[보안뉴스]조달청, 신산업분야 유망기술과 제품 발굴할 스카우터 기관 모집

내용 요약

제공된 본문은 조달청의 혁신제품 지정 방식을 설명하고 있으며, '공급자 제안형', '수요자 제안형', '스카우터 추천형' 세 가지 방식을 통해 혁신제품을 발굴한다고 명시하고 있습니다. 특히 'AI·기후테크 등 테마형 혁신제품'의 발굴과 공공조달 진입 확대를 목표로 하고 있다고 언급합니다. 본문의 주요 내용은 혁신제품 지정 절차와 참여 방식에 초점을 맞추고 있으나, 'AI'의 언급은 정보 보안 분야에서의 AI 활용 가능성을 시사합니다.

핵심 포인트

• 조달청은 '공급자 제안형', '수요자 제안형', '스카우터 추천형'의 세 가지 방식으로 혁신제품을 지정하고 발굴합니다.
• 'AI·기후테크 등 테마형 혁신제품'을 통해 공공조달 진입을 확대하고자 합니다.
• 본문에서 'AI'가 혁신제품의 한 분야로 강조되었으며, 이는 정보 보안 분야에서도 혁신적인 기술 활용의 중요성을 나타냅니다.

기술 세부 내용

1️⃣ AI (인공지능)의 정보 보안 활용 ️

• 본문에서 'AI'는 조달청이 발굴하고 지원하는 '테마형 혁신제품'의 한 예시로 언급되었습니다. AI 자체는 특정 정보 보안 기술만을 의미하지는 않지만, 정보 보안 분야에서 다양한 방식으로 활용되며 혁신을 주도하는 핵심 기술입니다.
• AI는 주로 머신러닝 (Machine Learning, ML)과 딥러닝 (Deep Learning, DL)을 포함하는 광범위한 개념으로, 방대한 양의 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고, 예측 및 의사결정을 수행하는 능력을 가집니다.
• AI/ML의 정보 보안 주요 활용 분야:
  • 위협 탐지 및 예측 (Threat Detection & Prediction):
    • AI는 네트워크 트래픽, 시스템 로그, 엔드포인트 데이터 등 엄청난 양의 정보를 분석하여 비정상적인 행위나 알려지지 않은 위협(제로데이 공격 등)을 탐지하는 데 탁월합니다.
    • 기존의 시그니처 기반 방식으로는 발견하기 어려웠던 새로운 악성코드나 이상 징후를 머신러닝 모델이 학습하여 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 평소 행동 패턴에서 벗어나는 로그인 시도나 데이터 접근을 비정상으로 간주하여 경고를 발생시킬 수 있습니다.
  • 자동화된 악성코드 분석 (Automated Malware Analysis):
    • AI는 수많은 악성코드 샘플을 자동으로 분류하고, 그 특성과 행위를 분석하여 새로운 변종 악성코드에 대한 방어 전략을 수립하는 데 기여합니다.
    • 샌드박스 환경에서 악성코드를 실행시키고, 그 행위를 AI가 분석하여 위협 수준을 평가하며, 대응 방안을 제시할 수 있습니다.
  • 침입 방지 시스템 (Intrusion Prevention Systems, IPS) 및 침입 탐지 시스템 (Intrusion Detection Systems, IDS) 강화:
    • AI 기반 IPS/IDS는 오탐(False Positive)을 줄이면서 실제 위협에 대한 탐지율을 크게 높여줍니다.
    • 네트워크 트래픽의 특징을 실시간으로 학습하여 정상 트래픽과 악성 트래픽을 구분하고, 의심스러운 활동이 감지되면 자동으로 차단하거나 관리자에게 경고합니다.
  • 취약점 분석 및 관리 (Vulnerability Analysis & Management):
    • AI는 코드 분석을 통해 잠재적인 소프트웨어 취약점을 찾아내고, 우선순위를 지정하여 패치 및 보완 작업을 효율적으로 수행하도록 돕습니다.
    • 대규모 시스템의 복잡한 구조 내에서 사람이 발견하기 어려운 숨겨진 보안 취약점을 식별하는 데 유용합니다.
  • 행위 기반 인증 및 접근 제어 (Behavioral Biometrics & Access Control):
    • 사용자의 타이핑 습관, 마우스 움직임, 장치 사용 패턴 등을 AI가 학습하여 지속적으로 사용자를 인증하고, 비정상적인 접근 시도를 차단합니다.
    • 기존의 비밀번호나 2단계 인증을 넘어, 사용자의 고유한 행위를 통해 보안을 강화하는 방식입니다.
  • 보안 관제 및 위협 인텔리전스 (Security Operations & Threat Intelligence):
    • AI는 SOC (Security Operations Center)에서 발생하는 방대한 양의 보안 이벤트 및 경고를 분석하고, 상호 연관성을 파악하여 가장 중요한 위협에 집중할 수 있도록 지원합니다. ️‍️
    • 다양한 소스에서 수집된 위협 인텔리전스 데이터를 AI가 분석하여 새로운 공격 트렌드나 캠페인을 예측하고 선제적으로 대응할 수 있게 합니다.
• AI 활용의 도전 과제:
  • 데이터 의존성: 양질의 대량 데이터 없이는 AI 모델의 성능을 보장하기 어렵습니다.
  • 설명 가능성 (Explainability): 딥러닝 모델의 경우, 왜 특정 결정을 내렸는지 이해하기 어려운 '블랙박스' 문제가 발생할 수 있어, 보안 분석가가 판단의 근거를 파악하기 어려울 수 있습니다.
  • 적대적 공격 (Adversarial Attacks): AI 모델 자체가 조작되거나 우회될 수 있는 적대적 공격에 취약할 수 있습니다.
• 결론적으로, 본문에서 혁신 제품의 한 분야로 언급된 AI는 정보 보안 분야에서 탐지, 분석, 자동화, 예측 등 광범위한 영역에 걸쳐 혁신적인 솔루션을 제공하며, 미래 보안의 핵심 동력이 되고 있습니다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=138532&kind=&sub_kind=