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AI 보안 솔루션 비교 분석 (EDR, XDR, SOAR 차이점) EDR: 엔드포인트에 집중된 위협 탐지**EDR(Endpoint Detection and Response)**는 PC, 서버, 모바일 등 엔드포인트 단말기에서 발생하는 행위를 지속적으로 모니터링하고, 위협을 탐지 및 대응하는 솔루션입니다.주요 기능:엔드포인트 행위 기반 이상 탐지 (비정상 파일 실행, 의심 프로세스)침해 지표(IOC) 분석 및 알림위협 발생 시 격리, 로그 수집, 포렌식 지원AI 기반 머신러닝으로 알려지지 않은 위협 탐지 가능EDR은 특히 랜섬웨어, 내부자 위협, 악성코드 탐지에 효과적이며, 단일 장비 수준에서의 고급 방어를 원하는 중소기업 및 조직에 적합합니다. 단점은 개별 단말 중심이기 때문에 전체 네트워크 상의 연계 위협 대응은 어려울 수 있음입니다.XDR: 전사적 위협 탐지와 상관.. 2025. 4. 10.
스마트시티 보안 리스크 (교통, CCTV, IoT 연계 위협) 스마트 교통 시스템: 해킹으로 멈추는 도시스마트시티의 핵심 요소 중 하나인 **지능형 교통 시스템(ITS)**은 실시간 교통 신호 제어, 자율주행 지원, 대중교통 추적 등을 통해 도시 효율성을 높이고 있습니다. 하지만 이러한 시스템은 다음과 같은 보안 리스크를 내포하고 있습니다:신호등 해킹: 실제로 미국과 이란 등에서 교통 신호 제어 시스템이 해커의 조작을 받아 신호등이 동시에 적색으로 바뀐 사례가 존재합니다. 이는 교통 정체와 사고 유발로 이어질 수 있습니다.대중교통 시스템 마비: 버스, 지하철 등의 위치 추적 및 운영 시스템이 해킹될 경우 시민 이동 혼란 초래자율주행차량과의 연결 위협: 스마트 도로 인프라와 연결된 자율차는 시스템 탈취 시 직접적인 생명 위협 가능또한, ITS는 클라우드와 통신하며 실.. 2025. 4. 10.
ESG와 사이버 보안의 만남 (규제, 대응, 투자) 규제와 공시: 보안이 지배구조의 핵심으로최근 글로벌 규제 기관들은 사이버 보안 리스크를 재무적 공시 의무와 기업평가 기준으로 포함시키고 있습니다. 대표적인 사례는 다음과 같습니다:미국 SEC(증권거래위원회): 2023년부터 사이버 침해 사고 발생 시 4일 이내 공시 의무화. 이사회 수준의 사이버 리스크 관리 책임도 요구.EU의 NIS2 지침: 주요 IT 인프라 보유 기업은 보안사고 대응 능력을 평가받고, 이사회 차원의 보안 전략 수립이 법제화.한국의 디지털 보안 규제: 개인정보보호위원회, 과기정통부 중심으로 ISMS 인증 확대, 침해사고 신고 의무 강화 등 진행 중.이러한 규제들은 사이버 보안을 단순 IT 이슈가 아닌 지배구조와 경영 투명성의 핵심 요소로 보고 있다는 점에서 의미가 큽니다. 기업의 보안 .. 2025. 4. 9.
제로트러스트보안 접근제어, XDR, 위협탐지, 자동대응 제로트러스트 보안 모델: 내부도 믿지 않는 접근 제어제로트러스트(Zero Trust)는 '기본적으로 신뢰하지 말고, 항상 검증하라'는 철학을 기반으로 한 보안 모델입니다. 기존에는 내부망은 안전하다고 가정하고, 외부만 방어하는 방식이었지만, 2025년 보안 환경에서는 내부자 위협, 계정 탈취, 클라우드 확산 등으로 인해 더 이상 유효하지 않습니다.제로트러스트의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다:아이덴티티 기반 접근제어: 사용자, 디바이스, 위치, 행위 등을 모두 분석하여 접속을 허용마이크로 세그먼테이션: 네트워크를 논리적으로 분할해 침입 확산 방지**다중 인증(MFA)**과 조건부 접근 정책 적용지속적인 모니터링과 리스크 평가특히 SaaS와 클라우드 사용이 증가하면서, 제로트러스트는 단순한 기술이 아닌 .. 2025. 4. 9.
사이버 보안 리스크 현황 (2025 보안위협) AI 해킹의 확산과 정교화AI는 보안의 도구이자 위협이 되고 있습니다. 2025년에는 AI 기술을 악용한 사이버 공격이 훨씬 정교해졌으며, 기존 보안 시스템의 탐지를 우회하는 사례가 늘어나고 있습니다.AI 피싱 메시지: 자연어 처리 모델을 활용한 스피어 피싱은 이메일, 채팅, 문자 등을 통해 개인 정보 탈취를 시도합니다.음성합성 해킹: 임원 목소리를 흉내내 기업 금융계좌를 조작하거나, 고객센터 인증을 우회하는 사례가 보고되고 있습니다.자동화된 익스플로잇 생성: AI가 소스코드의 취약점을 스스로 분석하고 공격 루틴을 생성하는 수준까지 진화하였습니다.특히 GPT류 생성형 AI를 악용하는 공격은 더욱 다변화되고 있으며, AI 대 AI 보안 대결이 실현되고 있는 것이 2025년의 보안 풍경입니다.클라우드 및 원.. 2025. 4. 8.
진화하는 사이버 위협 (AI 해킹, 공급망 리스크) AI 기반 사이버 공격: 기회이자 위협AI는 사이버 보안의 도구이자 위협입니다. 보안 업계는 AI를 이용해 이상 탐지, 로그 분석, 위협 예측 등을 자동화하고 있지만, 동시에 해커들도 AI를 무기로 삼고 있습니다. 다음은 AI를 활용한 사이버 공격의 주요 유형입니다:자동화된 피싱 공격: GPT 모델을 활용하여 자연스러운 이메일, SNS 메시지 생성이 가능해졌습니다. 문법이나 톤이 인간과 유사하여 기존 보안 필터를 우회할 가능성이 큽니다.음성합성 및 Deepfake 활용: 기업 임원 목소리나 얼굴을 위조해 금융 사기나 정보 탈취를 시도하는 사례가 실제로 보고되고 있습니다.악성코드 자동 생성: AI는 소스코드를 분석하고 변형하여 시그니처 기반 백신을 우회할 수 있는 새로운 악성코드를 빠르게 생성할 수 있습니.. 2025. 4. 8.