취약성 방지: 제로 트러스트가 AI 위협을 강점으로 전환하는 방법

사이버 보안 분야의 많은 사람들이 "AI"라는 말을 들으면 즉시 충격에 대비합니다. 공격자들은 더 빠르고, 더 똑똑하고, 더 막기 어려운 AI 기반 위협을 퍼뜨리는 것을 상상합니다.  

그것이 현실이긴 하지만 밤잠을 설치게 할 정도는 아닙니다. 왜 그럴까요? 제로 트러스트는 AI 기반 공격을 무력화하기 때문입니다.  

제로 트러스트는 공격자가 의존하는 바로 그 요소인 신뢰를 제거합니다. 암시적 액세스를 제거하고, 측면 이동을 차단하며, 쉬운 진입 지점을 차단합니다.  

하지만 제로 트러스트는 그보다 더 강력한 기능, 즉 보안이 취약하지 않게 만드는 기능을 합니다. 복원력이 뛰어날 뿐만 아니라 압박을 받으면 더 강하게 성장할 수 있습니다.

취약성 방지란 무엇인가요?

나심 니콜라스 탈렙은 그의 저서 '안티프래그니처: 무질서로부터 얻는 것들'에서 안티프래그니처라는 용어를 만들었습니다. 그는 취약성 방지 시스템은 스트레스 요인으로부터 살아남는 것이 아니라 오히려 더 강해진다고 설명합니다.  

회복탄력성은 견디고 다시 일어서는 것을 의미하는 회복탄력성과는 다릅니다. 대신, 취약성을 방지한다는 것은 혼란 속에서도 번창한다는 것을 의미합니다. ‍

• ↪f_200D↩스트레스를 받으면 취약한시스템이 개선됩니다 .무거운 짐을 지고 있는 뼈가 어떻게 더 강해지는지, 스타트업이 변동성이 큰 시장에서 어떻게 적응하고 성장하는지를 생각해 보세요. ‍
• 변동성을 좋아합니다. 취약한 시스템이 변화로 인해 무너질 때, 반취약성 시스템은 이를 성장의 동력으로 삼습니다. ‍
• 비선형적인 방식으로 반응합니다. 작은 변화나 실패는 불균형적으로 큰 이익을 창출할 수 있습니다. ‍
• 시행착오를 수용합니다. 실패는 좌절이 아니라 디딤돌입니다.

이것이 바로 사이버 보안에 필요한 것입니다. 압박을 받으면 무너지는 보안 모델 대신 공격을 받으면 더 강해지는 아키텍처가 필요합니다. 이것이 바로 제로 트러스트가 제공하는 기능입니다.

제로 트러스트: 취약성 방지 보안 모델

제로 트러스트 모델에서는 모든 공격이 보안을 개선할 수 있는 기회입니다. 침해 시도를 분석하면 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다:

1. 보호해야 하는 중요 자산인 보호 표면을 개선하세요.
2. 트랜잭션 흐름을 더욱 정밀하게 매핑하여 취약점을 찾아냅니다.
3. 빈틈을 메우는 보안 제어를 설계하세요.
4. AI/ML을 사용하여 응답을 자동화하고 실시간으로 정책을 조정하세요.
5. 끊임없이 진화하는 위협 인식 시스템을 모니터링하고 유지 관리하세요.

기존의 보안 모델은 위협을 어떤 대가를 치르더라도 막아야 하는 이상 징후로 간주합니다. 하지만 제로 트러스트 전략에서는 위협은 프로세스의 일부일 뿐입니다. 모든 공격은 정책을 개선하고 방어를 강화하며 더욱 적응력 있고 지능적인 시스템을 구축하는 데 도움이 됩니다.

복원력은 중요하지만 충분하지 않습니다.

공격을 견디고 정상 운영으로 복귀하는 능력, 즉 복원력이 중요합니다. 이견이 있을 수 없습니다. 하지만 저는 그것만으로는 충분하지 않다고 생각합니다. 특히 미래의 위협 환경에 대비할 때 더욱 그렇습니다.

복원력이 있는 시스템은 공격으로부터 복구할 수는 있지만 공격으로부터 개선되지는 않습니다. 그들은 현상 유지를 유지합니다. 공격자들이 끊임없이 전술을 진화시키는 상황에서 이 정도로는 충분하지 않습니다.  

보안 모델이 복구용으로만 설계된 경우 이전과 마찬가지로 취약한 상태로 유지됩니다. 그러나 취약성 방지 접근 방식은 각 공격으로부터 적극적으로 이익을 얻습니다. 약점을 파악하고, 이를 통해 학습하고, 적응합니다.  

시간이 지나도 보안 태세는 그대로 유지되는 것이 아닙니다. 더 강해집니다. 이것이 단순히 살아남는 것과 실제로 번창하는 것의 차이입니다.

AI가 걱정되지 않는 이유

AI에 대해 이야기해 보겠습니다. 공격자는 AI를 사용하여 새로운 멀웨어를 제작하거나 소셜 엔지니어링을 자동화할 수 있지만, 그렇다고해서 공격자가 승리한다는 의미는 아닙니다.  

AI의 효과는 프로토콜에 의해 제한됩니다. 사이버 보안은 TCP/IP로 정의되는 세상에서 작동하며, 어떤 AI도 이를 바꿀 수 없습니다. 여전히 네트워크 프로토콜과 정책의 제약 내에서 작동해야 합니다.

제로 트러스트는 위협의 성격에 상관하지 않기 때문에 공격자의 이점을 박탈합니다. 공격이 AI 기반이든 수동으로 실행되든, 명시적인 정책이 이를 허용하지 않으면 공격은 성공할 수 없습니다.  

또한 제로 트러스트 모델의 4단계와 5단계인 정책 시행 및 모니터링에서 AI 기반 분석을 통해 모든 공격으로부터 학습하고 즉시 적응할 수 있습니다.

공격자가 제로 트러스트 시스템에 더 많은 스트레스를 가할수록 시스템은 더 강력해집니다. 이것이 바로 안티 취약성입니다.

취약성 방지 시스템 구축에서 AI의 역할

AI는 공격자만을 위한 도구가 아닙니다. 방어자에게도 강력한 자산입니다.  

제로 트러스트 전략에 AI를 적절히 통합하면 다음과 같은 효과를 얻을 수 있습니다: ‍

• 방대한양의 데이터를 실시간으로 분석하여 사람보다 빠르게 이상 징후를 탐지합니다. ‍
• 과거 침해 사례에서 학습하고 새로운 위협을 예측하여 잠재적인 공격 경로를 예측하세요. ‍
• 실제 공격 패턴을 기반으로 정책을 자동으로 조정하여 응답 시간을 거의 제로에 가깝게 단축합니다. ‍
• 세분화 정책을 지속적으로 개선하여 필요한 액세스만 허용되도록 하여 측면 이동을 거의 불가능하게 만듭니다.

AI와 머신러닝을 활용하면 제로 트러스트가 더욱 적응력 있고 능동적으로 변할 수 있습니다. 보안팀은 보다 심층적인 인사이트를 확보하고, 보호 범위를 보다 효과적으로 세분화하며, 위협이 확대되기 전에 대응할 수 있습니다.  

사이버 보안은 단순한 생존이 아닌 번영을 위한 것이어야 합니다.

보안팀은 취약성 방지 측면에서 사고를 시작해야 합니다. 이는 모든 공격 시도를 단순히 견뎌야 하는 것이 아니라 학습의 기회로 삼는다는 의미입니다.

사이버 보안은 스트레스를 피하는 것이 아니라 스트레스를 활용하는 것입니다. 취약성 방지를 중심으로 보안 전략을 수립하면 잠을 설칠 필요가 없습니다.

이것이 바로 제로 트러스트가 미래인 이유입니다. 그렇기 때문에 앞으로 어떤 일이 벌어질지 걱정하지 않습니다.  

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