미 국방부의 새로운 인공지능 전략이 사이버 보안을 위해 무엇을 의미하는가?

미 국방부의 새로운 인공지능 전략이 미군이 미래 사이버 작전에서 기계 학습(머신 러닝)을 어떻게 받아들일지에 대한 로드맵 역할을 하면서 이 기술에 투자한 회사들에게는 이득이 될 것이다.

2월 12일 공개된 미 국방부 전략은 인공지능을 방어도구로 사용하는 방법을 보여준다.

국방부의 새로운 전략 상태인 "AI의 안전한 사용을 위한 전제조건으로 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼의 방어적인 사어비 보안에 중점을 둘 것"이며, "국방부의 AI 시스템이 안전하고, 보안성이 있고, 견고함을 보장하기 위해 사고 위험이 낮은 인공지능 시스템에 대한 연구를 지원한다 : 해킹과 적대적인 스푸핑을 포함하여 더 탄력적이다."

새로운 전략의 특별한 초점은 두가지 인공지능 시스템이 상호적용할 때 일어나는 "새로운 효과"를 연구하는 것이다.  유군의 에버딘 시험장은 인공지능이 어떻게 군인들의 전술 네트워크와 통신을 사이버 공격으로부터 보호할 수 있는지를 연구하는 곳이다.,

국방부 인공지능 전략은 미군과 헤커들이 사이버 공격을 위한 기계학습을 포용했기 때문에 나왔다.

Fifth Domain의 분석에 의하면, 2018년 인텔리전스 커뮤니티의 연구 기관이 발표한 새로온 도전과 프로그램의 절반 이상이 기계학습 또는 예측 분석을 필요로하며 이는 사이버 보안 연구자들에게 잠재적인 이익을 제공한다.

12월, 국방부는 Jack Shanahan 공군 중장이 인공지능센터장이 될 것이라고 발표했다.

위협 정보 업체 Cybereason의 수석 보안 책임자 Sam Curry는 Fifth Domain에게 해커들이 사이버 공격중에 인공지능을 사용하고 있다고 밝혔다. Curry씨는 인공지능과 관련된 특별한 위험은 예를 들어 주식 시장에 사용되는 사건으로 인해 데이터 입력이 바뀌는 "2차 혼돈 시스템"이라고했다.

그는 "2차 주문 시스템은 잘못 적용되고 과잉반응하는 기계학습을 이용하기 쉽다"고 했다.

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