클라우드 보안에서 AI의 변형력

클라우드 컴퓨팅은 비즈니스 운영 방식을 재구성하여 타의 추종을 불허하는 확장 성, 유연성 및 비용 효율성을 제공합니다. 그러나 조직이 계속해서 중요한 운영을 클라우드로 전환함에 따라 사이버 보안 문제가 증가하고 있습니다. 전통적인 보안 시스템은 종종 복잡하고 상호 연결된 클라우드 환경을 점점 더 정교한 사이버 공격으로부터 보호하기 위해 노력합니다.

인공 지능 (AI)은 클라우드 보안의 궁극적 인 게임 체인저로 부상했습니다. AI는 실시간 위협 탐지, 예측 분석 및 자동 응답을 활성화함으로써 이전 시스템이 처리 할 수없는 문제를 해결하고 있습니다. 사이버 보안 벤처 (Cybersecurity Ventures)의 보고서에 따르면 2028 년까지 사이버 보안에 AI에 대한 지출은 600 억 달러를 초과하여 점점 커지고 있다고 강조했다. 이 기사는 클라우드 보안에서 AI의 진화하는 역할, 그것이 가져 오는 이점 및 조직이 극복하는 데 도움이되는 과제를 탐구합니다. 이 기사는 AI가 Cloud Security를 ​​지원하는 방법을 탐구합니다. 데이터 트렌드와 AI의 영향에 대한 통찰력을 제공하는 그래프.

현재 클라우드 보안 환경

클라우드 데이터의 폭발

클라우드 환경에서 생성 된 데이터의 양이 빠르게 증가하고 있습니다. 2025 년까지 글로벌 클라우드 데이터 볼륨이 초과 될 것으로 예상됩니다. 150 Zettabytes. 이러한 대규모 성장은 전통적인 시스템이 이러한 방대한 데이터 세트를 효과적으로 모니터링하거나 분석 할 수 없기 때문에 사이버 범죄자에게 기회를 제공합니다.

다음은 시간이 지남에 따라 클라우드 데이터가 어떻게 증가했는지를 보여주는 그래프입니다. 전통적인 탐지 방법의 정확성은 감소했습니다.

위의 그래프는 전통적인 보안 시스템 (Red Line)의 감소 효과와 함께 클라우드 데이터 (파란색 라인)의 지수 성장을 보여줍니다. 이 라인 그래프는 클라우드 데이터가 기하 급수적으로 증가함에 따라 전통적인 탐지 시스템이 효과를 잃는 방법을 보여줍니다.

예를 들어, 2022 년 대규모 공격에서 글로벌 소매 업체는 비정상적인 데이터 활동을 정시에 식별하지 못해 수백만 개의 고객 레코드가 노출되었습니다. 이러한 사건은 더 똑똑한 AI 기반 시스템의 필요성을 강조합니다.

전통적인 도구는 또한 알 수없는 취약점을 악용하는 고급 지속적인 위협 (APT) 또는 제로 데이 익스플로잇을 감지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 무능력으로 인해 치명적인 클라우드 환경은 치명적인 결과를 초래할 수있는 위반에 노출됩니다.

AI 기반 위협 탐지 및 응답

더 똑똑한 위협 분석

AI 시스템은 클라우드 환경에서 패턴과 이상을 식별하여 실시간 위협 탐지에서 뛰어납니다. AI는 역사적 데이터로부터 학습함으로써 정상적인 활동과 의심스러운 행동을 구별 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 계정이 비정상적으로 많은 양의 데이터를 전송하거나 익숙하지 않은 위치에서 로그인하는 경우 AI 시스템은이 동작을 즉시 표시 할 수 있습니다.

기존 시스템과 달리 AI가 복잡한 환경에서도 정확도를 유지하는 방법을 시각화합시다.

이 산점도는 복잡성이 증가함에 따라 전통적인 방법이 정확도를 잃는 반면 AI 시스템은 더 높은 탐지 속도를 유지한다는 것을 보여줍니다.

AI는 또한 잘못된 경보를 줄입니다. 전통적인 도구는 종종 무해하고 시간과 자원을 낭비하는 경고를 생성합니다. AI는 위험이 높은 활동에만 집중 하여이 문제를 최소화하여 팀이보다 효과적으로 대응할 수 있도록합니다.

더 빠른 사고 응답

AI는 위협을 감지하지 않습니다. 자동으로 행동 할 수 있습니다. AI로 구동되는 자동 입사 응답 시스템은 손상된 시스템을 분리하고 악의적 인 IP 주소를 차단하며 몇 초 안에 액세스 권한을 취소 할 수 있습니다. 이 자동화는 랜섬웨어와 같은 공격으로 인한 피해를 크게 줄입니다.

AI가 보안 팀이 반복적 인 수동 작업에서보다 전략적인 작업으로 초점을 전환 할 수있는 방법은 다음과 같습니다.

위의 PIE 차트는 AI가 반복적 인 작업에 소요되는 시간을 어떻게 줄여서 팀이 계획 및 시스템 탄력성과 같은 전략적 활동을 우선시 할 수 있도록하는 방법을 보여줍니다.

클라우드 보안에서 AI의 전략적 구현

AI를 통해 리소스 최적화

AI는 고위험 사건을 우선시하고 일상적인 작업을 자동화하여 리소스 할당을 최적화합니다. 보고서에 따르면 AI 중심 자동화는 사이버 보안 비용을 연간 최대 20%까지 줄일 수 있습니다. 금융, 의료 및 정부와 같은 부문은 민감한 데이터를 보호하기 위해 AI 보안 도구에 많은 투자를하고 있습니다.

다음은 다른 분야의 AI 보안에 대한 투자를 보여주는 그래프입니다.

위의 막대 차트는 기술 및 금융 부문이 사이버 보안에 대한 AI 투자를 이끌고 있음을 강조합니다.

새로운 트렌드와 미래 방향

예측 분석 : 다음 국경

AI 기반 예측 분석은 잠재적 위험이 발생하기 전에 잠재적 위험을 식별합니다. 이를 통해 조직은 선제 적 조치를 취하여 공격 가능성을 줄이는 데 도움이됩니다.

시간이 지남에 따라 예측 분석의 성장을 살펴 보겠습니다.

이 영역 차트는 예측 분석이 AI의 발전으로 인해 클라우드 보안의 중요한 부분이 된 방법을 보여줍니다.

AI를 전통적인 보안과 비교합니다

AI는 확장 성, 정확성 및 속도로 전통적인 보안 시스템을 능가합니다. 주요 메트릭을 비교해 봅시다 :

이 레이더 차트는 기존 및 AI 중심 보안 시스템을 비교하여 AI의 정확성, 확장 성 및 속도의 우수한 성능을 보여줍니다.

클라우드 보안에서 AI의 실제 영향

AI의 영향은 이미 산업 전반에 걸쳐 분명합니다. 교육 기관은 AI를 사용하여 학생 데이터를 보호하는 반면 병원은 민감한 환자 기록을 확보하기 위해이를 사용합니다. 전용 보안 팀이 부족한 소기업은 AI의 자동화를 통해 엔터프라이즈 수준의 보호를 달성합니다.

예를 들어, 피싱 공격 중에 AI 기반 시스템은 몇 초 안에 의심스러운 이메일을 감지하여 조직 전체에 대한 공격이 확산되는 것을 방지 할 수있었습니다.

결론

AI는 클라우드 보안에 대한 생각을 바꾸고 있습니다. 막대한 양의 데이터를 처리하고 미래의 위협을 예측하며 보안 위반에 즉시 행동 할 수 있습니다. 이러한 속도, 정확도 및 적응성의 조합은 클라우드 인프라를 방어 할 때 AI가 없어서는 안됩니다.

클라우드가 계속 성장함에 따라 AI 중심 보안을 수용하는 조직은 진화하는 위협을 처리 할 수 ​​있도록 더 잘 갖추어 질 것입니다. AI는 잘못된 양성을 줄이고 자원 최적화 및 위험을 예측함으로써 점점 더 디지털 세계에서 비즈니스가 안전하게 지내도록합니다. 클라우드 보안의 미래는 반응성이 아니라 사전 예방 적이며 지능적이며 AI에 의해 구동됩니다.