사이버 보안 AI에서 설명 가능성은 얼마나 중요한가요?
사이버 보안 AI의 설명 가능성의 중요성은 어떻게 될까요?
인공지능은 많은 산업을 변혁시키고 있지만, 사이버 보안 분야에서는 그 중에서도 가장 큰 변화를 일으키고 있습니다. 사이버 범죄가 급증하고 기술적 역량의 격차가 커지면서 AI가 보안의 미래라는 사실이 점점 더 분명해지고 있지만, 여전히 몇 가지 도전 과제가 남아 있습니다. 최근에 주목을 받고 있는 것 중 하나는 AI의 설명 가능성에 대한 수요입니다.
AI 설명 가능성에 대한 우려는 AI 도구와 그 한계가 더욱 많은 주목을 받으면서 커져왔습니다. 사이버 보안 분야에서는 다른 응용 프로그램과 마찬가지로 설명 가능성이 중요한가요? 이에 대해 자세히 알아보겠습니다.
AI의 설명 가능성이란 무엇인가요?
설명 가능성이 사이버 보안에 미치는 영향을 알기 위해서는 먼저 어떤 맥락에서든 설명 가능성이 왜 중요한지 이해해야 합니다. 한 가지 주된 이유로, 설명 가능성은 신뢰라는 가장 큰 장벽입니다.
현재 많은 AI 모델들은 블랙 박스로, 어떻게 결정에 도달했는지 보이지 않습니다. 이에 비해 설명 가능한 AI(XAI)는 모델이 데이터를 처리하고 해석하는 방식에 대한 완전한 투명성을 제공합니다. XAI 모델을 사용하면 모델의 출력과 결론에 이르기까지의 추론 과정을 볼 수 있으므로, 이런 의사 결정에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다.
사이버 보안의 맥락에서 생각해보면, 자동화된 네트워크 모니터링 시스템을 상상해보세요. 이 모델이 로그인 시도를 잠재적인 침해로 감지한다고 가정해봅시다. 전통적인 블랙 박스 모델은 해당 활동이 의심스러운 것으로 판단되지만 왜 그런지 알려주지 않을 수도 있습니다. XAI는 더 조사하여 AI가 사건을 침해로 분류한 구체적인 행동을 볼 수 있게 해주므로, 대응 시간을 단축시키고 비용을 줄일 수 있습니다.
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사이버 보안에 설명 가능성이 중요한 이유는 무엇인가요?
일부 사용 사례에서 XAI의 매력은 명백합니다. 인사 부서는 예를 들어, AI의 결정을 설명할 수 있어 편견이 없는지 확인해야 합니다. 그러나 어떤 사람들은 보안 결정에 대한 모델의 도달 방식이 정확한지 여부는 중요하지 않다고 주장할 수도 있습니다. 이에 대한 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.
1. AI 정확도 향상
사이버 보안 AI에서 설명 가능성이 중요한 가장 중요한 이유는 모델의 정확도를 높이기 때문입니다. AI는 잠재적인 위협에 대해 빠른 대응을 제공하지만, 보안 전문가들은 이러한 대응에 대해 신뢰할 수 있어야 합니다. 모델이 사건을 특정한 방식으로 분류한 이유를 알 수 없다면, 그 신뢰가 저해됩니다.
XAI는 잘못된 양성 결과의 위험을 줄이는 방식으로 보안 AI의 정확도를 향상시킵니다. 보안 팀은 모델이 어떤 이유로 무언가를 위협으로 간주했는지 정확히 알 수 있습니다. 잘못된 경우, 그 이유를 알고 비슷한 오류를 방지하기 위해 조정할 수 있습니다.
연구에 따르면, 보안 XAI는 95% 이상의 정확도를 달성하면서 잘못 분류된 이유를 더 명확하게 보여줍니다. 이를 통해 보다 신뢰할 수 있는 분류 시스템을 구축하여 보안 알림을 가능한 한 정확하게 유지할 수 있습니다.
2. 더 명확한 의사 결정
설명 가능성은 사이버 보안에서 다음 단계를 결정하는 데 중요한 통찰력을 제공합니다. 위협에 대한 대응 방법은 수많은 경우별 요인에 따라 크게 달라집니다. AI 모델이 왜 위협을 특정한 방식으로 분류했는지에 대해 더 자세히 알 수 있습니다.
블랙 박스 AI는 분류 이상의 정보를 제공하지 않을 수 있습니다. 이에 비해 XAI는 의사 결정 과정을 살펴볼 수 있도록 함으로써 원인 분석을 가능하게 합니다. 이를 통해 위협의 내부적인 동작 방식과 그 특징을 파악할 수 있으며, 보다 효과적으로 대응할 수 있습니다.
미국에서는 사건 대응의 6%만이 2주 이내에 끝납니다. 이러한 시간표가 얼마나 길 수 있는지 생각해보면, 피해를 최소화하기 위해 가능한 한 빨리 최대한 많은 정보를 알아내는 것이 가장 좋습니다. XAI의 원인 분석에서 얻은 맥락은 이를 가능하게 합니다.
3. 지속적인 개선
설명 가능한 AI는 사이버 보안에서 계속해서 개선할 수 있도록 도와줍니다. 사이버 보안은 동적입니다. 범죄자들은 항상 방어장치를 뚫을 수 있는 새로운 방법을 찾으려고 합니다. 따라서 보안 추세는 이에 대응하여 적응해야 합니다. 보안 AI가 위협을 감지하는 방식을 알 수 없다면, 이는 어려운 일이 될 수 있습니다.
알려진 위협에 대응하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 지난 10년 동안 모든 제로데이 공격의 약 40%가 2021년에 발생했습니다. 알려지지 않은 취약점을 표적으로 하는 공격은 점점 더 흔해지고 있으므로, 사이버 범죄자들이 이전보다 먼저 시스템의 취약점을 찾아내고 공격하기 전에 발견하고 해결할 수 있어야 합니다.
설명 가능성을 통해 이를 정확히 할 수 있습니다. XAI가 어떻게 결정에 도달하는지 알 수 있으므로, 실수를 일으킬 수 있는 미비한 부분이나 문제점을 찾아내고 보안을 강화할 수 있습니다. 마찬가지로, 다양한 행동에 이르는 원인을 살펴봄으로써 새로운 위협을 식별하고 대응할 수 있습니다.
4. 규정 준수
사이버 보안 규정이 확장됨에 따라, 보안 AI의 설명 가능성의 중요성도 함께 증가할 것입니다. GDPR이나 HIPAA와 같은 개인정보 보호 법률에는 상세한 투명성 요구 사항이 있습니다. 블랙 박스 AI는 조직이 이 관할권에 속하는 경우 법적 책임이 될 수 있습니다.
보안 AI는 의심스러운 활동을 식별하기 위해 사용자 데이터에 액세스 할 수 있을 것으로 예상됩니다. 즉, 모델이 개인 정보 보호 규정을 준수하기 위해 그 정보를 사용하는 방법을 증명할 수 있어야 합니다. XAI는 이러한 투명성을 제공하지만 블랙 박스 AI는 그렇지 않습니다.
현재 이러한 규정은 일부 산업과 위치에만 적용되지만, 곧 변화할 것으로 예상됩니다. 미국은 연방 데이터법이 없을 수 있지만, 최소한 9개 주에서는 자체적인 포괄적인 개인 정보 보호 법률을 시행했습니다. 몇 개의 주에서는 데이터 보호 법안을 도입한 것도 있습니다. 이러한 성장하는 규정을 고려할 때 XAI는 귀중한 도구입니다.
5. 신뢰 구축
사이버 보안 AI는 신뢰를 구축하기 위해 설명 가능해야 합니다. 많은 회사가 소비자의 신뢰를 얻는 데 어려움을 겪고 있으며, 많은 사람들이 AI의 신뢰성을 의심합니다. XAI를 통해 보안 AI가 안전하고 윤리적임을 보증할 수 있습니다. 왜냐하면 당신이 그 결정에 도달하는 방법을 정확히 파악할 수 있기 때문입니다.
신뢰의 필요성은 소비자를 넘어서갑니다. 보안 팀은 AI를 배포하기 위해 경영진과 회사 이해 관계자들로부터 동의를 받아야 합니다. 설명 가능성을 통해 그들은 자신들의 AI 솔루션의 효과성, 윤리성, 안전성을 어떻게 보장하는지 보여줄 수 있으며, 이는 승인을 받을 가능성을 높입니다.
승인을 받으면 AI 프로젝트를 빠르게 배포하고 예산을 늘릴 수 있습니다. 이로 인해 보안 전문가들은 설명 가능성 없이는 이를 보다 크게 활용할 수 없습니다.
사이버 보안에서 XAI와의 도전
설명 가능성은 사이버 보안 AI에 있어서 중요하며 시간이 지남에 따라 더욱 중요해질 것입니다. 그러나 XAI의 구축과 배포는 독특한 도전을 가지고 있습니다. 조직은 효과적인 XAI 롤아웃을 가능하게 하기 위해 이러한 도전을 인식해야 합니다.
비용은 설명 가능한 AI의 가장 큰 장애물 중 하나입니다. 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 요구 사항 때문에 일부 상황에서 비용이 많이 들어갈 수 있습니다. 이러한 비용으로 인해 일부 회사는 보안 AI 프로젝트를 정당화하기 어려울 수 있습니다.
마찬가지로 일부 기계 학습 (ML) 방법은 인간이 이해할 수 있는 설명으로 번역하기 어렵습니다. 강화 학습은 22% 이상의 기업이 채택하기 시작하는 상승세인 ML 방법입니다. 강화 학습은 일반적으로 오랜 기간 동안 수행되며 모델이 많은 관련된 결정을 내릴 수 있기 때문에 모델이 내린 모든 결정을 수집하고 인간이 이해할 수 있는 출력으로 번역하는 것이 어려울 수 있습니다.
마지막으로, XAI 모델은 계산적으로 요구 사항이 많습니다. 모든 비즈니스가 이러한 더 복잡한 솔루션을 지원하는 데 필요한 하드웨어를 갖고 있지 않으며, 스케일 업은 추가적인 비용 문제를 야기할 수 있습니다. 이 복잡성은 또한 이러한 모델을 구축하고 훈련하는 것을 어렵게 만듭니다.
보안에서 XAI를 효과적으로 사용하기 위한 단계
보안 팀은 사이버 보안 AI에서 설명 가능성의 중요성과 이러한 도전을 고려하여 신중하게 접근해야 합니다. 하나의 해결책은 첫 번째 AI 모델을 설명하기 위해 두 번째 AI 모델을 사용하는 것입니다. ChatGPT와 같은 도구는 인간의 언어로 코드를 설명하여 모델이 특정 선택을 왜 하는지 사용자에게 알려줄 수 있는 방법을 제공합니다.
이 접근 방식은 보안 팀이 처음부터 투명한 모델보다 느린 AI 도구를 사용하는 경우 유용합니다. 이러한 대안은 더 많은 리소스와 개발 시간이 필요하지만 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 많은 회사들은 현재 완제품 XAI 도구를 제공하여 개발을 간소화하고 있습니다. 적대적 네트워크를 사용하여 AI의 훈련 프로세스를 이해하는 것도 도움이 될 수 있습니다.
어떤 경우에도 보안 팀은 AI 전문가들과 긴밀하게 협력하여 자신들의 모델을 이해하는 것을 보장해야 합니다. 개발은 부서 간 협력적인 프로세스여야 하며, AI 결정을 이해해야 하는 모든 사람들이 이해할 수 있도록 해야 합니다. 회사는 이러한 변화가 일어날 수 있도록 AI 교육을 우선시해야 합니다.
사이버 보안 AI는 설명 가능해야 합니다.
설명 가능한 AI는 보안에 있어서 투명성, 향상된 정확성 및 지속적인 개선 가능성을 제공합니다. 규정적인 압력과 AI에 대한 신뢰가 더욱 중요한 문제가 될수록 설명 가능성은 더욱 중요해질 것입니다.
XAI는 개발 도전을 높일 수 있지만 혜택은 그만한 가치가 있습니다. 보안 팀이 AI 전문가들과 함께 설명 가능한 모델을 처음부터 구축하기 시작한다면 AI의 전체적인 잠재력을 활용할 수 있을 것입니다.
주요 이미지 크레딧: Ivan Samkov의 사진; Pexels; 감사합니다!
