보안의 변화 추진자로서의 AI

AI Security와 Risk Management

Angeline Corvaglia

Founder and Digital Transformation Expert

AI 기반 보안

조직 보안에서 AI의 역할

• 방대한 데이터 처리
• 위협 식별
• 결과에서 학습

자동 이상 탐지

• 데이터의 비정상 패턴
• 위협의 경고 신호

사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)

• 사용자 행동 패턴
• 이상 징후
• 보안 위험이 될 수 있는 계정/개인

Threat Intelligence Platforms (TIPs)

다음을 파악:

• 누가
• 왜
• 어떻게
• 다음은 무엇

공격자의 동기, 전술, 기술.

한발 앞서기.

Security Orchestration, Automation, Response (SOAR)

보안 오케스트레이션·자동화·대응 도구

• 간소화 및 동기화
• 다양한 시스템 전반

전문가의 초점을 더 정교한 위협에 재집중.

Security Information and Event Management (SIEM)

보안 정보 및 이벤트 관리 시스템

• 실시간 데이터
• 이상 징후
• 패턴
• 잠재적 보안 사고

AI 기반 SIEM

기계 학습과 고급 데이터 상관분석

• 복잡한 위협·이상 징후
• 사고 탐지
• 위협 예측
• 실행 가능한 인사이트

더 빠르고, 더 똑똑하고, 더 안전하게

은행이 SIEM에 AI 통합

• 비정상 패턴
• 급작스런 이체
• 고위험 국가
• 실시간 분석
• 잠재적 사기 표시
• 즉시 조사

큰 이점과 함께 따르는 새로운 위험

 

• AI 편향
• 데이터 조작
• 민감한 데이터 노출
• 윤리·책임성 고려사항

 

• 일부 시스템의 의사결정 과정을 이해하기 어려움
• 책임 소재 파악이 어려움

윤리적 딜레마

감시에 얼굴 인식 활용

• 특정 집단에 불공정 결과
• 프라이버시 우려 제기

AI는 신중히 도입해야 함

연습해 봅시다!

AI Security와 Risk Management