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사이버보안5

인공 일반 지능(AGI)의 위험성과 대책 AGI의 위험성을 다음과 같이 나누어 생각해 보았습니다. 1.무제한 발전과 인간의 통제력 상실 AGI가 스스로 학습하고 발전하면서 인간이 예측하지 못한 수준의 지능을 갖추게 될 가능성이 있습니다. 이로 인해 인간의 통제력을 넘어서는 인공지능이 등장할 수 있으며, 이는 인류에게 위협이 될 수 있습니다. 2.사회 및 경제적 영향 인공 일반 지능의 발전으로 인해 많은 직업이 자동화되고, 일자리가 줄어들 수 있습니다. 이는 사회 구조와 경제에 대한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 3.개인정보 침해와 프라이버시 문제 AGI가 개인 정보를 수집하고 분석하는 데 사용될 경우, 개인정보 침해와 프라이버시 문제가 발생할 수 있습니다. 이로 인해 사람들의 기본권이 침해되거나 사회적 불신이 증가할 수 있습니다. 4.인공.. 2023. 4. 21.
특집 "AI 해커가 온다(Prepare for AI Hackers)" 4부 - AI 해커에 대한 대비책 15 - 8.인공지능 해커를 활용한 보안 시스템 개선 인공지능 해커의 능력을 활용하여 기존 보안 시스템을 개선하는 방법도 고려해야 합니다. 인공지능 해커는 시스템의 취약점을 찾는데 능숙하기 때문에, 이를 활용해 시스템의 취약점을 미리 찾아내고 보완할 수 있습니다. 9.사이버 보안 정책 및 지침 마련 인공지능 해커에 대응하기 위해 정부 및 기업은 사이버 보안에 대한 정책과 지침을 마련해야 합니다. 이를 통해 기업 및 개인에게 인공지능 해커에 대한 대비책을 안내하고, 시스템의 보안을 유지할 수 있습니다. 10.위기 대응 및 복구 계획 수립 인공지능 해커에 의한 공격이 발생한 경우, 즉각적인 대응 및 복구 작업이 필요합니다. 이를 위해 기업 및 정부는 상황에 맞는 위기 대응 및 복.. 2023. 4. 20.
특집 "AI 해커가 온다(Prepare for AI Hackers)" 3부 - AI 해커에 대한 대비책 15 - AI 해커는 빠른 속도, 지속적인 학습 능력, 창의적인 공격 방법, 대규모 공격, 은밀성 등의 특징으로 인간 해커보다 더 큰 위협이 될 수 있습니다. 금융, 정치, 사회 시스템 외에도 의료, 에너지 인프라, 교통, 산업, 국방 및 군사 시설, 통신 시스템 등 다양한 분야에서 피해를 입힐 수 있기 때문에, AI 해커에 대한 적절한 대비책이 필요합니다. 이를 통해 시스템의 안전성을 높이고, 사회, 경제, 국가 안보 등의 피해를 최소화할 수 있습니다. 이러한 인공지능 해커에 대비하기 위한 전략을 15가지 항목으로 정리하였습니다. 1.인공지능 해커 인식 및 교육 기업, 정부 및 개인들이 인공지능 해커의 위협에 대해 인식하고 이해하는 것이 중요합니다. 이를 위해 교육 프로그램.. 2023. 4. 20.
특집 "AI 해커가 온다(Prepare for AI Hackers)" 2부 AI 해커의 분야별 위협의 예시 AI 해커는 기존의 인간 해커와는 다른 차원의 능력을 가지고 있어 금융, 정치, 사회 시스템에 다양한 위협을 가할 수 있습니다. 이러한 가능성을 몇 가지 예시로 살펴보면 다음과 같습니다. 1.금융 시스템: 인공지능 해커는 금융 시스템의 취약점을 찾아내고 이를 공격할 수 있습니다. 이로 인해 개인의 계좌 및 신용 카드 정보가 유출되거나 은행 시스템이 마비될 수 있습니다. 또한 주식 거래 시스템이나 암호화폐 시장에 영향을 미치는 정보를 조작하여 시장의 불안정을 야기할 수도 있습니다. 2.정치 시스템: 선거 시스템에 직접 공격하여 선거 결과를 조작하거나, 정치인의 개인 정보를 유출하여 정치적 혼란을 일으킬 수 있습니다. 또한 정부 기관이나 국제 기구의 기밀 정보를 해킹하여 국가.. 2023. 4. 19.
"PassGAN: 새로운 인공지능 기술로 살펴본 비밀번호 보안" 보안 전문가들은 PassGAN이라는 새로운 인공지능 기술을 활용한 비밀번호 탐지 도구로 실험한 결과 약한 비밀번호 즉 보안 수준이 낮은 비밀번호는 쉽게 쉽게 탐지가 가능하다는 것을 증명하였습니다. 예를 들어, 간단한 단어나 숫자 조합, 개인 정보나 사적인 것과 연관된 단어나 생일 등 개인 정보를 포함한 비밀번호는 쉽게 탐지됩니다. PassGAN은 비밀번호 생성을 위한 신경망과 가짜 비밀번호와 실제 데이터 브리치에서 가져온 비밀번호를 구분하는 신경망 두 개로 구성되어 있으며, 이러한 생성적 적응형 네트워크는 학습을 진행함에 따라 더욱 정교한 비밀번호 예측을 제공합니다. 이에 따라 짧은 문자 수와 문자 종류가 적은 비밀번호도 쉽게 탐지할 수 있습니다. Home Security Heroes라는 사이버 보안 회.. 2023. 4. 12.