What is AI Security?

Understanding AI’s Role in Modern Cybersecurity

Traditional cybersecurity systems concentrated on preserving a network’s or device’s operational state.

현대의 위협은 그러나 거의 중단을 일으키려 하지 않지만, 대신 다음을 목표로 합니다:

• Steal valuable corporate data
• Deploy complex strains of malware behind perimeter defenses

To bring defenses in line with these goals, security staff are required to monitor more pieces of data.

The Rise of SIEM & EDR

This changing goal can be tracked in the security tools that have become popular over time – the rise of Security Information and Event Management (SIEM) tools in the early 2010s saw a push toward ingesting and analyzing large quantities of log files.

Since then, the amount of data being ingested has increased.

Endpoint Detection and Response (EDR), for instance, continuously monitors the internal activities of every company laptop, phone, and PC, while firewalls do the same for network-level activity. These individual pieces of data are created faster than can be manually investigated.

(but they still need to be turned into actionable intel.)

This is where AI, such as Machine Learning, has made significant strides.

AI 도입

It works by training algorithms on large datasets, from which it organizes network or malware data into recognizable patterns. These patterns can then be applied across new sets of data, allowing anomalies to be recognized automatically, such as:

• 비정상적인 로그인 시도
• Data access patterns

Over time, the ML models adapt and improve their accuracy by continuously learning from new data.

It’s just one way in which AI allows human cybersecurity teams to work faster, more efficiently, and assess wider swathes of threat intelligence than is possible with just human eyes.

AI 보안 위험

AI는 다양한 산업 분야에서 상당한 잠재력과 잠재적 이점을 가지고 있지만, 다음과 같은 보안 위험을 초래할 수도 있습니다:

• 데이터 유출: AI 모델에는 학습을 위해 대량의 데이터가 필요합니다. 이러한 대규모 데이터 세트를 수집하고 사용하면 공격자에 의해 침해될 수 있는 잠재적 위험이 있습니다.
• 적대적 공격: 다양한 프로세스에 AI가 통합되면서 사이버 공격자가 AI를 표적으로 삼을 위험이 커졌습니다. 예를 들어, 공격자는 학습 데이터를 손상시키거나 적대적인 AI 시스템을 학습시켜 AI 모델의 오류를 식별하여 이를 우회하거나 악용할 수 있도록 할 수 있습니다.
• 편견과 차별: AI 모델은 레이블이 지정된 학습 데이터를 기반으로 구축됩니다. 해당 데이터에 특정 인구 통계 그룹의 이미지가 주로 포함되어 있는 등 편향성이 있는 경우 AI 모델도 동일한 편향성을 학습하게 됩니다.
• 투명성 부족: AI는 추세를 파악하고 복잡한 관계를 감지할 수 있습니다. 그러나 이 모델은 투명하거나 해석이 불가능하여 최종 모델에서 오류나 편향을 식별하는 것이 불가능합니다.

How Can AI Help Prevent Cyber Attacks?

The proliferation of high-powered AI is a driving force behind tighter and more accurate security controls and workflows. Because AI can be implemented in drastically different formats according to the data it’s trained on, the following use cases are grouped according to the security tools implementing the AI.

AI In Network Security

AI’s implementation in network security can run the gamut from identifying suspicious external connections to implementing tighter network segmentation.

Automated Identity Discovery

Role-Based Access Control (RBAC) is a way of implementing network security according to the principle of least privilege.

Instead of assigning blanket permissions to static groups of individuals – which is highly time- and resource-demanding – RBAC links specific roles to the permissions that reflect their job responsibilities. Users are then assigned to these roles – automatically inheriting the associated permissions.

For instance, a new employee may be linked to the role of ’database admin’: the permissions involved would be:

• 데이터베이스 생성 및 삭제
• 데이터 백업 및 복원

These explicit permissions would look completely different from those in an ‘accountant’ role.

AI is accelerating RBAC adoption thanks to its ability to discover identities automatically. New network security tools may scan logins, file access, and application usage across departments, to then build a profile of what real employees are accessing day-to-day.

Should it detect that a specific group regularly accesses accounting software, handles payroll data, and runs monthly reports, it’s able to automatically suggest a “Finance Analyst” role. New employees with similar job functions can then be automatically assigned this role, streamlining RBAC onboarding.

실시간 위협 분류

Network security is dominated by the stateful firewall. A tried-and-tested approach that monitors the incoming and outbound connections between enterprise devices and the public Internet, they remain a bastion of security since Check Point invented them in 1993.

With AI, however, firewalls are able to automate far more of the threat detection workflow: this can be applied to both incoming traffic and when assessing the legitimacy of external sites.

For instance, AI-supported firewalls are pre-trained on labeled traffic network data.

Since the AI model becomes highly adept at recognizing and labelling malicious network activity, the firewall can link disparate policy violations into the wider picture of a real-life attack.

차세대 방화벽

Next-generation firewalls take this capability beyond alert labels, and offer automated response capabilities according to the suspected attack type. This could include:

• Automated updating of internal traffic policies
• Isolating communications to an infected subnet

Last-resort response capabilities, such as moving traffic over to dedicated failover servers, must be manually added to the firewall via playbooks, to ensure business continuity.

It’s not just internal traffic that firewall AI can assess: depending on your firewall provider, some also offer URL categorization. This uses Natural Language Processing (NLP) AI to categorize URLs according to their safety.

Dangerous or inappropriate sites can be blocked at the firewall level, leading to maximum security.

Zero Day Attack Prevention

While the vast majority of attacks rely on pre-established attack vectors, there is a highly lucrative black market for zero day vulnerabilities. These are so valuable precisely because these vulnerabilities do not yet have patches.

(And when levied against firewalls, can represent a major security concern.)

An AI-enhanced firewall is able to defend against zero days by establishing a baseline of normal network activity. For instance, it’s able to plot a typical data’s worth of transfer volumes for each user role. If the firewall detects a sudden spike in data transfer to an external server at an unusual hour, it flags or blocks the activity as potentially malicious.

This same technique can also protect otherwise unpatched applications.

AI in Endpoint Security

Secure Endpoints are now an integral component to enterprise security. At its core, Endpoint Detection and Response (EDR) collects detailed telemetry from these endpoints, such as:

• 프로세스 실행
• 부모-자식 프로세스 관계
• 파일 생성, 수정, 삭제와 같은 파일 상호 작용

This data is rich but complex, making it ideal for AI analysis.

엔드포인트 기반 행동 분석

AI enables predictive threat detection by learning what normal behavior looks like and spotting subtle anomalies that may indicate malicious activity.

This makes it particularly adept at spotting complex or tightly-engineered malware that employs obfuscation techniques like process hollowing – or even when a malicious process is named something legitimate-looking. Since EDR monitors which process is interacting with which file, its AI can then spot when a background process is accessing sensitive files it normally wouldn’t.

This deviation allows an alarm to be raised far before a successful attack is deployed.

예측 분석

Because different strains of malware act in different ways, an EDR AI is able to identify trending patterns within an ongoing attack, and predict which systems or users are likely to be targeted next. For instance, if account takeover is the suspected root cause of an attack, it’s able to examine which databases the account may have access to.

If the EDR is integrated with the firewall, this can be turned automatically into corresponding firewall policy changes.

보안에 AI 기술 활용의 이점

AI는 기업 사이버 보안에 다음과 같은 상당한 잠재적 이점을 제공합니다:

• 향상된 위협 탐지: AI는 대량의 보안 경고를 분석하여 실제 위협을 정확하게 식별할 수 있습니다. 이를 통해 보안팀은 잠재적인 침입을 더욱 신속하게 탐지하고 대응할 수 있습니다.
• 신속한 인시던트 수정: 보안 인시던트가 식별된 후 AI는 플레이북을 기반으로 자동화된 문제 해결을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 사고 대응 프로세스를 신속하고 간소화하여 공격자가 조직에 피해를 입힐 수 있는 가능성을 줄일 수 있습니다.
• 보안 가시성 향상: AI는 대량의 데이터를 분석하여 유용한 인사이트와 위협 인텔리전스를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 IT 및 보안 인프라의 현재 상태에 대한 가시성을 높일 수 있습니다.
• 효율성 향상: AI는 많은 반복적이고 낮은 수준의 IT 작업을 자동화할 수 있습니다. 이렇게 하면 IT 담당자의 업무 부담이 줄어들어 효율성이 향상될 뿐만 아니라 이러한 작업이 정기적으로 올바르게 수행될 수 있습니다.
• 지속적인 학습: AI는 작동 중에도 지속적으로 모델을 학습하고 업데이트할 수 있습니다. 이를 통해 최신 사이버 위협 캠페인을 탐지하고 대응하는 방법을 학습할 수 있습니다.

AI 보안 권장 사항 및 모범 사례

AI 구현을 위한 몇 가지 보안 모범 사례는 다음과 같습니다:

• 학습 데이터 품질 보장: AI는 학습 데이터만큼 정확하고 효과적입니다. AI 시스템과 모델을 구축할 때는 레이블이 지정된 학습 데이터의 정확성을 보장하는 것이 중요합니다.
• 윤리적 영향에 대처하세요: AI 사용은 학습을 위한 개인 데이터의 편향 또는 오용 가능성으로 인해 윤리적 영향을 미칠 수 있습니다. 교육 데이터가 완전하고 필요한 동의를 받았는지 확인하기 위한 안전장치가 마련되어 있는지 확인합니다.
• 정기적인 테스트 및 업데이트를 수행합니다: AI 모델은 시간이 지남에 따라 오류가 발생하거나 구식이 될 수 있습니다. AI 모델의 정확성과 유용성을 보장하기 위해서는 정기적인 테스트와 업데이트가 필수적입니다.
• AI 보안 정책을 구현하세요: 사이버 위협 행위자는 공격에서 AI 시스템을 표적으로 삼을 수 있습니다. 보안 정책과 제어 기능을 구현하여 잠재적인 악용으로부터 AI 학습 데이터와 모델을 보호하세요.