05.20
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“AI 기술 활용한 제로데이 공격 늘어날 것”포티넷, ‘2019 보안 위협 전망’ 발표

   
 
[아이티데일리] 머신러닝, 자동화 등 새로운 기술의 활용도가 높아짐에 따라 사이버 공격자 역시 제로데이 취약점 발견 프로세스에 인공지능 기술을 활용하는 등 공격을 더욱 고도화할 전망이다. 이에 기업들도 머신러닝 등의 기술을 도입해 대응할 수 있는 역량을 갖춰야 한다는 지적이 나온다.

7일 포티넷(한국지사장 조원균)은 자사의 포티가드랩(FortiGuard Labs)이 조사한 ‘2019 보안 위협 전망’을 발표하며 이같이 밝혔다. ‘2019 보안 위협 전망’은 기업들이 공격에 대비할 수 있는 중요한 전략 변화와 함께 사이버 범죄자들이 머지않아 이용할 것으로 예측되는 방법과 전략에 대해 설명하고 있다.

포티넷 ‘2019 보안 위협 전망’에 따르면, 올해 사이버 공격자들은 인공지능 기술을 활용해 제로데이 취약점을 발견, 공격에 이용할 것으로 전망된다. 더불어 서비스형 스웜(Swarm as a Service)이 등장해 사이버 범죄 비즈니스 모델에 영향을 미칠 것으로 예측됐다. 포티넷은 이와 같이 고도화되는 위협에 대응하기 위해 ▲속임수 전술 ▲통합 공조 등의 대안을 제시하고 있다.

먼저, 올해는 인공지능 퍼징(AIF)을 활용해 제로데이 취약점 발견 프로세스를 고도화할 것으로 예상된다. 퍼징(Fuzzing)은 원래 연구자가 하드웨어 및 소프트웨어 인터페이스, 애플리케이션의 취약성을 발견하기 위해 실험실 환경에서 정교한 기술이다. 연구자들은 퍼징 기술을 활용해 준-무작위 데이터를 인터페이스나 프로그램에 입력한 후 충돌, 코드 어서션(code assertion) 오류, 잠재적인 메모리 유출과 같은 이벤트를 모니터링한다. 하지만 사이버 공격자가 머신러닝을 활용해 자동화된 퍼징 프로그램을 개발하기 시작하면서, 제로데이 취약점 발견 프로세스도 점차 가속화되고 있다.

이를 통해 제로데이 익스플로잇의 개발 속도도 상당히 가속화될 것으로 전망된다. 이 프로세스가 간소화되면 서비스형 제로데이 취약점 채굴이 활성화돼 개별 타깃에 대한 맞춤형 공격이 가능해질 것으로 보인다. 더불어 자동화됨으로써 제로데이 익스플로잇의 가격이 하락, 다크웹의 서비스 유형에 영향을 미치는 등 보편화된 공격으로 자리잡을 것으로 예상된다.

이외에도 스웜(swarm) 기반 인텔리전스 기술을 기반으로 한 정교한 공격이 계속 진화하면서 하이브넷(hivenet)으로 불리는 스웜 기반 봇넷이 보편화될 것으로 예측된다. 이런 스웜 네트워크는 조직 방어에 필요한 기술 수준을 높일 뿐만 아니라, 제로-데이 채굴과 마찬가지로 사이버 범죄 비즈니스 모델에도 영향을 미칠 것이다.

머신러닝 학습 과정을 악용한 사례도 나올 것으로 전망된다. 머신러닝을 통해 보안 장치 및 시스템은 정교한 위협 식별, 기기 추적 및 패칭을 위한 행동 기반 분석과 같이 특정 작업을 자율적으로 수행하도록 훈련해야 한다. 이 과정에서 사이버 공격자들은 특정 장치에 패치나 업데이트를 적용하지 않고 특정 유형의 앱이나 동작을 무시하거나, 탐지를 피하기 위해 특정 트래픽을 기록하지 않도록 훈련을 변형할 수 있다.

이렇게 고도화되는 사이버 위협에 대응하기 위해서는 방어 수준도 높아져야 한다는 지적이다. 최근 방어 전략은 공격에 사용되는 비용을 높여 공격자들의 금전적 이득을 줄이는 데 초점을 맞추고 있다.

이런 방법 중 하나로 고급 속임수 전술을 들 수 있다. 잘못된 정보 기반의 네트워크 변형을 도입시키려는 ‘속임수 기법’을 보안 전략에 통합하면 공격자들은 위협 정보를 지속적으로 검증하고 긍정오류(false positives)를 탐지하기 위해 시간과 리소스를 소비해야 하며, 네트워크 리소스가 합법적인지 확인해야 한다. 또한, 네트워크 리소스에 대한 공격을 즉시 감지하고 대응책을 자동 실행하도록 하면 공격자들은 네트워크 검색과 같은 기본적인 전술조차도 신중하게 실행할 수밖에 없다는 것이다.

더불어 보안 장비 간 위협정보 공유도 강조되고 있다. 지속적으로 업데이트되는 위협 인텔리전스를 통해 최신 위협 상황에 능동적으로 대처할 수 있으며 제조업체, 법 집행 기관 간의 열린 공조 노력을 통해 공격자가 사용하는 전술을 노출시키고 공유함으로써 새로운 위협을 탐지하는 데 필요한 시간을 단축할 수 있다.

포티넷 관계자는 “자동화나 머신러닝이 적용된 미래의 방어 전략에는 반드시 지능적인 반응을 이끌어내기 위해 통합된 방식으로 위협 정보를 수집, 처리, 실행하는 수단이 필요하며, 이를 위해 모든 보안 요소가 연결돼 정보를 공유하는 고급 위협 인텔리전스가 자동화돼야 한다”면서, “기업들은 자동화되는 사이버 공격을 효과적으로 방어하기 위해서는 전략적 세분화와 함께, 분산된 네트워크간에 구축된 포인트 제품들을 하나로 통합하는 노력이 필요하다”고 말했다.

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