2023년은 사이버 보안 위협 환경이 빠르게 진화하는 해입니다. 사이버 공격은 증가하고 있고, 기존 공격은 변화하고 있으며, 더욱 정교한 새 위협이 등장하고 있습니다. 2024년에도 이러한 추세는 계속되거나 더 가속화될 가능성이 높습니다. 인공지능(AI)이 발전함에 따라 사이버 공격자와 방어자 모두의 업무 수행 방식에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
사이버 범죄자들이 수법을 개선하고 새로운 취약성, 기술, 공격 벡터를 활용함에 따라 사이버 보안 위협 환경은 끊임없이 변화하고 있습니다. 2024년에 기업 사이버 보안에 가장 큰 위협이 될 수 있는 몇 가지 사항은 다음과 같습니다:
랜섬웨어는 지난 몇 년 동안 기업 데이터 보안과 사이버 보안에 가장 큰 위협이 되어 왔습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 이 위협이 진화하면서 이러한 공격이 표적 조직에 미치는 영향은 더욱 악화되고 있습니다.
2023년에는 MGM 리조트 인터내셔널 침해와 같은 유명하고 대규모의 랜섬웨어 공격이 대규모로 발생했습니다. 랜섬웨어의 성공에 기여한 몇 가지 주요 요인은 다음과 같습니다:
전쟁이나 정치적 목적을 달성하기 위해 사이버 공격을 노골적으로 사용하는 경우는 비교적 드물었습니다. 그러나 지난 몇 년 동안, 특히 러시아-우크라이나 전쟁의 맥락에서 이러한 현상이 일반화되었습니다.
정부와 직접 연계되어 있든 독립적인 핵티비스트로 활동하든, 사이버 범죄 그룹은 대의를 위해 분산 서비스 거부(DDoS) 공격, 와이퍼 및 기타 파괴적인 공격을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 예를 들어, 러시아 연루가 의심되는 Anonymous Sudan은 마이크로소프트, 텔레그램, 트위터(X), 스칸디나비아 항공을 대상으로 수많은 유명 DDoS 공격을 수행한 바 있습니다. 반면 이란과 연계된 카르마와 아그리우스는 이스라엘 조직의 민감한 데이터를 유출하는 데 특화되어 있으며, 때때로 와이퍼를 배포하기도 합니다.
최근 몇 년간 인공지능(AI)의 급격한 부상은 기업 사이버 보안에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 모두 미쳤습니다. 기업은 AI를 사용하여 위협 탐지 및 대응 역량을 강화할 수 있지만, 사이버 범죄자들도 공격의 효율성을 높이기 위해 AI를 사용할 수 있습니다.
공격적인 사이버 보안에 AI를 사용하는 일반적인 사례 중 하나는 피싱 이메일과 멀웨어의 개발입니다. 사이버 범죄자들은 생성형 AI(GenAI)를 사용하여 과거에 이러한 위협을 정의했던 오타 및 기타 오류가 없는 피싱 메시지를 만들 수 있습니다. 또한 많은 GenAI 툴에는 멀웨어 개발에 대한 가드레일이 있지만, 공격자가 이를 쉽게 우회할 수 있어 공격자가 정교한 멀웨어를 더 빠르게 개발할 수 있습니다.
데이터 유출은 항상 조직의 주요 사이버 보안 문제였습니다. 민감한 고객 또는 기업 데이터가 노출되면 브랜드 평판이 손상되고 수익성이 떨어지거나 법적 또는 규제 조치를 받을 수 있습니다.
과거에는 기업이 보안 침해가 발생한 후 솜방망이 처벌로 넘어갈 수 있었지만, 이제는 더 이상 그렇지 않습니다. 최근 몇 년 동안 데이터 유출로 인해 소송이 제기되고 유출된 조직에 막대한 벌금과 합의금이 부과되는 경우가 점점 더 많아지고 있습니다. Uber의 경우 최고 정보 보안 책임자(CISO)가 연방거래위원회(FTC)로부터 데이터 유출을 은폐하려 한 혐의로 유죄 판결을 받기도 했습니다.
고객의 개인 데이터를 보호하는 데이터 개인정보 보호법이 점점 더 다양해지고 엄격해지고 있습니다. 규제 당국이 적극적으로 사건을 조사하고 요건을 시행함에 따라 규정을 준수하지 않거나 과실로 인해 위반이 발생한 조직은 상당한 처벌을 받게 될 가능성이 높습니다.
원격 및 하이브리드 근무 방식으로의 전환으로 인해 보안에 대한 새로운 접근 방식이 필요해졌습니다. 원격 근무자가 온프레미스 및 클라우드 환경에 액세스해야 함에 따라 기업들은 기업 애플리케이션 및 데이터에 대한 액세스를 보호하기 위해 싱글 사인온(SSO) 및 다중 인증(MFA)을 도입했습니다.
이러한 변화로 인해 사이버 위협 공격자들은 클라우드 기반 리소스에 대한 액세스 권한을 부여하는 액세스 토큰을 표적으로 삼게 되었습니다. 이는 종종 제3자 또는 클라우드 서비스 제공업체에 안전하게 저장되지 않은 토큰을 훔치는 방식으로 이루어집니다.
예를 들어, Microsoft는 토큰 관련 보안 사고를 여러 번 경험했습니다. 오픈 소스 AI 학습 데이터만 공유하도록 잘못 구성된 Azure SAS 토큰으로 인해 민감한 데이터가 의도치 않게 노출된 사건도 있었습니다. 또 다른 사고는 침해된 Microsoft 엔지니어의 계정 내에 안전하지 않게 저장된 Microsoft 계정(MSA) 소비자 서명 키가 도난당한 경우입니다. 공격자는 이 키를 사용하여 다양한 Microsoft 서비스에 대한 인증 토큰을 생성하고 디지털 서명할 수 있습니다.
또 다른 주목할 만한 토큰 관련 사이버 보안 사고는 2023년 10월에 발생한 Okta의 침해 사건입니다. 공격자는 탈취한 자격 증명을 통해 Okta의 고객 지원 관리 시스템에 액세스할 수 있었습니다. 이를 통해 공격자는 쿠키와 세션 토큰이 포함된 민감한 파일을 훔쳐 고객 세션을 탈취하고 고객 환경에 무단으로 액세스할 수 있었습니다.
오픈 소스 소프트웨어(OSS)의 광범위한 사용은 심각한 애플리케이션 보안 문제(AppSec)를 야기합니다. 대부분의 애플리케이션은 최소한 일부 오픈 소스 라이브러리와 종속성을 사용합니다. 그러나 이러한 오픈 소스 구성 요소는 개인에 의해 유지 관리되거나 폐기되었을 수 있으며 엔터프라이즈급 보안 코딩 표준을 충족하지 않을 수 있습니다.
사이버 위협 공격자들은 기업 환경을 손상시키고 새로운 애플리케이션에 취약성 또는 악성 코드를 도입하기 위한 방법으로 OSS 리포지토리를 점점 더 많이 표적으로 삼고 있습니다. 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다:
개발자는 프로젝트에 가져오는 타사 종속성에 대해 보안 테스트를 수행하지 않는 경우가 많습니다. 특히 널리 사용되는 리포지토리의 사용자를 속일 수 있다면 사이버 위협 행위자에게 효과적인 공격 벡터가 될 수 있습니다.
2024년, 조직은 점점 더 정교하고 피해를 입히는 사이버 공격에 직면하게 될 것입니다. 사이버 위협 공격자들은 매우 효과적이고 수익성이 높은 공격 벡터를 찾아냈으며, 자동화 및 인공 지능의 사용이 증가함에 따라 공격자들은 이러한 공격을 훨씬 더 큰 규모로 수행할 수 있게 되었습니다.
AI는 조직이 증가하는 사이버 보안 위협 환경을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. AI를 통해 기업은 보안을 확보할 수 있습니다:
체크포인트의 Infinity AI 는 AI 2024 사이버 보안 보고서에서 확인된 모든 위협으로부터 비즈니스를 보호하는 데 필요한 솔루션을 조직에 제공합니다. ThreatCloud AI 는 머신 러닝과 빅데이터를 활용하여 사이버 공격을 신속하게 식별하고 예방하는 체크포인트 보안 제품의 두뇌 역할을 담당합니다. Infinity Copilot을 사용하면 보안 팀이 일상적인 작업, 구성 관리, 위협 헌팅을 자동화하여 확장할 수 있습니다.
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