AI 및 기계 학습을 사용하여 사이버 절도를 방지하는 6가지 방법

사물 인터넷과 인공 지능은 거의 모든 산업 분야의 기업에 수많은 이점을 가져다주었습니다. 간소화된 공급망에서 제조 프로세스에 이르기까지 AI 및 IoT는 거의 모든 조직의 요구 사항에 대한 솔루션을 제공합니다.

그러나 이러한 기술은 현재 너무 많은 장치가 인터넷에 연결되어 있기 때문에 이전에는 존재하지 않았던 새로운 사이버 보안 위험도 제공합니다. 사이버 절도의 위험은 AI 및 IoT 솔루션 구현에 대한 조직의 주요 관심사 중 하나입니다.

이러한 기술은 해커가 원격으로 액세스할 수 있는 더 많은 장치와 직접 또는 간접적으로 정보나 돈을 훔치기 위해 조작할 수 있는 소프트웨어를 도입합니다.

AI 및 머신 러닝이 제기하는 몇 가지 위협과 이러한 기술을 사용하여 조직의 사이버 절도 위험을 완화하는 데 사용할 수 있는 5가지 전략을 살펴보겠습니다. 시작하겠습니다!

1. 향후 공격 예측

미래의 공격을 예측할 수 있으면 예방할 수도 있습니다. 차후의 잠재적 공격을 예측할 수 있으면 보안 팀을 공격에 대비할 수 있는 충분한 정보로 무장할 수 있습니다. AI 및 ML을 사용하여 잠재적 공격을 예측할 수 있는 세 가지 방법이 있습니다.

• 네트워크 트래픽 분석 : 이 유형의 분석은 네트워크에 있는 장치 간의 통신을 검사합니다. 임박한 공격을 나타낼 수 있는 장치 간의 악의적인 통신을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 사용자 및 행동 분석 : 이 유형의 분석은 사용자가 수행하는 작업과 시스템과 상호 작용하는 방법을 살펴봅니다. 임박한 공격을 나타낼 수 있는 비정상적인 사용자 동작을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 네트워크 동작 분석: 이 유형의 분석은 네트워크의 장치 및 트래픽과 네트워크 장치 및 소프트웨어의 상태를 모니터링합니다. 네트워크 동작 분석은 네트워크의 장치 상태를 모니터링하여 임박한 공격을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 생체 인증 구현

이미지 소스

생체 인증 식별 및 확인을 위해 지문, 얼굴 또는 음성과 같은 개인의 신체적 특성을 사용하는 식별 유형입니다. 대부분의 경우 생체 인식 인증은 센서를 사용하여 지문이나 망막 스캔과 같은 데이터를 수집한 다음 소프트웨어를 사용하여 고유한 식별자를 만듭니다.

생체 인증은 잊어버리거나 도난당할 수 있는 토큰이나 PIN을 사용할 필요가 없기 때문에 사이버 절도를 방지하는 좋은 방법입니다. 그러나 생체 인증은 완전하지 않으며 가짜 지문이나 음성 가장을 사용하는 공격자가 위반할 수 있습니다.

3. AI 기반 실시간 감지 및 대응

이미지 소스

실시간 탐지 및 대응은 실시간으로 공격을 탐지하고 자동 복구로 대응할 수 있습니다. 실시간 탐지 및 대응을 활용하여 3가지 방법으로 사이버 도용을 방지할 수 있습니다.

• 조기 이상 감지: 조기 이상 감지는 이상 이벤트가 보안 위협이 되기 전에 식별하기 위한 분석 기반 접근 방식입니다. 조기 이상 탐지는 잠재적인 공격을 나타내는 네트워크 동작을 식별하여 사이버 절도를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 실시간 위협 분석: 이 접근 방식은 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 플랫폼에 의존하여 위협을 식별합니다. 실시간 위협 분석은 네트워크에서 위협을 식별하여 사이버 도난을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 실시간 데이터 검색: 이 접근 방식은 데이터 마이닝, 기계 학습 및 그래프 분석에 의존하여 사이버 공격을 나타낼 수 있는 데이터 패턴을 검색하는 데 도움이 됩니다.

4. AI 대용량 데이터 스캐닝

대규모 데이터 스캐닝은 잠재적인 위협을 식별하기 위해 방대한 양의 데이터를 분석하는 방법입니다. 사이버 절도를 방지하기 위해 AI 대용량 데이터 스캔을 사용하여 시스템에서 바이러스나 랜섬웨어와 같은 악성 파일을 찾을 수 있습니다.

데이터 검색을 사용하여 봇넷의 일부일 수 있는 코드 또는 의심스러운 도메인과 통신하는 시스템과 같은 의심스러운 코드를 찾을 수 있습니다. 데이터 스캔은 암호화되지 않은 신용 카드 번호와 같은 시스템의 민감한 데이터를 찾을 수도 있습니다.

악의적이거나 민감한 데이터를 찾으면 격리하거나 시스템에서 제거하여 추가 손상을 방지할 수 있습니다.

5. 블록체인 기반 플랫폼을 사용하여 데이터 보호

블록체인은 계약과 같은 거래와 자산을 변경할 수 없고 감사할 수 있는 분산 원장입니다. 블록체인 기술은 종종 이 기술을 사용하여 거래를 추적하고 보호하는 비트코인 ​​및 이더리움과 같은 암호화폐와 연결됩니다.

또한 의료 및 항공과 같은 다른 산업에서도 사용됩니다. 블록체인 기술은 데이터를 저장하고 공유하는 강력하고 안전한 방법을 제공합니다. 이로 인해 블록체인 기술을 사용하여 사용자 간에 데이터를 안전하게 저장하고 공유하는 AI 기반 머신 러닝 플랫폼이 개발되었습니다.

이미지 소스

이러한 AI 기반 플랫폼은 분산 네트워크를 사용하여 여러 노드에 데이터를 배포하여 데이터가 안전하고 하나의 중앙 서버에 저장되지 않도록 합니다. 데이터는 또한 악의적인 공격으로부터 보호하기 위해 암호화됩니다.

6. 머신러닝 기반 취약점 스캐너

기계 학습 기반 취약성 스캐너는 보안되지 않은 네트워크 포트 또는 취약한 암호 정책과 같은 취약성에 대해 시스템을 분석하고 수정 조치를 권장하는 AI 기반 보안 도구입니다.

취약점 스캐너는 문제가 보안 ​​위협이 되기 전에 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 되므로 모든 보안 전략에 매우 중요합니다. 취약성 스캐너는 시스템의 취약성을 식별하고 수정 방법에 대한 권장 사항을 제공하여 사이버 도난을 방지할 수 있습니다.

또한 데이터가 위험에 처해 있는지 식별하는 데 사용할 수 있으며 위험에 처한 경우 보안 방법을 권장할 수 있습니다. 취약점 스캐너는 악성 URL과 같은 데이터의 위협도 식별할 수 있습니다. 취약성 스캐너가 데이터에서 위협을 발견하면 이를 수정하기 위한 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 악성 URL이 네트워크에 들어오는 것을 차단하는 규칙을 제공할 수 있습니다.

결론

사이버 범죄가 증가하고 있음을 부정할 수 없습니다. 더 많은 기업이 이 기술을 채택함에 따라 공격의 수와 피해 규모는 계속 증가하고 있습니다. 그러나 AI와 기계 학습은 보안 위협이 되기 전에 비정상적인 행동 패턴을 감지하여 이러한 위협에 대처하는 데 도움이 됩니다.