피싱은 오랫동안 사이버 세계 에서 해커들이 즐겨 사용하는 무기였습니다. 다양한 공격의 전조로 작용하여 신원 정보 유출, 인프라 침투, 운영 중단 등을 야기합니다.
사전 학습된 머신러닝 모델(GPT)의 등장은 사이버보안 환경에 새로운 위협 요소를 도입했습니다. GPT는 대규모 언어 모델이자 생성 AI를 위한 선도적인 프레임워크입니다.
대규모로 설득력 있는 인공 텍스트를 생성할 수 있는 능력은 보안 전문가들 사이에서 우려를 불러일으켰습니다. 이는 AI 기반 사기, 이메일 사기, 그리고 비즈니스 이메일 침해(BEC)에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
피싱은 최종 사용자를 속여 이메일이 합법적인 기관에서 발송된 것처럼 믿게 하는 것을 기반으로 합니다. GPT는 스타일과 언어에 맞는 응답을 생성하여 수신자가 신뢰할 수 있는 동료나 개인과 소통하고 있다고 믿게 함으로써 이러한 과정을 지원할 수 있습니다. 이로 인해 메시지에서 기계가 생성한 텍스트와 사람이 생성한 텍스트를 구분하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.
기계 생성 텍스트를 식별하는 도구는 있지만, GPT가 이러한 보호 기능을 우회하도록 진화하는 상황에 대비해야 합니다. 또한 해커는 GPT 유사 모델을 이용하여 이미지, 비디오를 제작하거나 특정 산업을 표적으로 삼아 사이버 보안 위험을 더욱 증가시킬 수 있습니다.
이러한 위협을 완화하기 위해 개인과 조직은 AI 기반 이메일 보호 솔루션을 조기에 구축해야 합니다. AI는 최신 사이버 범죄 전술에 효과적으로 대응하고 의심스러운 활동을 식별할 수 있습니다.
다중 인증 요소(MFA)와 생체 인식 방법은 보안을 강화하여 해커 침입에 대한 보호 계층을 추가로 제공할 수 있습니다.
기술적 조치 외에도 정기적인 교육 및 인식 제고 프로그램을 통해 피싱 공격에 대한 인적 자원을 강화하는 것이 중요합니다. 인적 경험과 경계는 피싱 시도를 효과적으로 인식하고 대응하는 데 도움이 될 것입니다. 게임화와 시뮬레이션을 활용하여 사이버 공격 위험에 처한 사용자를 파악하고 인식을 제고할 수 있습니다.
GPT 기반 피싱 공격이 더욱 만연해짐에 따라, 조직은 사이버 보안에 적극적으로 나서야 합니다. GPT 기술의 역량을 이해하고 강력한 보안 조치를 구현함으로써, 증가하는 AI 기반 피싱 위협을 효과적으로 방어할 수 있습니다.
(바라쿠다)
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