[논문 리뷰] Artificial Intelligence for Cybersecurity: Threats, Attacks and Mitigation

Abhilash Chakraborty, Anupam Biswas외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 09. 27.

Network Security and Intrusion Detection인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 사이버보안 분야에서 인공지능의 双중 역할을 분석하며, AI가 고도화된 사이버 위협을 가능하게 하고 동시에 강화된 방어 메커니즘을 제공하는 방식을 다룬다. 적대적 기계학습 및 AI 기반 사회공학 공격와 같은 지능형 공격을 탐색하면서도, AI 기반 이질성 탐지 및 강력한 모델 훈련과 같은 대응 전략을 제안하며, 변화하는 위협에 대비하기 위해 AI를 보완하는 보안 프레임워크의 구현을 주장한다.

ABSTRACT

With the advent of the digital era, every day-to-day task is automated due to technological advances. However, technology has yet to provide people with enough tools and safeguards. As the internet connects more-and-more devices around the globe, the question of securing the connected devices grows at an even spiral rate. Data thefts, identity thefts, fraudulent transactions, password compromises, and system breaches are becoming regular everyday news. The surging menace of cyber-attacks got a jolt from the recent advancements in Artificial Intelligence. AI is being applied in almost every field of different sciences and engineering. The intervention of AI not only automates a particular task but also improves efficiency by many folds. So it is evident that such a scrumptious spread would be very appetizing to cybercriminals. Thus the conventional cyber threats and attacks are now ``intelligent" threats. This article discusses cybersecurity and cyber threats along with both conventional and intelligent ways of defense against cyber-attacks. Furthermore finally, end the discussion with the potential prospects of the future of AI in cybersecurity.

연구 동기 및 목표

• 인공지능 기술의 발전으로 인해 심화되고 있는 사이버 위협 환경을 분석하는 것.
• 적대적 예제 및 자동화된 피싱과 같은 AI를 활용한 지능형 사이버 공격를 식별하고 분류하는 것.
• 디지털 시스템과 네트워크를 보호하기 위한 전통적 및 AI 강화 방어 메커니즘을 평가하는 것.
• 지능형 적대자에 대비한 사이버보안 복원력을 강화하는 데 있어 AI의 미래 가능성을 탐색하는 것.

제안 방법

• 사이버보안 분야에서의 AI 응용 및 새로운 위협에 관한 기존 문헌에 대한 체계적 검토.
• 적대적 기계학습, 딥페이크, 자동화된 취약점 이용 생성과 같은 카테고리로 AI 기반 사이버 공격를 분류하는 것.
• 이상 탐지, 기계학습을 활용한 침입 탐지 시스템, 강력한 모델 훈련과 같은 AI 기반 방어 기법을 검토하는 것.
• 회피 공격 및 데이터 훼손 공격에 대비한 AI 시스템을 강화하기 위한 아키텍처 및 알고리즘적 접근 방식을 분석하는 것.
• AI를 사이버보안에 도입할 때 고려해야 할 윤리적 및 거버넌스적 고려사항을 논의하는 것.
• 변화하는 위협 환경에서 AI 통합 보안 프레임워크를 위한 향후 연구 방향을 종합하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI 기반 기법은 기존 방법에 비해 더 정교하고 회피 가능한 사이버 공격를 어떻게 가능하게 하는가?
• RQ2 해커가 악용할 수 있는 AI 시스템의 주요 취약점은 무엇인가?
• RQ3 AI는 기존 방법을 초월하여 사이버 위협 탐지 및 완화를 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 사이버보안 방어를 위해 AI를 도입할 때 수반되는 한계와 위험 요소는 무엇인가?
• RQ5 향후 AI 기반 보안 시스템은 어떻게 설계되어야 공격에 대한 회피 및 데이터 훼손에 강건한가?

주요 결과

• AI는 적대적 예제와 같은 탐지 회피 기법을 통해 사이버 공격의 정교함과 확장성을 크게 증대시킨다.
• 딥페이크 음성 및 영상 공격를 포함한 AI 기반 사회공학 공격는 신원 확인 및 신뢰 체계에 점점 더 큰 위협이 되고 있다.
• AI 기반 침입 탐지 시스템은 제로데이 및 다형성 위협을 탐지하는 데 있어 더 높은 정확도와 적응성을 보인다.
• 적대적 훈련 및 모델 분해와 같은 강력한 훈련 기법은 회피 공격에 대한 모델의 내구성을 향상시킨다.
• 보안 시스템에 해석 가능한 AI(XAI)를 통합하면 자동화된 의사결정의 투명성과 신뢰도가 향상된다.
• 향후 사이버보안 프레임워크는 방어 외에도 선제적 위협 탐지 및 자동화된 대응을 위해 AI를 통합해야 한다.