AI로부터 비밀번호를 보호하는 방법

생성적 적대 신경망(GAN)과 같은 기술 및 GPT-3와 같은 언어 모델을 포함하는 생성적 AI는 몇 가지 잠재적인 사이버 보안 위험 과제를 야기할 수 있습니다. 이러한 위험은 매우 사실적이고 설득력 있는 콘텐츠를 제작하는 제너레이티브 AI의 능력과 다양한 악성 활동을 자동화하고 최적화하는 능력에서 비롯됩니다.

한 가지 주목할 만한 위험은 AI 알고리즘이 비밀번호 데이터베이스에서 빠르게 인사이트를 얻고 가능한 비밀번호 조합을 생성할 수 있어 비밀번호 해독 기술을 향상시킬 수 있다는 점으로, 특히 취약하거나 자주 사용되는 비밀번호에 상당한 위협이 될 수 있다는 점입니다. 특히 취약하거나 일반적으로 사용되는 비밀번호에 상당한 위협이 될 수 있습니다.

AI 기반 암호 해독 도구

AI 기반 비밀번호 해독 도구는 인공 지능과 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 효율적으로 비밀번호를 추측하거나 해독합니다. 이러한 도구는 기존 비밀번호 데이터를 학습하고 패턴을 인식하며 다양한 기술을 자동화하여 사용자 계정을 손상시킬 수 있으므로 심각한 사이버 보안 위협이 될 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 도구는 다음과 같습니다:

PowerDMARC로 비밀번호를 보호하세요!

PassGAN

PassGAN은 생성적 적대 신경망(GAN)을 사용해 비밀번호를 생성하고 추측하는 잘 알려진 AI 기반 도구입니다. 기존 비밀번호 데이터베이스로부터 학습하여 가능성이 높은 비밀번호 조합을 생성할 수 있습니다.

해시캣

해시캣은 AI와 규칙 기반 시스템을 활용하여 비밀번호를 추측하는 과정을 최적화하고 속도를 높이는 인기 있는 비밀번호 해독 도구입니다. 패턴과 일반적인 비밀번호 구조를 기반으로 규칙을 만들 수 있습니다.

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다음은 수백만 개의 실제 비밀번호가 포함된 유출된 비밀번호 데이터베이스의 예시입니다. AI 도구는 이러한 데이터 세트를 분석하여 일반적인 비밀번호 패턴을 학습하고 비밀번호 해독 성공률을 높일 수 있습니다.

딥러닝 암호 해독

AI 연구자들은 비밀번호 해독 기능을 개선하기 위해 순환 신경망(RNN)과 합성곱 신경망(CNN)을 포함한 딥 러닝 기법을 실험해 왔습니다. 이러한 모델은 비밀번호의 복잡한 패턴과 구조를 학습할 수 있습니다.

패턴 인식 도구

AI는 비밀번호의 패턴을 인식하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 일반적인 치환(예: "비밀번호"의 경우 "P@ssw0rd") 또는 키보드 패턴(예: "123456" 또는 "쿼티")을 인식할 수 있습니다.

AI 기반 비밀번호 추측기가 초래할 수 있는 잠재적 위험

AI 기반 비밀번호 추측기는 위협 환경을 크게 확장합니다. 수많은 계정을 손상시켜 대규모 데이터 유출을 유발합니다. 이러한 도구는 유출된 인증정보의 대규모 데이터 세트와 결합하면 더욱 강력해져 민감한 사용자 정보를 노출시키고 잠재적으로 심각한 재정적, 평판적 손해를 초래할 수 있습니다.

비밀번호가 약하거나 쉽게 추측할 수 있는 비밀번호를 사용하는 사용자는 특히 취약합니다. AI 추측자는 이러한 취약점을 빠르게 식별하고 악용하여 개인과 조직을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.

또한 AI 기반 추측자는 변화하는 상황에 적응하고 시간이 지남에 따라 기술을 개선할 수 있습니다. 따라서 진화하는 위협에 앞서 나가기 위해서는 지속적인 경계와 보안 조치의 지속적인 개선이 필요합니다.

암호 해독에 AI가 사용하는 일반적인 방법

최신 사이버 위협 기법은 일반적으로 기존 기법을 발전시킨 형태이거나 조합한 것입니다. 다음은 해커들이 기술의 막강한 힘을 악용하기 위해 사용하는 악명 높은 몇 가지 기술입니다. 

패턴 인식

AI 알고리즘은 일반적인 문구 사용, 키보드 패턴(예: "123456" 또는 "쿼티") 또는 예측 가능한 대체(예: "비밀번호"의 "P@ssw0rd") 등 비밀번호의 패턴과 경향을 인식할 수 있습니다. AI 기반 시스템은 비밀번호를 추측할 때 이러한 패턴을 효율적으로 식별하고 활용할 수 있습니다.

데이터 마이닝

AI는 유출된 비밀번호 데이터베이스를 포함한 대규모 데이터세트를 마이닝하고 분석하여 일반적인 비밀번호 선택과 패턴을 식별할 수 있습니다. 이러한 데이터 세트를 학습함으로써 AI는 다양한 플랫폼과 서비스에서 개인이 사용하는 비밀번호를 더 잘 예측하고 추측할 수 있습니다.

사전 공격

사전 공격은 미리 정의된 단어, 구문 또는 일반적으로 사용되는 비밀번호 목록("사전")을 사용하여 표적의 비밀번호를 추측합니다. AI는 단어를 결합하고, 일반적인 치환(예: 'o'를 '0'으로 바꾸기)을 적용하고, 사전 목록을 조작하여 더 많은 변형을 생성함으로써 사전 공격을 강화할 수 있습니다.

자격 증명 스터핑

크리덴셜 스터핑은 한 사이트에서 훔친 사용자 이름-비밀번호 쌍을 사용하여 사용자가 동일한 크리덴셜을 재사용한 다른 계정에 무단으로 액세스하는 자동화된 프로세스입니다. 이상 50%의 사용자 가 여러 계정에 동일한 비밀번호를 사용하므로 공격자의 작업이 훨씬 쉬워집니다.

AI 기반 봇은 인증정보 스터핑 공격을 자동화하고 다양한 온라인 서비스에서 도난당한 인증정보를 신속하게 테스트하는 데 탁월합니다.

무차별 대입 공격

무차별 암호 대입 공격 은 올바른 비밀번호를 찾을 때까지 가능한 모든 문자 조합을 체계적으로 시도하는 방식입니다. AI는 패턴과 일반적인 비밀번호 구조를 기반으로 어떤 조합이 더 가능성이 높은지 예측하여 이 과정을 가속화할 수 있습니다.

키보드 사운드 기반 공격 

A 최근 연구 에 따르면, 미국 코넬 대학교에서 실시한 연구에 따르면 AI 모델이 가까운 스마트폰에서 활성화되었을 때 노트북에 입력된 비밀번호를 95%의 놀라운 정확도로 복제할 수 있는 것으로 나타났습니다. 영국에 기반을 둔 컴퓨터 과학자 팀이 개발한 이 AI 모델은 해커의 잠재적 오용에 대한 우려가 제기된 키 입력을 식별하도록 특별히 훈련되었습니다.

이 연구에 따르면 AI 도구는 Zoom 화상 회의 중 노트북의 마이크를 사용했을 때에도 키 입력을 해독하는 데 놀라운 정확성을 보였습니다. 이 연구는 키보드 음향 신호가 널리 보급되어 있어 사이버 공격에 쉽게 접근할 수 있을 뿐만 아니라 개인이 이러한 공격과 관련된 잠재적 위험을 과소평가하여 입력을 감추기 위한 예방 조치를 취하지 않는다고 강조했습니다. 이러한 새로운 위협에 대한 인식을 높이기 위해 사이버 보안 전문가들은 종종 온라인 웨비나 회의에서 이러한 위험에 대해 논의하여 개인과 조직이 필요한 예방 조치를 취할 수 있도록 돕습니다.

AI 비밀번호 추측기로부터 비밀번호 보호하기

현명한 사람들은 예방이 치료보다 낫다는 믿음을 결코 버리지 않습니다! 해커가 AI를 사용하여 비밀번호를 해독하지 못하도록 차단하는 방법은 다음과 같습니다:

강력하고 고유한 비밀번호

강력한 비밀번호는 AI 기반 비밀번호 추측 도구에 대한 중요한 방어 수단입니다. 이러한 도구가 계정을 해킹하는 것을 훨씬 더 어렵게 만듭니다. 고유한 비밀번호를 만들려면 다음과 같이 해보세요:

• 대문자와 소문자, 숫자, 특수 문자를 조합하여 사용합니다.
• 생일, 이름 또는 일반적인 문구와 같이 쉽게 추측할 수 있는 정보는 피하세요.
• 암호 구문 기반 비밀번호를 사용하거나 임의의 단어를 조합하거나 기억하기 쉬운 문구를 만들어보세요.
• 비밀번호는 길어야 하며(최소 12~16자) 개인 정보와 관련이 없어야 합니다.
• 각 온라인 계정에 서로 다른 비밀번호를 사용하여 한 계정의 보안 침해로 인해 다른 계정이 손상되는 것을 방지하세요.

비밀번호 관리자

비밀번호 관리자는 비밀번호를 효과적으로 보호하는 데 필수적인 도구입니다. 각 계정에 대해 복잡하고 고유한 비밀번호를 생성, 저장, 자동 입력할 수 있으므로 수동으로 비밀번호를 만들고 기억할 필요가 없습니다. 대부분의 비밀번호 관리자는 여러 장치에서 비밀번호를 동기화하여 어디서나 비밀번호에 액세스할 수 있도록 해줍니다. 또한 보안 침해 알림을 제공하여 계정이 유출된 경우 이를 알려주는 기능도 제공합니다.

2단계 인증(2FA)

2단계 인증(2FA)은 사용자가 계정이나 시스템에 액세스하기 전에 신원을 확인하기 위해 두 가지 인증 요소를 별도로 제공해야 하는 보안 메커니즘입니다. 이러한 요소는 일반적으로 세 가지 범주로 나뉩니다:

알고 있는 정보: 일반적으로 사용자가 알고 있는 비밀번호 또는 PIN입니다.

소유하고 있는 것: 여기에는 스마트폰, 스마트 카드 또는 보안 토큰과 같은 물리적 장치가 포함될 수 있습니다.

나라는 사람: 이는 지문 스캔, 얼굴 인식 또는 홍채 스캔과 같은 생체 인식과 관련이 있습니다.

2단계 인증은 비밀번호 이상의 보안 계층을 추가합니다. 공격자가 비밀번호를 알아내더라도 액세스 권한을 얻으려면 두 번째 요소가 필요합니다. 따라서 권한이 없는 사용자가 계정에 침입하기가 훨씬 더 어려워집니다.  

데이터 유출 모니터링 

데이터 유출을 모니터링하는 것은 사이버 보안의 중요한 측면이며, PowerDMARC의 DMARC XML 리더 와 같은 AI 기반 도구는 이메일 전송 소스에 대한 세분화된 인사이트를 제공합니다. 이 도구는 24시간 연중무휴로 이메일 기반 위협을 끊임없이 감시하는 경계병 역할을 하도록 설계되었습니다.

PowerDMARC의 AI 기반 위협 탐지 서비스는 인공 지능으로 구동되는 특수 알고리즘을 사용하여 이메일 트래픽을 심층적으로 분석하고 모니터링합니다. 주요 기능 중 하나는 각 IP 주소가 위치한 글로벌 블랙리스트를 신속하게 식별하는 것입니다. 차단 목록에 있는 IP는 스팸, 피싱 또는 악의적인 활동과 연관된 경우가 많기 때문에 이는 매우 중요합니다. 이러한 IP를 탐지하면 잠재적으로 유해한 이메일이 받은 편지함에 도달하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.

엔진은 발신 호스트명의 이메일 평판을 평가합니다. 이 평판 분석은 발신자 도메인이 합법적인 이메일을 보내는 것으로 알려진 도메인인지 아니면 스팸이나 악성 콘텐츠를 보낸 이력이 있는 도메인인지를 식별하는 데 도움이 됩니다.

마무리

2023년에도 AI는 사이버 보안에 지속적으로 혁신적인 영향을 미치며 조직이 진화하는 위협 환경에 적응하고 사이버 공격에 대한 방어력을 강화할 수 있도록 지원합니다. 고급 위협 탐지, 행동 분석, AI 강화 인증, AI 기반 위협 탐지 등과 같은 도구를 통해 AI는 사이버 보안 환경에서 그 잠재력을 입증했습니다. 사이버 보안을 넘어 많은 사람들이 AI 기술을 혁신적인 비즈니스 기회에 활용하기 위해 AI 기반 부업을 모색하고 있습니다.

하지만 다음과 같은 최신 개발 사항과 모범 사례에 대한 최신 정보를 유지하는 것이 중요합니다. AI 사이버 보안 에 대한 최신 정보를 파악하는 것이 중요합니다. 자세히 알아보려면, 문의하세요 지금 바로!

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아호나 루드라

도메인 및 이메일 보안 전문가 PowerDMARC

Ahona는 도메인 및 이메일 보안을 전문으로 5년 이상 사이버 보안 주제에 대해 글을 써온 경력이 있는 PowerDMARC의 마케팅 매니저입니다. Ahona는 저널리즘 및 커뮤니케이션 학위를 취득한 후 2019년부터 보안 분야에서 경력을 쌓았습니다.

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