Agile Business, agile security: How AI and Zero Trust work together | Microsoft Security Blog
- AI 보안의 필요성
- 전통적 보안 모델은 생성형 AI와 같은 동적인 기술을 관리하기에 부적합
- 생성형 AI는 비결정론적 계산 방식으로, 동일한 입력값에도 항상 동일한 결과를 생성하지 않음
- AI는 데이터 중심 기술로, 데이터의 보안 및 거버넌스가 중요
- 제로 트러스트 접근법은 AI와 그 데이터를 효과적으로 보호하는 데 필수적
- AI와 제로 트러스트의 상호 작용
- AI는 제로 트러스트 원칙을 통해 데이터와 AI 애플리케이션을 효과적으로 보호
- AI 기반 분석은 제로 트러스트 구현을 가속화하며, 위협 대응 시간을 단축하고 지속적인 학습 및 전문성 향상 지원
- 사이버 공격자와 AI
- 공격자들은 AI를 활용하여 피싱 이메일과 전화의 품질과 빈도를 향상
- AI 모델 훈련에 필요한 대규모 데이터는 공격자의 주요 표적
- 데이터 보호의 중요성 증가 및 새로운 위협 모델에 대한 신속한 적응 필요
- AI 보안 리스크 관리 전략
- 사용자 교육
- AI를 활용한 고품질 스캠 및 피싱 공격에 대한 인식 교육
- 중요한 거래에 대한 독립적인 검증 프로세스 강화
- AI 애플리케이션 및 데이터 보호
- AI 개발 초기 단계에서 보안을 통합하여 비용 발생 방지
- AI 보안 역량 채택
- AI 기술은 보안 운영(SecOps)을 강화하고, 보고서 작성, 비즈니스 영향 분석 등을 지원
- 정책 및 표준
- 보안, 개인정보 보호 및 윤리적 고려사항을 포함한 표준 수립 필요
- Microsoft Responsible AI Standard 참고 가능
- 사용자 교육
- 제로 트러스트와 AI의 관계
- 제로 트러스트는 AI 보안을 위한 현대적 보안 접근 방식
- AI는 제로 트러스트를 가속화하며, 데이터 분석 및 신호 처리에 도움
- 결론
- AI 기술의 잠재적 기회와 보안 위협을 효과적으로 관리하기 위해 제로 트러스트 원칙을 채택
- 조직은 AI를 안전하게 활용하면서 리스크를 완화하고, 보안 전략 및 기술 발전을 통해 지속적인 혁신 가능
- 조기 보안 통합은 조직이 AI를 안전하게 사용하며 혁신을 지원하는 필수 요소
'Kant's IT > Issue on IT&Security' 카테고리의 다른 글
| 새로운 더블클릭재킹(DoubleClickjacking) 공격, 주요 웹사이트의 클릭재킹 방어 우회 (0) | 2025.01.13 |
|---|---|
| 한예종 해킹 공격 및 개인정보 유출 사고 분석 (0) | 2025.01.13 |
| 효과적인 소프트웨어 개발 팀 보안 벤치마크 구현 방법 (0) | 2025.01.05 |
| SLM(소형 언어 모델)의 주요 활용 사례 5가지 (2) | 2025.01.05 |
| 클라우드 환경에서의 잠재적 갈취 위협에 대한 보안 전략 (0) | 2025.01.05 |