기계 학습은 사이버 보안에서 어떻게 사용됩니까?

기술이 날로 발전함에 따라 최근 몇 년 동안 사이버 공격이 증가하고 있습니다. 광범위한 추정에 따르면 사이버 공격으로 인해 미국은 매년 수조 달러의 비용이 듭니다. 기계 학습은 사이버 범죄에 대처하는 한 가지 방법입니다. 기계 학습의 중요성과 네트워크 및 장치를 안전하게 유지하는 데 기계 학습이 어떻게 사용되는지에 대해 논의할 것입니다.

기계 학습 설명

매일 너무 많은 사이버 범죄가 저질러지고 있기 때문에 인간이 스스로 멈추기에는 너무 많습니다. 대규모 사이버 보안 회사조차도 해커를 막기 위해 너무 빨리 일할 수 있습니다. 기계 학습에는 인간이 감당할 수 없는 워크로드를 지원하는 컴퓨터가 포함됩니다.

머신러닝은 인공지능의 일종으로 컴퓨터가 패턴을 인식하고 알고리즘을 생성하는 것으로 구성된다. 인간이 똑같은 일을 하는 데 걸리는 시간보다 훨씬 짧은 시간에 엄청난 양의 데이터 세트를 스캔하도록 기계를 가르칠 수 있습니다. 기계는 또한 불규칙성과 패턴을 발견하고 발견한 패턴으로 무엇을 할 것인지에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

알고리즘은 미래에 유사한 공격이 발생하지 않도록 방지하는 데 도움이 되는 이전 데이터로 구성됩니다. 데이터는 가장 정확한 예측을 위해 다양한 소스에서 가능한 한 완전해야 합니다.

기계 학습을 통해 보안 위협을 더 쉽게 찾을 수 있으며 방대한 양의 데이터를 더 쉽게 컴파일할 수 있습니다. 기계는 알아야 할 모든 것을 인간이 기계에게 가르치지 않고는 배울 수 없습니다. 기계는 인간의 두뇌보다 빠르게 데이터를 처리할 수 있지만 인식하도록 교육받지 않은 것은 인식할 수 없습니다.

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기계 학습이 왜 그렇게 유익한가요?

기계 학습을 통해 컴퓨터는 데이터를 처리하여 잠재적 추세를 식별합니다. 그들은 느리지만 확실하게 피싱 이메일 및 온라인 은행 사기와 같은 사기를 인식하고 맬웨어를 감지하는 능력을 향상시키고 있습니다.

도둑과 컴퓨터 해커는 그들이 사용하는 프로그램과 회사가 비공개로 간주하는 데이터에 액세스하는 방법을 지속적으로 변경하고 있습니다. 기계 학습을 통해 컴퓨터는 이전에 본 것을 인식할 수 있을 뿐만 아니라 이전에 본 적이 없는 것을 인식할 수 있으며, 인간은 미래에 동일한 데이터 패턴이 발생하는 것을 본 경우 어떻게 해야 하는지 기계에 가르칠 수 있습니다. 기계는 결코 지치지 않고 열정을 잃지 않으며 배운 모든 것을 유지하는 빠른 학생입니다.

컴퓨터는 일상적인 작업을 수행하는 방법을 인간보다 훨씬 빠르게 배웁니다. 이는 사이버 보안 직원이 추가 공격을 방지하기 위한 사전 전략에 집중할 수 있음을 의미합니다. 또한 컴퓨터는 네트워크에서 취약성이나 보안 위반 시도를 지속적으로 스캔할 수 있습니다. 대부분의 경우 기계 학습 알고리즘이 데이터를 분석하고 인간이 진행 방법에 대한 최종 결정을 내립니다. 다른 경우에는 컴퓨터가 취할 응답을 선택할 수 있습니다.

기계 학습의 예

네트워크 위협 감지

매일 네트워크 트래픽이 많은 경우 악의적인 방문자를 식별하기 어려울 수 있습니다. 기계 학습을 사용하는 보안 도구는 과거 해커의 IP 주소와 기술을 조사하고 이러한 식별자를 현재 상황과 상호 참조할 수 있습니다. 유사점을 발견하면 컴퓨터는 네트워크에 알려진 공격자의 징후가 있음을 알리는 경고를 보냅니다. 권한이 없는 개인이 기밀 계정에 해킹을 시도하는 경우에도 이 경고가 울립니다.

불행하게도, 맞서야 할 외부 소스의 위협만 있는 것은 아닙니다. 사이버 보안 분야의 일자리가 늘어남에 따라 기업은 새로운 직원을 고용하고 나중에 해당 개인이 내부에서 네트워크 해킹을 시도했음을 알게 될 것입니다. 이를 피하려면 진지하게 고려 중인 새로운 후보자에 대해 공개 데이터 확인을 실행하는 것이 좋습니다. 그러면 범죄 기록 보고서가 표시되고 과거에 유사한 범죄를 저질렀는지 확인할 수 있습니다.

새로운 바이러스로부터 보호

매년 수백만 개의 새로운 바이러스가 사회에 등장합니다. 이러한 맬웨어 변종 중 일부는 바이너리 파일 없이 작동하므로 탐지하기가 매우 어렵습니다. 이렇게 하면 맬웨어가 장치에 더 쉽게 침투하여 회사 시스템에 피해를 줄 수 있습니다.

기계 학습은 기존의 안티바이러스 소프트웨어가 놓칠 수 있는 숨겨진 맬웨어를 탐지할 수 있습니다. AI 알고리즘은 멀웨어의 소스 코드를 분석하여 적법성을 판단하고 필요한 경우 차단할 수 있습니다.

기계 학습은 오늘날 사용되는 바이러스와 미래에 발생할 바이러스를 막을 수 있습니다. 바이러스를 개발하는 잠재적인 침입자가 멈추지 않기 때문에 일반적인 바이러스 백신 소프트웨어는 회사에서 구입할 때까지 최신 버전이 아닙니다.

이메일 사기에 대한 모니터링 강화

많은 기업들이 이미 피싱 사기로부터 보호하기 위해 이메일 모니터링 소프트웨어를 갖추고 있습니다. 특히 동료가 메시지를 보낸 경우 메시지가 합법적인지 여부를 판단하기 어려울 수 있습니다. 해커가 이메일 주소에 침투하여 메시지를 보냈을 가능성은 항상 있습니다. 기계 학습은 이와 관련하여 도움이 됩니다. 이메일의 링크, 텍스트 및 첨부 파일을 분석하고 평판이 좋지 않은 콘텐츠를 스캔할 수 있기 때문입니다.

대부분의 직원은 사무실 외부에서 보낸 이메일이 시스템에 바이러스를 가져올 수 있다는 것을 알고 있지만 사무실 내부 메모, 서신 및 이메일도 감염될 수 있다는 사실을 종종 깨닫지 못합니다. 찾고 있거나 의심해야 할 사항에 대해 직원을 교육하기 위해 마련된 교육 프로그램은 회사를 보호할 수 있습니다.

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사이버 보안 개선 방법

사이버 보안 회사와 협력하는 것은 해커를 방어하는 한 가지 방법이지만 지금부터 비즈니스에서 구현할 수 있는 몇 가지 팁이 더 있습니다. 인터넷 액세스, 파일 저장, 이메일 및 사무실 간 서신에 관한 사내 규칙 및 규정을 활용하면 보안을 강화하고 직원들이 정보 보호에 대한 협력과 성실의 필요성을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

백업 생성

해커가 시스템에 랜섬웨어를 업로드했다면 모든 파일이 위험에 노출될 수 있습니다. 해커는 액세스 권한을 되찾기 위해 비용을 지불할 때까지 인질로 잡습니다. 이 시나리오를 피하려면 모든 파일을 자주 백업하십시오. 일부 회사는 이러한 목적으로 외장 하드 드라이브를 사용하고 작업을 매일, 매주 또는 매월 백업하도록 선택합니다.

데스크톱이나 클라우드에 파일을 백업하기로 선택한 경우 해커로부터 보호할 수 있도록 파일을 안전하게 암호화해야 합니다.

보안 네트워크 사용

중요한 팁은 직원이 보안되지 않은 네트워크를 업무용으로 사용하지 않도록 하는 것입니다. 보안되지 않은 네트워크는 공격에 매우 취약합니다. 해커는 개인이 네트워크에 있는 동안 사용자 이름, 암호 또는 다운로드한 문서에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 사무실에서는 서로 다른 두 개의 WIFI 연결을 설정해야 합니다. 그 중 하나는 손님에게 공개되어야 하고, 다른 하나는 직원에게만 공개되어야 합니다.

보안되지 않은 네트워크를 사용하면 네트워크에 있는 모든 사람이 직원이 무엇을 하고 누구와 대화하는지 볼 수 있습니다. 몇 초 만에 재능 있는 컴퓨터 해커가 직원의 컴퓨터를 통해 액세스 권한을 얻어 회사 파일에 액세스할 수 있습니다.

직원들은 이 문제를 자동으로 인식하지 못합니다. 대부분의 사람들은 병원에 있는 가족을 방문하거나 학교에서 자녀를 데리러 가기 위해 줄을 서서 기다리는 동안 랩톱을 사용하여 정보가 안전하고 암호로 보호된다고 생각합니다. 직원들이 안전할 수 있는 방법을 알 수 있는 유일한 방법은 무엇이 위험한지, 위험한 상황을 피하는 방법을 알려주는 교육 및 학습 클리닉을 운영하는 것입니다.

강력한 암호 적용

기억해야 할 가장 중요한 팁 중 하나는 강력한 암호가 필수적이라는 것입니다. 짧거나 추측하기 쉬운 암호는 해커에게 열려 있는 초대장입니다. 개인 또는 회사 정보를 포함해서는 안 됩니다. 이상적으로는 임의의 문자, 숫자 및 기호 조합이어야 합니다. 모든 직원은 3개월마다 비밀번호를 변경해야 하며 계정에 대한 액세스 시도 알림을 받은 경우 즉시 변경해야 합니다. 또한 모든 사람은 직원이 퇴사할 때 승인 없이 파일에 액세스하지 못하도록 비밀번호를 변경해야 합니다.

직원이 해커가 침투할 수 없는 분실된 비밀번호를 검색할 수 있는 방법을 가지고 있다면 현명합니다. 귀사는 회사의 고위공직자만 접근할 수 있는 이메일 계정을 설정할 수 있습니다. 직원이 비밀번호를 검색해야 하는 경우 해당 백업 이메일을 사용할 수 있습니다. 계정을 규제하는 담당자가 비밀번호를 알아내는 데 도움을 줄 수 있습니다.

암호가 분실되거나 손상되면 다른 암호를 사용해야 합니다. 직원들에게 안전하고 침투하기 어려운 암호를 설정하도록 가르치려면 약간의 인내가 필요합니다. 대부분의 사람들은 자신의 이니셜, 전화번호, 부모의 이름 등은 자신만 아는 것이라고 생각합니다.

비밀번호 보안 프로토콜에 대한 직원 교육은 채용 직후에 이루어져야 합니다. 직원들이 암호, 이메일 계정 및 일반적인 보안 문제에 대해 알아야 할 모든 것을 기억하는 데 도움이 되는 반복 또는 재교육 과정은 정기적으로 진행되어야 합니다.

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결론

사이버 보안 에이전트와 비교할 때 항상 더 많은 수의 사이버 범죄자가 있을 것입니다. 기계 학습 및 지속적인 개선은 해커와 해커가 야기하는 피해에 대한 최선의 방법입니다. 가능한 모든 사이버 보안 프로세스를 개선하여 비즈니스를 최대한 안전하게 유지하십시오. 정체된 경우 사이버 보안 회사와 협력하는 것이 다음 단계일 수 있습니다.