조직을위한 IAM에서 AI의 역할

소개

IAM (Identity and Access Management)은 모든 조직의 핵심 기둥입니다. 엔터프라이즈 보안에서 중요한 역할을합니다. 승인 된 사용자 만 액세스 할 수 있도록하여 조직의 리소스와 데이터를 확보합니다. 조직의 IT 인프라가 기하 급수적으로 증가하고 사이버 위협이 증가함에 따라 규칙 기반 IAM 솔루션은 종종 불충분합니다.

보안, 프로세스를 간소화하고, 운영 비용을 줄이며, 진화하는 위협에 적응하기 위해 조직은 IAM 시스템을 인공 지능 (AI)과 통합하고 있습니다. 이 기사는 AI가 조직을 위해 IAM의 변화를 주도하는 방법의 기술적 측면을 조사합니다.

배경

IAM에는 사용자 ID를 관리하고 사용자를위한 엔터프라이즈 리소스에 대한 액세스를 제어하는 일련의 기술, 정책 및 프로세스가 포함되어 있습니다. 이를 통해 조직은 안전하고 효율적으로 비즈니스를 운영하고 사이버 공격을 방지 할 수 있습니다. 핵심 IAM 구성 요소는 다음과 같습니다.

신원 관리 : 이 IAM의 구성 요소에는 사용자 프로파일의 생성, 유지 관리 및 삭제가 포함됩니다. 이 정보는 종종 Active Directory 또는 LDAP와 같은 디렉토리에 저장됩니다.
입증: IAM의 또 다른 중요한 구성 요소는 사용자의 신원을 확인하는 것입니다. 이것은 비밀번호, MFA (Multi-Factor Authentication) 및 생체 인식에 의해 수행됩니다.
권한 부여: 사전 정의 된 역할 및 정책에 따라 사용자의 권한 및 액세스 수준이 정의됩니다.
감사 및보고 : 여기에는 액세스 이벤트 로깅, 감사 트레일 제공 및 정기적 인 재 인증 프로세스로 규정 준수 보고서 생성이 포함됩니다. 이것은 IAM의 또 다른 중요한 구성 요소입니다.

IAM에서 AI의 역할

다음 다이어그램과 섹션에서는 AI가 신원 및 액세스 관리에 통합 될 수있는 주요 IAM 구성 요소를 설명하고 조직이 액세스 제어를 간소화 할 수 있도록 도와줍니다.

인증 및 검증 향상

AI는 다음 기술을 통해 인증 및 검증을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

생체 인증 : 조직은 엄격한 생체 인증을 구현할 수 있습니다. 첫째, 얼굴 특징을 분석하기 위해 얼굴 인식 시스템이 CNN (Convolutional Neural Networks)과 같은 딥 러닝 모델을 사용할 수 있습니다. 둘째, NLP (Natural Language Processing) 및 기계 학습 모델을 활용하여 조직은 음성 인식 시스템을 구축 할 수 있습니다. 조직은 이러한 시스템을 사용하여 고유 한 보컬 특성에 대해 개인을 식별하고 인증 할 수 있습니다.
행동 생체 인식 : 조직은 타이핑 속도, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신 (SVMS)과 같은 알고리즘을 사용하여 마우스 움직임과 같은 행동 특성을 분석 할 수 있습니다. 조직은 행동 이상을 감지하는 재발 신경 네트워크 (RNN)와 같은 기술을 통해 지속적인 모니터링을 더욱 달성 할 수 있습니다. 이를 통해 조직이 강력한 인증 메커니즘을 구현하는 데 도움이됩니다.
Adaptive Multi-Factor 인증 (MFA) : AI는 사용자 위치, 장치 유형 및 로그인 동작과 같은 상황에 맞는 데이터를 평가하여 인증 메소드를 동적으로 조정합니다. 예를 들어, 사용자가 알려지지 않은 위치에서 로그인하면 시스템에 추가 확인이 제기 될 수 있습니다.

자동화 된 프로비저닝 및 해제

조직에서 예측 분석 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 프로비저닝 및 탈퇴 프로세스를 간소화하는 데 사용할 수 있습니다. 일부 기술은 다음과 같습니다.

역할 기반 액세스 제어 (RBAC) : 클러스터링 및 분류 알고리즘과 같은 직원의 역할, 부서 및 행동 패턴, 기계 학습 모델을 기반으로 기록 액세스 데이터를 분석하여 액세스 권한을 할당합니다.
사용자 수명주기 관리 : IGA (Identity Governance and Administration) 플랫폼에 AI를 통합하면 Office 365, Salesforce 및 AWS를 포함한 다양한 엔터프라이즈 애플리케이션에서 사용자 계정 라이프 사이클 관리, 프로비저닝 및 비비 분할 프로세스 자동화 및 기업 표준 및 규제 조세에 대한 준수를 유지합니다.
자동화 도구 : AI는 RPA (Robotic Process Automation) 및 ServiceNow와 같은 ITSM (IT Service Management) 도구와 결합하여 프로비저닝 작업의 최종 자동화를 가능하게하고 수동 노력을 줄이고 인간 오류를 최소화 할 수 있습니다.

이상 탐지 및 위협 예방

AI 모델은 위협을 식별하는 데 중요한 역할을합니다. 이 모델은 기계 학습 및 데이터 분석 기술을 사용하여 많은 양의 데이터를 분석합니다.

행동 분석 : K-Means 및 DBSCAN과 같은 클러스터링 알고리즘 및 격리 포레스트 및 1 등석 SVM과 같은 이상 탐지 모델은 정상적인 사용자 동작과의 편차를 식별하는 데 매우 유용합니다. 조직은 로그인 시간, 자원 사용 및 액세스 빈도와 같은 과거 데이터에 대한 모델을 교육 할 수 있습니다. 이것은 보안 위협을 나타낼 수있는 편차를 식별하는 데 도움이됩니다. 이제 조직이 시정 조치를 취하는 데 도움이 될 것입니다.
위협 인텔리전스 통합 : 액세스 로그 및 실시간 보안 데이터를 수집하기 위해 AI 시스템은 SPLUNK, IBM QRADAR 및 Microsoft Sentinel과 같은 SIEM (Security Information and Event Management) 도구와 통합 할 수 있습니다. 그런 다음 조직은 임의의 산림, 그라디언트 부스트 및 신경망과 같은 기계 학습 모델을 적용하여 이벤트를 연관시킬 수 있습니다. 이를 통해 의심스러운 활동을 감지하고 잠재적 인 위협을 분류하는 데 도움이됩니다. 또한, 악의적 인 활동을 예측하고 방지하기 위해, 조직은 IOC (Indess of Dyngator) 분석 및 위협 인텔리전스 피드 (TIF)와 같은 위협 탐지 기술을 활용할 수 있습니다.
실시간 응답 : 위협 응답을 자동화하기 위해 IAM 시스템은 보안 오케스트레이션, 자동화 및 응답 (SOAR) 플랫폼을 사용합니다. 감독 된 기계 학습 모델 (예 : 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리)과 같은 기술을 사용하여 위협 수준을 평가하고 사전 정의 된 보안 플레이 북을 실행할 수 있습니다. 조직은 AI를 사용하여 사용자 계정 차단, 액세스 권한 취소, MFA (Multi-Factor Authentication) 챌린지 및 보안 팀에 경고를 보내는 등의 조치를 자동으로 수행 할 수 있습니다. 조직은 보안 사고 데이터를 분석하고 자연어 처리 (NLP)를 사용하여 사고 대응 팀에 대한 상세하고 실행 가능한 위협 보고서를 생성 할 수 있습니다.

적응 형 액세스 컨트롤

적응 형 액세스 컨트롤은 IAM 시스템에서 중요한 기둥입니다. AI 통합 IAM 시스템은 위험을 지속적으로 평가하고 액세스 권한을 조정함으로써 컨텍스트 인식 액세스 관리를 가능하게합니다.

RAAC (Risk-Adactive Access Control) : 베이지안 네트워크 및 의사 결정 트리와 같은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 조직은 비정상적인 액세스 시간 및 익숙하지 않은 장치와 같은 위험 요소를 평가할 수 있습니다. 실시간 데이터 및 과거 액세스 패턴을 기반으로 이러한 모델은 위험 점수를 생성합니다. 이를 통해 수동 개입없이 사용자 권한을 자동으로 조정하여 운영 효율성을 달성 할 수 있습니다.
제로 트러스트 아키텍처 : AI는 지속적인 인증 및 인증 메커니즘을 구현하여 제로 트러스트 모델을 지원합니다. 사용자 신원 및 액세스 요청을 실시간으로 검증하기 위해 조직은 IBA (Identity Behavior Analysis) 및 사용자 및 엔티티 행동 분석 (UEBA)과 같은 기술을 사용할 수 있습니다. AI 중심의 마이크로 세분화 및 예측 액세스 제어는 행동 적 통찰력과 상황에 맞는 데이터에 기초하여 액세스를 제한함으로써 보안을 향상시킵니다.
정책 관리 자동화 : 액세스 패턴, 보안 요구 사항 및 규정 준수 문서를 분석하기 위해 조직은 NLP (Natural Language Processing)를 활용하여 정책 업데이트를 자동화하고 정책 변경을 권장 할 수 있습니다. 또한 조직은 잠재적 보안 위험을 식별하고 액세스 정책을 적극적으로 조정하기 위해 Markov 체인 및 강화 학습 알고리즘과 같은 예측 모델을 사용할 수 있습니다.

향상된 사용자 경험

AI 중심 IAM 시스템은 AI 기술 및 기술을 활용하여 유용성으로 보안 균형을 이룹니다.

단일 사인온 (SSO) : 인증 요구 사항을 동적으로 조정하기 위해 조직은 사용자 행동을 분석하여 잠재적 계정 손상을 감지하는 머신 학습 알고리즘과 함께 연합 식별 프로토콜 (예 : SAML, OAUTH, OpenID Connect)을 사용하는 SSO 솔루션을 사용할 수 있습니다.
암호없는 인증 : FIDO2 및 WebAuthn 표준을 통해 AI는 비밀번호없는 접근 방식을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 생체 인식 또는 암호화 토큰을 통한 인증이 가능합니다. 조직은 AI를 통합하여 행동 분석을 사용하여 세션 동안 사용자의 신원을 지속적으로 검증하여이를 향상시킬 수 있습니다.
지능형 인증 흐름 : AI를 사용하는 IAM 시스템은 장치 지문, 지리적 위치 및 과거 로그인 패턴과 같은 상황에 맞는 데이터를 동적으로 평가하여 인증 프로세스를 적용 할 수 있습니다. 조직은 AI를 위험 엔진과 통합하여 인증 신뢰 점수를 계산할 수 있습니다. 이를 통해 적응 형 인증 방법을 사용하여 위험이 낮은 시나리오에 대한 마찰을 더욱 줄이면서 필요할 때 더 엄격한 측정을 시행합니다.

자동 재생 및 규정 준수 관리

AI는 규정 준수를 유지하고 보안 위험을 줄이는 데 중요합니다.

동적 재 인증 프로세스 : 조직은 변칙적 탐지 및 예측 분석과 같은 기계 학습 알고리즘을 통합하여 사용자 행동, 역할 변경 및 과거 데이터에 따라 액세스 권한을 평가할 수 있습니다. 이러한 기술은 액세스 패턴을 분석하고 정상 동작으로부터 편차를 감지하여 자동으로 재 인증 워크 플로우를 트리거합니다.
위험 기반 재 인증 : 가중 위험 스코어링 (WRS) 방법 및 베이지안 추론 모델과 같은 스코어링 알고리즘을 포함한 AI 위험 평가 모델은 액세스 위험 수준을 평가합니다. 시스템의 중요성과 관련된 데이터를 기반으로 이러한 모델은 고위험 사용자 계정을위한 재생 워크 플로를 시작하고 더 자주 모니터링 할 수 있습니다.
준수 자동화 : 조직은 API 및 데이터 커넥터를 통해 AI를 거버넌스, 위험 및 규정 준수 (GRC) 도구와 통합 할 수 있습니다. AI는 사용자 액세스 로그를 분석하고, NLP (Natural Language Processing)를 적용하여 호환되지 않은 액세스 패턴을 식별하고 기계 학습과 결합하여 시정 조치를 제안함으로써 감사 트레일을 자동으로 생성 할 수 있습니다. 이를 통해 적응 형 준수 모니터링 시스템을 유지함으로써 SOX, HIPAA 및 GDPR과 같은 규정을 지속적으로 준수 할 수 있습니다.

도전과 고려 사항

IAM 시스템에서 AI를 구현하려면 몇 가지 기술적 인 과제가 있습니다. 이러한 과제 중 일부는 다음과 같습니다.

데이터 프라이버시 : AI 모델에는 교육을위한 대규모 데이터 세트가 필요하며 데이터 보안에 대한 우려와 GDPR 및 CCPA와 같은 규정 준수 여부를 제기합니다. 데이터 익명화 및 차이 프라이버시와 같은 기술은 이러한 위험 중 일부를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
알고리즘 바이어스 : AI 모델이 다양한 데이터에 대해 교육을받지 않으면 권장 사항에 편견이 생길 수 있습니다. 조직은 바이어스 감지 도구를 사용하고 편향을 줄일 수 있습니다.
시스템 통합 : 레거시 IAM 시스템과 AI를 통합하려면 강력한 API 연결, 데이터 정규화 및 브리지 기술 격차에 미들웨어를 채택해야합니다. 조직이 구현하는 데 비용이 많이들 수 있습니다.
성능 및 확장 성 : 확장 가능한 아키텍처는 AI 시스템이 인증 및 액세스 로그의 요구를 처리하는 데 중요합니다. Apache Kafka 및 Tensorflow와 같은 기술은 데이터 스트리밍 및 효율적인 모델 배포를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.

결론

인공 지능은 새로운 수준의 인텔리전스, 자동화 및 적응성을 정체성 및 액세스 관리 시스템에 제공합니다. 인증 방법을 향상시키고 액세스 프로비저닝을 자동화하고 위협 감지 및 적응 형 액세스 컨트롤을 활성화함으로써 AI 지원 IAM 플랫폼은 보안을 제공하고 사용자 경험을 향상시킵니다. 인공 지능이 더욱 발전함에 따라 정체성 및 접근 관리에 대한 영향이 성장하여 조직이 사이버 보안의 증가하는 환경을 해결하는 새로운 방법을 제공합니다. 즉, 잠재력을 최대한 발휘하려면 단순한 구현 이상의 것이 필요합니다. 조직은 AI 중심 IAM 솔루션을 신뢰할 수 있고 균형 잡히고 탄력적으로 유지하기 위해 데이터 개인 정보, 알고리즘 공정성 및 시스템 통합과 같은 문제를 신중하게 탐색해야합니다.