사이버 위협이 정교함과 규모 면에서 모두 성장하는 시대에, 조직은 보안 프레임워크를 강화하기 위해 점점 더 인공 지능(AI)에 의존하고 있습니다. 이러한 추세는 소프트웨어 공급망 보안에서 특히 중요한데, AI는 취약성을 식별하고, 새로운 위협을 예측하고, 안전한 소프트웨어의 개발과 배포를 간소화하는 데 중요한 도구가 되고 있습니다.
악명 높은 SolarWinds 및 3CX 침해와 같은 소프트웨어 공급망을 표적으로 삼는 공격이 더 빈번해지고 영향력이 커짐에 따라 AI 기반 보안 도구의 도입이 중요한 전략으로 부상했습니다. 이 기사에서는 소프트웨어 공급망 보안을 강화하는 데 있어 AI의 역할과 조직이 디지털 자산을 보호하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다.
취약점 식별에 있어서 AI의 역할
AI가 소프트웨어 공급망 보안에 제공하는 가치의 핵심은 광활하고 복잡한 코드베이스에서 취약점을 자동으로 식별하는 능력입니다. 기존의 취약점 식별은 종종 수동 검토나 정적 분석 도구에 의존하는데, 이는 중요한 보안 결함을 놓치거나 엄청난 수의 거짓 양성을 생성할 수 있습니다. 그러나 AI는 다음을 통해 보다 역동적인 접근 방식을 제공합니다.
- 탐지 프로세스 자동화: AI는 오픈소스와 독점 코드를 모두 자율적으로 스캔하고 분석하여 취약성, 잘못된 구성 및 잠재적 보안 위험을 발견할 수 있습니다. 이 프로세스는 알려진 취약성(CVE)을 탐지하는 데 국한되지 않고 코드 동작의 패턴을 분석하여 알려지지 않았거나 새로운 위협을 식별할 수도 있습니다.
- 실시간 취약성 관리: AI의 가장 큰 장점 중 하나는 실시간으로 작업할 수 있는 능력입니다. AI 도구를 CI/CD 파이프라인에 직접 통합함으로써 새 코드가 커밋되는 즉시 보안 취약성을 감지합니다. 이를 통해 취약성 식별과 수정 사이의 기간이 크게 단축되어 소프트웨어 개발이 더 빠르고 안전해집니다.
- 우선순위 지정: AI 기반 도구는 악용 가능성, 심각도 및 잠재적 비즈니스 영향과 같은 요인을 기반으로 취약성을 지능적으로 우선순위 지정할 수 있습니다. 이를 통해 보안 팀은 가장 중요한 문제를 먼저 해결하는 데 집중하여 고위험 취약성이 악용될 가능성을 줄일 수 있습니다.
AI를 통합함으로써 조직은 기존 방법으로는 간과할 수 있는 취약점을 효율적으로 스캔하여 공급망 위험을 크게 줄일 수 있습니다.
위협 예측 및 사전 보안
취약성을 식별하는 것 외에도 AI가 새로운 위협을 예측하는 능력은 조직이 사이버 보안에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다. AI 모델은 보안 사고가 발생한 후에 대응하는 대신 과거 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 미래의 위협을 예측하여 사전 방어를 가능하게 합니다.
- 위협 인텔리전스 및 예측: AI는 맬웨어 시그니처에서 알려진 공격 벡터에 이르기까지 방대한 양의 위협 인텔리전스 데이터를 분석하고 미래 공격을 나타내는 패턴을 감지할 수 있습니다. 다양한 소스의 데이터를 상관시켜 AI는 소프트웨어 공급망의 특정 측면을 표적으로 삼는 특정 공격 유형의 가능성을 예측할 수 있습니다. 이 예측 기능은 조직이 공격이 발생하기 전에 방어를 구축하여 성공적인 침해 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- 행동 분석: AI는 잠재적인 공격이나 침해를 나타낼 수 있는 소프트웨어 시스템의 이상 및 비정상적인 행동을 감지하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이는 악의적인 행위자가 종종 신뢰할 수 있는 소프트웨어 구성 요소에 취약성을 이식하려는 공급망 위협을 식별하는 데 특히 유용합니다. AI 도구는 확립된 행동 규범에서 벗어나는 것을 지속적으로 모니터링하여 프로세스 초기에 의심스러운 활동을 표시할 수 있습니다.
- 제로데이 위협 탐지: AI가 새로운 제로데이 취약성을 나타낼 수 있는 패턴을 발견하는 능력은 또 다른 강력한 기능입니다. 기존의 보안 조치는 이를 완전히 놓칠 수 있지만, AI는 시스템 내의 데이터 흐름과 동작을 분석하여 발견되지 않은 취약성이 어떻게 악용될지 예측할 수 있습니다.
AI의 예측 기능을 활용하면 조직은 반응형 보안 태세에서 사전 예방형 보안 태세로 전환할 수 있으며, 공격이 중요 시스템에 도달하기 전에 이를 방어하는 능력이 크게 향상됩니다.
소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC) 향상
AI는 개발에서 배포까지 모든 단계에 보안을 내장하여 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)을 혁신하고 있습니다. 조직은 SDLC에 AI 기반 보안 조치를 통합함으로써 완성된 제품에 보안을 볼트로 고정하는 대신 소프트웨어가 설계상 안전하도록 할 수 있습니다.
- 보안 코드 개발: AI 도구는 개발자가 코드를 작성할 때 보안 문제에 대한 실시간 피드백을 제공하여 개발자를 지원할 수 있습니다. 이를 통해 소프트웨어의 전반적인 보안이 향상될 뿐만 아니라 개발 프로세스 후반에 긴 코드 검토 및 보안 패치의 필요성이 줄어듭니다. AI 기반 어시스턴트는 코딩 실수를 강조하고, 보안 모범 사례를 제안하고, 의심스러운 패턴을 실시간으로 플래그 지정하여 보안이 SDLC 초기에 내장되도록 할 수 있습니다.
- 자동화된 테스트: AI는 자동화된 보안 테스트에서도 상당한 진전을 이루고 있습니다. 전통적인 시간 소모적인 수동 테스트 방법에 의존하는 대신, AI 기반 도구는 개발 주기의 다양한 단계에서 자동화된 보안 테스트를 실행할 수 있습니다. 이러한 테스트는 공격을 시뮬레이션하고 소프트웨어의 대응을 분석하여 공격자가 악용할 수 있는 취약성을 식별합니다. 이 프로세스를 자동화함으로써 조직은 포괄적인 보안 테스트를 지속적으로 수행하여 새로운 업데이트가 출시되더라도 소프트웨어가 항상 안전하도록 할 수 있습니다.
- DevSecOps 통합: AI는 보안 조치가 개발 파이프라인에 통합될 뿐만 아니라 필요에 따라 지속적으로 모니터링되고 조정되도록 보장함으로써 DevSecOps(개발, 보안 및 운영)에서 핵심 역할을 할 수 있습니다. AI 기반 보안 도구는 기존 DevOps 워크플로와 원활하게 통합되어 보안이 사후에 생각하는 것이 아니라 지속적이고 자동화된 프로세스가 되도록 보장할 수 있습니다.
소프트웨어 공급망 보안에서 AI의 이점
AI를 소프트웨어 공급망 보안에 적용하면 다음을 포함한 수많은 이점이 있습니다.
- 속도와 효율성: AI는 인간 팀보다 훨씬 더 빠르게 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있으므로 보안 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.
- 인적 오류 감소: AI는 보안의 많은 측면을 자동화함으로써 사이버 보안 사고의 주요 요인이 될 수 있는 인적 오류의 가능성을 줄입니다.
- 확장성: 소프트웨어 공급망이 점점 더 복잡해짐에 따라 AI는 대규모 분산 시스템 전반의 보안을 관리하는 데 필요한 확장성을 제공합니다.
- 실시간 통찰력: AI는 보안 취약성에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 문제가 심각해지기 전에 해결할 수 있습니다.
Heyman, Scribe Security의 Slack AI 기반 챗봇: 소프트웨어 공급망 보안, AppSec 및 DevSecOps 혁신
오늘날의 빠르게 움직이는 디지털 환경에서 사이버 보안은 더 이상 단순한 우선순위가 아니라 절대적으로 필요한 것입니다. 조직이 지속적인 통합 및 제공(CI/CD)을 통해 소프트웨어 개발 주기를 가속화함에 따라 소프트웨어 공급망 전반에 걸쳐 강력한 보안 조치에 대한 필요성이 점점 더 중요해졌습니다. 조직이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 생산성을 방해하지 않고 이러한 프로세스에 보안을 통합하는 것입니다. 들어가기 이봐, AI 기반 챗봇이 개발됨 서기 보안취약점 식별, 수정 자동화, 지속적인 규정 준수 보장을 통해 보안 운영을 간소화하는 것을 목표로 합니다.
1. 사전 예방적 취약점 탐지 및 우선 순위 지정
Heyman의 가장 중요한 역량은 조직의 소프트웨어 공급망에서 취약점을 사전에 식별하고 우선순위를 정하는 능력입니다. 지속적인 소프트웨어 개발의 현대 세계에서 취약점은 오픈소스 구성 요소에서 독점 코드에 이르기까지 모든 단계에서 나타날 수 있습니다. Heyman의 고급 AI 역량을 통해 이러한 취약점을 자동으로 감지하여 보안 팀이 악용되기 전에 중요한 보안 격차를 정확히 파악할 수 있습니다.
AI 기반 알고리즘을 사용하여 Heyman은 취약성의 심각성과 악용 가능성을 평가하고 우선순위 목록을 제공합니다. 이를 통해 개발팀은 가장 시급한 문제를 먼저 해결하는 데 집중할 수 있습니다. 취약성 탐지 자동화 Heyman은 보안 침해 위험을 줄이는 데 도움을 주고 보안을 개발 프로세스에 원활하게 통합합니다.
2. 간소화된 수정 및 작업 관리
Heyman은 취약점을 식별하는 것 외에도 수정 프로세스를 간소화하는 데 도움을 줍니다. 인기 있는 프로젝트 관리 및 이슈 추적 플랫폼과 통합하여 락스, Heyman은 수정 작업을 자동으로 생성하고 추적할 수 있습니다. 즉, 취약점이 식별되는 즉시 기록하고 적절한 팀에 할당하고 완료까지 추적하여 중요한 보안 문제가 간과되지 않도록 할 수 있습니다.
Heyman은 이 프로세스를 자동화하는 능력으로 취약성 관리와 일반적으로 관련된 수동 오버헤드를 많이 제거합니다. 이를 통해 수정이 가속화될 뿐만 아니라 보안 문제가 간과되지 않고 신속하게 해결되도록 보장합니다.
3. 지속적인 모니터링을 통한 보안 태세 강화
보안은 일회성 프로세스가 아닙니다. 지속적인 경계와 주의가 필요합니다. Heyman의 가장 귀중한 기능 중 하나는 다음과 같은 기능입니다. 지속적인 모니터링 보안 포스처의. Heyman은 소프트웨어 환경을 지속적으로 분석하여 잠재적인 보안 격차가 발생할 때마다 이를 식별하여 항상 안전한 상태를 유지하는 데 도움을 줍니다.
Heyman은 코드 저장소, 구성, 액세스 제어 및 종속성을 지속적으로 스캔하여 잘못된 구성, 오래된 라이브러리 및 패치되지 않은 취약성과 같은 문제를 감지합니다. 이 실시간 모니터링을 통해 보안 팀은 주기적 감사 또는 스캔에 의존하지 않고도 문제가 발생하는 즉시 해결할 수 있습니다. Heyman은 지속적인 감독을 유지함으로써 조직이 위협에 앞서 나가고 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 강력한 보안 태세를 유지하도록 보장합니다.
4. 규정 준수 및 지속적인 보증의 자동화
조직이 더 복잡하고 분산된 소프트웨어 공급망을 채택함에 따라 규정 준수가 점점 더 중요해지고 있습니다. CISA(사이버보안 및 인프라 보안국) 지침Walk Through California 프로그램, NIST 보안 소프트웨어 개발 프레임워크(SSDF)및 SBOM(소프트웨어 자재 목록) 공유 요구 사항에는 견고하고 검증 가능한 보안 관행이 필요합니다.
Heyman은 다음을 통해 규정 준수를 보장하는 데 능숙합니다. 증거 수집 자동화 보안 제어의 실시간 검증을 제공합니다. 수동 감사나 주기적 검토에 의존하는 대신, Heyman은 실시간 보안 이벤트에 따라 자동화된 보고서와 알림을 생성하여 지속적인 규정 준수 보장을 제공합니다. 이를 통해 시간을 절약할 뿐만 아니라 보안 규정을 준수하지 않을 가능성도 줄어듭니다.
Heyman은 조직이 다음을 유지하도록 보장합니다. 보안 준수에 대한 사실 기반, 증거 중심 접근 방식. 보안 증명의 생성 및 분석을 자동화함으로써 Heyman은 조직이 규정 요구 사항을 충족하고 있음을 증명하고, 불이행과 관련된 벌금 또는 벌칙의 위험을 최소화하도록 돕습니다.
5. 보안 위협의 우선순위 지정 및 완화
DevSecOps 환경에서 가장 중요한 과제 중 하나는 어떤 보안 문제를 먼저 해결해야 하는지 결정하는 것입니다. 특히 엄청난 수의 취약성과 구성 문제에 직면했을 때 더욱 그렇습니다. Heyman은 AI 기반 통찰력을 사용하여 이 과제를 완화합니다. 가장 중요한 위협을 우선시하다.
Heyman은 악용 가능성 및 심각도와 같은 요인에 따라 취약성을 분석하여 보안 팀에 실행 가능한 권장 사항을 제공하고 즉각적인 주의가 필요한 문제에 대해 안내합니다. 이러한 우선순위를 통해 가장 중요한 위협이 먼저 완화되어 조직이 리소스를 최대한 활용하고 보안 위험을 효율적으로 최소화할 수 있습니다.
또한 Heyman은 다음을 지원합니다. 자동 수정 제안, 보안 팀에 취약성을 수정하고, 패치를 적용하고, 잘못된 구성을 업데이트하는 방법에 대한 명확하고 실행 가능한 단계를 제공합니다. 이러한 지능적인 우선순위 지정 및 지침을 통해 팀은 우선순위가 낮은 문제에 얽매이지 않고 가장 중요한 것에 집중할 수 있습니다.
6. 실시간 피드백을 통한 DevSecOps 활성화
DevSecOps 파이프라인에 보안을 통합하는 것은 개발 프로세스를 늦추지 않는 실시간 피드백이 필요하기 때문에 종종 어렵습니다. Heyman은 다음을 제공하여 이를 해결합니다. 개발자에게 즉각적인 피드백 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 보안 엔지니어가 참여합니다.
코드가 커밋되고 CI/CD 파이프라인을 통해 푸시되면 Heyman은 생성된 보안 증거와 취약성, 구성 문제 및 규정 준수 위험에 대해 수집된 증명을 분석합니다. 결과는 요청 시 대화 방식으로 관련 팀에 제공되어 보안 문제를 해결할 수 있습니다. 이 피드백을 통해 팀은 개발 흐름을 방해하지 않고도 보안 문제를 빠르고 효율적으로 해결할 수 있습니다.
게다가 하이만의 Slack과 같은 플랫폼에 통합 보안 피드백과 경고에 모든 팀원이 쉽게 접근할 수 있도록 보장합니다. 팀이 사용하는 기존 커뮤니케이션 및 협업 도구에 내장되어 Heyman은 일상 업무의 원활한 일부가 되어 보안 및 개발 팀 간의 마찰을 줄입니다.
7. 강력한 보안 거버넌스 프레임워크 지원
조직이 점점 더 많이 채택함에 따라 제로 트러스트 모델과 지속적인 보안 보증에 의존하여 Heyman은 중요한 지원을 제공합니다. 증거 기반 거버넌스. 타사 공급업체 또는 내부 팀과의 전통적인 신뢰 기반 관계에 의존하는 대신, Heyman은 조직이 검증 가능하고 지속적인 증거를 기반으로 보안 거버넌스를 구축하도록 돕습니다.
그 통해 증명 생성 자동화, 코드 및 구성의 지속적인 모니터링, 보안 증거 수집을 통해 Heyman은 보안 거버넌스를 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다. 이를 통해 조직은 내부적으로나 고객, 규제 기관, 감사원과 같은 외부 이해 관계자에게 책임성과 투명성을 입증할 수 있습니다.
하이만의 능력 실시간으로 보안 데이터를 수집, 분석 및 검증합니다. 즉, 조직이 보안 태세에 대한 문의에 신속하게 대응하고 규제 요구 사항을 준수함을 입증할 수 있습니다. 이를 통해 이해 관계자와의 신뢰를 구축하고 조직의 전반적인 보안 문화를 개선하는 데 도움이 됩니다.
결론
Scribe Security의 AI 기반 챗봇인 Heyman은 조직이 소프트웨어 공급망 보안, AppSec 및 DevSecOps를 관리하는 방식을 혁신하고 있습니다. Heyman은 취약성 식별 및 우선순위 지정, 수정 자동화, 지속적인 규정 준수 보장 제공 및 실시간 피드백 제공을 지원하여 조직이 규제 요구 사항을 충족하는 동시에 안전한 개발 파이프라인을 유지하도록 돕습니다.
사이버 위협이 계속 진화함에 따라 Heyman과 같은 도구를 Slack에 통합하고 보안 운영에서 수집한 증명을 분석하면 취약성을 앞서가고 보안 태세를 강화하며 최신 표준을 준수할 수 있습니다. Heyman의 도움으로 조직은 속도나 효율성을 희생하지 않고도 보다 안전하고 회복성이 뛰어나며 규정을 준수하는 소프트웨어 개발 환경을 구축할 수 있습니다.
이 콘텐츠는 소프트웨어 공급망 전반에 걸쳐 코드 아티팩트와 코드 개발 및 전달 프로세스에 최첨단 보안을 제공하는 선도적인 엔드투엔드 소프트웨어 공급망 보안 솔루션 제공업체인 Scribe Security에서 제공합니다. 자세히 알아보기.
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