에이전트 AI로 사이버 보안 방어 강화하기
오늘날 사이버 보안 팀은 숙련된 전문가 부족과 끊임없이 증가하는 보안 경고량이라는 복합적인 문제에 직면해 있습니다. 에이전트 AI는 이러한 문제에 대한 유망한 솔루션을 제공하여 위협 탐지, 사고 대응 및 전반적인 AI 보안을 강화하는 혁신적인 방법을 제공합니다. 이는 미래 방어의 초석 역할을 하는 에이전트 AI를 통해 사이버 보안 생태계를 근본적으로 재구축해야 합니다.
에이전트 AI 시스템은 자율적으로 인식하고, 추론하고, 행동할 수 있는 능력을 갖추고 있어 최소한의 인간 개입으로 복잡한 사이버 보안 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 이러한 시스템은 지능적인 협력자 역할을 수행하여 인간 전문가의 역량을 강화하고 디지털 자산을 보호하고, 위험을 완화하고, 보안 운영 센터(SOC)의 효율성을 개선하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 일상적인 작업을 자동화하고 실시간 통찰력을 제공함으로써 에이전트 AI는 사이버 보안 팀이 전략적 의사 결정에 집중할 수 있도록 지원하여 전문 지식을 확장하고 잠재적으로 인력 소진을 완화할 수 있습니다.
예를 들어, 소프트웨어 보안 취약점에 대응하는 프로세스를 생각해 보겠습니다. 전통적으로 이는 시간과 노력이 많이 소요되는 프로세스입니다. 그러나 에이전트 AI를 사용하면 새로운 일반적인 취약점 또는 노출(CVE)과 관련된 위험을 평가하는 데 필요한 시간을 몇 초로 단축할 수 있습니다. AI 에이전트는 외부 리소스를 빠르게 검색하고, 내부 환경을 평가하고, 간결한 요약 및 우선순위가 지정된 결과를 생성하여 인간 분석가가 신속하고 정보에 입각한 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.
또한 에이전트 AI는 보안 경고 분류의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 대부분의 SOC는 매일 쏟아지는 경고로 인해 중요한 신호와 배경 소음을 구별하기가 어렵습니다. 기존의 경고 분류 방식은 종종 느리고 반복적이며 제도적 지식과 개별 분석가의 경험에 크게 의존합니다.
에이전트 AI 시스템은 경고를 자동으로 분석하고, 다양한 보안 도구에서 관련 컨텍스트를 수집하고, 잠재적인 근본 원인에 대해 추론하고, 실시간으로 적절한 조치를 취함으로써 이 워크플로를 가속화할 수 있습니다. 이러한 시스템은 숙련된 전문가의 지식을 코딩하고 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 새로운 분석가를 온보딩하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.
사이버 보안에서 에이전트 AI의 주요 이점:
- 자동화된 위협 탐지: 네트워크 트래픽 및 시스템 로그를 지속적으로 모니터링하여 사이버 위협을 나타내는 비정상적인 동작을 식별합니다.
- 신속한 사고 대응: 보안 사고를 조사하고 대응하는 프로세스를 자동화하여 봉쇄 시간을 줄이고 피해를 최소화합니다.
- 취약점 관리: 소프트웨어 및 시스템의 취약점을 식별하고 우선순위를 지정하여 사전 예방적 패치 및 완화를 지원합니다.
- 보안 경고 분류: 보안 경고를 분석하고 우선순위를 지정하여 오탐을 필터링하고 가장 중요한 위협에 집중합니다.
- 향상된 보안 운영: 일상적인 작업을 자동화하고 실시간 통찰력을 제공하여 보안 운영 센터의 효율성과 효과를 개선합니다.
에이전트 AI 애플리케이션 보안
에이전트 AI 시스템은 수동적인 관찰자가 아닙니다. 정보를 적극적으로 추론하고 행동하므로 새로운 보안 문제가 발생합니다. 이러한 에이전트는 중요한 도구에 액세스하고, 다운스트림 효과를 트리거하는 출력을 생성하거나, 실시간으로 기밀 데이터와 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 시스템이 안전하고 예측 가능하게 작동하도록 조직은 사전 배포 테스트에서 런타임 제어에 이르기까지 전체 수명 주기 동안 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다.
에이전트 AI 시스템을 프로덕션 환경에 배포하기 전에 철저한 레드 팀 구성 및 테스트 연습을 수행하는 것이 중요합니다. 이러한 연습은 에이전트가 프롬프트를 해석하고, 도구를 활용하거나, 예기치 않은 입력을 처리하는 방식의 약점을 식별하는 데 도움이 됩니다. 테스트에는 에이전트가 미리 정의된 제약 조건을 얼마나 잘 준수하는지, 오류에서 복구하고, 조작 또는 적대적 공격에 저항하는지에 대한 평가도 포함되어야 합니다.
런타임 가드레일은 정책 경계를 적용하고, 안전하지 않은 동작을 제한하고, 에이전트 출력이 조직 목표와 일치하도록 보장하는 수단을 제공합니다. 이러한 가드레일은 일반적으로 개발자가 AI 에이전트가 말하고 수행할 수 있는 작업을 규정하는 규칙을 정의, 배포 및 신속하게 업데이트할 수 있도록 지원하는 소프트웨어를 통해 구현됩니다. 이 적응성은 새로운 문제에 신속하고 효과적으로 대응하고 프로덕션 환경에서 일관되고 안전한 에이전트 동작을 유지하는 데 필수적입니다.
에이전트 AI 애플리케이션을 위한 필수 보안 조치:
- 레드 팀 구성 및 테스트: AI 시스템의 취약점과 약점을 식별하기 위해 실제 공격을 시뮬레이션합니다.
- 런타임 가드레일: AI 시스템 작동 중에 정책 경계를 적용하고 안전하지 않은 동작을 제한합니다.
- 기밀 컴퓨팅: 런타임에 처리되는 동안 중요한 데이터를 보호하여 노출 위험을 줄입니다.
- 소프트웨어 공급망 보안: 개발 및 배포 프로세스에 사용되는 AI 구성 요소의 진위성과 무결성을 보장합니다.
- 정기적인 코드 검사: 소프트웨어 코드의 취약점을 식별하고 적시에 패치 및 완화를 용이하게 합니다.
기밀 컴퓨팅
런타임 보호는 또한 실행 중에 중요한 데이터와 에이전트 작업을 보호하여 안전하고 신뢰할 수 있는 운영을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 기밀 컴퓨팅은 런타임에 처리되는 동안 데이터를 보호하여 사용 중인 데이터를 효과적으로 보호합니다. 이는 모든 크기의 AI 모델에 대한 교육 및 추론 단계 모두에서 노출 위험을 줄입니다.
안전한 소프트웨어 플랫폼
모든 에이전트 AI 애플리케이션의 기반은 추론 스택을 구축하는 데 사용되는 소프트웨어 도구, 라이브러리 및 서비스의 모음입니다. 소프트웨어 플랫폼은 소프트웨어 수명 주기 전반에 걸쳐 취약점을 해결하면서 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 안정성을 유지하는 안전한 소프트웨어 수명 주기 프로세스를 사용하여 개발되어야 합니다. 여기에는 정기적인 코드 검사와 보안 패치 또는 완화의 적시 게시가 포함됩니다.
소프트웨어 자재 명세서(SBOM)
공급망에서 AI 구성 요소의 진위성과 무결성은 에이전트 AI 시스템 전반에 걸쳐 신뢰를 확장하는 데 중요합니다. AI Enterprise 소프트웨어 스택에는 이러한 구성 요소의 검증을 지원하기 위해 컨테이너 서명, 모델 서명 및 소프트웨어 자재 명세서(SBOM)가 포함되어야 합니다.
이러한 각 기술은 온프레미스에서 클라우드에 이르기까지 여러 배포 환경에서 중요한 데이터와 귀중한 모델을 보호하기 위해 추가 보안 계층을 제공합니다.
에이전트 인프라 보안
에이전트 AI 시스템이 더욱 자율화되고 엔터프라이즈 워크플로에 깊이 통합됨에 따라 이러한 시스템이 의존하는 기본 인프라는 전체 보안 태세의 중요한 구성 요소가 됩니다. 데이터 센터, 엣지 또는 공장 현장에 배포되든 에이전트 AI는 설계상 격리, 가시성 및 제어를 적용할 수 있는 인프라가 필요합니다.
에이전트 시스템은 본질적으로 상당한 자율성으로 작동하여 유익하거나 잠재적으로 유해할 수 있는 영향력 있는 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 내재된 자율성에는 런타임 워크로드를 보호하고, 운영 모니터링을 구현하고, 이러한 시스템을 효과적으로 보호하기 위해 제로 트러스트 원칙을 엄격하게 적용해야 합니다.
데이터 처리 장치(DPU)
DPU는 고급 원격 측정 솔루션과 결합되어 애플리케이션이 에이전트 워크로드 동작에 대한 포괄적인 실시간 가시성에 액세스하고 고급 메모리 포렌식을 통해 위협을 정확하게 식별할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 보안 제어를 서버 CPU가 아닌 DPU에 직접 배포하면 인프라 수준에서 위협을 더욱 격리하여 잠재적인 손상의 폭발 반경을 크게 줄이고 포괄적인 보안-모든 곳 아키텍처를 강화합니다.
기밀 컴퓨팅은 GPU에서 지원되므로 사용자가 단일 GPU에서 다중 GPU로 이동할 때 격리 기술을 기밀 가상 머신으로 확장할 수 있습니다. 보안 AI는 Protected PCIe에서 제공되며 기밀 컴퓨팅을 기반으로 구축되어 고객이 단일 GPU에서 여러 GPU로 워크로드를 확장할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 에이전트 AI 요구 사항에 적응하면서 가장 성능이 뛰어난 방식으로 보안을 제공할 수 있습니다.
이러한 인프라 구성 요소는 로컬 및 원격 증명을 모두 지원하므로 고객은 중요한 워크로드를 배포하기 전에 플랫폼의 무결성을 확인할 수 있습니다.
AI 공장
이러한 보안 기능은 에이전트 시스템이 자동화, 모니터링 및 실제 의사 결정을 지원하기 시작하는 AI 공장과 같은 환경에서 특히 중요합니다. 사이버 물리 시스템으로 에이전트 AI를 확장하면 위험이 높아집니다. 손상이 가동 시간, 안전 및 물리적 운영의 무결성에 직접적인 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 주요 파트너는 에너지, 유틸리티 및 제조와 같은 산업 전반에서 사이버 위협으로부터 중요한 인프라를 강화하는 데 도움이 되도록 풀 스택 사이버 보안 AI 기술을 통합하고 있습니다.
에이전트 AI에 대한 주요 인프라 보안 고려 사항:
- 격리: 손상 시 측면 이동을 방지하기 위해 에이전트 AI 워크로드를 다른 시스템과 격리합니다.
- 가시성: 에이전트 AI 워크로드 동작에 대한 실시간 가시성을 확보하여 위협을 탐지하고 대응합니다.
- 제어: 에이전트 AI 시스템이 수행할 수 있는 작업을 제한하기 위해 엄격한 액세스 제어 및 정책을 구현합니다.
- 제로 트러스트: 사용자 또는 장치가 본질적으로 신뢰할 수 없다고 가정하고 모든 액세스 요청을 확인합니다.
- 증명: 중요한 워크로드를 배포하기 전에 플랫폼의 무결성을 확인합니다.
AI가 행동할 때 신뢰 구축
오늘날 빠르게 진화하는 위협 환경에서 모든 기업은 미래의 워크플로를 보호하기 위해 사이버 보안에 대한 투자가 AI를 통합하고 있는지 확인해야 합니다. 모든 워크로드를 가속화하여 마침내 방어자에게 AI 속도로 작동할 수 있는 도구를 제공해야 합니다.