AI 기술이 사이버 보안에 적용됨에 따라, 보안관제센터(SOC)에서는 네트워크와 시스템에서 발생하는 다양한 사이버 위협을 신속하게 탐지하고 대응할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.
SOC는 보안 오케스트레이션과 자동화(Security Orchestration, Automation and Response; SOAR), 그리고 보안 정보와 이벤트 관리(Security Information and Event Management; SIEM) 시스템을 통해 데이터 분석을 자동화하고 공격을 예측 및 탐지하는 데 AI를 활용하고 있습니다.
AI는 악성코드 탐지에 효과적으로 활용되고 있습니다. 정적 분석(PE 파일의 구조적 특징 분석)과 동적 분석(악성코드 실행 시 행동 분석)을 통해 악성 행위를 탐지하며, 머신러닝과 딥러닝을 사용해 고도의 정확도를 달성하고자 합니다.
Word2Vec과 같은 기법이 사용되며, 비지도 학습 모델을 통해 신종 악성코드를 탐지하는 기술이 발전 중입니다.
AI는 보안관제에서 탐지 및 분석 자동화를 위한 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 지도학습을 통해 오탐과 미탐을 줄이고, 준지도학습을 통해 라벨링된 데이터 부족 문제를 해결하며, 비지도학습을 통해 알려지지 않은 공격을 탐지하는 이상 탐지 기능을 강화합니다.
이로 인해 SOC는 반복적이고 대량의 이벤트 데이터를 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다.
AI 기반 보안의 과제는 설명 가능한 AI(XAI)로 대응되고 있으며, 이는 보안 전문가가 AI의 결정을 이해하고 신뢰할 수 있게 돕는 기능을 제공합니다.
그러나 라벨 오류와 데이터 편향 등 AI 학습 데이터의 품질 문제는 여전히 해결 과제로 남아 있으며, 이를 개선하기 위해 데이터 감사 기능의 필요성이 강조됩니다.
AI를 활용한 보안관제는 전통적인 보안 모델에서 한층 진보된 데이터 중심의 보안 모델로의 전환을 촉진하고 있습니다. 이는 높은 수준의 자동화와 효율성을 제공하며, 사이버 공격에 대한 예측과 실시간 대응을 가능하게 해 줍니다. AI와 데이터 과학의 결합은 사이버 보안의 새로운 방향성을 제시하고 있으며, 지속적인 기술 발전을 통해 더욱 강력한 보안 생태계가 구축될 것으로 기대됩니다.