당신이 알아야 할 최고의 인공 지능 사이버 보안 도구
게시 됨: 2018-09-21전문가들은 사이버 보안 분야의 인공 지능을 사이버 범죄와의 전쟁을 위한 은총으로 간주하고 있습니다. 그러나 최근 AI 기반 악성코드 공격은 이 새로운 기술의 기반을 흔들었습니다. 인공 지능을 기반으로 하는 숨겨진 악성 코드인 DeepLocker가 거대 조직에 효과적으로 도전했습니다. 이제 AI는 새롭고 향상된 악성 코드를 생성할 수 있는 능력과 함께 억제할 수 없는 힘에 대해 의문을 제기하고 있습니다.
DeepLocker에 대한 통찰력
이 숨겨진 맬웨어는 가장 엄격한 사이버 보안 조치도 피할 수 있습니다. AI 소프트웨어 모델과 지리적 위치, 얼굴 인식 및 음성 인식과 같은 관련 기능을 사용하여 정의된 대상에 대한 공격을 시작합니다.
AI 기술은 해킹과 도난이 없는 안전한 사이버 미래를 약속합니다. 이에 따라 사이버보안 전문가와 협업하는 기업들은 AI 기반 시스템 투자를 통해 대용량 데이터를 면밀히 조사하고 위협을 사전에 식별하기 시작했다. 이 공격 이후 일부는 이 시스템에 대한 믿음을 잃었고 더 이상 사이버 보안의 필수 요소로 만들 생각이 없습니다.
AI: 필요성 또는 위협
이 최근의 공격은 테이블을 뒤집어 놓았고 그것이 기술의 아름다움입니다. 그것은 세계가 생존하는 데 도움이 될 수 있지만 대량 파괴에도 도움이 될 수 있습니다. AI에 관한 한, 자체 장단점이 있으며 해커와 개발자 모두가 마스터할 수 있습니다. 이 공격은 우리가 앞으로 더 많은 AI 기반 공격을 목격하게 될 것이라는 증거이며 이 전투에서 살아남기 위해서는 AI보다 첨단 기술을 사용하거나 같은 무기로 싸울 수 있습니다. 현재로서는 인공 지능보다 앞선 기술이 없으므로 필요한 예방 조치를 취하고 다음 AI 기반 공격에 대한 방패를 만들고 인공 지능 사이버 보안 도구를 사용하는 것이 좋습니다.
다크트레이스 안티제나
Darktrace는 사이버 보안의 AI에 대한 이야기를 현실로 만들고 인공 지능 분야의 세계적인 리더임을 입증했습니다. 자사 제품인 Antigena는 위협을 자동으로 탐지하고 완화하는 기능을 갖춘 운영형 자기 방어 시스템입니다. 시스템은 위협에 실시간으로 대응하고 공격의 심각도에 따라 조치를 취합니다.

Antigena는 위험 요소와 바이러스를 인식하고 균형을 맞추는 디지털 항체의 작동을 식별하고 모방하기 위해 Darktrace의 핵심 역량을 확대합니다. Darktrace의 Enterprise Immune System을 사용하여 위험의 심각성을 기반으로 의심스러운 행동을 감지하고 실시간으로 대응합니다. 사이버 보안에서 인공 지능을 사용하는 것이 필요하며 이를 염두에 두고 Antigena 장치는 많은 AI 기반 제품을 통해 메시지 프로토콜, 인터넷 및 네트워크 연결에 대한 기계 및 사용자 액세스를 제어할 수 있습니다.
기본 기계 학습 기술의 지원으로 Darktrace Antigena는 인간의 개입 없이 성장하는 미확인 위협을 인지하고 방어합니다. 이러한 기계화된 대응 역량과 보안 분야의 인공 지능 적용을 통해 행정부는 비즈니스의 일반적인 워크플로를 방해하지 않고 위협에 신속하게 대응할 수 있습니다.
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시만텍의 표적 공격 분석(TAA) 도구
은밀하고 훈련된 공격을 노출하기 위해 Symantec에서 개발한 이 도구는 AI와 기계 학습이 결합된 도구입니다. 이 도구의 성과에 대해 이야기하면서 작년에 다양한 회사의 운영 네트워크에 침입하기 위한 Dragonfly 2.0 공격을 차단하고 무력화했습니다. 현재로서는 외부의 도움 없이도 고객이 위협을 인지하고 효과적으로 대응할 수 있는 제품을 출시하는 것이 현재 이 회사의 최우선 과제다.

더 읽어보기: 개인 정보에 대한 인공 지능 위협
머신 러닝의 도움으로 연구팀이 개발한 인텔리전스를 한 단계 끌어올리고 고객이 효율적으로 위협에 대처할 수 있도록 지원합니다. 뛰어난 기록과 놀라운 기능을 갖춘 TAA 도구는 시만텍 위협 데이터 레이크에서 발견된 에피소드에 대해 네트워크 내 공격을 검사합니다. TAA는 모든 엔드포인트에서 수상한 활동을 노출하고 해당 데이터를 구성하여 각 행위가 숨겨진 의심스러운 활동을 의미하는지 여부를 확인합니다.
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IBM QRadar 어드바이저
IBM은 Watson 기술로 명성을 얻었으며 IBM의 이 도구는 사이버 범죄와 싸우기 위해 인공 지능과 함께 동일한 기술을 사용합니다. QRadar는 중요한 데이터를 즉시 제공하는 인지 추론을 사용하여 위협 지표를 자동 검사하는 것을 목표로 합니다. 이 첨단 기술의 도움으로 보안 전문가는 위협을 사전에 감지하고 분석하여 사고를 줄일 수 있습니다.


이 IBM QRadar Advisor의 하이라이트 중 일부는 사고에 대한 예정된 검사, 지능적 추론 제공, 심각도가 높은 위협 인식, 자산 및 사용자에 대한 핵심 통찰력 제공입니다. 이 도구는 다음 사건을 위해 더 큰 데이터를 수집하기 위해 관찰 가능한 항목을 사용하여 로컬 데이터를 발굴하여 위협을 검사할 수 있습니다. 또한 방어 계층을 넘었거나 차단했는지 여부에 관계없이 위협에 대한 정보에 액세스할 수 있습니다.
인지 추론을 통해 위협을 쉽게 식별하고 이전 사건의 관련 엔터티를 IP 주소 및 의심스러운 파일 형태로 노출합니다. 이 도구를 사용하면 맬웨어 공격에서 계층 우회에 이르기까지 각 사건에 대한 자세한 통찰력을 얻고 최선의 결정을 내릴 수 있습니다. UBA(User Behavior Analytics) 앱을 사용하면 이 앱에 정보를 통합하여 내부자의 의심스러운 활동을 인식하고 시스템에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다.
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Sophos의 Intercept X 도구
딥 러닝 신경망을 기반으로 하는 Sophos의 Intercept X는 인간 두뇌를 복제한 것입니다. Sophos는 보안 소프트웨어도 취급하는 영국 기반 하드웨어 회사입니다. 이 도구의 탄생은 현재 Intercept X에서 사용되는 알고리즘을 만든 미국 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)에 기인할 수 있습니다. Intercept X는 NSS 연구소와 같은 다양한 타사 플랫폼에서 시도되고 검증되었으며 항상 점수를 매겼습니다. 높은.

이 도구의 USP는 실행되기 전에 파일에서 기능을 추출하는 기능입니다. 이 도구는 파일에 대한 중요한 분석을 수행하고 1초 이내에 정보를 제공합니다. 위협에 대한 양방향 공유 및 실시간 피드백을 기반으로 매우 정확한 결과를 제공합니다. 이 도구는 행동 분석을 사용하여 맬웨어가 시스템에 침입하고 공격을 시작하는 것을 차단합니다.
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벡트라의 인지

Vectra의 Cognito는 AI 소프트웨어를 기반으로 위협을 실시간으로 인식합니다. 행동 탐지를 기반으로 하는 알고리즘의 도움으로 자동 감독, 프로그래밍된 분석 및 위협 탐지가 가능합니다. 이 프로그램은 네트워크 로그, 메타데이터 및 클라우드 이벤트 수집을 지원합니다. 또한 각 사건을 검사하고 보관하여 워크플로 및 기타 장치에 숨어 있는 공격자를 식별할 수 있습니다.
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현재 AI 기반 공격에서 살아남는 유일한 방법은 인공 지능 사이버 보안 도구를 설치하는 것입니다. AI의 가장 큰 특징 중 하나는 스스로 학습하고 자동으로 업그레이드한다는 것입니다. 더 많은 정보가 노출되면 그에 따라 사람의 간섭 없이 업그레이드되고 사이버 보안 전문가에게 고유한 편차가 드러납니다.
이를 통해 조직은 운영 네트워크에 침입하려는 해커에 대한 본격적인 공격을 시작할 수 있습니다. 기술이 확장되고 새로운 관점이 등장함에 따라 이 기술의 범위는 방대하고 유익합니다. 사이버 보안에서 머신 러닝과 인공 지능의 독특한 조합은 사이버 보안의 완전한 생체 네트워크를 재정의할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
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결론
전문가들은 사이버 위협과 해킹을 영구적으로 종식시키고 보안과 안전의 플랫폼을 제공할 수 있는 이 독특한 기술 조합을 높이 평가합니다. 그러나 최근의 공격으로 인해 사람들은 이것을 순수한 공급업체 과대 광고가 있는 제품처럼 보이게 되었습니다. 그러나 이 듀오 기술의 긍정적인 측면을 완전히 무시할 수는 없습니다.
무엇보다 AI와 머신 러닝은 미래의 산물이며 실제 구현은 미래에만 볼 수 있습니다. 현재로서는 인간의 두뇌와 보안 장치에 전적으로 의존할 수 있습니다. 이것은 모두 당신이 알아야 할 최고의 인공 지능 사이버 보안 도구에 관한 것이었습니다. 아래 섹션에 댓글을 달고 이에 대한 의견을 공유하십시오.