이제 AI가 기계 속도로 익스플로잇을 작성하고 공격을 실행할 수 있게 되면서 인간이 주도하는 더 느린 세상을 위해 구축된 보안 도구도 시대에 뒤처지기 시작했습니다. Microsoft는 이에 대한 답이 있다고 생각하며 이를 Project Perception이라고 부릅니다.
그렇다면 프로젝트 인식이란 정확히 무엇입니까?
기본적으로 Project Perception은 중지하도록 설계된 위협만큼 빠르게 생각하고 대응하도록 구축된 AI 에이전트 보안 시스템입니다. 보안 팀이 조사할 더 많은 경고를 쌓는 대신 AI를 사용하여 조직의 전체 디지털 공간에 걸쳐 지속적으로 관찰하고 추론하고 조치를 취합니다.
이 시스템은 함께 작동하는 세 가지 유형의 AI 에이전트에 의존합니다. 레드팀 에이전트는 공격자가 약점을 발견하기 전에 약점을 찾아냅니다. 블루 팀 에이전트는 이러한 약점을 조사하고 실제로 걱정할 가치가 있는 것이 무엇인지 파악합니다. 그런 다음 그린 팀 에이전트가 개입하여 문제를 해결합니다. 이들은 함께 시간이 지남에 따라 계속 학습하고 개선하는 루프를 형성하는 동시에 인간이 최종 통화를 담당하게 합니다.
Microsoft는 왜 이 접근 방식이 효과가 있다고 생각합니까?
Microsoft는 자사의 우위가 가시성이라고 말합니다. 회사는 ID, 장치, 앱, 데이터 및 클라우드 시스템 전반을 볼 수 있으며, 마찬가지로 중요한 것은 보는 내용에 따라 조치를 취할 수 있다는 것입니다. 이는 모든 작업을 하나의 모델에 의존하는 대신 각 작업에 적합한 AI 모델을 선택하는 다중 모델 설정과 결합됩니다.
그 아래에는 Microsoft가 새로운 사이버 스택이라고 부르는 체인이 있습니다. 이 체인은 원시 신호를 컨텍스트로 변환한 다음 해당 컨텍스트를 조치를 취하는 모델과 에이전트에 전달합니다. 화려한 경고보다는 방어자에게 실제로 사용할 수 있는 것을 제공하는 것이 더 중요합니다.
초기 사례 중 하나는 현재 취약성 관리 도구인 MDASH 내에서 실행되는 Microsoft 고유의 특수 모델인 MAI-Cyber-1-Flash입니다. Microsoft는 CyberGym 벤치마크에서 Mythos보다 12포인트 높은 96%의 점수를 얻었으며 현재 설정에 비해 비용을 거의 절반으로 절감했다고 주장합니다.
Project Perception은 8월 3일 공개 미리 보기에 들어가고 있으며 Microsoft는 첫날부터 책임 있는 AI 원칙을 중심으로 전체 시스템을 구축하고 있다고 밝혔습니다. 사이버 보안은 항상 고양이와 쥐 게임이었습니다. 이제 양측 모두 AI를 보유하고 있으므로 문제는 누가 AI를 더 잘, 더 빠르게 사용하는 방법을 배우는가입니다.
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