변화하는 사이버 위협 환경에 대응하기 위한 적응형 전략: www.deekpay.com

디지털 시대가 도래하면서 소셜 미디어에서 핀테크에 이르기까지 클릭 몇 번으로 손쉽게 업무를 처리할 수 있는 사회 운영 방식이 변화하고 있습니다. 하지만 이러한 편리함에는 대가가 따르는데, 대규모 데이터 저장소가 사이버 위협의 핫스팟이 되고 있습니다. 강력한 조치에도 불구하고 2018년 인다인 아다하르 데이터 유출과 2017년 에퀴팩스 사건과 같은 보안 사고는 진화하는 사이버 위협과의 끊임없는 싸움을 강조합니다. 상호 연결된 시스템, 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷(IoT)의 확대로 인해 새로운 위협의 길도 열렸습니다.

공인 사기 조사관 협회의 보고서에 따르면, 조직은 사기로 인해 연간 51조 3,000억 달러의 매출 손실을 보고 있으며 해커들은 변화하는 업무 패턴을 교묘하게 이용하기 때문에 적응형 방어 전략이 필요합니다. 그러나 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 등장은 데이터를 분석하여 패턴과 이상 징후를 탐지하고 사이버 복원력과 사전 예방적 위험 관리를 강화함으로써 판도를 바꾸고 있습니다.

핀테크 기업은 데이터의 민감성으로 인해 고유한 사이버 보안 문제에 직면하고 있습니다. 따라서 고객 정보와 금융 운영을 보호하기 위한 강력한 조치의 우선순위를 정하는 것이 중요해졌습니다. 사이버 보안 트렌드를 도입하는 것이 중요하며, 관련 전략에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

- 보안 뱅킹 플랫폼: BFSI 업계는 암호화, 다단계 인증, 보안 통신 채널을 활용하는 보안 뱅킹 플랫폼을 도입하고 있습니다. 이러한 조치는 고객 액세스를 강화하고 민감한 금융 데이터를 보호합니다.

- 사기 탐지 및 예방: 실시간 거래 데이터를 검사하여 비정상적인 패턴을 찾아내는 AI 기반 사기 탐지 시스템이 각광받고 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 잠재적인 사기를 식별하여 금전적 손실을 줄이고 고객 보안을 강화합니다.

- 데이터 보호 및 규정 준수: GDPR 및 PCI DSS와 같은 엄격한 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하는 것은 매우 중요합니다. 강력한 데이터 보호 조치와 규정 준수는 고객 신뢰를 구축하고 불이익을 방지합니다.

모든 분야의 조직은 기술적 조치와 비기술적 조치를 결합한 강력한 사이버 보안을 채택하여 사이버 위협에 선제적으로 대응할 수 있습니다. 끊임없이 변화하는 위협 환경에는 새롭고 적응력 있는 전략이 필요합니다. 다음은 몇 가지 조치입니다:

- 선제적 위협 인텔리전스: 이 방어선에는 새로운 위협을 파악하고 조직 아키텍처의 잠재적 취약점을 식별하기 위한 지속적인 디지털 모니터링이 포함됩니다. 강력한 위협 인텔리전스 프로그램은 잠재적인 위험보다 앞서서 조직이 잠재적인 사이버 보안 공격에 더 잘 대비하고 대응할 수 있도록 하는 데 필수적입니다.

- 종합적인 데이터 보안 및 보호: 데이터 보호에는 다각적인 전략이 필요합니다. 강력한 권한 부여 및 인증 관리, 광범위한 데이터 백업 정책, 재해 복구 계획은 보안 침해나 시스템 장애가 발생하더라도 데이터 복원력을 보장합니다.

- 블록체인을 통한 보안 강화: 블록체인의 탈중앙화 및 변조 방지 특성은 보안과 투명성을 강화합니다. 안전한 신원 관리, 변조 방지 데이터 저장, 검증된 거래 유효성 검사 등 다양한 분야에 블록체인을 적용할 수 있습니다. 조직은 블록체인의 잠재력을 활용하여 사이버 보안 방어를 강화할 수 있습니다.

- 제로 트러스트 아키텍처의 수용: 클라우드 컴퓨팅이 지배하는 시대에 제로 트러스트 아키텍처는 기존의 신뢰 패러다임을 파괴합니다. 최소 권한 액세스 원칙에 따라 사용자와 애플리케이션에 대한 컨텍스트 기반 신뢰 평가가 필요합니다. 이러한 컨텍스트는 사용자의 신원, 디바이스의 보안 상태, 요청된 서비스 등의 요소에 따라 달라집니다. 기본적으로 적대성을 가정하는 제로 트러스트 아키텍처는 아키텍처를 개편할 필요 없이 다양한 네트워크 환경에서 보안을 강화할 수 있습니다.

- 자동화 및 오케스트레이션 도구 활용: AI 기반 보안 자동화는 패치 관리 및 사고 대응과 같은 일상적인 작업을 간소화합니다. 머신 러닝 알고리즘은 효율성을 높이고 인적 자원을 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있게 해줍니다.

- AI 기반 모의 침투 테스트 및 취약성 관리: AI와 머신러닝은 모의 침투 테스트와 취약성 관리를 혁신하고 있습니다. 이러한 기술은 무단 액세스 시뮬레이션과 취약성 평가를 자동화하여 이러한 프로세스의 속도를 높이고 정확도를 향상시킵니다.

- 직원 인식 및 교육: 사람의 경각심이 필수적이라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 사이버 보안 인식 교육을 통해 직원들은 개인 차원의 보안을 강화할 수 있습니다. 원격 근무자의 경우 피싱, 소셜 엔지니어링, 취약한 비밀번호 및 손상된 네트워크에 대한 경각심이 특히 필요합니다. 교육에서는 피싱 식별, 강력한 비밀번호 사용, 개인정보 보호, 규정 준수, 내부자 위협 식별, CEO/금융 사기 수법 방지, 전송 중인 데이터 보호에 대한 내용을 다룹니다.

조직은 체계적인 사이버 보안 관행을 통해 안전한 디지털 영역을 구축할 수 있습니다. 또한 전 세계 정부는 진화하는 사이버 보안 조치의 요구에 부응하기 위해 노력하고 있습니다.2023년 8월, 인도 의회는 개인 데이터 침해의 범위를 다루고 데이터 처리의 '합법적 목적'에 대한 기준을 올바르게 설정하는 디지털 개인 데이터 보호 법안 2023을 통과시켰습니다. 이 법안은 개인 데이터 침해의 범위를 다루고 데이터 처리의 '합법적 사용'의 근거를 올바르게 설정합니다. 기업들이 사이버 위협에 대한 방어를 강화하고 있는 가운데, 정부도 AI와 머신러닝 기술을 도입하여 후속 조치를 취하고 있습니다.

그러나 가까운 미래에 AI와 ML은 자동화된 전문성을 바탕으로 미래 전략을 수립하여 질서 있는 사이버 보안 관행을 주도할 것으로 예상됩니다. AI와 ML의 의사 결정 기능에 기반한 자율 보안 시스템이 초석이 될 것입니다. 이러한 기술은 보안관제센터(SOC)를 최적화하고, 작업을 자동화하며, 다양한 데이터를 분석하고, 실시간 위협 인사이트를 제공합니다. 또한 AI와 블록체인의 결합은 신원 관리, 데이터 공유, 결제 시스템에 탈중앙화된 보안을 제공합니다. 기술의 발전은 편리함과 지능형 위협을 동시에 가져다주지만, 도구와 전략이 지속적으로 업데이트되는 한 위협 환경은 계속 탐색할 수 있습니다.