AI가 랜섬웨어 공격의 증가와 싸울 수 있습니까?

세상이 점점 더 연결됨에 따라 AI와 사이버 보안은 모두 보편화되었습니다. 그러나 사이버 보안과 AI를 둘러싼 두려움은 거의 모든 산업을 휩쓸고 있습니다. 소수만이 기술이 무엇이며 무엇을 할 수 있는지 이해하기 때문입니다.

따라서 이러한 두려움을 극복하고 인공 지능이 위협으로부터 우리를 보호하기 위해 무엇을 할 수 있는지 이해하려면 이를 이해해야 합니다.

인공지능(AI)이란?

우리 대부분에게 인공 지능(AI)은 로봇을 의미합니다. 왜냐하면 이것은 우리가 iRobot과 같은 영화에서 보고 소설에서 읽었던 것이기 때문입니다. 그러나 이것의 아무것도 사실에 추가되지 않습니다.

인공 지능(AI) 은 인간의 지능을 기계에 복사하여 인간처럼 생각하고 행동을 모방하는 것을 말합니다. 인공 지능 의 목표 는 학습, 추론 및 인식을 포함 합니다.

AI의 한계

AI와 머신 러닝은 서로 밀접하게 연관되어 있으며 둘 다 복잡하기 때문에 사람들이 종종 오해합니다. 인간이 할 수 있는 일을 배울 수 있는 기계를 본다고 상상해 보십시오. 우리는 이것으로부터 수십 년이 떨어져 있지만 생각 자체는 매우 흥미 롭습니다. 따라서 우리는 AI와 머신 러닝의 발전을 보고 있으며 이러한 인간-AI ​​협력은 미래에 훨씬 더 널리 보급될 것입니다.

오늘날의 지능형 시스템인 Siri , Alexa , Google 검색 은 AI의 발전과 발전 방식의 한 예입니다. Google 검색은 사용자가 찾고 있는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 완전한 문장을 입력하지 않아도 Google이 이해하고 제안합니다. 이것은 빙산의 일각에 불과하며 머신 러닝은 이와 같은 더 많은 일을 할 수 있습니다. 확실히, 이러한 지능형 알고리즘이 작동하는 방식은 탁월하지만 우리가 수행하도록 훈련된 작업만 수행할 수 있습니다. 검색 시스템은 자동차 운전 방법을 알 수 없습니다. 이것은 인간의 개입이 필요한 때이며 인간을 기계보다 낫게 만드는 것입니다.

그러나 이것이 우리가 우월하다는 것을 의미하지는 않습니다. 기계는 인간보다 백만 배 더 나은 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 사람 대 기계의 경우 둘 사이의 상호 작용이 매우 중요합니다. 매일 직장, 가정에서 사이버 방어 시스템은 인간의 도전자와 AI 기반 방어로 인해 칼을 겨루고 잃는 것보다 더 많이 얻습니다.

따라서 사이버 보안 싸움은 인간이 다른 인간을 보호하는 것입니다. 그리고 공격자가 보호에 사용되는 AI 시스템을 남용하려고 시도함에도 불구하고 AI는 자연스럽게 사이버 보안의 동맹이 될 것입니다.

우리의 강점에 대응하는 기계

보안 분야에서 AI의 가장 큰 성과는 데이터 분석을 처리하는 것입니다. 시스템이 하루에 백만 개 이상의 이벤트를 분석할 수 있는 곳에서는 사람의 얼굴이 어렵습니다. 뿐만 아니라 잠재적인 공격으로 이어질 수 있는 데이터 세트에서 이상 징후를 찾는 것이 너무 어려워집니다. 이 상황을 극복하기 위해 사이버 보안 전문가들은 수십 년 동안 손에 장갑을 끼고 접근 방식을 사용해 왔으며 AI와 협력하고 있습니다. 침해 탐지, 샘플 분석, 맬웨어 분류 등과 같은 작업에서 AI 및 기계 학습은 이점이 입증되었으며 수많은 잠재적 보안 위협을 차단했습니다.

AI 선한 사마리아인인가 아닌가?

AI에 대한 업계의 가장 큰 우려 중 하나는 해커가 AI를 사용하여 대규모 공격을 자동화할 수 있다는 것입니다.

당신도 똑같이 생각하고 AI가 유익하거나 해로운지에 대해 확신이 서지 않는다면 기술이 선과 악의 목적을 위해 사용될 수 있음을 기억하십시오.

보안을 자동화할 수 있는 AI의 잠재력은 확실히 유익하지만 해커가 이 인공 지능을 더 잘 활용하는 방법을 배운다면 위험할 것입니다. 이 모든 것이 미래를 암울하게 만들지만 인공 지능과 머신 러닝이 사이버 범죄에 맞서 싸우는 방식 은 변화를 만들고 있습니다 .

데이터 분석을 기반으로 사이버 위협을 탐지할 때 인공 지능의 기계 학습 부분이 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 취약점이 악용되기 전에 위협을 식별할 수 있기 때문입니다.

기계 학습은 컴퓨터가 수신된 데이터를 기반으로 알고리즘을 사용하고 익숙해지고 필요한 개선 사항을 이해할 수 있도록 합니다. 사이버 보안과 관련하여 이는 기계 학습을 통해 컴퓨터가 인간보다 정확하게 위협을 예측하고 허점을 관찰할 수 있음을 의미합니다.

보안과 관련하여 또 다른 중요한 요소인 비밀번호는 항상 취약했습니다. 그리고 그들은 귀하의 계정과 사이버 범죄자 사이에 서 있는 유일한 사람입니다. 따라서 이에 대한 대안으로 생체인증이 제안되고 있다. 그러나 그다지 편리하지 않으며 해커가 쉽게 우회할 수 있습니다. 부적절함을 처리하기 위해 AI는 생체 인증을 강화하고 더 안정적으로 만드는 데 사용됩니다. Apple의 얼굴 인식이 그 한 예입니다.

이것이 모든 AI가 발전하는 것은 아니며 멈추지도 않을 것입니다. AI의 또 다른 유망한 보안 향상은 행동 분석에서 비롯됩니다. 이는 기기 사용 방법을 분석하여 ML이 패턴을 생성하고 비정상적인 활동이 발생하는 시점을 알 수 있음을 의미합니다. 이것은 위험 신호를 발생시키고 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다

그렇다면 AV-Test에서 보여주듯 사이버보안 문제인 랜섬웨어 공격에 AI가 답일까?

AI가 사이버 보안을 인수한다는 생각은 흥미롭지만 AI가 적응할 수 있다는 사실을 잊을 수 없습니다. 해커가 악의적인 목적으로 사용할 수 있습니다. 잘못된 손에 들어가면 우리를 보호하는 것보다 더 큰 피해를 줄 수 있습니다. 무엇이든 의지할 때 우리가 할 수 있는 모든 예방 조치를 취해야 하는 양날의 검입니다. 한 곳에서 AI가 랜섬웨어 공격을 우회하는 데 도움이 될 수 있습니다. 요약하자면, AI는 유익하고 해로운 것입니다.