군대에서의 인공지능 (3)

사이버 보안 및 정보 전쟁

 군사 작전이 더 디지털화되고 상호 연결됨에 따라 사이버 보안 및 정보 전쟁에서 AI의 역할이 빠르게 확대되고 있습니다. 다음은 AI가 이 분야에 중요한 기여를 하는 몇 가지 방법입니다.

 

- 위협 탐지 및 대응: 인공지능 기반 사이버 보안 시스템은 네트워크를 모니터링하고 비정상적인 활동 또는 잠재적인 사이버 위협을 실시간으로 식별할 수 있습니다. 패턴과 행동을 분석함으로써, 인공지능 알고리즘은 전통적인 보안 조치 (방화벽, 바이러스 백신 소프트웨어 및 침입 탐지 시스템과 같은)를 우회할 수 있는 공격을 포함하여 정교한 공격을 신속하게 탐지하고 대응할 수 있습니다.

 

- 취약성 평가: AI는 군사 네트워크 및 시스템의 취약성을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 취약성에는 네트워크 취약성, 소프트웨어 취약성, 내부자 위협, 악성 프로그램 및 침입 탐지, 소셜 엔지니어링 공격 등이 포함될 수 있습니다. 공격자가 악용할 수 있는 잠재적인 취약성을 식별하기 위해 시스템 구성, 코드 및 네트워크 트래픽을 지속적으로 검색 및 분석할 수 있습니다. 이 사전 예방적인 접근 방식은 공격을 통해 방어 및 패치 취약성을 강화할 수 있습니다.

 

- 행동분석: AI는 군사 네트워크, 기기, 애플리케이션에서 생성된 방대한 양의 데이터를 분석하여 정상적인 행동 패턴을 수립할 수 있으며, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 내부자 위협이나 계정 손상을 나타낼 수 있는 패턴의 편차를 파악할 수 있어 잠재적 위협을 조기에 감지하고 위험을 효과적으로 완화할 수 있습니다.

 

- 위협 인텔리전스: AI는 소셜 미디어, 다크 웹 포럼, 인텔리전스 보고서와 같은 다양한 소스의 방대한 양의 데이터를 처리 및 분석하여 정보 기관에 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다. AI는 동향을 탐지하고, 정보를 상호 연결하며, 잠재적 위협을 식별함으로써 정보 기관이 적보다 앞서고, 그들의 행동을 예측하고, 효과적인 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다.

 

- 사이버 보안 자동화: AI는 보안 모니터링, 사고 대응, 위협 분석 등 일상적인 사이버 보안 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 인적 분석가의 부담을 줄여 사이버 보안의 보다 복잡하고 전략적인 측면에 집중할 수 있습니다. 자동화는 응답 시간을 줄이고 효율성을 향상시키며 인적 오류를 최소화하는 데 도움이 됩니다.

 

- 적대적 기계 학습: 적대적 기계 학습은 적대적 공격을 인식하고 방어하도록 AI 모델을 훈련시키는 것을 포함합니다. 공격을 시뮬레이션하고 AI 시스템을 탐지하고 대응하도록 훈련시킴으로써, 군사 조직은 AI 취약성을 이용하려고 시도할 수 있는 정교한 적으로부터 네트워크와 시스템을 더 잘 보호할 수 있습니다.

 

- 사이버 위협 검색: AI는 군사 네트워크 내에서 잠재적 위협을 사전에 검색할 수 있도록 지원합니다. AI 알고리즘은 네트워크 트래픽, 로그 및 기타 데이터 소스를 분석하여 기존 보안 조치에서 간과할 수 있는 위협 또는 새로운 위협을 검색할 수 있습니다. 이는 위협이 심각한 피해를 입히기 전에 위협을 식별하고 무력화하는 데 도움이 됩니다.