머신 속도의 시대에 기업의 민첩성 확보하기

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에이전트 AI의 부상은 엔터프라이즈 기술의 근본적인 전환점을 의미합니다. AI 도구는 더 이상 단순히 인간 운영자를 보조하는 데 그치지 않고, 적극적으로 작업을 실행하고, 코드를 작성하고, 복잡한 워크플로를 조정하고 있습니다. 

사이버 범죄자는 AI를 사용하여 그 어느 때보다 빠르게 보안 허점을 찾아내고 있습니다. 과거에는 공격을 실행하는 데 몇 주가 걸렸지만 이제는 단 몇 시간 또는 몇 분 만에 공격이 이루어질 수 있으므로 사이버 보안팀도 AI를 사용하여 동일한 속도로 결함을 탐지하고 수정해야 합니다. 

최신 보안 운영에는 시스템을 분석하고, 치명적인 위험의 우선순위를 지정하고, 수정사항을 효율적으로 적용하고, 새로운 위협을 지속적으로 모니터링할 수 있는 일관된 프레임워크가 필요합니다. Google AI Threat Defense는 이러한 전환 과정에서 조직을 돕기 위해 보안 플랫폼, 파운데이션 모델 및 에이전트, 컨설팅 전문성을 결합하여 팀이 오늘날의 진화하는 위협 환경에 효과적으로 대처할 수 있도록 지원합니다.

예를 들어 AI Threat Defense 청사진에 따라 Google Cloud 및 Wiz와 보안 상황을 맞춤으로써 Morgan Stanley는 위협에 대한 평균 탐지 시간을 99.9% 단축했습니다. 즉, 탐지 시간이 45분이 소요되던 사후 대응 방식에서 90초 이내의 선제적 완화 방식으로 전환했습니다.

빠르게 변화하는 위협 환경

오늘날의 공격자는 공격 수명 주기 전반에 걸쳐 AI를 활용하여, 가장 뛰어난 엔지니어링 효율화 수단을 역으로 악용하고 있습니다. AI가 소프트웨어 빌드 방식을 재편하고, 공격 표면을 확대하며, 위협 역량을 강화하고 있습니다.

• 더 넓어진 공격 표면: 이제 자율 에이전트와 AI 워크플로가 전례 없는 속도로 프로덕션 환경에 코드를 배포하고 있습니다. 보안팀은 클라우드의 폭발적인 성장에 대응하는 데 어려움을 겪었으며, 이제 AI 기반의 기하급수적 성장을 감당하기 위해 인간 분석가만 늘리는 방식에는 한계가 있습니다. 

• 새로운 리소스와 위험: AI를 강력하게 만드는 도구인 모델, 에이전트, AI 전용 프로토콜도 보호해야 합니다.

• 머신 속도의 위협 환경: 공격자는 승인되지 않은 AI 인프라를 하이재킹 및 배포하고, AI 데이터와 액세스 권한을 도용하며, AI 어시스턴트가 신뢰하고 추천하도록 학습된 업스트림 패키지를 오염시키는 등의 기법을 사용하여 AI 워크로드를 표적으로 삼고 있습니다.

정적 위협 모델링, 수동 알림 분류, 사일로화된 포인트 도구와 같은 기존의 보안 워크플로는 머신 속도의 공격에 구조적으로 대응할 수 없습니다. 우선순위가 지정되지 않은 수천 개의 AI 생성 알림이 쏟아지면 보안팀의 피로가 가중되고 해결이 지연될 뿐입니다.

심층적인 내부 컨텍스트 활용

자율적 위협의 시대에는 모델 역량만으로는 방어전에서 승리할 수 없습니다. 확실한 우위를 확보하려면 심층적인 내부 비즈니스 컨텍스트를 활용해야 합니다.

외부 공격자는 시스템을 무작위로 탐색할 수밖에 없지만, 여러분은 다음과 같은 정확한 인사이트를 보유하고 있습니다.

• 애플리케이션 마이크로서비스가 서로 상호작용하고 종속되는 방식

• 중요한 데이터 애셋이 상주하는 위치와 민감한 워크플로가 작동하는 방식

• 부여된 ID 권한 및 실제 연결 가능한 네트워크 경로

AI 방어 플랫폼에 이러한 컨텍스트 인지가 제공되면 백그라운드 노이즈와 오탐 알림이 필터링됩니다. AI 시스템은 수천 개의 이론적인 취약점을 표시하는 대신, 연결 가능하고 영향력이 큰 위험에 엔지니어링 리소스를 집중합니다. 

컨텍스트를 통해 알림 피로를 표적화된 자동 해결 조치로 전환할 수 있습니다.

AI Threat Defense의 이점

방어자에게 유리한 환경을 조성하기 위해 Google은 AI 기반 위협을 머신 속도로 지속적으로 모니터링하고, 우선순위를 지정하고, 최소화하는 자동화된 보안 시스템인 AI Threat Defense를 개발했습니다.

과거의 단절된 수동 도구로는 AI 시대의 보안을 실현할 수 없습니다. 주요 보안 및 AI 제공업체인 Google은 효과적인 차세대 솔루션 개발을 매우 중요하게 생각하고 있습니다. 또한, 단일 기술 환경 자체도 취약점이 될 수 있으므로 다양한 제어 수단을 활용해 한 발 앞서 나갈 것을 권장합니다.

CISO와 경영진은 다음 프레임워크에 따라 조직이 AI 시대를 준비하도록 해야 합니다. 이사회 논의에서 활용할 수 있는 토론 가이드도 마련되어 있습니다.

• 정의된 위원회, 역할, 의사 결정 프로세스를 포함한 거버넌스와 명확한 소유권을 확립합니다.

• 성과와 주요 측정항목을 정의하여 진행 상황을 추적하고 경영진 이해관계자에게 보고합니다.

• 위험이 일관되게 해결되도록 정책, SLA, 예외 프로세스를 만듭니다.

익스플로잇 기간이 급격히 줄어듦에 따라 한 가지 사실이 명확해졌습니다. 인간의 처리 속도에 의존하는 취약점 관리는 더 이상 기업의 위험 관리를 위한 실효성 있는 전략이 아닙니다. 머신의 속도로 공격이 이뤄지는 시대에는 자율적이고 지속적인 방어가 필요합니다.

하지만 AI 보안은 단순히 버그를 더 빠르게 찾고 수정하는 것보다 훨씬 더 복잡합니다. 소프트웨어를 빌드, 유지보수, 모니터링, 보호하는 방식을 재설계하여 방어 시스템이 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하고, 적응하며, 강화될 수 있도록 해야 합니다.

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