우리가 직면한 위협과 그 대응 방안

F5 ADSP | 2024년 10월 28일

개인과 업무 영역을 아우르는 현대 생활의 다양한 측면에 AI가 점점 더 깊이 통합되면서, 사이버 위협 행위자들은 AI 기술과 이를 사용하는 사람들을 악용할 새로운 방법을 적극적으로 모색하고 있습니다. AI 기반 공격, 초개인화된 피싱 수법, 딥페이크 기술의 확산으로 인해 위협 행위자와 방어자 모두가 직면한 환경은 끊임없이 변화하고 있습니다. 여기에서는 현재 사용되는 위협 기법과 이에 대응하기 위해 필요한 예방 조치를 살펴봅니다.

위협 행위자의 변화

고도화

AI 기반 공격: 위협 행위자들은 공격을 자동화하기 위해 계속해서 AI를 활용할 것입니다. 예를 들어, 머신러닝을 활용해 더욱 그럴듯한 이메일을 작성함으로써 피싱 공격을 고도화할 수 있습니다. 또 다른 전술로는 시스템에 대해 ‘학습’하여 보안 조치를 우회하는 적응형 멀웨어 또는 다형성/변형성 멀웨어처럼 코드를 지속적으로 변경해 시그니처 기반 탐지 방식을 무력화하는 멀웨어를 배포하는 방법이 있습니다.
자동화된 사회 공학: 위협 행위자들은 수년간 소셜 미디어와 기타 출처에서 개인 데이터를 수집하고 분석하여 표적을 공격해 왔습니다。 AI 기반 도구의 등장으로 데이터 수집 과정이 간소화되었을 뿐만 아니라 고도로 개인화된 공격을 생성할 수 있게 되어 공격 성공 가능성이 높아졌습니다.

AI에 능숙한 해커의 등장

데이터 조작: 해커들은 AI 기반 도구를 사용해 대규모로 데이터를 조작하고 있으며, 이를 통해 병원, 정수 처리 시설, 송유관, 전력망, 금융 시스템과 같은 핵심 인프라는 물론 민간 기업까지 공격하여 혼란을 일으키거나 금전적 이득을 취할 수 있습니다.
딥페이크 기술: 딥페이크는 생성형 AI로 만든 극사실적인 사진, 동영상 또는 음성 녹음으로, 개인을 사칭하여 악의적이거나 유해한 목적으로 사용됩니다. 지난 1년 동안 딥페이크는 제작하기는 더 쉬워지고 탐지하기는 더 어려워졌습니다.

국가 지원 위협

지정학적 긴장: 각국이 국방 및 감시에 AI를 도입함에 따라 국가 지원 위협 행위자들도 이에 발맞춰 정교한 사이버전 전략을 개발하고 있습니다. 여기에는 에너지 및 항공우주, 그리고 암호화폐 산업과 같은 인프라를 겨냥한 AI 기반 공격이 포함됩니다.
첩보 활동: AI는 첩보 활동의 역량을 강화하여 국가 지원 위협 행위자가 방대한 양의 데이터를 신속하게 수집하고 분석할 수 있게 하며, 기업 및 정부 시스템에 더욱 은밀하고 빠르게 침투할 수 있도록 합니다.

봇넷의 광범위한 활용

AI 기반 봇넷: 공격자들은 AI 기반 봇넷을 만들어 공격 효과에 따라 전략을 학습하고 조정하도록 함으로써 예측, 탐지, 무력화 및 방어를 더욱 어렵게 만들고 있습니다.

개인 및 조직을 위한 예방 조치

사이버 보안 인식 제고에 투자하세요

교육 및 훈련: 피싱 시도, 사회 공학 수법 및 기타 유형의 공격을 식별하기 위한 정기적인 실습 교육이 포함된 지속적인 직원 교육 프로그램은 직원들이 AI로 고도화된 위협에 대한 경계심을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
대중 인식 제고 캠페인: 온라인에서 공유한 개인정보가 표적형 탐지하기 어려운 사회 공학 공격에 악용될 수 있으므로, 개인정보 공유에 주의하도록 상기시키고 독려합니다.

고급 보안 기술 구현

AI 기반 보안 솔루션: AI와 머신러닝을 활용해 이상 징후를 탐지하고 위협에 실시간으로 대응하는 보안 도구를 배포하여 공격을 신속하게 식별하고 무력화하는 역량을 강화합니다.
제로 트러스트 아키텍처: 모든 사용자와 기기가 시스템에 연결하거나 리소스에 액세스하려 할 때 검증을 요구하는 제로 트러스트 모델을 도입하세요. 이를 통해 내부 및 외부 위협으로 인한 위험을 최소화할 수 있습니다.

데이터 보호 조치 강화

정책 기반 액세스 제어: 민감한 데이터에 대한 액세스를 제한하세요 해당 데이터를 다루거나 그 밖의 방식으로 관련 업무를 수행하는 직원만 액세스할 수 있도록 하세요. 이를 통해 데이터의 개인정보 보호와 보안을 보장하고, 침해 사고 발생 시 감사 추적 기록을 확보할 수 있습니다.
데이터 암호화: 민감한 데이터가 무단으로 액세스되지 않도록 저장 중일 때와 전송 중일 때 모두 암호화하세요. 특히 데이터 유출 사고가 발생한 경우에 대비할 수 있습니다.
정기 백업: 강력한 데이터 백업 전략을 수립하여 데이터를 정기적으로 백업하고, 랜섬웨어 공격이나 데이터 손실이 발생할 경우 신속하게 복원할 수 있도록 하세요.

거버넌스 프레임워크 구축

대비: 다양한 유형의 공격에 대한 대응 절차를 포함하는 포괄적인 선제적 정책 및 절차, 사고 대응 및 복구 계획을 수립합니다. 이를 통해 침해 사고 발생 시 신속하게 조치할 수 있습니다.
테스트 및 훈련: 정기적으로 훈련과 시뮬레이션을 실시합니다. 도상 훈련이나 레드팀 또는 블루팀 훈련을 통해 보안 조치와 데이터 복구/사고 대응 계획의 효과를 검증하고 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다.

업계 동료들과 협력하기

정보 공유: 업계의 동종 기관들과 정보 공유 활동에 참여하여 새롭게 등장하는 위협과 최선의 방어 관행에 관한 최신 정보를 파악하세요.
민관 협력: 정부 기관 및 법 집행 기관과 협력하여 정보를 공유하고 공동의 사이버 보안 역량을 강화하세요.

시스템을 정기적으로 모니터링하고 감사하기

지속적인 모니터링: 시스템 내부와 시스템 전반을 완벽하게 파악할 수 있는 솔루션을 구현하세요. 여기에는 잠재적인 침해를 나타내는 비정상적인 활동을 탐지하기 위해 기기 성능, 사용자 행동, 네트워크 및 엔드포인트 트래픽을 지속적으로 모니터링하는 것이 포함되어야 합니다.
취약점 평가: 취약점이 악용되기 전에 이를 식별하고 해결할 수 있도록 정기적으로 보안 평가를 실시합니다.

AI가 일상적인 운영과 비즈니스 전략에 더욱 깊이 통합됨에 따라 사이버 위협은 갈수록 정교해질 것입니다. 개인과 조직은 AI 기반 공격이 야기하는 고유한 과제에 대응하기 위해 선제적이고 포괄적인 사이버 보안 전략과 고급 솔루션을 도입해야 합니다. 당사의 AI 런타임 보안 솔루션은 조직이 AI 기반 위협을 실시간으로 탐지하고 이에 대응하며 완화할 수 있도록 지원합니다. 이 강력한 AI 보안 플랫폼은 사이버 위험을 탐지하고 무력화하는 강력한 맞춤형 방어 메커니즘을 통해 기업이 이 복잡한 환경에 효과적으로 대처할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 조직은 AI 기술의 이점을 최대한 활용하는 동시에 핵심 자산을 안전하게 보호할 수 있습니다.

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