자연어 처리를 통한 사이버 보안의 변화

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챗봇, 문장 자동 완성을 사용하여 이메일에서 작성했거나 “0”을 눌러 운영자와 대화했다면 자연어 처리(NLP)를 접하게 됩니다. 더 많은 기업이 NLP를 채택함에 따라, NLP의 하위 분야는 기계-인간 통신의 대중적인 사용 사례를 넘어 인간과 비인간 언어를 모두 해석하는 기계로 발전하고 있습니다. 이는 조직이 진화하는 사이버 보안 위협에 앞서 나갈 수 있는 흥미로운 기회를 제공합니다.

본 게시물은 CIO.com에 게시되었습니다.

NLP는 언어학, 컴퓨터사이언스, AI를 결합하여 인간 언어의 머신러닝을 지원합니다. 인간의 언어는 놀라울 정도로 복잡합니다. 구조화된 규칙에 의존하는 것은 기계에 대한 불완전한 이해를 남깁니다.

NLP는 기계가 엄격한 인코딩에 의존하지 않고 문맥화하고 학습할 수 있도록 하여 프로그래머가 전혀 예상하지 못했던 다른 방언, 새로운 표현 또는 질문에 적응할 수 있게합니다.

NLP 연구는 다양한 분야와 사용 사례에 걸쳐 기계 학습에 중요한 신경망과 같은 AI 기술의 진화를 주도했습니다. NLP는 주로 기계 대 인간 통신에 걸쳐 기업과 소비자의 상호작용을 단순화하기 위해 활용되어 왔습니다.

사이버 보안을 위한 NLP

NLP는 기계가 인간처럼 인간과 소통하는 법을 배울 수 있도록 설계되었습니다. 오늘날 우리가 사용하는 많은 서비스는 기계 통신을 서로 활용하거나 번역하여 인간이 이해할 수 있도록 합니다. 사이버 보안은 IT 분석가들이 사람보다 더 많은 기계와 대화하는 것처럼 느낄 수 있는 분야의 완벽한 예시입니다.

사이버 보안 워크플로우에서 NLP를 활용하여 침해 방지, 식별, 규모 및 범위 분석을 지원할 수 있습니다.

피싱

단기적으로는 NLP를 쉽게 활용하여 피싱 시도로 인한 침해 방지를 강화하고 단순화할 수 있습니다.

피싱의 맥락에서, NLP는 사람으로 가장한 기계가 보낸 이메일 텍스트의 봇 또는 스팸 행동을 이해하는 데 활용될 수 있습니다. 또한 스팸 발송자의 패턴과 발송하는 메시지 유형을 식별하기 위해 전자 메일 자체의 내부 구조를 이해하는 데 사용할 수 있습니다.

이 예는 NLP의 첫 번째 확장으로, 원래 인간 언어만을 이해하도록 설계되었으며 현재 기계 수준 헤더와 혼합된 인간 언어의 조합을 이해하기 위해 적용되고 있습니다.

로그 구문 분석

중기적으로 NLP는 CyBERT 사용 사례인 로그를 구문 분석하는 데 활용될 수 있다.

현재의 규칙 기반 시스템에서 원시 로그를 구문 분석하고 분석자가 사용할 수 있도록 만드는 데 필요한 메커니즘과 시스템은 취약하며 상당한 개발 및 유지 관리 리소스가 필요합니다.

NLP를 사용하면 로그 생성기 및 센서에 변경 사항이 발생할 때 원시 로그의 파싱이 보다 유연해지고 깨지기 쉬워집니다.

나아가, 파싱에 사용되는 신경망은 훈련 중에 노출된 로그를 넘어 일반화할 수 있어, 이러한 새로운 또는 변경된 로그 유형에 대한 명시적인 규칙을 작성할 필요 없이 원시 데이터를 분석가가 사용할 수 있는 풍부한 콘텐츠로 변환하는 방법을 만들 수 있습니다.

결과적으로 NLP 모델은 기존 규칙보다 로그를 구문 분석하는 데 더 정확하면서도 유연하고 내결함성이 뛰어납니다.

합성어

장기적으로 기계 간 및 인간 대 기계 통신을 나타내는 완전히 합성된 언어를 만들 수 있다.

만약 두 기계가 완전히 새로운 언어를 만들 수 있다면, 그 언어는 문법, 구문 및 작문의 오류를 식별하기 위해 NLP 기술을 사용하여 분석될 수 있다. 이 모든 것은 분석가들에게 변칙으로 해석되고 맥락화 될 수 있다.

이 새로운 개발은 알려진 문제나 공격이 발생할 때 이를 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 전혀 알려지지 않은 잘못된 구성 및 공격을 식별할 수도 있어 분석가의 효율성과 효과를 높일 수 있습니다.

요약

피싱 방지, 로그 구문 분석 및 합성 언어 애플리케이션은 NLP의 시작에 불과합니다. AI와 사이버 보안에 대해 더 자세히 알아보려면 NVIDIA GTC의 많은 주문형 세션 중 하나인 AI 기반 사이버 보안의 최신 개발에 대해 알아보세요.

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