CWN(CHANGE WITH NEWS) - 사이버 보안, 인공지능(AI)으로 해결할 수 있을까?

모든 정보가 상호 연결되는 초복잡화 시대로 접어들고 있다. 인공지능(AI)이 엄청난 혁신과 발전을 가져왔지만, 이와 함께 막대한 양의 개인 데이터와 사이버 보안 사고가 발생할 가능성이 커졌다.

AI는 점점 더 많은 곳에 사용되고 있다. 온라인 구매자에게 고객 맞춤형 제품을 추천하고 소비자 통찰력을 제공하고, 온 디맨드(on demand) 온라인 노동력을 구축해 안전하고 전염병 위험이 없는 작업 환경을 조성하는 등 광범위한 목적으로 AI가 활용되고 있다. AI는 인간이 해야 했던 자동화되고 반복적인 작업을 대신 수행하고, 효율성을 개선하고 비용을 절감하며, 시간을 절약해 다른 비즈니스 기능에 투자할 수 있게 하는 장점이 있다.

하지만 AI를 통해 소비자 동향을 파악하고, 행동을 예측하고, 고객 만족도와 매출을 높이기 위한 '차기 최선의 조치'를 찾기 위해선 방대한 양의 데이터가 필요하다. 이러한 예측 지능은 수요와 공급 행동을 예측하고 제조 시설 품질 관리 프로세스에 도움을 줄 수 있다.

그런데 이러한 데이터를 안전하게 수집하고 저장하며, 동시에 이해 관계자의 이익을 보호하는 것은 쉬운 일이 아니다. 특히 지금처럼 모든 것이 온라인으로 상호 연결되고 공유되는 디지털 전환 시대에 사물 인터넷(IoT) 보안은 상당한 위험이 되고 있다. 이러한 보안 위험은 개인이 더 나은 비밀번호를 설정하는 것뿐만 아니라 플랫폼 사이의 사이버 보안을 더 높은 수준으로 갖춰야 한다는 것을 의미한다.

weforum은 데이터를 보호하고 위협을 줄이는 데 AI를 활용할 수 있다고 보도했다. 지능형 알고리즘을 사용하면 보안 프로세스를 자동화하고 규제해 잠재적인 위협을 식별·학습 및 이해할 수 있다.

데이터 수집과 AI 알고리즘은 사이버 보안 산업의 초석이 되고 있는데, 자동화된 의사 결정 및 평가 프로세스는 기존 솔루션보다 광범위한 악성 활동 보호 기능을 제공한다. 예를 들어, AI는 느리게 업데이트되는 악성 프로그램 데이터베이스에 의존하는 대신 의심스러운 활동을 위해 사전 예방적이고 장치를 모니터할 수 있게 한다.

위협을 조기에 식별
AI를 통해 지금까지 알려진 모든 사이버 위협의 목록을 통합하고, 머신 러닝을 통해 리스크를 파악한다. 이를 통해 더 우수하고 효율적인 위협 탐지 및 차단 시스템을 구축할 수 있다. 또한 데이터에 존재하는 모든 허점이나 위협을 식별하는 데 도움이 될 수 있다.

실제로 머신러닝은 '정상' 활동 중에 발생하는 이상이나 잠재적 취약성을 발견하고, 필수적인 데이터를 손상시키기 전에 사용자에게 위협을 경고하는 데 사용될 수 있다. 올바른 시스템을 갖추면 해커들은 사용자의 존재를 알아차리지 못하게 되고, 디지털 인프라의 안전을 보장하기 위한 즉각적인 조치를 취할 수 있다.

신용카드 사기 방지
신용카드 보유자의 확인을 돕는 AI 기반 서비스를 이용해 다른 기기에서 구매하거나 특이한 거래를 하는 것과 같은 특이 활동을 탐지할 수 있다.

또한 머신러닝은 비밀번호가 안전하지 않은 경우 경고를 보내 사용자가 비밀번호를 선택하는 데 도움이 될 수 있다.

블록체인을 기반으로 구축
최근 몇 년 간 비트코인이나 이더리움 같은 암호화폐의 인기가 높아지고 있다. 암호화폐의 구축 기반이 되는 블록체인은 안전한 분산 트랜잭션 기록을 저장할 수 있는 혁신적인 기술 솔루션이다. 블록체인을 활용하면 의료 기록을 저장하고 시스템의 범죄 정체성 허점을 파악해 보안 관리에 도움을 줄 수 있다.

블록체인 기술을 적용하면 검증 키가 필요하지 않다. 누군가 데이터를 해킹하려고 하면 시스템은 데이터 체인의 전체 질량을 분석한다. 그리고 해커에게 중단되지 않은 단 하나의 노드만 남아있더라도 전체 시스템을 성공적으로 복원할 수 있다.

이렇게 블록체인을 활용하면 전체 시스템의 보안이 훨씬 강화된다. 체인의 블록을 조작하는 별도의 방법은 없으며, 저장된 데이터를 안전하게 유지할 수 있다.

데이터를 자세히 살펴봄
AI는 위협에 거의 즉시 대응해 사이버 보안에 도움을 줄 수 있다. 예를 들어 2016년 구글은 악성 프로그램을 가지고 있는 사이트 약 20,000개를 발표했다. 사람이 수백만 개의 웹사이트를 정밀하게 조사할 수는 없다. 하지만 머신 러닝은 가능하다. 관련 AI 솔루션을 통해 사이트를 방문할 때마다 분석하고, 방문자 위협 수준에 따라 분류한 뒤 그에 따라 대처할 수 있다.

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