Google Cloud Well-Architected Framework의 보안 부문에서 이 원칙은 AI를 사용하여 클라우드 워크로드의 보안을 개선하는 데 도움이 되는 권장사항을 제공합니다.
사이버 공격의 수와 정교함이 증가함에 따라 AI의 잠재력을 활용하여 보안을 개선하는 것이 중요합니다. AI는 위협의 수를 줄이고, 보안 전문가가 수동으로 수행해야 하는 작업을 줄이며, 사이버 보안 분야의 전문가 부족을 보완하는 데 도움이 될 수 있습니다.
원칙 개요
AI 기능을 사용하여 기존 보안 시스템과 프로세스를 개선합니다. Security의 Gemini는 물론 Google Cloud 서비스에 내장된 고유한 AI 기능을 사용할 수 있습니다.
이러한 AI 기능은 보안 수명 주기의 모든 단계에서 지원을 제공하여 보안을 혁신할 수 있습니다. 예를 들어 AI를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 리버스 엔지니어링 없이 잠재적인 악성 코드를 분석하고 설명합니다.
- 사이버 보안 실무자의 반복 작업을 줄입니다.
- 자연어를 사용하여 쿼리를 생성하고 보안 이벤트 데이터와 상호작용합니다.
- 컨텍스트 정보를 표시합니다.
- 빠른 응답을 위한 추천을 제공합니다.
- 이벤트 해결을 지원합니다.
- 잘못된 구성과 취약점에 대한 우선순위가 높은 알림을 요약하고, 잠재적인 영향을 강조하고, 완화 조치를 제안합니다.
보안 자율성 수준
AI와 자동화는 끊임없이 진화하는 사이버 보안 위협에 대응할 때 더 나은 보안 성과를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 보안에 AI를 사용하면 더 높은 수준의 자율성을 달성하여 위협을 감지 및 방지하고 전반적인 보안 상황을 개선할 수 있습니다. Google은 보안에 AI를 사용할 때 자율성 수준을 네 가지로 정의하며, 보안 작업을 지원하고 궁극적으로 주도하는 AI의 역할이 증가하고 있음을 보여줍니다.
- 수동: 사람이 전체 보안 수명 주기에 걸쳐 모든 보안 작업 (방지, 감지, 우선순위 지정, 대응)을 실행합니다.
- 지원: Gemini와 같은 AI 도구는 정보를 요약하고, 인사이트를 생성하고, 추천을 제공하여 인간의 생산성을 높입니다.
- 반자율: AI가 많은 보안 작업에 대한 일차적인 책임을 맡고 필요한 경우에만 인간에게 위임합니다.
- 자율: AI가 조직의 목표와 선호도에 따라 보안 수명 주기를 주도하는 신뢰할 수 있는 어시스턴트 역할을 하며, 사람의 개입을 최소화합니다.
추천
다음 섹션에서는 보안에 AI를 사용하기 위한 권장사항을 설명합니다. 또한 이 섹션에서는 권장사항이 Google의 안전한 AI 프레임워크 (SAIF)와 어떻게 일치하는지, 보안 자율성 수준과 어떻게 관련이 있는지 설명합니다.
- AI를 통한 위협 감지 및 대응 강화
- 전문가와 비전문가 모두를 위한 보안 간소화
- AI를 사용한 시간 소모적인 보안 작업 자동화
- 위험 관리 및 거버넌스 프로세스에 AI 통합
- AI 시스템에 안전한 개발 관행 구현
AI를 활용한 위협 감지 및 대응 강화
이 권장사항은 다음 중점사항과 관련이 있습니다.
- 보안 운영(SecOps)
- 로깅, 감사, 모니터링
AI는 대량의 보안 데이터를 분석하고, 공격자 행동에 대한 인사이트를 제공하며, 잠재적인 악성 코드 분석을 자동화할 수 있습니다. 이 권장사항은 다음 SAIF 요소와 일치합니다.
- 감지 및 대응 범위를 확장하여 AI를 조직의 위협 대응 체계에 활용합니다.
- 기존 위협과 새로운 위협에 대응할 수 있도록 방어 체계를 자동화합니다.
구현에 따라 이 권장사항은 다음 자율성 수준과 관련이 있을 수 있습니다.
- 지원: AI가 위협 분석 및 감지를 지원합니다.
- 반자율: AI가 보안 작업에 더 많은 책임을 맡습니다.
AI를 사용하여 공격자 행동과 악성 코드를 분석하는 Google Threat Intelligence는 이 권장사항을 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전문가와 비전문가 모두를 위한 보안 간소화
이 권장사항은 다음 중점사항과 관련이 있습니다.
- 보안 운영(SecOps)
- 클라우드 거버넌스, 위험 및 규정 준수
AI 기반 도구는 알림을 요약하고 완화 조치를 추천할 수 있으며, 이러한 기능을 통해 더 많은 인력이 보안에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 이 권장사항은 다음 SAIF 요소와 일치합니다.
- 기존 위협과 새로운 위협에 대응할 수 있도록 방어 체계를 자동화합니다.
- 플랫폼 수준 제어를 조정하여 조직 전반에서 보안 일관성 확보
구현에 따라 이 권장사항은 다음 자율성 수준과 관련이 있을 수 있습니다.
- 지원: AI는 보안 정보의 접근성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
- 반자율: AI는 모든 사용자가 보안 관행을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.
Security Command Center의 Gemini는 잘못된 구성과 취약점에 대한 알림 요약을 제공할 수 있습니다.
AI로 시간이 많이 소요되는 보안 작업 자동화
이 권장사항은 다음 중점사항과 관련이 있습니다.
- 인프라 보안
- 보안 운영(SecOps)
- 애플리케이션 보안
AI는 멀웨어 분석, 보안 규칙 생성, 잘못된 구성 식별과 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 기능은 보안팀의 워크로드를 줄이고 대응 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 권장사항은 기존 위협과 새로운 위협에 대응할 수 있도록 방어 체계를 자동화하는 SAIF 요소와 일치합니다.
구현에 따라 이 권장사항은 다음 자율성 수준과 관련이 있을 수 있습니다.
- 지원: AI가 작업 자동화를 지원합니다.
- 반자율: AI가 보안 작업에 대한 일차적인 책임을 맡고 필요한 경우에만 인간의 보조를 요청합니다.
Google Security Operations의 Gemini는 분석가를 지원하고, 관련 컨텍스트를 검색하고, 다음 단계에 대한 권장사항을 제공하여 번거로운 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
위험 관리 및 거버넌스 프로세스에 AI 통합
이 권장사항은 클라우드 거버넌스, 위험, 규정 준수라는 중점사항과 관련이 있습니다.
AI를 사용하여 모델 인벤토리와 위험 프로필을 빌드할 수 있습니다. 또한 AI를 사용하여 데이터 개인 정보 보호, 사이버 위험, 서드 파티 위험에 대한 정책을 구현할 수 있습니다. 이 권장사항은 주변 비즈니스 프로세스에서 AI 시스템 위험을 맥락에 맞게 이해하는 것과 관련된 SAIF 요소와 일치합니다.
구현에 따라 이 권장사항은 반자율 수준의 자율성과 관련이 있을 수 있습니다. 이 수준에서 AI는 커스텀 보안 목표를 달성하기 위해 프로세스를 실행하는 보안 에이전트를 조정할 수 있습니다.
AI 시스템을 위한 안전한 개발 관행 구현
이 권장사항은 다음 중점사항과 관련이 있습니다.
- 애플리케이션 보안
- AI 및 ML 보안
AI를 사용하여 안전한 코딩, 학습 데이터 정리, 도구 및 아티팩트 검증을 수행할 수 있습니다. 이 권장사항은 AI 생태계로 강력한 보안 기반을 확장하는 것과 관련된 SAIF 요소와 일치합니다.
이 권장사항은 모든 수준의 보안 자율성과 관련이 있을 수 있습니다. AI를 보안에 효과적으로 사용하려면 먼저 안전한 AI 시스템이 마련되어야 하기 때문입니다. 이 권장사항은 AI를 통해 보안 관행이 보강되는 지원 수준과 가장 관련이 있습니다.
이 권장사항을 구현하려면 AI 아티팩트에 대한 SLSA (Supply-chain Levels for Software Artifacts) 가이드라인을 따르고 검증된 컨테이너 이미지를 사용하세요.