AI가 위협 탐지에 사용될 수 있는 방법

사이버 위협이 규모와 정교함을 더해가면서, 인공지능(AI)은 현대 사이버 보안에서 중요한 힘으로 떠오르고 있습니다. AI 시스템은 방대한 데이터 세트를 자동으로 분석하고, 이상 징후를 식별하며, 새로운 전술에 실시간으로 적응함으로써 잠재적 공격을 더 빠르고 정확하게 식별할 수 있게 해줍니다. Gartner의 2025년의 주요 사이버 보안 동향 보고서는 생성형 AI(GenAI)의 증가하는 영향을 강조하고, 조직들이 더 유연하고 확장 가능한 방어 전략을 채택할 수 있는 새로운 기회를 지적합니다. 위협 탐지 워크플로에 AI를 통합함으로써 비즈니스는 급증하는 위협 환경에서 자신을 더 잘 방어할 수 있습니다.

Gartner의 보안 운영 하이프 사이클, 2024에 따르면 조직들은 지원 및 문의에 사용될 고급 상호작용 도구로 사이버 보안 AI 어시스턴트를 점점 더 많이 채택할 것으로 예상됩니다. 이러한 어시스턴트는 사건 대응, 위험 평가, 노출 분석 및 코드 검토와 같은 작업에 적합하며, 운영 효율성을 높이고 응답 시간을 줄여서 보안 성숙도가 제한된 조직과 성숙하고 체계적인 팀과 프로세스를 갖춘 조직 모두에게 이점을 제공합니다., organizations are expected to increasingly adopt cybersecurity AI assistants as sophisticated interactive tools for support and inquiry. These assistants are well-suited for tasks like incident response, risk assessment, exposure analysis, and code review. They offer the potential to enhance operational efficiency and reduce response times, benefiting both organizations with limited security maturity and those with mature, structured teams and processes.

AI 기반 위협 탐지는 사이버 위협을 초월하여 공격의 증가하는 규모와 속도에 맞추어 설계되었으며, 실시간으로 악의적 활동을 탐지합니다. 전통적인 방어에 기계 학습(ML), 고급 패턴 인식 및 행동 분석을 강화함으로써 AI는 조직이 사이버 보안 자세를 최적화할 수 있게 도와줍니다. 또한, AI 기반 위협 정보는 글로벌 위협 데이터를 분석하여 더 깊은 컨텍스트와 빠른 통찰력을 제공함으로써, 새로 발생하는 위험에 대해 더 빠르고 정보에 입각한 대응을 가능하게 합니다.

현대 위협 탐지에서 AI가 중요한 이유

전통적인 보안 시스템은 다형성 멀웨어, 내부 공격 및 제로데이 취약점과 같은 정교한 위협을 대할 때 종종 부족합니다. AI는 이러한 공유를 바꾸어, 적 기술과 함께 발전하는 능동적이고 확장 가능한 자동화 위협 탐지 기능을 제공합니다. zero-day vulnerabilities. AI changes the equation by delivering proactive, scalable automated threat detection capabilities that evolve alongside adversarial techniques.

그러나, GenAI는 사이버 보안 운영을 강화하는 데 상당한 장점을 제공하는 반면, 적들이 이러한 기술을 공격적으로 활용함에 따라 새로운 위험도 가져옵니다. 위협 행위자들은 동일한 AI 기반 도구를 활용하여 공격을 가속화하고 확장하며 정교화하고 있습니다. Gartner에 따르면 공격자들은 산업 전반에 걸쳐 GenAI가 제공하는 효율성과 향상된 기능의 혜택을 받을 가능성이 높습니다.

AI 모델은 행동 패턴을 분석하고 정상 기준에서 벗어나는 것을 인식하며 잠재적 침입을 예상하여 보안 팀에게 결정적인 우위를 제공합니다. 거짓 양성을 줄이고 가장 관련성 높은 경고만 표면에 올리면서, AI는 복잡한 하이브리드 환경(예: 멀티 클라우드 인프라 및 IoT 생태계)에서 특히 더 빠르고 정보에 입각한 사건 대응을 가능하게 합니다.

위협 탐지의 진화

위협 탐지는 지난 수십년 동안 지능적이고 적응적인 전략으로 변모하며 크게 변화하였습니다. 이는 사이버 위협의 복잡성이 증가하고 적들의 정교함이 높아짐에 직접적인 대응입니다. 아래는 위협 탐지가 어떻게 발전해왔는지 구조적으로 설명합니다.

규칙 기반 시스템 (1970년대)

초기 사이버 보안은 미리 정의된 로직을 사용하여 악의적 행동을 식별하는 규칙 기반 시스템에 의존했습니다. 이는 알려진 위협을 탐지하는 데 유용했으나, 동적 환경에서는 적응력이 부족했습니다.

주요 구성 요소:

• 데이터 수집: 네트워크 트래픽, 시스템 로그 및 사용자 활동 모니터링
• 규칙 정의: 잠재적 위협을 나타내는 조건 설정
• 규칙 평가: 미리 정의된 규칙에 대한 데이터 평가
• 경고 생성: 잠재적 위협에 대한 보안 팀에 알림
• 대응 메커니즘: IP 주소 차단이나 시스템 격리와 같은 자동화된 조치

제한 사항:

• 알려지지 않은 위협을 탐지할 수 없음
• 높은 거짓 양성 비율

서명 기반 탐지 (1980년대)

1980년대는 데이터베이스의 알려진 위협 서명을 비교하여 위협을 식별하는 서명 기반 탐지를 도입했습니다.

주요 구성 요소:

• 서명 생성: 보안 전문가가 알려진 위협을 위한 고유 식별자를 개발
• 데이터베이스 유지 관리: 새로운 위협 서명을 포함하기 위해 정기적으로 업데이트
• 스캔 프로세스: 알려진 서명과의 일치를 위해 파일 또는 데이터 패킷 분석
• 실시간 모니터링: 잠재적 위협에 대한 즉각적인 피드백

제한 사항:

• 제로데이 위협을 감지할 수 없음
• 적시 업데이트에 의존
• 다형성 멀웨어와 같은 회피 기술에 취약

​​휴리스틱 기반 탐지 (1980년대 후반 – 1990년대 초반)

휴리스틱 탐지는 행동 및 악성 프로그램의 특성을 분석하여 알려진 서명과 일치하지 않더라도 잠재적 위협을 식별합니다.

주요 구성 요소:

• 행동 분석: 시스템 파일 수정과 같은 의심스러운 행동 모니터링
• 규칙 기반 시스템: 의심스러운 행동을 정의하는 사전 정의된 휴리스틱 사용
• 동적 분석: 제어된 환경에서 프로그램을 실행(샌드박싱)하여 행동 관찰
• 통계적 방법: 정상 활동에 대한 기준선과의 프로그램 행동 비교

제한 사항:

• 높은 거짓 양성 비율
• 악성코드 제작자가 회피 기술 개발
• 효과적인 규칙 정의의 복잡성
• 리소스 집약적인 프로세스

이상 탐지 시스템 (1990년대 후반 – 2000년대 초반)

이상 탐지 시스템은 확립된 규범으로부터의 편차를 식별하여 잠재적 위협을 탐지합니다.

주요 구성 요소:

• 데이터 수집: 네트워크 트래픽, 사용자 행동 및 시스템 로그에서 데이터 수집
• 데이터 전처리: 정상화 및 청소를 통해 기준선 설정
• 편차 탐지: 통계적 방법 및 기계학습을 사용하여 이상 식별
• 평가: 정확성을 메트릭(미세 환경과 정밀도)으로 평가

제한 사항:

• 높은 거짓 양성
• 대규모 데이터셋에서의 확장성 문제
• 역동적 환경에서의 과제
• 품질 이력 데이터에 의존

AI 기반 위협 탐지 (2000년대 후반 – 현재)

AI는 시스템이 실시간으로 새로운 위협을 학습하고 적응할 수 있게 함으로써 위협 탐지를 혁신했습니다.

능력:

• 실시간 분석: AI 알고리즘이 데이터 스트림을 분석하여 위협을 신속히 식별
• 고급 행동 분석: 현재 행동 패턴을 확립된 기준선과 비교하여 악의적 활동 감지
• 확장성 및 효율성: 대량의 데이터를 신속하고 정확하게 처리
• 새로운 위협에 대한 적응력: 새로 발생하는 감지 알고리즘을 지속적으로 학습하고 적응

이점:

• 더 빠른 탐지 및 응답 시간
• 거짓 양성 감소
• 제로데이 위협을 탐지할 수 있는 향상된 능력

제한 사항

영국 정부의 보고서 “2025년까지의 생성형 인공지능의 안전 및 보안 위험“에 따르면, AI 기반 위협 탐지는 다양한 위험과 제한 사항을 제시합니다.

• 데이터 오염 위험: AI 모델은 훈련 단계에서 악의적인 데이터가 도입되어 편향되거나 유해한 출력을 초래할 수 있습니다.
• 모델 반전 및 추출 공격: 공격자는 AI 모델을 역공학하여 민감한 정보를 추출하거나 모델을 복제하여 데이터 기밀성과 지적 재산권을 위협할 수 있습니다.
• 반대적 입력 조작: AI 시스템은 신중하게 조작된 입력에 의해 잘못된 결정을 내릴 수 있으므로 중요한 보안 위험을 초래합니다.
• 설명 가능성 부족: 많은 AI 모델은 “블랙박스”로 작동하여 의사결정 과정을 이해하기 어려워 신뢰와 효과적인 감독을 방해합니다.
• 보안 조치를 앞서 나가는 급속한 진화: AI 기술의 빠른 발전 및 채택은 종종 이에 상응하는 보안 프로토콜의 개발을 앞지르며 시스템을 취약하게 만듭니다.
• 전통적인 보안 관행의 불충분성: 전통적인 사이버 보안 조치는 AI 시스템이 제기하는 특정 과제를 충분히 해결하지 못할 수 있으며, 맞춤형 보안 전략이 필요합니다.

위협 탐지의 AI 개념

AI 기반 위협 탐지는 다음과 같은 핵심 개념을 포함합니다.

• 이상 탐지. AI 모델은 네트워크 또는 시스템 내의 “정상” 행동을 학습하고 위협을 나타낼 수 있는 편차를 플래그합니다. 이는 이전에 알려지지 않거나 제로데이 공격을 탐지하는 데 필수적입니다.
• 행동 분석. AI는 사용자, 장치 및 시스템 행동을 모니터링하여 시간이 지남에 따라 패턴을 식별합니다. 예를 들어, 이상한 시간에 민감한 데이터를 액세스하는 것과 같은 갑작스럽거나 비정상적인 행동은 잠재적 침입으로 경고를 발동합니다.
• (ML) 모델. ML 알고리즘은 대량의 데이터셋을 학습하여 이벤트를 분류하고 위협을 탐지하며 새로운 공격 방법에 적응합니다. ML 기반 위협 인텔리전스는 최신 데이터, 공격 행동 및 대응 결과를 지속적으로 분석하여 보안 시스템이 적응하고 개선할 수 있도록 합니다. 내부 및 외부 데이터 소스의 통찰력을 융합함으로써, 머신 러닝 위협 인텔리전스는 변화하는 위협에 대한 실시간 가시성을 제공하고 미래 공격 벡터를 예측하여 조직이 더 빠르고 똑똑한 보안 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
• 위협 정보 통합. AI 시스템은 내부 및 외부 위협 피드를 수집하여 침해 지표(IOCs), 공격 전술 및 취약점을 상관 관계시킵니다. 이러한 상황 인식은 탐지 정확성을 높입니다.
• 자연어 처리 (NLP). NLP는 AI가 위협 보고서, 로그 및 다크 웹 잡담과 같은 비정형 데이터 출처에서 관련 정보를 추출하여 상황 인식을 향상시킵니다.
• 자동화된 대응 및 오케스트레이션. 위협이 탐지되면 AI는 장치 격리 또는 IP 차단과 같은 사전 정의된 조치를 실행하여 인간 개입을 기다리지 않고 빠른 제어를 가능하게 합니다.
• 지속적인 학습 및 적응. AI 모델은 탐지 결과와 사건 반응의 피드백을 통해 지속적으로 다시 학습합니다. 이는 적의 기술 및 발전하는 공격 벡터에 대한 내성을 더 강하게 만듭니다.

결론적으로, AI는 단순히 사이버 보안을 향상시키는 것이 아니라, 조직이 오늘날의 동적 위협 환경에 대응할 수 있도록 지능과 민첩성을 제공합니다.

위협 탐지 구현 전략

강력한 위협 탐지 프레임워크는 도구 이상의 것입니다. 모든 보안 스택의 층에 인텔리전스, 자동화 및 사전 방어를 통합하는 것입니다. 아래는 효과적인 위협 탐지 프로그램을 구현하기 위한 주요 전략입니다.

• 시스템 전반에 걸쳐 위협 정보 통합. 실시간 위협 정보를 SIEM, EDR 및 방화벽에 피드하여 IOCs(Indicator of Compromise) 및 신규 위협을 사전에 식별합니다. 외부 정보와 내부 텔레메트리를 정렬하여 더 풍부한 맥락과 더 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다.
• 행동 탐지를 위한 AI 운영화AI 및 기계 학습을 활용하여 서명 기반 시스템이 놓치는 행동 이상을 탐지합니다. 이러한 도구는 사용자 활동, 액세스 패턴 또는 네트워크 트래픽의 미미한 편차를 식별하는 데 뛰어나며, 이는 APT(Advanced Persistent Threat) 공격을 탐지하는 데 중요합니다.
• 제로 트러스트 아키텍처 수용. 제로 트러스트 보안을 구현하면 조직이 각 액세스 요청을 검증하여 공격의 확산 범위를 줄일 수 있습니다. 세밀한 액세스 제어 및 지속적인 인증을 통해, 위협 행위자가 침투하더라도 횡적 이동을 제한합니다. zero-trust security helps organizations reduce the blast radius of an attack by validating every access request. Enforcing granular access controls and continuous authentication ensures that even if a threat actor gains entry, lateral movement is restricted.
• 고급 엔드포인트 모니터링 배포. 현대의 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 솔루션은 기기 수준에서 지속적인 모니터링, 탐지 및 자동 응답을 제공합니다. 이러한 시스템을 중앙 집중식 사건 대응 플랫폼과 통합하여 분류 속도를 높입니다.
• SIEM과 데이터를 중앙화하여 가시성 확보. 로그 데이터 통합, 경고 상관 분석 및 IT 환경 전반에 걸쳐 홀리스틱 가시성을 얻기 위해 SIEM 솔루션을 채택합니다. 탐지 규칙을 미세 조정하고 맥락 기반 분석을 기반으로 자동 위협 사냥을 활성화합니다.
• 일상 운영에 위협 사냥 포함. 지속적인 위협 사냥을 위한 내부 능력을 개발합니다. 텔레메트리, 위협 정보 및 행동 분석을 사용하여 자동화 도구가 놓칠 수 있는 침해 징후를 사전에 찾습니다.
• 사용자 교육 및 경계 우선순위화. 인간의 실수가 주요 침해 원인으로 남아 있습니다. 정기적인 교육, 피싱 시뮬레이션 운동 및 의심스러운 활동을 보고하는 명확한 프로토콜을 제공하여 보안 인식 문화를 구축합니다.
• 사건 대응 워크플로 자동화. 위협을 차단할 때 속도가 중요합니다. 사전 정의된 재생작업을 사용하여 탐지부터 대응 파이프라인을 자동화하고, MTTD/MTTR을 줄이기 위해 SOAR 플랫폼을 구현합니다.

이러한 탐지 조치를 전략적으로 구현함으로써, 조직은 공격자보다 한 발 앞서 나가고 중요한 인프라를 보호할 수 있게 하여 방어에서 능동적 사이버 탄력성으로의 전환을 할 수 있습니다.

위협 탐지에서 AI의 특정 적용

AI 기반 위협 탐지는 이제 현대 사이버 보안 전략의 기초가 되었습니다. 산업 전반에 걸쳐 조직들은 가시성을 향상시키고 대응 속도를 가속화하며 위험을 줄이기 위해 AI 기반 도구를 점점 더 많이 배치하고 있습니다. 아래는 AI가 위협 탐지의 미래를 적극적으로 형성하고 있는 세 가지 주요 영역입니다. 사이버 위협이 더 복잡해짐에 따라 이러한 AI 응용 프로그램은 조직이 위험을 식별하고 대규모 사고로 발전하기 전에 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다.

위협 정보 강화

AI는 내부 로그 및 외부 소스를 통해 수집된 원시 보안 데이터를 실행 가능한 위협 정보로 강화하여 위협 탐지를 향상시킵니다. 이는 경고를 보다 효율적으로 처리하고 광범위한 공격 패턴을 식별하며 더 빨리, 더 체계적으로 대응 결정을 지원합니다. AI 기반 위협 정보는 보안 팀이 위험을 우선시하고 새로운 위협에 따라 실시간으로 방어를 조정할 수 있도록 지원합니다.

SOC Prime의 Uncoder AI 는 클라우드, SIEM, EDR, MDR 플랫폼 전반에 걸친 탐지 엔지니어링 작업을 자동화하여 위협 정보 및 사건 대응을 향상시킵니다. MITRE ATT&CK 기법 및 하위 기법을 사용하여 목적에 맞게 설계된 ML 모델으로 Sigma 규칙을 강화합니다. Uncoder AI는 탐지 엔지니어링 및 위협 정보 처리를 위해 맞춤 제작된 Llama 3.3을 사용하며, SOC Prime SOC 2 Type II 전용 클라우드에서 호스팅되어 최대 보안, 개인 정보 보호 및 IP 보호를 보장합니다.

SIEM 알람 트라이앵글 및 노이즈 감소

AI 모델은 알람을 우선순위화하고 클러스터링하여 SIEM 효율성을 향상시켜 보안 팀이 고위험 사건을 신속하게 식별하면서 거짓 양성을 필터링할 수 있도록 합니다. 이러한 표적식 접근은 알람 피로를 줄이며, 분석가들이 진정한 위협에 집중하고 중요한 보안 이벤트에 더 효과적으로 대응할 수 있게 합니다.

SOC Prime의 Attack Detective 는 SIEM 자세 감사 권장 사항 및 종합적인 위협 스캔 결과에 기반하여 신중하게 선택된 탐지 규칙을 사용하여 낮은 노이즈와 높은 가치의 경고를 제공합니다. 이는 보안 팀이 거짓 양성(및 부정적) 비율을 줄일 수 있도록 하며, Attack Detective 엔진이 각 규칙 히트로부터 학습하여 동일한 알고리즘에 대해 경고가 두 번 발생하지 않도록 보장합니다.

AI 지원 위협 사냥

AI는 대량의 보안 데이터를 분석하여 전통적인 도구가 간과할 수 있는 숨겨진 패턴, 이상 현상 및 잠재적 위협을 발견함으로써 적극적인 위협 사냥을 지원합니다. 엔드포인트, 로그, 텔레메트리와의 신호를 상관시키면서 AI는 위협 발견 속도를 높이고 가설 생성에 도움을 주며 헌터들이 수상한 행동에 더 빠르고 정밀하게 집중할 수 있도록 합니다.

를 활용함으로써 Attack Detective조직은 실시간으로 연구되고 패키지된 위협 사냥 기능과 함께 공격자보다 빠르게 행동할 수 있습니다. 이 솔루션은 새로운 랜섬웨어 및 APT 그룹에 의해 사용되는 TTP를 주소로 지정하는 행동 기반 규칙을 신중하게 선택하여 자동 사냥을 실행할 수 있으며, 조직의 위협 프로파일과 일치합니다.

네트워크 보안 모니터링

네트워크 보안 영역에서 AI는 악의적 활동 징후를 지속적으로 스캔하는 데 사용됩니다. 기계 학습 알고리즘은 이상을 감지하기 위해 행동 패턴을 분석하며, 이는 침입이나 멀웨어 감염을 나타낼 수 있는 비정상적인 데이터 흐름, 액세스 시도, 트래픽 스파이크 등을 포함합니다. 실시간 경고를 통해 보안 팀은 위협에 신속하게 대응할 수 있습니다.

엔드포인트 위협 탐지

AI는 위협 감지를 강화하여 노트북, 서버, 모바일 기기 등 장치에서 직접 위협을 탐지함으로써 확산되기 전에 차단합니다. 사용자 행동, 시스템 활동, 파일 무결성을 모니터링하여 랜섬웨어, 루트킷, 권한 상승의 징후를 식별할 수 있습니다. 이러한 시스템은 종종 행동 기반 탐지를 포함하여 서명 기반 도구를 우회하는 제로데이 공격을 차단합니다.

사기 및 이상 탐지

금융 및 전자 상거래와 같은 산업은 사기 거래 및 신원 오용을 감지하기 위해 AI에 크게 의존합니다. 대량 데이터셋으로 학습한 AI 모델은 패턴 외부의 구매, 빠른 자금 이체 또는 계정 탈취와 같은 사기를 의심할 수 있는 미묘한 패턴을 찾아냅니다. 소매 업종에서는 카드 부재 사기를 방지하고 실패율을 줄여, 수익과 고객 신뢰를 모두 보호합니다.

윤리적 AI로 도전 과제 극복

장점에도 불구하고, 위협 탐지에서 AI는 여러 가지 도전 과제를 내포하고 있습니다. 훈련 데이터 품질, 알고리즘 투명성, 편향 경감은 여전히 중요한 이슈입니다. 윤리적 AI 실천은 시스템이 공정하고, 설명 가능하며, GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 것을 보장해야 합니다.

위험을 최소화하기 위해, 조직은 AI 모델을 지속적으로 검증하고 개인 정보 보호 중심 설계 원칙을 구현하며 주요 의사 결정에서 인간의 감시를 유지해야 합니다.

SOC Prime에서는 사이버 보안이 그 어느 때보다도 중요하며, 수비자들이 통제력, 투명성, 예측 가능성 및 프라이버시를 더 많이 가질 필요가 있다고 믿습니다. SOC Prime 플랫폼 은 SIEM, EDR 및 데이터 레이크 시스템을 강화하면서 프라이버시를 우선시하는 AI 기반 위협 탐지를 제공합니다. 사용자가 자신의 데이터를 제어하여 추가 비용 없이 보안을 보장할 수 있습니다. 인간의 전문 지식과 AI를 융합하여 탐지 정확도와 속도를 높이고 새로 발생하는 위협보다 앞서 나갑니다. 온프레미스 교육을 통해 데이터 프라이버시와 보안을 유지하면서 NIST-AI-600-1 NIST AI 위험 관리 프레임워크 (AI RMF 1.0)에 의존합니다. 우리는 계속해서 계산 효율성 최적화에 노력하여 CPU 부담과 환경 영향을 줄이며, 윤리적이고 친환경적인 AI 실천을 지원합니다.

AI 모델 훈련 분야에서, 고품질의 프라이빗 데이터셋은 경쟁 우위를 제공하는 유일한 기술적 장점입니다. 우리는 META의 LLama, OpenAI의 GPT 등과 같이 서로 다른 작업에 다양한 모델을 사용하여 SOC Prime 사용자가 AI와의 상호작용을 계속 제어할 수 있게 합니다. SOC Prime 사용자가 데이터를 보내는 시기 및 AI 기능을 활성화할지 여부를 결정하는 것은 그들 스스로입니다.

결론적으로, 위협 환경이 더 복잡해짐에 따라 전통적인 탐지 방법만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. AI 기반 위협 탐지는 중요한 업그레이드로, 조직이 위협을 더 빨리 감지하고, 더 효과적으로 대응하며, 발전하는 공격자 전술에 적응할 수 있도록 합니다. AI는 인간의 전문 지식을 대체하는 것이 아니라, 그것을 강화합니다. 일상적인 탐지 엔지니어링 작업을 자동화함으로써, AI는 수비자가 전략적 대응 및 완화에 집중할 수 있는 시간을 확보합니다. 높은 볼륨과 높은 속도로 진행되는 공격 시대에, AI 위협 탐지는 단순한 향상이 아니라 조직이 회복력 있고 미래에 준비된 사이버 방어를 구축하기 위한 운영상의 필수 요소입니다.