전략적이고 투명한 AI 구축을 위한 Akamai의 노력

따라서 기업들이 AI를 도입해 기존 서비스를 조정했다고 제안하기 시작한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 실제로 AI를 도입하기도 전에 말이죠.

AI 워싱, 즉 기존 제품에 ‘AI 기반’과 같은 단어를 추가해 AI를 사용하는 것처럼 보이게 하는 관행은 많은 업계에서 일반화되었으며  미국 증권거래위원회에서 AI 워싱을 하는 기업에 벌금을 부과 할 정도로 흔한 일이 되었습니다.

사이버 보안 업계도 예외는 아니어서, 우리가 오랫동안 알던 많은 벤더사가 ‘AI 네이티브’를 자처하고 나섰습니다. 올해 RSA 콘퍼런스 전시장을 조금만 둘러보면 얼마나 많은 벤더사가 이 유행에 합류했는지 짐작할 수 있을 것입니다.

물론 모든 기업이 AI 워싱을 하는 것은 아닙니다. 보안 제품에 AI를 정상적으로 구축한 사례는 많습니다. 하지만 공동의 AI 여정의 초기 단계에서는 AI가 어떤 제품에 포함되어 있는지, 이와 같은 특정한 AI 사용이 기업에 어떤 이점이 있는지, 어떻게 리스크에 처할 수 있는지 정확히 이해하기 위해 표면 아래를 파헤쳐 보는 것이 중요합니다.

이 블로그 게시물은 Akamai가 AI를 사용하는 방식에 관심이 있는 분들이 더 손쉽게 투명한 정보를 얻게 할 것입니다.

Akamai는 2024년 4월 30일 Akamai Guardicore Platform 을 출시하면서 AI 기반 기능의 최신 사례 두 가지를 발표했습니다. Akamai Guardicore 플랫폼은 제로 트러스트 플랫폼으로서 마이크로세그멘테이션, 제로 트러스트 네트워크 접속, DNS 방화벽, 매니지드 위협 탐색 기능을 통합적으로 제공합니다. 

이러한 통합 작업의 과정에서 Akamai는 고객이 네트워크 가시성을 확장하고 정책을 쉽게 구축하도록 AI 기반 기능, 마법사, 보고서 등 중요한 개선 사항을 추가했습니다. 이러한 AI 개선 사항에는 네트워크와의 더 손쉬운 통신과 더 빠른 레이블링이 포함됩니다.

Akamai Guardicore Platform 사용자는 자연어를 사용해 네트워크 로그와 통신해 컴플라이언스 노력과 시간에 민감한 인시던트 대응 활동을 신속하게 처리할 수 있습니다.

제로 트러스트 정책을 만들려면 보호가 필요한 각 자산의 정확한 인벤토리가 요구됩니다. 이 과정은 레이블링 으로 시작되는데, 이는 매우 어렵고, 수작업이 필요하고, 시간이 많이 소요되는 것으로 악명이 높습니다. Akamai Guardicore 플랫폼은 AI를 활용해 이러한 자산의 동작 방식을 조사하고 레이블을 제안합니다. 그러한 제안에는 신뢰도 점수와 함께 레이블이 선택된 이유에 대한 설명이 제공됩니다.

그리고 이것은 시작에 불과하며, 앞으로 더 많은 AI 기능이 개선될 예정입니다.