[Jump Into ISV] 보안특별시 생성구 AI동 정보호수에서 피싱하기 (Phishing) 🎣🪝🐟 𓆝 𓆟 𓆞 𓆟 𓆝

피싱 핫스팟

스마트폰이 처음 생기고, 개인 PC라는 것이 개발되고 인터넷이라는 곳에서 검색도 하고 소통도 하는 버추얼 공간이 생기면서 그만큼 인터넷 사기, 보이스 피싱, 한마디로 사람들이 돈도 뜯기고 정보도 팔리는 세상이 되어버렸습니다. 인터넷 서핑을 하다가 잠깐만 방심하면 피라냐 같은 해커들이 물어뜯는 시대에 살고 있죠. 마치 낚시를 하다보면 진짜 물고기 대신 광고나 수상한 링크를 낚을때가 더 많죠. 이번 뉴스레터에서는 피라냐 같은 사이버 위협들, 특히 AI와 함께한 피싱 스토리로 시작해 보겠습니다. 자, 구명조끼 챙기셨다면 시작해 볼까요? 🛟

응답하라 나의 개인정보여

요즘 데이터가 곧 자산인 시대에, 보안은 단순히 시스템을 보호하는 것을 넘어 기업의 생존을 좌지우지할 정도로 중요해졌습니다. 점점 더 많은 비즈니스가 디지털로 전환되면서, 해커들은 그 어느 때보다 더 많은 기회를 얻고 있습니다. 특히, AI가 발전하면서 공격의 속도와 정교함도 빠르게 진화하고 있죠. 그러다 보니 예전처럼 단순한 방어 방식으로는 이 위협을 막아내기가 어렵습니다. 우리는 자동화와 AI를 활용한 새로운 보안 전략이 필요합니다.

이메일 하나, 메시지 하나에도 우리의 소중한 개인정보가 노출될 수 있다는 걸 알고 계셨나요? 피싱 공격은 이러한 약점을 노리고 설계됩니다. 누군가 나의 은행 정보, 주소, 심지어 생일을 얻기 위해 아주 그럴듯한 이메일이나 웹사이트를 만들어 접근합니다. 특히 요즘은 개인정보의 가치를 잘 아는 공격자들이 데이터를 모아 더 큰 공격을 준비하기 때문에, 작은 실수도 큰 피해로 이어질 수 있습니다.

피싱 이메일 한 통을 잘못 열어보는 순간, 그 안에 숨겨진 악성 링크가 클릭될 수 있습니다. 그리고 그 작은 실수로 인해 내 개인정보가 어디론가 흘러가게 되는 시발점이 되죠. 이런 사고를 미연에 방지하기 위해 우리는 보안 자동화와 같은 기술을 통해 데이터를 보호할 수 있습니다. 자동화된 시스템이 이상 징후를 감지해 미리 경고해주고, 우리가 의심스러운 활동을 파악할 수 있게 도와줍니다.

캡틴클라우드 방패로 핵커들 막기 🦸‍♂⍟🛡️

갑자기 수상한 이메일이나 결제 알림을 받았다면, “혹시 내 개인정보가 유출된 걸까?”라는 걱정이 밀려올 수 있습니다. 이런 상황에서는 빠른 대응이 중요하죠. 다행히도 다양한 보안 제품이 우리의 개인정보를 지키는 데 큰 도움을 줍니다. 

유출이 의심될 때 첫 번째 조치는 비밀번호 변경입니다. Okta의 비밀번호 관리 기능을 활용하면 계정 비밀번호를 통합적으로 관리하고 주기적으로 변경하는 것이 쉬워집니다. Okta의 싱글 사인온(SSO) 기능은 여러 애플리케이션에 대한 접근을 안전하게 만들어 주죠.

유출된 개인정보를 통해 의심스러운 웹사이트에 접근하려는 시도가 있을 수 있습니다. 이를 미리 방지하려면 Trend Micro의 웹 필터링 기능을 활용하세요. 검증되지 않은 사이트나 악성 웹사이트로의 접속을 차단하여 실수로 위험한 사이트에 들어가는 것을 방지합니다.

개인정보 유출이 발생할 경우, 가능한 빨리 이를 감지하는 것이 중요합니다. McAfee의 실시간 보안 모니터링 시스템은 네트워크 활동을 분석해 의심스러운 행동을 감지하고 즉시 알림을 보냅니다. 이를 통해 해커가 데이터를 빼내거나 악성 코드를 실행하기 전에 미리 차단할 수 있습니다.

개인정보 유출로 인한 심각한 피해가 발생했을 경우, 법적 대응이 필요할 수 있습니다. Splunk는 모든 보안 로그를 기록하여 언제, 어디서 문제가 발생했는지 추적할 수 있게 도와줍니다. 이를 통해 법적 증거를 확보하고 피해 복구를 위한 중요한 정보를 제공합니다.

마지막으로, 개인정보 유출 후 대처하는 것보다 사전 방어가 더 중요합니다. Cisco Umbrella와 같은 클라우드 기반 보안 솔루션을 통해 모든 접속과 데이터를 철저히 보호하고, 미리 위험 요소를 차단할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 의심스러운 트래픽을 사전에 차단하여 보안을 한층 강화합니다.

Generative AI도 보안이 필요하단 사실, 알고 계셨나요?

요즘 핫한 Generative AI(생성형 AI)를 활용하여 다양한 업무, 삶에도 스며들었는데요. 딥페이크 기술 또한 일상에서 활발히 사용되고 있습니다. 근대 왜 Gen AI도 보안이 필요할까요? 뉴스에서 보셨을 수 있지만 이런 high-tech 기술로 얼굴 또는 목소리 도용,  SNS 계정까지 카피하여 범죄에 사용이 되고 있습니다.  이러한 이슈는 철저한 보안을 활용하여 외부로부터 나를 지킬 수 있습니다.

AWS의 Gen AI 보안은 AI가 데이터를 기반으로 콘텐츠를 생성하는 과정에서 발생할 수 있는 다양한 보안 위협을 예방하고, 데이터와 모델을 안전하게 보호하는 데 중요한 역할을 합니다.

1. 왜 Generative AI에 보안이 필요할까요?

a) 대규모 데이터 보호
Generative AI는 방대한 양의 데이터를 학습하며, 이 데이터에는 개인 정보나 기밀 데이터가 포함될 수 있습니다. AWS의 생성형 AI는 데이터를 수집하고 학습하는 과정에서 데이터 보안이 필수입니다. AI가 학습한 데이터가 안전하게 보호되지 않으면, 외부 공격이나 오용으로 인해 민감한 정보가 유출될 위험이 있습니다.

AWS는 이를 위해 Amazon S3와 AWS KMS(Key Management Service) 같은 서비스로 데이터를 암호화하고 안전하게 저장하여, AI 모델이 사용하는 데이터를 보호합니다. 이처럼 대규모 데이터 환경에서는 보안 조치가 필수적입니다.

b) AI 모델의 무결성 유지
생성형 AI 모델 자체가 해킹되거나 악의적인 목적으로 조작될 수 있습니다. 모델이 의도치 않게 왜곡된 데이터를 학습하거나, 해커가 모델을 변조하여 악성 콘텐츠를 생성하게 할 가능성도 있습니다. AI 모델의 무결성을 보장하기 위해 AWS는 AWS CodePipeline과 Amazon SageMaker 같은 서비스를 통해 모델 개발, 배포, 관리 과정에서의 보안을 강화합니다.

c) 규제 준수 및 법적 요구사항 충족
생성형 AI가 다양한 산업에 적용됨에 따라 개인정보 보호 규제(GDPR, HIPAA 등)를 준수해야 합니다. AWS는 AWS Artifact를 통해 다양한 규제 준수 및 법적 요구사항을 충족할 수 있도록 보안 프레임워크와 도구를 제공합니다. 이를 통해 기업은 AI 프로젝트에서 규제를 준수하며 데이터를 안전하게 관리할 수 있습니다.

2. 왜 Generative AI 보안이 중요할까요?

a) 데이터 프라이버시 보호
Generative AI는 민감한 데이터를 학습하고 생성하는 데 사용되므로, 개인정보 보호가 중요합니다. 해커가 모델 학습에 사용된 데이터를 탈취하거나, 데이터 유출이 발생할 경우 사용자와 기업 모두에게 심각한 피해가 발생할 수 있습니다. 이를 예방하기 위해 AWS는 **IAM(Identity and Access Management)**을 사용해 적절한 권한 관리와 액세스 제어를 구현하여 데이터를 보호합니다.

b) 잘못된 정보 생성 방지
생성형 AI는 피싱 이메일, 가짜 뉴스, 허위 정보 등을 쉽게 생성할 수 있습니다. 이러한 잘못된 정보는 사용자에게 혼란을 주고, 보안 위협을 가중시킬 수 있습니다. AWS는 Amazon Macie와 Amazon GuardDuty를 통해 데이터의 무결성을 실시간으로 감시하고 의심스러운 활동을 탐지하여 AI가 악의적인 목적으로 사용되지 않도록 보호합니다.

c) 보안 취약점 최소화
AI 시스템도 일반 소프트웨어처럼 취약점이 있을 수 있습니다. AWS는 Amazon Inspector를 통해 AI 모델과 관련된 인프라에서 보안 취약점을 탐지하고 이를 해결할 수 있는 기능을 제공합니다. AWS Shield와 AWS WAF(Web Application Firewall) 같은 서비스는 악성 트래픽이나 DDoS 공격으로부터 AI 시스템을 보호하여 운영 중단을 방지합니다.

d) 지속적인 모니터링 및 대응
AI 시스템은 실시간으로 공격에 노출될 수 있으므로 지속적인 모니터링과 빠른 대응이 필수적입니다. AWS는 CloudTrail과 Amazon CloudWatch로 AI 인프라의 활동을 모니터링하고, 보안 이벤트가 발생할 경우 빠르게 대응할 수 있는 자동화된 보안 기능을 제공합니다.

3. AWS의 Generative AI 보안이 필요한 이유

중요해지고 있습니다. 다음은 그 이유입니다:
  • 데이터의 민감성: AI 모델이 민감한 데이터를 학습하는 경우, 개인정보나 기밀 정보가 보호되지 않으면 큰 문제가 발생할 수 있습니다.
  • 모델의 신뢰성 유지: 모델이 해킹되거나 조작되면, AI가 의도치 않은 결과를 만들어낼 수 있어 시스템 신뢰성에 타격을 줄 수 있습니다.
  • 규제 요구 사항 충족: 다양한 법적 요구사항을 충족하지 못할 경우, 기업은 막대한 벌금을 부과받을 수 있습니다.
  • AI 기반 공격 방지: 해커들이 생성형 AI를 이용한 공격 기법을 점점 더 많이 사용하고 있어, 이를 방어하기 위한 보안이 필요합니다.

결론적으로, AWS는 데이터 보안, 모델 무결성, 규제 준수, AI 기반 공격 방지를 위해 다층적인 보안 기능을 제공하며, 이를 통해 생성형 AI의 잠재적 위험을 최소화하고 안전하게 활용할 수 있습니다.

보안특별시 생성구 AI동 정보호수에서 피싱막고 나를 안전하게 보호하세요!


글 │메가존클라우드 마케팅그룹 김찬유 매니저

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