첨단 사이버 보안 위협이 끊임없이 위협으로 떠오르면서 기업들은 이러한 위협에 맞서기 위해 머신러닝과 자동화의 힘을 활용하는 것을 진지하게 고려하고 있습니다. 사이버 보안 설문조사에 따르면 자동화를 광범위하게 활용하는 조직일수록 사이버 공격을 예방, 탐지, 대응 및 억제할 가능성이 훨씬 높다고 평가했습니다.
이러한 개념은 오늘날 빠르게 성장하는 사이버 위협의 변화하는 시대에 점점 더 중요해지고 있지만, 이 개념은 정확히 무엇을 의미할까요? 기계 학습 기본적으로 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍을 받는 대신 데이터로부터 학습하는 것을 의미합니다. 이러한 머신러닝 알고리즘을 통해 컴퓨터는 방대한 데이터 세트를 입력받고 이를 분석하여 확장된 데이터 분석을 통해 패턴이나 상관 관계를 인식합니다.
머신러닝의 중요성
머신러닝은 점점 더 많은 산업에서 보편화되고 있으며, 사이버 보안 또한 이에 뒤처지지 않았습니다. ABI Research 보고서는 사이버 보안 분야의 머신러닝이 96년까지 빅데이터, 인텔리전스 및 분석 지출을 2021억 달러로 증가시킬 것으로 추산했습니다. 머신러닝이 이처럼 장기적으로 성장하는 이유는 명확합니다. 머신러닝은 기업이 사이버 위협이라는 크고 위험한 세계에 더 효과적으로 대응하고 자체 방어력을 강화할 수 있도록 지원하기 때문입니다. 보안 기업들은 이러한 추세에 맞춰 제공하는 솔루션을 재편하고 있습니다. 시그니처 기반 시스템에서 머신러닝 시스템이 데이터를 해석하여 탐지 능력을 향상시키는 계층형 솔루션으로 전환하고 있습니다. 악성 코드.
이러한 장점 중 일부는 다음과 같습니다.
데이터 이해 – 사이버 보안을 위해 수집할 수 있는 데이터의 양은 엄청납니다. 데이터의 규모와 양이 너무 방대하여 인간만으로는 분석하기 어려울 수 있지만, 바로 이 부분에서 머신러닝이 활용될 수 있습니다. 방대한 양의 데이터를 분석하고 처리함으로써 특정 행동의 패턴이나 범주를 찾아내고, 이를 통해 고급 공격에 맞서 싸울 수 있습니다. 사이버 보안 위협.
더 나은 보호를 위한 자동화 사용 – 다양한 위협은 기업에 대해 각기 다른 공격 지점을 야기할 수 있으며, 심지어 하나의 위협이라도 서로 다른 접점을 각기 다른 방식으로 공격할 수 있습니다. 바로 이 부분에서 자동화가 훨씬 더 효과적인 역할을 할 수 있습니다. 잠재적 공격의 예측된 행동과 접점을 이해함으로써, 자동화는 예측된 공격 유형에 정확히 맞는 접점 전반에 걸쳐 더 나은 보호 조치를 구축할 수 있습니다.
더 나은 감지를 위한 클러스터 기반 접근 방식 사용 – Quick Heal은 클러스터 기반 접근 방식을 사용하여 다양한 사이버 보안 문제를 해결하기 위해 이미 머신 러닝을 사용하고 있습니다. 이 백서샘플은 머신러닝을 통해 클러스터링되며, 각 클러스터는 서로 유사한 샘플을 갖습니다. 이렇게 생성된 클러스터는 규모가 매우 크며, 머신러닝을 통해 클러스터를 집계, 분석 및 자동화하여 처리합니다. 그런 다음 데이터에 레이블을 지정하고 처리하여 모델을 생성합니다. 시간, 크기, 품질 등 다양한 요소를 검토한 후, 엔드포인트 배포에 적합한 것으로 결정됩니다.
머신 러닝과 자동화는 첨단 사이버 보안 위협에 맞서는 데 큰 도움이 될 것입니다. 하지만 데이터 과학과 인간의 전문 지식을 결합하여 뒷받침해야 합니다.
