인공 지능이 데이터 보호에 충분한 5가지 입증된 이유

현대 시대에 조직과 개인이 데이터를 보호하는 데 인공 지능이 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오!

현대 기술의 발전으로 데이터 보호는 개인과 조직 모두의 관심사가 되었습니다. 그리고 데이터 볼륨과 복잡성이 증가함에 따라 기존의 데이터 보호 방법은 매력을 잃었습니다.

그러나 인공 지능(AI)이 등장한 이후로 사이버 보안 산업에 희망이 생겼습니다!

2023년 사이버 보안 시장의 글로벌 AI는 224억 달러로 평가되며 2028년까지 606억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 통계는 AI가 사이버 보안 공격으로부터 조직을 보호하는 신뢰할 수 있는 솔루션임을 나타냅니다.

이 주장을 살펴보기 위해 인공 지능이 현대 시대의 강력한 데이터 보호의 핵심인 다섯 가지 이유를 살펴보겠습니다! 핵심 문제부터 시작하겠습니다.

데이터 보호 및 최신 문제: 새로운 소식

데이터의 양은 데이터 처리를 복잡하게 만들고 데이터 보호에 대해 우리가 알고 있는 모든 것을 재구성하는 큰 요인입니다. 최신 데이터는 일부 최신 문제로 이어져 조직과 개인을 사이버 공격에 취약하게 만듭니다.

이러한 위협은 조직 보안을 위험에 빠뜨리고 다양한 랜섬웨어 공격, 맬웨어 공격, 피싱 공격 등을 사용하는 표적 공격으로 이어집니다. 평판 및 금전적 손상 측면에서 비용이 계속 누적됩니다.

출처: 스태티스타

엄청난 양의 데이터로 인해 보안 허점을 수동으로 모니터링하고 GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수하기가 어려워짐에 따라 데이터 유출 위험이 증가합니다.

제한된 리소스, 클라우드 보안 문제, 복잡한 개인 정보 보호법 및 더 많은 문제가 하루를 구할 혁신적인 솔루션 없이 매일 계속 발생합니다.

인공 지능 및 데이터 보안: 새로운 위협?

한 연구에 따르면 71%의 사람들이 향후 3년 이내에 AI(인공 지능)가 사이버 공격에 사용될 것이라고 믿고 있습니다. 이 통계는 사람들이 여전히 기술에 회의적이라는 사실을 강조합니다.

하지만 AI 모델은 훈련에 과도한 데이터를 사용하고, 데이터가 있는 곳에는 항상 데이터 유출의 위험이 있기 때문에 충격적이지 않다.

출처: 기트눅스

사이버 범죄자가 AI를 사용하여 사이버 공격을 계획할 수 있는 것은 사실이지만, 우리는 이러한 모델을 사용하여 데이터 보호 정책을 자동화하는 데 도움이 되는 보안 문제를 완화하고 제거하는 방법을 배워야 합니다.

인공 지능이 데이터 보호에 충분한 5가지 이유

다음은 인공 지능이 향상된 보안 및 데이터 관리를 보장하기 위해 더 우수하고 강력한 데이터 보호 전략을 구현하는 방법에 대한 분석입니다.

향상된 위협 탐지

이 영역에 대한 광범위한 연구로 인해 인공 지능(AI)을 사용하면 보안 전문가가 위협을 훨씬 쉽게 탐지하고 완화할 수 있습니다. 최근 연구인 "머신 및 딥 러닝 기술을 사용한 이상 탐지에 대한 체계적 검토"에서 저자는 다음과 같이 말합니다.

"기계 학습 기술, 특히 딥 러닝은 이상 탐지 영역에서 엄청난 발전을 가능하게 했습니다."

한 가지 실제 사례는 AI 모델이 금융 기관에서 사기 및 사기를 감지하는 데 어떻게 사용되고 있는지를 들 수 있습니다. 인공 지능과 강력한 알고리즘을 통해 업계는 트랜잭션 데이터를 보다 신속하게 분석하고, 패턴을 감지하고, 추세를 예측하고, 사기 행위를 표시하여 조직이 재정적 손실을 방지할 수 있습니다.

출처: 포브스

고급 데이터 암호화

더 나은 암호화 메커니즘은 현대 시대의 데이터 보호에 매우 중요합니다. PPTP 및 L2TP 프로토콜과 같은 일반적인 암호화 기술이 있지만 인공 지능을 통해 연구원은 데이터 암호화를 위한 고급 기술을 개발할 수 있습니다.

연구를 통해 신경망 암호화, 유전자 알고리즘 암호화, 심지어 양자 암호화를 포함한 다양한 AI 기반 암호화 방법이 만들어졌습니다. 이러한 AI 기반 기술은 암호화 알고리즘을 최적화하고 훨씬 더 강력한 키를 생성합니다.

AI의 광범위한 계산 능력을 통해 암호화 알고리즘은 패턴과 취약점을 보다 적응력 있고 동적으로 감지할 수 있습니다.

예:

• 신경망 암호화

• 유전 알고리즘 암호화

• 양자 암호화

• 동형 암호화

위험 평가 및 예측

인공 지능은 기존 전략보다 훨씬 더 쉽게 풍부한 데이터를 처리합니다. 데이터 보호를 위한 예측 분석을 통해 보안 전문가를 도울 수 있는 AI 모델을 교육하는 데 이 데이터를 효과적으로 사용할 수 있기 때문입니다.

Predictive AI는 위험 평가를 통해 제로데이 익스플로잇과 같은 사이버 공격을 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 방식으로 보안 팀은 본격적인 공격 전에 시스템의 취약성을 완화하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다. IEEE Computer Society의 간행물에 따르면:

"AI 기반 시스템은 가장 취약한 영역에 리소스를 계획하고 할당할 수 있도록 가장 취약한 방법과 위치를 예측할 수 있습니다."라고 Belani는 간행물에서 말했습니다.

"AI 기반 분석의 규범적 인사이트를 통해 제어 및 프로세스를 구성하고 개선하여 사이버 레질리언스를 강화할 수 있습니다."

자동화된 사고 대응

아마도 AI 기반 모델의 가장 큰 장점 중 하나는 반복 가능한 작업을 자동화하고 데이터 보호 정책을 효과적으로 관리하는 기능일 것입니다. 활동을 지속적으로 모니터링하고 분석하는 작업을 수동으로 수행하면 피곤할 수 있기 때문입니다.

AI의 실시간 분석 및 문제 해결 기능을 사용하면 보안 팀이 응답 시간을 최소화하고 보안 사고의 영향을 줄일 수 있습니다.

Tech science press의 기사에 따르면 "기업 조직의 19%는 이미 보안 자동화 및 오케스트레이션을 위한 기술을 광범위하게 배포했고, 39%는 제한적으로 그렇게 했으며, 26%는 보안 운영을 자동화/오케스트레이션하는 프로젝트에 참여하고 있습니다. .”

방어 메커니즘

인공 지능은 평가 및 모니터링에 도움이 될 뿐만 아니라 보안 위협에 대한 조치를 취하는 동안 보안 전문가를 지원합니다. 이러한 지능형 모델은 새로운 위협을 효과적으로 완화하기 위해 전략을 동적으로 변경합니다.

이러한 알고리즘은 이전 공격으로부터 학습하여 최신 보안 문제에 대비할 수 있습니다. 알고리즘은 자동화된 응답을 트리거하고 악의적인 트래픽을 차단하며 향후 공격에 대비하기 위해 조직의 보안 정책을 업데이트할 수도 있습니다.

결론적으로

AI는 데이터 보호 및 보안에 대해 우리가 알고 있는 모든 것을 바꾸고 있습니다. 암호화에서 바이러스 백신, 소프트웨어 및 그 사이의 모든 것에 이르기까지. 또한 인공 지능은 위반 위험을 증가시킬 수 있지만 사이버 보안 공격을 완화하는 데 도움이 됩니다.

고급 암호화, 더 나은 위협 탐지, 평가, 예측, 방어 메커니즘 등! 이름을 지정하면 인공 지능이 갖게 됩니다.

대체로 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 규정이나 법률을 준수하면서 AI와 데이터 보호의 균형을 유지해야 합니다.