방어 수단을 우회하는 데 성공했다.

노트북, 데스크톱, 스마트폰, IoT 기기들이 계속 증가함에 따라 취약점의 창구도 확대된다. 엔드포인트 관리는 이러한 증가하는 도전에 대처하기 위해 진화해야 한다. 그렇지 않으면 기업은 모든 것을 잃을 위험에 처할 것이다.

GenAI가 IT를 지원 어비스에서 구하는 방법

우리는 모두 그곳에 있다 – 기술적인 문제를 해결하기 위해 고객 지원 기술자가 기다리는 고통스러운 시간. 수천 개의 티켓이 쌓여 있는 동안, IT 지원 팀은 장치 생태계, 원격 작업력, 그리고 끊임없는 사이버 위협으로 인해 얇게 펼쳐진다.幸い, 1960년대에 인간-컴퓨터 대화의 돌파구였던 엘리자(Eliza)로 인해 우리는 기본적인 스크립트에서 알렉사의 매끄러운 응답으로, 그리고 이제는 GenAI의 강력한 능력으로 도약했다.

사용자의 방화벽 설정이 잘못된 경우를 상상해 보자. 과거에는 사용자는 티켓을 등록하고 기다렸을 것이다. 이제, GenAI를搭載한 가상 지원원이 몇 초 안에 결함을 진단하고 단계별 해결책을 제공할 수 있다. 이러한 에이전트는 또한 사용자를 온보딩으로 안내하고, 정책 기반 질의에 대한澄明을 제공하고, 연결 문제를 해결하여 IT 팀이 더 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 해준다.

더욱이, GenAI 채팅봇은 사용자가 회사 제공 자원에 접근하여 정확한 해결책을 찾을 수 있도록 도와준다.

GenAI의 영향은 사용자 지원에만 국한되지 않는다. 예를 들어, 엔드포인트가 실패한 업데이트나 악의적인 충돌로 인해 문제가 발생할 때, GenAI는 조직의 통합 엔드포인트 관리(UEM) 솔루션의 로그를 해석하고 사용자 보고서를 교차 참조하여 IT 관리자가 문제를 해결할 수 있도록 한다. 사용자 지원과 시스템 수준의 진단을 연결함으로써, GenAI는 IT를 병목 현상에서 전략적 자산으로 전환한다.

GenAI를 사용하여 엔드포인트 보안 격차를 메우기

침해를 식별하고 격리하는 데 평균 277일이 걸린다. 그리고 무기화된 AI는 이 격차를 메우는 것을 더 어렵게 만들었다. 90%의 경영진이 AI 기반 공격을 증가하는 폭풍으로 간주하고 있지만, 3분의 1의 조직은 아직 GenAI 위협에 대한 방어를 위한 문서화된 전략이 없다. 더욱 나쁘게는, 적들이 네트워크 트래픽 내에서 자신의 동작을 위장하기 위해 AI를 사용하고 있다.

예를 들어, 김석희(Kimsuky, Emerald Sleet)라는 북한과 관련된 위협 행위자는 복잡한 8단계 공격 체인을 사용한다. 이 그룹은 합법적인 클라우드 서비스를 악용하여 섞여 들어가고, 지속적인 정찰, 회피, 그리고 적응을 위해 AI를 사용한다.

이러한 정교한 공격에 대해 반응적인 방어를 사용하는 것은 패배하는 전략이다. 적들이 시스템을 침해하는 데 몇 분밖에 걸리지 않는 세계에서, 데이터를摄入하는 데 하루와 검색을 실행하는 데 하루를 사용하는 것은 잃어버린 전투이다. 더 현명한 방법은 Gartner가 제안한 대로 AI 강화된 보안 도구를 강화자로 간주하는 것이다. 비즈니스 컨텍스트가 필요한 세련된 결정은 전문가가 처리하는 동안, AI는 로그를 분석하고, 역사적인 데이터에서 학습하고, 패턴을 식별하고, 문제가 발생하기 전에 예측한다.

대량의 데이터를 분석하는 능력 외에도, 조직의 엔드포인트 관리 프레임워크에 AI를 내장하는 것은 다른 이점이 있다. 예를 들어, IT 관리자는 “90일 동안 업데이트되지 않은 장치가 몇 개 있나요?” 또는 “구식 안티바이러스 소프트웨어를 실행하는 엔드포인트가 몇 개 있나요?”와 같은 평범한 질문을 할 수 있다. 조직의 UEM 플랫폼에 내장된 AI는 요청을 처리하고, 엔드포인트 데이터를 조사하고, 상세한 보고서를 제공하여 IT 관리자가 더 빠르고 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 한다.

장치가 규정 준수에서 벗어날 경우, 예를 들어, 승인되지 않은 애플리케이션을 설치하는 경우, GenAI는 상황을 분석하고 UEM을 통해 실행 가능한 최상의 조치를 추천할 수 있다. 이는 문제 식별과 해결 사이의 시간을 줄여주어 엔드포인트가 규정 준수, 보안, 및 작동 상태를 유지하도록 한다. 개별 사건을 넘어서, AI는 규제 표준, GDPR, HIPAA, 또는 산업 특정 지침과 같은 것에 대한 장치 전체의 일관된 모니터링과 조정을 통해 규정 준수 문제를 해결한다.

적대적 에지의 속임수를 피하기 위해서는 방어적인 AI를 사용해야 한다. 엔드포인트에 에이전트를 과도하게 적재하거나 사용자에게 인증 계층을 추가하는 대신, 조직은 사이버 보안 스택에 AI를 전략적으로 배치해야 한다.

GenAI 기반 자동화: 스크립팅의 혁신과 그 이상

수년 동안, IT 팀은 반복적인 작업을 자동화하고, 일관된 배포를 보장하고, 실수를 최소화하고, 워크플ロー를 최적화하기 위해 스크립트에 의존해 왔다. 그러나, 전문가인 개발자라도 엔드포인트를 관리하기 위한 스크립트를 작성하고 미세 조정하는 것은 어려운 작업일 수 있다.

GenAI는 이러한 장벽을 없애는 대담한 도약을 보여주었다. 스크립트를 수동으로 작성하는 대신, IT 관리자는 단순히 최신 패치를 배포하기 위한 PowerShell 스크립트를 생성할 수 있다. 그리고 솔루션은 몇 초 안에 실행 가능한 코드를 제공한다. UEM 솔루션과 결합하면, IT 관리자는 수천 대의 장치에서 스크립트를 실행할 수 있다. Hexnode Genie와 같은 도구는 다양한 플릿을 위한 맞춤형 버전을 생성, 검증, 수정, 또는 요청할 수 있다.

자동화 너머, GenAI는 제로 트러스트 프레임워크의 영역으로 진출하고 있다. 제로 트러스트는 모든 접근 요청에 대한 끊임없는 검증을 요구한다. GenAI는 실시간으로 스캔하고, 탐지하고, 위협을 중화하는 능력으로 이에 대응한다. 고급 보안 플랫폼은 이제 엔드포인트 탐지 및 응답(EDR), 확장 탐지 및 응답(XDR), 그리고 身分 보호를 하나의 AI 기반 방어로 통합한다. 의심스러운 로그인이 엔드포인트에서 감지되면, GenAI는 네트워크 데이터를 교차 참조하고, 위험을 평가하고, 필요에 따라 잠금을 트리거한다.

요약하면, 조각조각난 솔루션은 정적 방어를 우회하는 위협에 대처하기에 충분하지 않다. 이 증가하는 AI 경쟁에서, 어제의 방어를 고수하는 것은 단순히 도박이 아니다. 그것은 패배의 청사진이다. 기업은 전통적인 솔루션의 동반자로서 AI를 받아들여야 한다. 곧, 엔드포인트 관리는 IT 생태계에서 자율적인 엔티티가 되어, 발전하는 위협을 예측하고, 완전한 침해가 발생하기 전에 중화할 것이다.