인공지능은 미래에 악성코드에 어떤 영향을 미칠까요?

인간이 미래로 나아감에 따라 AI 기반 시스템의 전망은 더욱 매력적이 될 것입니다. 인공 지능은 인간이 의사 결정을 내리고, 스마트 시티를 강화하는 데 도움을 줄 것이며, 불행하게도 모든 종류의 불쾌한 악성 코드로 컴퓨터를 감염시키기도 합니다.

다음 기사를 통해 AI가 향후 악성코드에 어떤 영향을 미칠지 살펴보겠습니다.

AI의 도움으로 미래의 악성 코드는 어떤 모습일까요?

• 악성코드에서 AI란 무엇인가?
• AI는 어떻게 악성코드를 강화하나요?
  • 대표적인 표적 랜섬웨어는 DeepLocker입니다.
  • 웜은 적응력이 뛰어나 감지를 통해 학습할 수 있습니다.
  • 맬웨어 개발자와 독립적으로 작동
  • 사용자 음성을 모니터링하여 민감한 정보 검색
• 컴퓨터는 어떻게 '학습'할 수 있나요?
• 인간은 악성 코드에 의해 제어되는 AI와 어떻게 싸울 수 있습니까?
• 미래는 인공지능이 결정한다

악성코드에서 AI란 무엇인가?

“AI 제어 악성 코드”라는 용어를 사용하면 독자는 AI가 “터미네이터”처럼 파괴를 일으키는 시나리오를 쉽게 상상할 수 있습니다. 실제로 AI가 제어하는 ​​악성 프로그램은 은밀하게 작동한다.

AI 기반 악성 코드는 인공 지능을 통해 더욱 효과적으로 변경되는 일반적인 악성 코드입니다. AI 기반 악성 코드는 지능을 사용하여 컴퓨터를 더 빠르게 감염시키거나 더 효과적인 공격을 수행할 수 있습니다. AI 제어 악성 코드는 사전 설치된 코드를 따르는 네트워크의 "멍청한" 프로그램이 아니라 어느 정도 "스스로 생각할" 수 있습니다.

AI는 어떻게 악성코드를 강화하나요?

인공지능이 악성코드를 강화할 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다. 이러한 방법 중 일부는 은유적인 반면, 다른 많은 방법은 어떤 방식으로든 현실 세계에서 유형적입니다.

대표적인 표적 랜섬웨어는 DeepLocker입니다.

AI 기반 악성 코드의 예 중 하나는 Deeplocker입니다. 다행히도 IBM Research에서는 실제 생활에서 찾을 수 없는 개념 증명으로 이 악성코드를 개발했습니다.

DeepLocker의 개념은 AI가 대상 장치에 랜섬웨어를 주입하는 방법을 보여주었습니다. 맬웨어 개발자는 랜섬웨어로 회사를 공격할 수 있지만 중요한 컴퓨터를 감염시킬 가능성은 거의 없습니다. 결과적으로 맬웨어가 가장 중요한 목표에 도달하기 전에 경고가 너무 일찍 발생할 수 있습니다.

DeepLocker는 페이로드를 활성화하지 않습니다. 대신 원격회의 프로그램으로서의 역할을 수행할 뿐입니다.

작업을 수행할 때 이를 사용한 사람들의 얼굴을 스캔합니다. DeepLocker의 목표는 특정 사람의 컴퓨터를 감염시켜 사람들이 소프트웨어를 사용하는 과정을 추적하는 것입니다. 대상의 얼굴을 감지하면 페이로드를 활성화하고 WannaCry 에 의해 PC가 잠기게 됩니다 .

웜은 적응력이 뛰어나 감지를 통해 학습할 수 있습니다.

맬웨어에서 AI를 사용하는 이론적 방법 중 하나는 바이러스 백신 프로그램이 탐지할 때마다 웜을 사용하여 "기억"하는 것입니다. 어떤 작업으로 인해 바이러스 백신 프로그램이 이를 탐지하게 되는지 알게 되면 해당 작업을 중단하고 PC를 감염시킬 다른 방법을 찾습니다.

최신 바이러스 백신 소프트웨어는 엄격한 규칙과 정의에 따라 실행되는 경향이 있으므로 이는 특히 위험합니다. 즉, 웜이 해야 할 일은 경보를 울리지 않는 방법을 찾는 것뿐입니다. 일단 성공적으로 완료되면 다른 바이러스 변종에게 방어 취약성에 대해 알리고 더 많은 PC를 더 쉽게 감염시킬 수 있습니다.

맬웨어 개발자와 독립적으로 작동

현재 악성 코드는 "생각"하거나 결정을 내릴 수 없는 매우 "어리석은" 상태입니다. 이는 감염이 발생하기 전에 맬웨어 개발자가 할당한 일련의 작업을 수행합니다. 맬웨어 개발자가 새로운 작업을 수행하기를 원한다면 맬웨어가 따라야 할 지침 목록을 제시해야 합니다.

이 연락 센터는 "명령 및 제어"(C&C) 서버라고 하며 매우 잘 숨겨져 있어야 합니다. 이 서버가 발견되면 해커가 체포될 수 있습니다.

그러나 악성코드가 스스로 생각할 수 있다면 C&C 서버가 필요하지 않습니다. 해커는 맬웨어가 무료로 실행되도록 하고 맬웨어가 모든 작업을 수행하는 동안 가만히 앉아 있을 수 있습니다. 이는 맬웨어 개발자가 명령을 실행하는 위험을 감수할 필요가 없음을 의미합니다. 그냥 설정하고 맬웨어가 작업을 수행하도록 하세요.

사용자 음성을 모니터링하여 민감한 정보 검색

AI 기반 악성 코드가 대상의 마이크를 제어하면 근처 사람들이 말하는 것을 듣고 녹음할 수 있습니다. 그런 다음 AI는 듣는 내용을 공유하고 이를 텍스트로 변환한 다음 해당 텍스트를 악성 코드 개발자에게 다시 보냅니다. 이렇게 하면 해커가 영업 비밀을 기록하고 알아내기 위해 몇 시간 동안 앉아 있을 필요가 없기 때문에 해커의 삶이 더 쉬워집니다.

컴퓨터는 어떻게 '학습'할 수 있나요?

맬웨어는 소위 " 머신 러닝 "을 통해 자신의 행동을 통해 학습할 수 있습니다. 이는 컴퓨터가 자신의 노력을 통해 어떻게 학습할 수 있는지와 관련된 AI의 특정 영역입니다. 기계 학습은 모든 시나리오에 대해 코딩할 필요가 없기 때문에 AI 개발자에게 유용합니다. 그들은 AI에게 무엇이 옳고 무엇이 아닌지 알려주고 시행착오를 통해 학습하게 합니다.

머신러닝으로 '훈련'된 AI는 장애물에 직면하면 이를 극복하기 위해 다양한 방법을 시도합니다. 처음에는 문제를 잘 극복하지 못할 것입니다. 그러나 컴퓨터는 무엇이 잘못되었는지, 무엇이 개선될 수 있는지를 지적할 것입니다. 수많은 학습과 노력의 반복을 통해 결국 '올바른' 답에 대한 아이디어가 떠오를 것입니다.

위의 비디오에서 이 프로세스의 예를 볼 수 있습니다. 영상은 AI가 다양한 생물을 적절하게 걷게 만드는 방법을 학습하는 모습을 보여줍니다. 처음 몇 세대는 술에 취한 것처럼 걷지만, 이후 세대에서는 올바른 자세를 유지하기 시작합니다. AI가 이전 실패로부터 학습하고 이후 모델에서는 더 나은 성능을 발휘했기 때문입니다.

악성 코드 개발자는 이러한 기계 학습의 힘을 사용하여 시스템을 공격하는 방법을 정확하게 파악합니다. 오류가 발생하면 시스템은 오류를 기록하고 원인을 기록합니다. 앞으로 맬웨어는 더 나은 결과를 얻기 위해 공격 패턴을 조정할 것입니다.

인간은 악성 코드에 의해 제어되는 AI와 어떻게 싸울 수 있습니까?

기계 학습으로 "훈련된" AI의 가장 큰 문제는 현재의 바이러스 백신 프로그램이 작동하는 방식을 악용한다는 것입니다. 바이러스 백신 소프트웨어는 간단한 규칙을 통해 작업하는 것을 좋아합니다. 프로그램이 바이러스 백신이 악성이라고 알고 있는 것과 일치하면 바이러스 백신은 해당 프로그램을 차단합니다.

그러나 AI 기반 악성코드는 미리 설정된 고정된 규칙에 따라 작동하지 않습니다. 지속적으로 방어 시스템을 공격하고 통과할 방법을 찾으려고 노력할 것입니다. 시스템에 침투한 후에는 바이러스 백신 소프트웨어가 위협 관련 업데이트를 받을 때까지 문제 없이 작업을 수행할 수 있습니다.

그렇다면 이 영리한 악성 코드에 맞서 싸우는 가장 좋은 방법은 무엇일까요? 때로는 화재와 싸워야 할 때가 있는데, 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 AI 기반 바이러스 백신 프로그램을 개발하는 것입니다. 이는 많은 현재 모델과 마찬가지로 고정된 규칙을 사용하여 맬웨어를 캡처합니다. 대신, 바이러스 백신 프로그램의 관점에서 프로그램이 무엇을 하는지 분석하고, 악의적인 행동을 한다면 차단합니다.

미래는 인공지능이 결정한다

기본 규칙과 간단한 지침으로는 향후 맬웨어 공격을 식별할 수 없습니다. 대신, 그들은 기계 학습을 사용하여 직면하는 모든 보안 방법에 적응하고 형성할 것입니다. 할리우드가 악의적인 AI를 묘사하는 것만큼 흥미롭지는 않을 수도 있지만 위협은 매우 현실적입니다.