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취약성 방지: 제로 트러스트가 AI 위협을 강점으로 바꾸는 방법
사이버 보안 분야의 많은 사람들이 “AI”라는 말을 듣고 즉시 영향에 대비합니다.그들은 공격자들이 더 빠르고 똑똑하며 차단하기 어려운 AI 기반 위협을 퍼뜨리는 것을 상상합니다.
그게 현실이긴 하지만, 그게 저를 밤에 잠들게 하는 건 아니에요.왜요?제로 트러스트는 AI 기반 공격을 무력화시키기 때문입니다.
제로 트러스트는 공격자가 의존하는 바로 그 요소인 신뢰를 제거합니다.암시적 액세스를 제거하고 측면 이동을 차단하며 쉬운 진입 지점을 차단합니다.
하지만 Zero Trust는 그보다 훨씬 더 강력한 기능을 제공합니다. 바로 보안을 강화한다는 것입니다. 깨지지 않는. 탄력적일 뿐만 아니라 압박 속에서도 더 강해질 수 있습니다.
취약성 방지는 무엇인가?
나심 니콜라스 탈레브는 그의 책에서 안티-프레질리티라는 용어를 만들었습니다. 안티파자일: 무질서를 통해 얻을 수 있는 것들.그는 취약성 방지 시스템이 스트레스 요인에서 살아남을 뿐만 아니라 스트레스를 받으면 더 강해진다고 설명합니다.
인내하고 다시 회복하는 회복력과는 다릅니다.그 대신 취약성을 극복한다는 것은 혼란에 직면했을 때 성공하는 것을 의미합니다.
- 취약성 방지 시스템은 스트레스를 받으면 개선됩니다. 무거운 부하 속에서 뼈가 어떻게 튼튼해지는지, 스타트업이 변동이 심한 시장에서 어떻게 적응하고 성공하는지 생각해 보세요.
- 그들은 변동성을 좋아합니다. 취약한 시스템이 변화에 의해 파괴되는 경우, 취약하지 않은 시스템은 이를 성장의 연료로 사용합니다.
- 비선형 방식으로 반응합니다. 작은 변경이나 실패는 불균형적으로 큰 이익을 창출할 수 있습니다.
- 그들은 시행착오를 받아들입니다. 실패는 좌절이 아니라 디딤돌입니다.
이것이 바로 사이버 보안에 필요한 것입니다.압박을 받으면 무너지는 보안 모델 대신 공격을 받을 때 더 강력해지는 아키텍처가 필요합니다.이것이 바로 제로 트러스트가 제공하는 것입니다.
제로 트러스트: 취약성 방지 보안 모델
에서 제로 트러스트 모델, 모든 공격은 보안을 강화할 수 있는 기회입니다.보안 침해 시도를 분석하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 방어에 필요한 중요 자산인 보호 표면을 개선하세요.
- 거래 흐름을 더 정밀하게 매핑하여 약점을 찾아냅니다.
- 격차를 줄이는 보안 제어를 설계하십시오.
- AI/ML을 사용하여 응답을 자동화하고 정책을 실시간으로 조정합니다.
- 끊임없이 진화하는 위협 인식 시스템을 모니터링하고 유지 관리합니다.
기존 보안 모델에서는 위협을 변칙으로 취급하므로 어떤 대가를 치르더라도 예방해야 합니다.하지만 제로 트러스트 전략에서는 위협이 프로세스의 일부에 불과합니다.모든 공격은 정책을 구체화하고, 방어를 강화하고, 적응력이 뛰어난 지능형 시스템을 구축하는 데 도움이 됩니다.
회복력은 중요하지만 충분하지는 않습니다
공격을 견디고 정상 운영으로 돌아갈 수 있는 능력, 탄력성, 중요합니다.그 점에 대해서는 이의를 제기할 수 없어요.하지만 이것만으로는 충분하지 않다고 생각합니다. 특히 미래의 위협 환경에 대비할 때는 더욱 그렇습니다.
복원력이 뛰어난 시스템은 공격으로부터 복구할 수는 있지만 공격으로부터 개선되지는 않습니다.현상 유지를 유지하고 있습니다.공격자들이 끊임없이 전술을 발전시키고 있는 상황에서는 그것만으로는 충분하지 않습니다.
보안 모델이 복구용으로만 설계된 경우 이전과 마찬가지로 취약한 상태로 남아 있습니다.하지만 취약하지 않은 접근 방식은 각 공격의 이점을 적극적으로 활용합니다.약점을 식별하고, 약점으로부터 학습하고, 적응합니다.
시간이 지나도 보안 태세는 그대로 유지되는 것이 아닙니다.더 강해집니다.그냥 살아남는 것과 실제로 번창하는 것의 차이점이 바로 그것입니다.
AI가 걱정되지 않는 이유
AI에 대해 이야기해 봅시다. 공격자는 AI를 사용할 수 있습니다 새로운 멀웨어를 만들거나 소셜 엔지니어링을 자동화하는 것이죠. 하지만 그렇다고 해서 그들이 이길 수 있다는 뜻은 아닙니다.
AI의 효율성은 프로토콜에 의해 제한됩니다.사이버 보안은 TCP/IP로 정의된 세계에서 운영되며, 어떤 AI도 이를 바꿀 수 없습니다.여전히 네트워크 프로토콜 및 정책의 제약 내에서 작동해야 합니다.
제로 트러스트는 위협의 성격에 신경 쓰지 않기 때문에 공격자의 이점을 박탈합니다.공격이 AI를 기반으로 하든 수동으로 시작하든 관계없이 이를 허용하는 명시적인 정책이 없으면 성공할 수 없습니다.
또한 제로 트러스트 모델의 4단계와 5단계인 정책 적용 및 모니터링에 따른 AI 기반 분석을 통해 모든 공격으로부터 교훈을 얻고 즉시 대응할 수 있습니다.
공격자가 제로 트러스트 시스템에 더 많은 스트레스를 가할수록 더 강력해집니다.이는 취약성 방지를 위한 조치입니다.
취약성 방지 시스템 구축에서 AI의 역할
AI는 공격자를 위한 단순한 도구가 아닙니다.또한 방어 진영의 강력한 자산이기도 합니다.
제로 트러스트 전략에 적절하게 통합되면 AI는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 대용량의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 인간이 할 수 있는 것보다 더 빠르게 변칙을 감지할 수 있습니다.
- 잠재적 공격 벡터 예측 과거의 보안 침해로부터 교훈을 얻고 새로운 위협을 예측함으로써
- 정책 조정 자동화 실제 공격 패턴을 기반으로 하여 응답 시간을 거의 0으로 단축합니다.
- 세그멘테이션 정책을 지속적으로 개선 필요한 접근만 허용되므로 측면 이동이 거의 불가능합니다.
Zero Trust는 AI와 머신 러닝을 활용하여 적응력과 능동성을 높일 수 있습니다.보안팀은 심층적인 통찰력을 확보하고, 보호 표면을 더 효과적으로 개선하고, 위협이 확대되기 전에 위협에 대응할 수 있습니다.
사이버 보안은 단순히 생존하는 것이 아니라 번영에 관한 것이어야 합니다.
보안 팀은 취약성 방지의 관점에서 생각하기 시작해야 합니다.이는 모든 공격 시도를 단순히 견뎌야 할 대상이 아니라 학습 기회로 보는 것을 의미합니다.
사이버 보안은 스트레스를 피하는 것이 아니라 스트레스를 활용하는 것입니다.취약성 방지를 중심으로 보안 전략을 세우면 잠들지 않아도 됩니다.
이것이 바로 제로 트러스트가 미래인 이유입니다.그래서 다음에 어떤 일이 벌어질지 걱정하지 않아요.
오늘 저희에게 연락하세요 Illumio 제로 트러스트 세그멘테이션이 어떻게 취약하지 않은 제로 트러스트 인프라의 기반을 구축하는 데 도움이 되는지 알아보십시오.
