모든 사이버 보안 행사에 참석할 때마다 CISO와 보안 전문가들은 사이버 보안 인재의 채용 및 유지에 대한 어려움을 공유합니다. ISC2는 이 분야에서 거의 400만 명의 전문가가 부족하다는 충격적인 통계를 발표했으며 이 격차는 계속 확대되고 있습니다. 보안 분석가와 엔지니어의 부담을 덜어줄 방법을 찾는 것은 사이버 위험 완화의 효과성을 높이는 데 도움이 될 것입니다. 다행히 생성 AI(Gen AI)는 이 기술 인재 부족 문제를 해결하고 사이버 보안 노력을 여러 주요 분야에서 강화할 수 있습니다.
1. 진입 장벽 낮추기
사이버 보안 분야는 특화된 교육과 자격증을 요구하는 경우가 많아 잠재적 구직자들을 저해할 수 있습니다. Gen AI는 기술 문서와 사이버 보안 지식을 역동적인 교육 자료로 변환하여 다양한 배경을 가진 인재들에게 맞춤형 교육을 제공할 수 있습니다. 이 접근 방식은 신입 직원이 특정 요구 사항에 맞춘 교육 내용을 통해 조직 역할에 대한 준비성을 높일 수 있게 합니다.
2. 사용자 친화적인 문서 만들기
사이버 보안 도구는 종종 방대한 기술 문서와 함께 제공됩니다. 사용자는 교육을 위해 공급업체에 의존하는 경우가 많습니다. Gen AI는 복잡한 정보를 간결하고 실행 가능한 단계로 정리할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 쿼리를 실행해야 할 때 Gen AI는 신속하게 간소화된 가이드를 제공하여 시간 절약과 신속한 구현을 도와줍니다.
3. 번아웃 위험 줄이기
보안 전문가들은 종종 문서 검색 및 프로세스 기록과 같은 반복적인 작업으로 인해 번아웃에 직면합니다. 대형 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 내부 및 외부 정보를 분석하여 분석가들이 필수 데이터를 찾는 데 소요되는 시간을 최소화합니다. 지루한 작업을 줄임으로써 조직은 보안 전문가들이 중요한 개선 및 위험 감소 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
4. 산업 동향 업데이트 유지
사이버 보안의 빠른 변화는 지속적인 교육을 필요로 합니다. 보안 전문가는 일상적인 사건을 관리하면서 새로운 위협과 동향에 대한 정보를 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. Gen AI는 신뢰할 수 있는 산업 출처로부터 중요한 정보를 집계하고 요약하여 팀이 최신 개발상황에 대한 지식을 유지하도록 도와줍니다.
5. 팀 간 커뮤니케이션 강화
효과적인 조직 교육은 또 다른 큰 도전 과제입니다. Gen AI는 피싱 시도와 관련된 정보를 간소화하여 각 부서의 기능에 맞춘 맞춤형 메시지를 생성할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 보안 팀의 시간 절약뿐만 아니라 다양한 부서가 위험을 보다 효과적으로 완화할 수 있도록 지원합니다.
전략적 안전장치 구현
이러한 사례들은 Gen AI가 사이버 보안 분야에 새로운 인재를 유치하고 현재의 전문가들을 지원할 수 있는 방법을 보여줍니다. 그러나 이 기술을 신중하게 통합하고 적절한 정책과 지침을 설정하는 것이 중요합니다.
하나의 추천사항은 Gen AI 공급업체와 계약 관계를 유지하여 가이드라인 및 문제 해결 지원을 받는 것입니다. 이 접근 방식은 보안 팀이 규제되지 않은 플랫폼에 독립적으로 접근하는 것을 방지하여 사용에 대한 가시성과 통제를 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한 조직은 Gen AI 교육을 신뢰할 수 있는 출처의 문서 및 데이터로 제한하고, 항상 출력 결과를 인간의 감독으로 검증해야 합니다.
Gen AI는 사이버 보안 산업의 자원 격차를 해소하는 데 중요한 역할을 수행하면서 사이버 보안 환경을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
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