[18강] 인공지능과 사이버 보안

1. 소개

1) 인공지능과 사이버 보안의 개념

- 인공지능은 기계학습, 딥러닝, 강화 학습 등의 기술을 활용하여 지능적인 작업을 수행하는 컴퓨터 시스템

- 사이버 보안은 컴퓨터 시스템 및 네트워크를 보호하여 정보 유출, 해킹, 악성 코드 등으로 부터 시스템을 안전하게 유지하는 분야

2) 인공지능이 사이버 보안에서 중요한 이유

① 고급 위협 대응

- 현대의 사이버 공격은 복잡하고 다양하며 신속한 대응 필요

- 인공지능은 이러한 고급 위협에 대응할 수 있는 능력 제공

② 자동화된 대응

- 인공지능을 통한 자동화된 시스템을 통해 발생하는 보안 이벤트에 빠르게 대응

- 대규모 데이터를 분석하여 즉각적인 조치를 취할 수 있음

③ 사전 예방

- 기계 학습과 딥러닝을 활용하여 이전 사고와 패턴을 분석

- 향후 발생 가능성이 있는 공격을 사전 예측

- 인공지능은 사이버 보안 분야에서 효과적인 대응과 예방을 위한 필수적인 기술로 부상 중

2. 사이버 보안의 도전과제

1) 현대 사이버 위협의 다양성과 복잡성

다양한 형태의 공격	- 사이버 공격은 악성 코드, DDoS(분산 서비스 거부) 공격, 소셜 엔지니어링 등의 다양한 형태 - 다양성을 원인으로 기존의 방어 메커니즘 만으로는 충분히 대응하기 어려움
고급 위협의 증가	- 고급 지능형 공격은 특히 기존의 방어 시스템이나 규칙기반의 보안 시스템으로 탐지하기 어려움 - 해커들은 고급 기술과 알고리즘을 사용하여 공격 수행

2) 전통적인 방법으로는 대응하기 어려운 고급 위협

시그니처 기반 탐지의 한계	- 전통적인 방법은 사전에 알려진 패턴을 사용하는 시그니처 기반의 탐지 - 하지만, 고급 위협은 이러한 시그니처에 적합하지 않아 탐지가 어려움
사전에 알려지지 않은 위협	- 머신러닝와 딥러닝을 활용한 인공지능으로 사전에 알려지지 않은 새로운 위협에 대한 탐지 능력을 향상 - 알 수 없는 위협에 대해서는 지속적으로 관리 필요 - 사이버 보안은 계속해서 발전하고 있으며, 인공지능을 통해 더욱 향상된 보안은 중요한 역할을 할 것으로 기대 됨

3. 인공지능의  기초 이해

1) 기계 학습과 딥러닝의 정의 및 차이

∎ 기계 학습(Machine Learning) 의 정의

- 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 학습하고 패턴을 인식하여 작업을 수행하는 알고리즘의 집합

- 주어진 데이터를 기반으로 모델을 훈련시켜 새로운 데이터에서의 예측이나 판단 수행

 

∎ 딥러닝(Depp Learning)의 정의

- 딥러닝은 여러 층의 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하는 기계 학습의 한 분야

- 딥러닝은 특히 대규모의 데이터와 복잡한 모델을 다룰 수 있으며, 더욱 정교한 작업을 수행할 수 있음

2) 감독 및 비감독 학습, 강화 학습 소개

∎ 감독 학습(Supervised Learning) 

- 감독학습은 학습 데이터에 레이블이 포함되어 있어 모델이 입력과 출력 간의 매핑을 학습할 수 있는 방식

- 분류 및 회귀와 같은 작업에 적용

 

∎ 비감독 학습(Supervised Learning) 

- 비감독 학습은 학습 데이터에 레이블이 없는 경우에 사용

- 모델은 데이터의 구조나 패턴을 스스로 발견하고, 군집화나 차원 축소와 같은 작업에 활용

 

∎ 강화 학습(Reinforcement Learning)

- 에이전트가 환경과 상호작용하며 어떤 행동을 수행할 때 피드백을 받아 보상을 최대화하는 방향으로 학습

- 게임이나 로봇 제어 등에 활용

기본적인 인공지능 개념을 이해하면 사이버 보안에서의 활용에 대한 이해도 높아지며, 향후 보안 문제에 대한 효과적인 대응이 가

4. 인공지능을 활용한 사이버 보안

1) 지능형 침입 탑지 시스템(IDS)과 인공지능의 결합

∎ 지능형 침임 탐지 시스템(IDS, Intrusion Detection System)

- 네트워크나 시스템에서 발생하는 이상 행위를 감지하여 보안 위협을 탐지하는 시스템

- 인공지능 기술을 활용하면 대규모의 데이터를 실시간으로 분석하고 패턴을 학습하여 새로운 위협에 대응할 수 있음

 

∎ 인공지능의 결합

- 기계 학습 및 딥러닝 기술의 IDS는 기존의 규칙 기반 시스템보다 유연하게 적응하며, 새로운 위협에 대한 학습 능력을 갖춤

- 실제 공격에서 발생하는 다양한 패턴을 감지하고 이에 대응하는 데 큰 도움

2) 악성 코드 탐지와 분류에서의 기계 학습 적용

∎ 악성 코드 탐지

- 기계 학습은 악성 코드나 악성 소프트웨어의 탐지에서 주로 활용

- 정상적인 소프트웨어 패턴과 악성 코드의 특징을 학습하여, 새로운 파일이나 프로세스가 악성인지 여부를 판단 가능

 

∎ 분류와 예측

- 기계 학습 모델은 악성 활동을 분류하고 예측하는 데 사용

- 새로운 데이터가 들어왔을 때 학습한 패턴을 기반으로 해당 데이터가 악성인지 예측

- 이를 통해 조기에 대응하여 보안 위협을 최소화 할 수 있다.

5. 자동화된 보안 대응

1) 인공지능을 활용한 사이버 공격 대응의 자동화

∎ 사이버 공격 대응의 복잡성

- 사이버 보안 공격은 계속해서 진화하고 다양화되어 복잡한 형태로 발생

- 이에 대응하기 위해서는 빠르고 정확한 대응 필요

- 여러 보안 이벤트가 동시에 발생하거나 대량의 데이터를 실시간으로 분석해야 하는 상황에서 수동 대응은 한계가 있음

 

∎ 자동화된 보안 대응의 필요성

- 인공지능을 활용한 자동화된 보안 대응은 보안 팀이 사이버 공격에 신속한 대응과 대처를 하도록 도와줌

- 이는 빠른 응급 조치와 함께 지속적인 보안 감시를 가능케 하며, 효과적인 대응을 위한 필수적 요소

2) 빠르고 효과적인 보안 사고 대응을 위한 기술

∎ 자동화된 이벤트 분류

- 인공지능은 대량의 보안 이벤트를 분석하고 우선순위에 따라 자동으로 분류

- 고도화된 기계 학습 알고리즘으로 정상적인 행동과 이상 행동을 식별하고, 신속한 대응이 필요한 사건을 감지할 수 있음

 

∎ 자동화된 대응 알고리즘

- 자동화된 대응 알고리즘으로 사전에 학습된 데이터와 패턴을 기반으로 공격에 대한 신속하며 효과적인 대응 방안을 수립

- 이는 사이버 보안 전문가의 경험과 노하우를 반영한 자동화된 시스템은 보다 적절한 조치를 취할 수 있도록 지원

- 자동화된 보안 대응은 보안 팀의 업무 효율성을 향상시키고, 고급 위협에 대한 대응 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있다. 

6. 딥러닝과 사이버 보안

1) 딥러닝을 이용한 악성 행위 예측과 탐지

∎ 딥러닝의 개념

딥러닝은 인공 신경망(ANN)을 기반으로 한 기계 학습의 한 분야이다.

다층 신경망을 통해 복잡한 패턴 및 특징을 학습할 수 있으며, 특히 심층 신경망을 통한 딥러닝은 다양한 분야에서 높은 성능을 보인다.

 

∎ 악성 행위 예측과 탐지

딥러닝은 악성 코드, 사이버 공격, 피싱 등과 같은 다양한 사이버 위협을 탐지하고 예측하는 데 활용한다.

훈련 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델은 정상적인 네트워크 행위와 이상 행위의 패턴을 학습하여 새로운 데이터에서 악성 행위를 식별 가능하다.

2) 딥러닝의 강점과 한계

강점	한계
① 고급 특징 학습 - 딥러닝은 복잡하고 고차원의 데이터에서 고급 특징을 추출할 수 있어, 다양한 유형의 사이버 공격을 감지하는 데 우수한 성능을 가지고 있다. ② 자동 특징 추출 - 전통적인 방법보다 데이터로부터 자동으로 특징을 추출하므로, 사이버 보안 분야에서 유연하게 대응할 수 있다.	① 대량의 훈련 데이터 필요 - 딥러닝 모델은 많은 대량의 훈련 데이터가 필요하며, 사이버 보안에서 희귀환 사건의 데이터 수집이 어려울 수 있다. ② 대량의 훈련 데이터 필요 - 딥러닝 모델은 블랙박스 형태로 동작하여, 모델이 어떻게 예측을 내리는지 해석하는 것이 어려울 수 있음 - 딥러닝은 사이버 보안에서 매우 유망한 기술로 평가되고 있으며, 계속해서 연구 및 개발 진행

7. 윤리적 고려사항

1) 인공지능을 활용한 사이버 보안에서의 윤리적 문제

① 개인 정보 보호

데이터 수집과 보관	-  인공지능 시스템은 개인 정보를 수집하고 저장하는 과정에서 사용자의 개인 정보를 안전하게 관리해야함 - 불필요한 정보의 수집을 피하고, 데이터 보호 정책을 준수해야 함
암호화와 익명화	- 수집된 데이터는 적절한 암호화 및 익명화 기술을 통해 보호되어야 하며, 데이터의 무단 접근을 방지하기 위한 보안 조치 필요

② 공정성

알고리즘 편향	- 인공지능 기술은 학습 데이터의 품질에 따라 편향될 수 있음 - 특히, 사이버 보안에서는 다양한 유형의 공격을 대응해야 하므로, 훈련 데이터의 다양성이 보장되어야 함
공평성 보장	- 알고리즘의 의사 결정이 모든 사용자 및 그룹에게 공평하게 적용되도록 보장해야 함 - 특정 인구 그룹에게 불이익을 주는 결과를 방지하고, 윤리적 원칙을 준수해야 함

2) 개인 정보 보호와 공정성에 대한 고려

윤리 위원회 구성	- 기업이나 기관에서는 인공지능을 사용할 때 윤리적인 문제에 대응하기 위한 내부 또는 외부의 윤리 위원회를 구성하여 의사 결정에 윤리적인 지침을 제시할 수 있음
투명성 확보	- 사용자와 이해관계자에게 알고리즘 동작 원리를 설명하고, 의사 결정에 어떤 데이터가 사용되는지 투명성을 확보하는 노력 필요
사용자 교육	- 사용자에게 개인 정보 보호에 대한 권리와 리스크에 대한 교육을 제공하고, 인공지능 시스템의 동작 방식에 대한 이해를 촉진하는 것이 중요하다.

- 인공지능을 활용한 사이버 보안에서는 기술적인 성과 뿐만 아니라 윤리적인 측면에서도 책임 있는 사용이 필요
- 지속적인 논의와 향후 발전 필요

8. 실제 응용 사례

1) 실제 기업이나 기관에서 인공지능을 활용한 사이버 보안의 성공 사례

Darktrace	- Darktrace는 인공지능을 활용하여 네트워크 상에서 이상 행위를 탐지하고 대응하는 사이버 보안 기업 - 기계 학습 알고리즘을 사용하여 네트워크에서의 정상적인 행위를 학습하고, 이상 행위를 감지하여 사이버 공격을 사전에 차단
Cylance	- Cylance는 딥러닝을 기반으로 한 안티바이러스 솔루션을 제공하는 회사 - 실시간으로 변화하는 위협을 인지하고 예측하여 조기에 방어 조치를 취함으로써 보안을 강화

2) 성공적으로 적용된 모델과 그 효과

Zero-Day 공격 방어	- 인공지능 기반 사이버 보안 솔루션은 기존의 패턴 기반 방식으로는 감지하기 어려운 Zero-Day 공격을 예측하고 방어 - 신속한 대응이 가능해지며, 기업의 네트워크 보안이 향상
자동화된 대응	- 인공지능으로 자동화된 대응 기능은 신속하게 사이버 공격에 대응할 수 있도록 도움 - 보안 전문가들이 더 복잡하고 중요한 작업에 집중할 수 있도록 함