LLM를 사이버보안 위협 대응에 활용하는 방법은?

1. 취약점 및 위협 관리

사례: 웹 애플리케이션의 취약점을 스캔하고 코드 분석을 통해 취약점을 파악합니다.

단계:

1. 코파일럿에 웹 애플리케이션의 URL 또는 코드를 입력합니다.
2. 코파일럿은 자동으로 스캔을 수행하고 취약점을 파악합니다.
3. 코파일럿은 각 취약점의 심각도, 영향 범위, 악용 가능성 등을 제공합니다.
4. 코파일럿은 취약점을 해결하기 위한 코드 수정 사항을 제안합니다.
5. 개발자는 코파일럿의 제안을 검토하고 코드를 수정합니다.
6. 코파일럿은 수정된 코드를 다시 스캔하여 취약점이 해결되었는지 확인합니다.

2. 보안 정책 준수 확인

사례: 클라우드 환경이 HIPAA, PCI DSS와 같은 보안 정책을 준수하는지 확인합니다.

단계:

1. 코파일럿에 클라우드 환경의 구성 정보를 입력합니다.
2. 코파일럿은 자동으로 구성을 분석하고 보안 정책 위반 사항을 파악합니다.
3. 코파일럿은 각 위반 사항에 대한 자세한 정보와 해결 방법을 제공합니다.
4. 시스템 관리자는 코파일럿의 제안을 검토하고 위반 사항을 해결합니다.
5. 코파일럿은 해결된 위반 사항을 다시 확인합니다.

3. 사고 조사 및 대응

사례: 시스템 침해 사고가 발생했을 때, 코파일럿은 공격의 범위를 파악하고 피해를 최소화하는 데 도움을 줍니다.

단계:

1. 코파일럿에 사고 관련 로그 및 데이터를 입력합니다.
2. 코파일럿은 자동으로 데이터를 분석하고 공격의 유형, 공격 경로, 피해 범위를 파악합니다.
3. 코파일럿은 공격을 차단하고 시스템을 복구하기 위한 단계별 지침을 제공합니다.
4. 보안 팀은 코파일럿의 지침을 따라 사고를 조사하고 대응합니다.
5. 코파일럿은 사고 후 분석 보고서를 제공합니다.

4. 보안 인식 및 교육

사례: 직원들에게 피싱 공격, 소셜 엔지니어링 공격, 악성 코드 등에 대한 교육을 제공합니다.

단계:

1. 코파일럿에 교육 대상 직원의 그룹과 교육 주제를 입력합니다.
2. 코파일럿은 자동으로 맞춤형 교육 자료를 생성합니다.
3. 코파일럿은 온라인 교육 과정, 시뮬레이션, 퀴즈 등 다양한 교육 형식을 제공합니다.
4. 직원들은 코파일럿의 교육 과정을 수강하고 평가를 받습니다.
5. 코파일럿은 교육 결과를 분석하고 개선점을 제시합니다.

5. 제3자 위협 인텔리전스 활용

사례: 다크웹, 멀웨어 저장소, 해킹 포럼 등에서 공개된 최신 위협 정보를 수집하고 분석합니다.

단계:

1. 코파일럿에 연결할 제3자 위협 인텔리전스 피드를 설정합니다.
2. 코파일럿은 자동으로 피드에서 정보를 수집하고 분석합니다.
3. 코파일럿은 조직의 시스템과 네트워크에 위협이 있는지 확인합니다.
4. 코파일럿은 위협이 발견되면 알림을 제공하고 대응 조치를 제안합니다.
5. 보안 팀은 코파일럿의 알림을 기반으로 조사하고 대응합니다.