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Looking Glass를 사용하여 서버 연결 평가: 포괄적인 가이드

  • By Gcore
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Looking Glass를 사용하여 서버 연결 평가: 포괄적인 가이드

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전용 서버 또는 가상 서버 구매를 고려하는 경우, 구매하기 전에 성능을 평가하는 것은 어려울 수 있습니다. Gcore에서 무료로 제공하는 Looking Glass 네트워크 도구를 사용하면 연결성을 평가하여 금전적인 약속을 하기 전에 서버가 귀하의 요구를 충족시킬지 명확하게 파악할 수 있습니다. 이 기사에서는 Looking Glass 네트워크 도구가 무엇인지 살펴보고 사용하는 방법에 대해서 설명하며, BGP, PING과 traceroute와 같은 주요 기능을 자세히 살펴볼 것입니다.

Looking Glass는 무엇입니까?

Looking Glass는 특정한 자율 시스템(AS)의 라우팅과 연결성을 검사하여 네트워크 성능 및 경로에 실시간 통찰력을 제공하여 잠재적인 병목 현상을 보여주는 전용 네트워크 도구입니다. 이는 가상 서버 또는 전용 서버 구매를 고려하는 네트워크 관리자, 인터넷 서비스 제공업체(ISP), 최종 사용자에게 귀중한 자원입니다. Looking Glass를 사용하여 아래를 수행할 수 있습니다.

  • 다양한 노드와 연결을 테스트하고 응답 시간을 측정합니다. 이를 통해 사용자는 다양한 네트워크 노드와 연결 테스트를 시작할 수 있습니다. 이것은 응답 시간을 평가하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 성능 조정이나 문제 해결에 도움이 됩니다.
  • 라우터에서 웹 리소스로 패킷 경로를 추적합니다. 네트워크에서 잠재적인 병목 현상이나 실패를 식별하는 데 유용합니다.
  • 세부적인BGP(경계 경로 프로토콜) 경로를 IPv4 또는 IPv6 대상에 표시합니다. 이 기능은 ISP가 경로 패턴을 이해하고 정보에 기반한 피어링 결정을 내리는 데 필수적입니다.
  • 모든 IP 주소에 대한 BGP 지도를 시각화합니다. BGP 경로의 그래픽 표현 또는 지도를 생성하여 Looking Glass는 네트워크 아키텍처를 이해하기 위한 직관적인 방법을 제공합니다.

Looking Glass에서 작업하는 방법

Looking Glass의 인터페이스를 세부적으로 살펴보겠습니다.

Gcore의 AS 번호(AS199524), 머리말, 소개 부분 밑에 작성해야 하는 네 가지 필드가 있습니다. Looking Glass를 작동하는 것은 간단합니다.

  1. 진단 방법: 세 가지 이용 가능한 진단 방법(명령어) 중에서 선택하십시오.
    • BGP: Looking Glass의 BGP 명령어는 선택한 라우터에서 지정된 IP 주소에 도달하기 위해서 통과한 모든 자율 시스템(AS)에 대한 정보를 제공합니다. Gcore의 Looking Glass는 BGP 경로를 SVG/PNG 다이어그램으로 제시할 수 있습니다.
    • Ping: Ping 명령어는 IP 주소와 라우터 간 경로의 왕복 시간(RRT)과 생존 시간(TTL)을 알려줍니다.
    • Traceroute: Traceroute 명령어는 선택한 라우터와 목적지 IP 주소 사이 경로에서 만난 모든 활성화된 라우터 점프를 표시합니다. 또한 요청 완료를 위한 총 시간과 지나간 AS 라우터의 중간 시간을 표시합니다.
  2. 지역: 호스팅이 가능한 위치 목록에서 위치를 선택하십시오. 검색 범위를 좁히기 위해서 지역별로 서버 노드를 필터링할 수 있습니다.
  3. 라우터: 지정된 지역에서 Gcore의 이용 가능한 목록 중에서 라우터를 선택합니다.
  4. IP 주소: 연결하려는 IP 주소를 입력합니다. IPv4 및 IPv6 주소를 모두 입력할 수 있습니다.
  5. 테스트 실행을 클릭합니다.

테스트를 시작하면 명령어의 일반 텍스트 출력과 아래의 이미지와 같이 주황색으로 표시된 세 가지 추가 버튼이 표시됩니다.

  • 클립보드로 복사: 명령어 출력을 클립보드로 복사합니다.
  • 결과 페이지 열기: 별도 탭에서 출력을 엽니다. 이 보기에서는 테스트된 IP 주소를 가리기 때문에 결과를 링크를 통해 제3자와 공유할 수 있습니다. 해당 링크는 3일 동안 유지됩니다.
  • BGP 지도 표시: BGP 경로의 그래픽 표현을 제공하며 Gcore 노드에서 IP 주소로 가는 동안 데이터가 거쳐야 하는 자율 시스템을 표시합니다. 이 옵션은 BGP 명령에만 관련이 있습니다.

이 기사에서는 각 명령(BGP, ping, traceroute)을 대상 IP 주소로 93.184.216.34(example.com)를 사용하고, 자사의 본사가 위치한 룩셈부르크의 Gcore 라우터(룩셈부르크의 수도)를 대상으로 조사할 것입니다. 세 가지 명령에 대한 설정은 다음과 같습니다.

  • 지역: 유럽
  • 라우터: 룩셈부르크
  • IP 주소: 93.184.216.34. Looking Glass 대상 서버로 example.com을 선택했습니다.

이제 각각의 명령인 BGP, ping, traceroute에 대해서 더 자세히 살펴보겠습니다.

BGP

BGP Looking Glass는 목적지 지점으로의 최적의 BGP 경로(또는 경로들)를 보여줍니다. BGP는 동적 라우팅 프로토콜로, 공유된 온라인 라우팅 정책을 갖춘 라우터 및 IP 네트워크 시스템인 자율 시스템(AS)을 연결합니다. BGP는 인터넷의 다양한 섹션이 서로 통신할 수 있도록 합니다. 각 섹션은 고유한 ID처럼 자체 IP 주소 집합을 보유하고 있습니다. BGP는 이러한 ID를 캡처하고 데이터베이스에서 유지합니다. 인터넷을 통해 한 자율 시스템에서 다른 자율 시스템으로 데이터를 이동해야 할 때, BGP는 이 데이터베이스를 참고하여 가장 직접적인 경로를 결정합니다.

이 데이터를 기반으로 패킷의 최적 경로가 구축되며, 이것이 Looking Glass BGP 명령이 보여줄 수 있는 내용입니다. 다음은 예시 출력입니다.

데이터에는 경로를 이동할 수 있는 두 가지 가능한 경로가 나타납니다. 첫 번째 경로에는 번호가 부여되어 있습니다. 각 번호의 의미는 다음과 같습니다.

  1. 93.184.216.0/24: 라우팅되는 네트워크 범위의 CIDR 표기법 “/24”는 처음 24비트가 네트워크를 식별하고, 해당 네트워크 내 개별 호스트 주소에 8비트가 남는 것을 나타냅니다. 이는 93.184.216.0부터 93.184.216.255까지의 IP 주소 범위를 포함합니다.
  2. 92.223.88.1을 통한 eno1: 다음 홉의 IP 주소 및 데이터를 전송할 네트워크 인터페이스입니다. 이 예시에서는 패킷이 eno1 인터페이스를 통해 92.223.88.1로 전달됩니다.
  3. BGP.origin: IGP: BGP 경로의 원본을 지정합니다. IGP(내부 게이트웨이 프로토콜) 값은 이 경로가 동일한 자율 시스템(AS) 내에서 발생했음을 나타냅니다.
  4. BGP.as_path: 174 15133: AS 경로는 데이터가 이 지점에 도달하기 위해 거친 자율 시스템을 나타냅니다. 여기서 데이터는 AS 174를 거쳐 AS 15133으로 이동했습니다.
  5. BGP.next_hop: 92.223.112.66: 패킷이 전달될 다음 라우터입니다.
  6. BGP.med: 84040: Multi-Exit Discriminator(MED)는 AS 내 여러 진입점을 통해 들어오는 트래픽을 어떻게 균형있게 조정해야 하는지에 영향을 주는 메트릭입니다. 일반적으로 값이 낮을수록 선호됩니다. 여기서는 MED 값이 84040입니다.
  7. BGP.local_pref: 80: 로컬 선호도는 로컬 AS에서 출구 지점을 선택하는 데 사용됩니다. 최적 경로를 결정할 때 높은 값이 선호됩니다. 경로 출력에서 로컬 선호도 80은 이 경로가 동일한 목적지로 향하는 로컬 선호도가 낮은 다른 경로보다 선호된다는 것을 나타냅니다.
  8. BGP.community: 경로에 부착될 수 있는 태그 또는 라벨입니다. 출력 (174,21001)은 특정한 라우팅 정책 또는 취해져야 할 작업을 나타내는 ASN과 사용자 정의 값의 쌍으로 이루어져 있습니다. 라우팅 정책은 이러한 커뮤니티를 조건으로 활용하여 특정한 작업을 적용할 수 있습니다. 이 값의 의미는 네트워크의 내부 구성에 따라 달라지며, 일반적으로 해석을 위해 네트워크 공급업체의 문서가 필요합니다.
  9. BGP.originator_id: 10.255.78.64: 이것은 경로를 처음으로 광고한 라우터를 나타냅니다. 이 맥락에서 경로는 IP가 10.255.78.64인 라우터에서 시작되었습니다.
  10. BGP.cluster_list: 이것은 경로 반사 시나리오에서 사용됩니다. 경로를 처리한 경로 리플렉터의 식별자를 나열합니다. 여기서 경로에 따라 10.255.8.68 또는 10.255.8.69로 식별된 리플렉터를 거쳐갔음을 나타냅니다.

두 경로 모두 AS 15133의 일부이며 AS 174를 거쳐가지만, 다음 홉(92.223.112.66 및 92.223.112.67)이 다릅니다. 이로써 중복성과 로드 밸런싱이 가능해집니다.

BGP 지도

BGP 명령을 실행하면 BGP 지도 표시 버튼이 활성화됩니다. IP 주소에 대해서 살펴볼 내용은 다음과 같습니다.

다이어그램을 한 가지씩 살펴보겠습니다.

  • AS199524 | GCORE, LU: 룩셈부르크에 본사를 둔 Gcore 소속의 자율 시스템입니다. IP 92.223.88.1은 자율 시스템의 일부로, 게이트웨이 또는 라우터로 작동합니다.
  • AS174 | COGENT-174, US: 미국에 본사를 둔 Cogent Communication의 자율 시스템입니다. Cogent는 주요 ISP입니다.
  • AS15133 | EDGECAST, US: 이 자율 시스템은 미국에 본사를 둔 Edgecast 소속입니다. Edgecast는 주로 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 서비스와 관련이 있습니다.
  • 93.184.216.0/24: 이 CIDR 표기법은 example.com(93.184.216.34)이 위치한 네트워크 범위를 나타냅니다. 이것은 Edgecast의 CDN 서비스의 일부이거나 나열된 자율 시스템 중 하나와 연관된 다른 네트워크의 일부일 수 있습니다.

요약하면, Gcore의 BGP Looking Glass 명령은 복잡한 네트워크 경로를 이해하는 데 필수적인 도구입니다. 자율 시스템, 다음 홉, MED 및 로컬 선호도와 같은 메트릭에 대한 통찰을 제공하여 네트워크 관리에 정교한 접근을 가능하게 합니다. Gcore와 피어링된 ISP이거나 성능을 최적화하려는 네트워크 관리자이든, 이 명령으로 생성된 데이터는 전략적인 결정을 내리는 데 도움을 주는 로드맵을 제공합니다.

Ping

ping 명령은 소스에서 목적지로 데이터 패킷을 보내고 되돌아오는 데 걸리는 왕복 시간을 측정하는 기본적이고 필수적인 네트워크 문제 해결 도구입니다. Ping은 패킷 전송 속도를 표시하며, 노드의 전체적인 가용성을 확인하는 데에도 사용될 수 있습니다.

이 명령은 ICMP 프로토콜을 사용합니다. 다음과 같이 작동합니다.

  • 라우터는 해당 IP 주소로부터 패킷을 노드로 전송합니다.
  • 해당 노드가 패킷을 다시 보냅니다.

자사의 경우, 이 명령이 지정된 IP 주소에서 패킷을 노드로 전송하는 데 걸리는 시간을 표시합니다.

출력 내용을 자세히 살펴보겠습니다.

주요 부분:

  1. 대상 IP:테스트 중인 example.com의 IP 주소인 93.184.216.34에 대해 ping을 보냈습니다.
  2. 패킷 크기: 56(84) 바이트의 데이터가 전송되었습니다. 패킷은 56바이트의 데이터와 28바이트의 헤더로 구성되어 총 84바이트가 됩니다.
  3. 개별 ping: 각 줄은 패킷의 왕복 1회를 나타내며, 다음을 상세히 설명합니다.
    • icmp_seq: 패킷의 시퀀스 번호
    • ttl: TTL(생존 시간)은 패킷이 삭제되기 전에 거쳐갈 수 있는 홉의 횟수를 나타냅니다.
    • 시간: 밀리초 단위로 측정한 왕복 시간(RTT)

통계:

  1. 전송된 패킷 5개, 수신된 패킷 5개: 모든 패킷이 성공적으로 전송되고 수신되었으며, 패킷 손실이 없음을 나타냅니다.
  2. 0% 패킷 손: 전송 중에 패킷이 손실되지 않았습니다.
  3. 4005ms 시간: 다섯 개의 ping에 소요된 총 시간
  4. rtt min/avg/max/mdev: 밀리초 단위로 측정한 왕복 시간:
    • min: 최소 시간
    • avg: 평균 시간
    • max: 최대 시간
    • mdev: 평균 편차 시간

요약하면, 여기서의 평균 왕복 시간은 87.138밀리초이며 TTL은 52입니다. 일반적으로 100밀리초 미만의 RTT는 상호 작용형 애플리케이션에 대해 수용 가능하다고 여겨지며, TTL이 50인 것은 좋은 값으로 간주됩니다. 패킷 손실이 없는 것은 IP 주소 93.184.216.34와 안정적으로 연결되었다는 것을 의미합니다.

ping 기능은 네트워크 상태를 평가하는 데 기본적이고 중요한 지표를 제공합니다. 왕복 시간, 패킷 손실 및 TTL에 대한 세부 정보를 제공함으로써, 이 명령은 네트워크 연결성을 신속하면서도 종합적으로 평가할 수 있도록 합니다. ISP 또는 최종 사용자를 포함한 모든 네트워크 이해관계자에게 이러한 지표를 이해하는 것은 효과적인 네트워크 관리와 문제 해결에 중요합니다.

Traceroute

Looking Glass의 traceroute 명령은 소스에서 대상까지 패킷이 통과하는 경로를 지도화하여 잠재적인 병목 현상이나 네트워크 장애를 식별할 수 있는 진단 도구입니다. Traceroute는 기본적으로 네트워크에서 이 패킷이 얼마나 오래 유지될 수 있는지를 결정하는 TTL(Time-to-Live) 매개변수에 의존합니다. 패킷의 경로상의 각 라우터는 TTL을 1씩 감소시키고 패킷을 경로상의 다음 라우터로 전달합니다. 프로세스는 다음과 같이 작동합니다.

  1. Traceroute는 TTL 값이 1인 패킷을 대상 호스트에 전송합니다.
  2. 패킷을 받는 첫 번째 라우터는 TTL 값을 1 감소시키고 패킷을 전달합니다.
  3. TTL이 0에 도달하면 라우터는 패킷을 삭제하고 ICMP 시간 초과 메시지를 소스 호스트로 다시 보냅니다.
  4. Traceroute는 ICMP 시간 초과 메시지를 반환한 라우터의 IP 주소를 기록합니다.
  5. 그런 다음 traceroute는 TTL 값이 2인 패킷을 대상 호스트로 전송합니다.
  6. 2단계부터 4단계까지는 traceroute 루틴이 대상 호스트에 도달하거나 최대 홉 수를 초과할 때까지 반복됩니다.

이제 이 명령을 이전에 사용한 주소에 적용해보겠습니다. Traceroute 명령은 60바이트 패킷과 최대 15홉까지의 대상 IP 주소를 테스트할 것입니다. 출력으로 얻게 되는 결과는 아래와 같습니다.

헤더를 제외한 각 출력 라인은 아래 이미지에 표시된 다음 정보로 구성됩니다.

  1. IP 및 호스트 이름: 예: vrrp.gcore.lu(92.223.88.2)
  2. AS 정보: 대괄호 안에 제공, 예시: [AS199524/AS202422]
  3. 지연 시간: 홉까지 패킷이 도달하고 돌아오는 데 걸리는 밀리초 단위의 시간, 예: 0.202 ms

예시에서 traceroute는 세 개의 다른 자율 시스템(AS)을 통과합니다.

  1. AS199524 (GCORE, LU): 처음 두 개의 홉은 이 AS 내에 있으며 경로의 초기 부분을 나타냅니다.
  2. 3번과 4번 홉은 사설 IPv4 주소 공간(10.255.X.X)에 속하는데, 이는 홉이 사설 네트워크 안에 있음을 의미합니다. 이는 공개 인터넷을 통해 직접 액세스할 수 없는 내부 라우터 또는 다른 네트워킹 장치일 수 있습니다. 이와 같은 사설 주소는 종종 조직 내부 또는 서비스 제공자의 네트워크 내에서 내부 라우팅에 사용됩니다.
  3. AS174(COGENT, US): 5번부터 9번 홉까지는 Cogent의 네트워크 내에 있습니다.
  4. AS15133(EDGECAST, US): 최종 홉은 대상 IP가 있는 EdgeCast의 네트워크 내에 있습니다.

홉 예시: ae-66.core1.bsb.edgecastcdn.net(152.195.233.131) [AS15133] 82.450 ms

요약하자면, traceroute 명령은 여러 자율 시스템을 거쳐 패킷의 여정을 종합적으로 보여줍니다. 각 홉에서 지연 데이터와 AS 정보를 제공하여 네트워크의 잠재적인 병목 현상이나 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 네트워크 경로를 이해하거나 문제 해결을 하려는 사람에게는 이러한 통찰력이 매우 가치 있습니다.

결론

Looking Glass는 노드 연결성, 응답 시간, 패킷 경로 및 BGP 경로를 포함한 사전 구매 네트워크 테스트 도구입니다. 사용자 친화적인 인터페이스로 몇 가지 입력(위치, 대상 IP 주소, 선택한 명령)만으로도 즉시 결과를 제공합니다.

연결 속도와 위치와 같은 특정 요구에 기반하여 Looking Glass 테스트 결과에서 얻은 통찰력을 바탕으로, 뛰어난 연결성을 자랑하는 Gcore Virtual 또는 전용 서버 중에서 선택할 수 있습니다. 더 자세한 내용을 보고 싶습니까? 저희 팀에 문의하십시오.

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전 세계 주식 시장은 중국의 최신 AI 발전으로 인해 흔들렸습니다: 바로 딥시크입니다. 이 신생 AI 회사는 성능과 접근성 면에서 OpenAI 및 Google과 같은 업계 리더에 필적하는 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)인 DeepSeek-R1을 출시했습니다. OpenAI와 같은 경쟁사가 수십억 달러를 투자한 것에 비해 훨씬 적은 560만 달러를 투자해단 두 달 만에 개발한 DeepSeek-R1의 출시는 업계를 놀라게 했으며, 기업이 AI를 도입하는 방식에 대한 의문을 불러일으켰습니다.AI를 활용하는 많은 기업에게 딥시크의 부상은 주목과 전략적 평가가 필요한 변화의 신호입니다. 이 글에서는 딥시크의 등장 배경과 독특한 가치 제안, 그리고 산업 전반에 걸친 비즈니스에 미치는 영향에 대해 살펴봅니다.딥시크가 AI 산업의 혁신인 이유는 무엇일가요?딥시크의 접근 방식은 AI 개발의 근본적인 변화를 의미합니다. 대부분의 인기 있는 AI 모델은 비싸고 복잡한 엔비디아 칩을 사용하는 반면, 딥시크는 더 적은 수의 덜 정교한 칩을 사용해 딥시크-R1 모델을 학습시켜 훨씬 적은 비용으로 비슷한 성능을 제공합니다.딥시크의 차별화 포인트는 다음과 같습니다:오픈소스 접근성: DeepSeek-R1의 오픈 소스 특성은 특히 스타트업과 중소기업(SME)의 판도를 바꿀 수 있는 요소입니다. 유연하고 사용자 지정 가능한 모델을 제공하는 DeepSeek는 AI 도입을 모색하는 기업의 진입 장벽을 낮춰줍니다.성능과 확장성: DeepSeek-R1은 시중에서 가장 진보된 LLM의 기능에 필적하는 제품입니다. 확장성을 통해 기업은 성능 저하 없이 고객 서비스 챗봇부터 동적 콘텐츠 제작에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 배포할 수 있습니다.전략적 현지화: 중국 시장에 초점을 맞추고 글로벌 입지를 넓혀가고 있으며 다른 AI 제공업체가 간과하는 현지화된 요구 사항을 충족합니다. 이러한 지역적 초점은 다양한 시장에서 활동하는 비즈니스에 대한 매력을 높여줍니다.비즈니스 시사점딥시크의 부상은 단순한 기술 혁신의 이야기를 넘어 비즈니스의 AI 사용 방식을 바꾸고 있습니다. 오픈 소스 솔루션에 집중하고 현지의 요구 사항에 적응하는 것은 새로운 기대치를 설정하고 기업이 AI 통합에 대해 다른 방식으로 생각하도록 장려합니다. 이러한 변화는 다양한 산업 분야의 비즈니스에 흥미로운 기회와 도전을 동시에 가져다줍니다.비즈니스 기회비용 효율적인 AI 통합: DeepSeek-R1의 오픈 소스 특성 덕분에 AI 도입을 모색하는 기업의 진입 장벽을 크게 낮출 수 있습니다. 이러한 AI의 민주화는 경쟁의 장을 넓히고 혁신을 촉진시키는 역할을 합니다.향상된 커스터마이징: 많은 LLM이 커스터마이징을 허용하지만, DeepSeek-R1의 오픈 소스 프레임워크는 탁월한 유연성을 제공합니다. 비즈니스는 산업별 언어 처리 또는 규정 준수 요구 사항과 같은 특정 요구 사항을 충족하기 위해 모델을 완전히 수정할 수 있습니다. 이러한 수준의 적응성과 DeepSeek의 경제성이 결합되어 비용 효율적인 맞춤형 AI 솔루션을 찾는 스타트업과 중소기업에게 탁월한 선택이 될 것입니다.경쟁 우위: 딥시크 기술의 얼리 어답터는 동적 고객 상호작용을 위한 실시간 자연어 처리(NLP), 글로벌 도달을 위한 향상된 다국어 기능, 사용자별 데이터를 기반으로 출력을 미세 조정하는 적응형 학습 알고리즘과 같은 고급 기능을 활용하여 전략적 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 도구는 효율성을 개선하고 고객 경험을 향상하며 운영 확장성을 간소화합니다.도전 과제파편화된 시장 탐색 딥시크의 부상은 이미 경쟁이 치열한 AI 환경에 복잡성을 더합니다. 기업은 옵션을 신중하게 평가하여 필요에 가장 적합한 솔루션을 선택해야 합니다.데이터 개인정보 보호 고려 사항: 오픈 소스 모델은 투명성을 제공하지만, 특히 규제가 엄격한 지역에서는 기업이 데이터 보안 및 규정 준수 요구 사항을 숙지해야 합니다.통합을 위한 노력: 새로운 AI 모델을 채택하려면 기존 워크플로와 인프라를 재구성해야 하는 경우가 많으며, 이는 리소스 집약적일 수 있습니다.AI 업계는 어떻게 대응할까요?딥시크의 시장 진출은 AI 업계의 기존 업체들이 이 새로운 경쟁자에 어떻게 적응할 것인가라는 중요한 질문을 촉발시켰습니다. OpenAI, Microsoft, Google과 같은 전통적인 업계 리더들은 지배력을 유지하기 위해 자체 혁신을 가속화할 것입니다. 이는 고급 AI 모델을 더 빠르게 배포하거나, 독점 기술에 대한 투자를 늘리거나, 경쟁력을 유지하기 위해 오픈 소스 전략을 채택하는 것을 의미할 수 있습니다.한편, 오픈소스 모델의 인기가 높아지면서 대형 업체들은 비용을 낮추거나 기업의 접근성을 개선해야 한다는 압박을 받을 수도 있습니다. 스타트업 및 지역 AI 개발자와의 협업은 기업들이 제품을 다양화하고 현재 딥시크가 장악하고 있는 현지화된 시장을 공략하기 위해 집중할 수 있는 분야이기도 합니다.AI에 의존하는 기업에게 변화의 속도는 민첩성을 유지하고 새로운 기회를 모색하는 것이 타협할 수 없는 과제임을 의미합니다. 투명성, 경제성, 지역적 적응에 대한 강조는 기업이 AI 솔루션에서 찾는 것을 재정의할 수 있으며, 이는 업계의 혁신과 성장을 위한 흥미로운 시기가 될 것입니다.혁신적인 AI 솔루션 추진딥시크의 영향력은 AI 산업이 여전히 역동적이고 예측하기 어렵다는 사실을 일깨워줍니다. 기업은 DeepSeek-R1과 같은 혁신적인 솔루션을 활용하여 새로운 가능성을 열고 점점 더 AI가 주도하는 세상에서 성공할 수 있습니다.기업은 AI 환경이 진화함에 따라 이러한 역동적인 환경을 헤쳐나갈 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너가 필요합니다. Gcore는 귀사의 비즈니스가 경쟁력을 유지하고 더욱 발전할 수 있도록 혁신적인 AI 솔루션을 제공합니다. 확장 가능한 플랫폼의 AI 인프라와 원활한 배포 옵션을 통해 AI의 힘을 효과적이고 효율적으로 활용할 수 있습니다.딥서치 기능의 잠재력을 최대한 활용해 보세요. Gcore의 에브리웨어 인퍼런스로 확장 가능하고 지연 시간이 짧은 AI를 원활하게 배포할 수 있습니다. 에브리웨어 인퍼런스 알아보기

스스로 진화하는 AI 사이버 위협: 차세대 사이버 범죄

예측 가능한 사이버 공격의 시대는 빠르게 사라지고 있습니다. 오늘날 위협은 이동하면서 학습하고 적응하며 방어를 우회하기 위해 끊임없이 변화합니다. 미래형 스릴러의 줄거리처럼 들릴 수 있지만, 이는 매우 현실적인 이야기입니다. 스스로 진화하는 AI 사이버 위협은 실시간으로 전개되고 진화하는 정교한 공격으로, 기존의 보안 수단을 한계점까지 밀어붙이고 있습니다. 보안 팀과 의사 결정권자에게 전하는 메시지는 분명합니다. 방어를 진화시키지 않으면 공격자가 사이버 보안을 능가하는 미래를 감수해야 한다는 것입니다.정적 위협에서 스스로 진화하는 AI까지기존의 위협은 미리 정의된 논리를 따릅니다. 예를 들어, 멀웨어는 데이터를 암호화하고, 피싱 사기는 획일적이고 잘 위장되지 않은 메시지를 배포하며, 무차별 암호 대입 공격은 비밀번호가 알아낼 때까지 계속 공격합니다. 바이러스 백신 프로그램과 방화벽과 같은 정적 방어는 이러한 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.AI의 보편화로 인해 환경이 바뀌고 있습니다. AI는 복잡한 시스템에서 효율성, 혁신, 문제 해결을 주도하지만, 사이버 범죄에서도 문제가 되고 있습니다. 악의적인 공격자는 모든 상호 작용을 통해 더욱 지능적인 위협을 생성하는 도구로 사용합니다.스스로 진화하는 AI는 배포 과정에서 지속적으로 방법을 개선하여 놀라운 정확도로 정적 방어를 우회하는 지능으로, 위험한 발전으로 부상했습니다. AI는 지속적으로 분석, 이동 및 재정비를 거칩니다. 실패할 때마다 알고리즘에 정보를 제공하여 예상치 못한 새로운 공격 벡터를 가능하게 합니다.자가 학습 AI 위협의 작동 방식스스로 진화하는 AI 공격은 머신 러닝 기능과 자동화를 결합하여 지속적으로 적응하는 전략을 사용하는 위협을 생성합니다. 다음은 단계별 프로세스입니다:공격 전 감시: 침입하기 전에 AI가 정찰을 수행하여 시스템 구성, 취약성, 능동적 방어에 대한 인텔리전스를 수집합니다. 그러나 스스로 진화하는 AI의 가장 큰 장점은 엄청난 양의 정보를 전례 없는 속도로 처리하여 사람보다 훨씬 짧은 시간안에 조직의 디지털 범위를 커버할 수 있다는 점입니다.초기 침투: 침입 방법에는 오래된 소프트웨어를 악용하거나, 취약한 자격 증명을 사용하거나, 그럴듯한 사회 공학 전술을 활용하는 것 등이 있습니다. AI는 자동으로 최적의 침해 전략을 선택하고 종종 동시에 프로브를 실행하여 취약점을 찾습니다.행동 수정: 이상 징후가 감지되면 AI 행동이 변경됩니다. 플래그가 지정된 작업은 암호화 통신 경로, 양성 프로세스의 교묘한 모방, 대체 취약점 검색 등 즉각적인 재정비를 거칩니다. 정적 방어는 이러한 지속적인 진화에는 효과가 없습니다.회피 및 탐지 방지 기술: 자가 학습 AI는 탐지 시스템을 회피하기 위해 고급 방법을 사용합니다. 여기에는 활동을 숨기기 위해 합성 트래픽을 생성하고, 합법적인 프로세스에 악성 코드를 삽입하고, 정적 탐지 규칙이 트리거되지 않도록 서명을 동적으로 변경하는 것이 포함됩니다. 정상적인 사용자 행동을 모방하고 새로운 대응책에 빠르게 적응함으로써 AI는 오랫동안 레이더망에 포착되지 않을 수 있습니다.침입 후 활동: AI가 데이터에 액세스하거나 시스템을 손상시킨 후에도 계속 적응합니다. 시스템의 방어력이 높아짐에 따라 미끼, 전략적 후퇴 또는 탐지를 피하기 위한 추가 적응을 사용하는 공격도 증가하고 있습니다.그 결과는 어떻게 될까요? 독자적인 생명을 가진 것처럼 보이는 위협은 기존 보안 조치의 한계점을 넘어서는 방식으로 동적 대응을 합니다.적응형 AI 위협이 비즈니스에 미치는 영향스스로 진화하는 AI 사이버 공격이 기업에 어떤 피해를 주는지 보여주는 한 가지 예는 피싱으로, 전통적인 사이버 공격 메커니즘이 새로운 모습으로 변모한 것입니다. AI를 통해 스피어 피싱 캠페인은 추측에 의존하는 조잡한 산발적 공격에서 정밀한 무기로 진화했습니다. 이메일 교환, 소셜 미디어 프로필, 행동 패턴에서 채굴한 데이터는 공격자가 실제 서신과 구별할 수 없는 메시지를 만드는 데 도움이 됩니다. 모든 상호 작용을 통해 AI는 목표를 조작하기 위해 더욱 정교하게 조정되어 가장 회의적인 수신자조차도 속일 수 있습니다.AI 기반 멀웨어는 특히 기업 네트워크 침해와 같은 대규모 침입에서 실시간 적응성과 인텔리전스를 활용하여 기존 멀웨어보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. 예를 들어, 단일 공격 방법에 의존하는 대신 실시간 네트워크 트래픽을 능동적으로 모니터링하여 취약점을 탐지하고, 민감한 데이터나 중요 인프라와 같은 중요한 자산을 식별하며, 마주치는 환경에 따라 전술을 동적으로 조정할 수 있습니다. 여기에는 패치되지 않은 소프트웨어 취약점 악용, 탐지를 피하기 위해 합법적인 네트워크 활동 모방, 특정 시스템에 맞춘 맞춤형 페이로드 배포 등 다양한 침투 기법 간 전환이 포함될 수 있습니다. 이러한 수준의 상황 인식과 적응력으로 인해 AI 기반 멀웨어 공격은 훨씬 더 은밀하고 정밀하며 심각한 피해를 입힐 수 있습니다.랜섬웨어는 시스템에 대한 액세스를 차단하거나 중요한 데이터를 암호화하여 몸값을 지불할 때까지 인질로 잡도록 설계된 악성 소프트웨어의 일종입니다. 기존 랜섬웨어는 종종 무차별 대입 전술을 사용하여 전체 시스템에서 파일을 무차별적으로 암호화합니다. 피해자에게는 일반적으로 액세스 권한을 되찾기 위해 암호화폐로 대가를 지불하라는 요구가 제시되기도 합니다. 랜섬웨어가 특히 치명적인 이유는 이러한 공격에 대비하지 않은 조직의 운영을 마비시키고, 중요한 서비스를 중단시키며, 취약점을 악용할 수 있기 때문입니다.의료 시스템은 여러 가지 이유로 랜섬웨어 공격자에게 특히 매력적입니다. 병원과 클리닉은 환자 기록 및 진단 도구 관리부터 생명을 구하는 장비 작동에 이르기까지 치료를 제공하기 위해 상호 연결된 장치와 디지털 시스템에 크게 의존합니다. 이러한 의존성은 짧은 중단에도 생사를 가르는 결과를 초래할 수 있는 환경을 조성하여 의료 기관이 기능을 복구하기 위해 신속하게 몸값을 지불할 가능성이 높습니다. 또한 의료 기록, 보험 정보, 개인 식별 정보 등 환자 데이터의 매우 민감한 특성으로 인해 암시장에서 엄청난 가치를 지니고 있어 공격자의 동기를 더욱 자극합니다. 스스로 진화하는 랜섬웨어는 AI를 사용하여 네트워크 내에서 가치가 높은 대상을 식별하고, 특정 취약점에 맞게 공격을 조정하고, 탐지를 피함으로써 이러한 위험을 더욱 가중시키므로 이미 취약한 분야에 특히 위험한 위협이 됩니다.정적 방어가 실패하는 이유와 적응형 AI 기반의 방어 사례정적 방어가 직면하는 근본적인 문제는 예측 가능성입니다. 바이러스 백신 도구 및 침입 탐지 시스템과 같은 기존의 보안 조치는 패턴 인식 모델을 기반으로 작동합니다. 기존의 보안 시스템은 이미 알려진 공격 타입이나 기존 규범에서 벗어난 것을 찾습니다. 그러나 스스로 진화하는 AI는 이러한 규칙을 따르지 않으며, 예측할 수 없고 정적 측정이 따라잡을 수 없는 속도로 스스로 변화함으로써 패턴 인식 방어를 우회합니다.탐지를 회피하기 위해 식별 마커를 변경하는 다형성 멀웨어도 이를 탐지하는데는 한계가 있습니다. 다형성 위협은 사전 코딩된 가변성에 의존하는 반면, AI 기반 공격은 환경의 변화를 학습하고 이에 대응합니다. 한 버전의 공격을 차단하는 데 효과가 있었던 것이 불과 몇 초 후에 배포된 두 번째 버전에서는 완전히 실패할 수 있습니다.스스로 진화하는 AI 기반 위협에 대응하기 위해서는 그에 못지않은 지능적인 대응이 필요합니다. 정적 도구는 진화하는 공격에 대해 모니터링하고 학습하며 즉각적으로 대응하는 적응형 솔루션으로 대체되어야 합니다.적응형 솔루션의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:행동 모니터링: 정적 규칙에 의존하지 않고 활동 패턴을 분석하여 이상 징후를 탐지하는 고급 도구입니다. 예를 들어, 비정상적인 로그인 시간이나 데이터 액세스 동작은 패턴 편차가 없더라도 실시간 알림을 트리거합니다.동적 위협 무력화: AI 기반 웹 애플리케이션 및 API 보호(WAAP) 솔루션은 동적 위협 무력화에서 특히 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이러한 시스템은 머신 러닝 모델을 적용하여 수동 개입 없이도 적응형 위협을 식별하고 차단하기 위한 즉각적으로 방어를 조정합니다.선제적 식별: 최신 도구는 공격을 기다리는 대신 취약점과 의심스러운 활동을 적극적으로 검색하여 침입 성공 가능성을 줄입니다.자동화 및 조정: AI 기반 보안 시스템은 조직의 에코시스템 전반에 걸쳐 원활하게 통합됩니다. 위협이 감지되면 네트워크 전체에 대응이 전파되어 자동으로 격리 및 완화를 실행합니다.전용 블로그에서 AI 기반 사이버 보안이 AI 위협에 대한 최고의 방어 수단인 이유에 대해 자세히 알아보세요.적응형 도구로 인간의 전문성 강화보안 전문가는 여전히 필수 불가결한 존재입니다. 적응형 도구는 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라 이를 강화합니다. DevSecOps 엔지니어는 AI 기반 솔루션을 통해 복잡한 공격 패턴을 해독하고 다음 공격을 예측하며 가장 정교한 위협보다 앞서가는 전략을 수립할 수 있습니다.경영진에게 주는 메시지는 분명합니다. 고급 보안 인프라에 대한 투자는 더 이상 나중에 처리해야 할 과제가 아니라 즉각적인 요구 사항이라는 것입니다. 조치가 지연될수록 시스템은 점점 더 효과적이고 탐지하기 어려워지며 완화하기 점점 더 어려워지는 위협에 더 취약해집니다.Gcore로 AI 기반 사이버 위협에 대응하기스스로 진화하는 AI 기반 사이버 위협의 특성으로 인해 조직은 보안 전략을 완전히 재평가해야 합니다. 지능형 위협은 적응력의 환경을 바꾸고, 기존의 방어 체계를 우회하며, 팀으로 하여금 전략을 재고하게 만듭니다. 하지만 사이버 공격이 점점 더 정교해짐에 따라 AI를 기반으로 한 적응형 대응책도 마찬가지로 복잡해지고 균형이 재조정될 가능성이 있습니다.동적 방어를 도입하고자 하는 조직에게 Gcore WAAP와 같은 솔루션은 절실히 필요한 생명줄이 되었습니다. AI를 기반으로 하는 Gcore WAAP의 적응성은 위협에 따라 방어가 계속 진화한다는 것을 의미합니다. 공격자가 전술을 동적으로 변경함에 따라 WAAP는 보호 메커니즘을 변경하여 가장 정교한 공격자보다 한 발 앞서 있습니다.Gcore WAAP 알아보기

트럼프가 뒤집은 바이든의 AI 안전 행정 명령이 기업에 미칠 영향 | Gcore

2025년 1월 21일, 도널드 트럼프는 인공지능 개발 및 사용을 규제하기 위해 고안된 정책인 바이든의 2023 AI 안전 행정명령을 폐지하는 등 여러 행정명령을 발표하며 대통령직 복귀를 알렸습니다(). 이번 폐지는 미국의 AI 정책이 규제보다 혁신을 우선시하는 방향으로 크게 바뀌고 있음을 의미합니다.많은 기대를 모았던 이 움직임은 이미 미국에서 AI의 미래에 어떤 의미가 있는지에 대한 논쟁을 불러일으키고 있습니다. 어떤 사람들에게는 빠른 혁신의 기회가 될 수도 있습니다. 다른 사람들에게는 규제 완화의 윤리적 함의에 대한 우려를 불러일으킵니다.폐지 조치와 함께 트럼프는 AI 및 관련 기술의 발전을 가속화하기 위해 스타게이트라는 이름의 5,000억 달러() 규모의 AI 투자 이니셔티브도 발표했습니다. 이러한 조치들은 미국을 AI 리더로 자리매김하기 위한 행정부의 노력을 강조합니다.이 글에서는 바이든의 행정명령이 달성하고자 했던 목표, 트럼프가 이를 폐기한 이유, 그리고 이것이 미국과 전 세계 비즈니스에 미치는 영향에 대해 설명합니다. 또한 기업이 이러한 AI 규제 변화에 앞서 나갈 수 있는 방법에 대해서도 설명드리겠습니다. 바이든의 AI 안전 행정명령은 무엇에 관한 것이었나요?2023년에 도입된 바이든의 AI 안전 행정명령은 AI 기술의 개발과 배포를 위한 포괄적인 안전장치를 마련하는 것을 목표로 합니다. 주요 조항은 다음과 같습니다:안전 테스트 의무화: AI 개발자는 국가 안보, 의료 또는 금융에 사용되는 도구와 같이 잠재적으로 사회에 영향을 미칠 수 있는 제품을 출시하기 전에 안전 테스트 결과를 연방 당국에 제출해야 합니다.표준화된 테스트 프레임워크: 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 AI 시스템에 대한 일관된 안전 테스트 프로토콜을 만드는 임무를 맡았습니다.위험 완화: 연방 기관은 사이버 보안 취약성, 알고리즘 편향성, 잠재적 오용 가능성 등 AI 관련 위험을 평가하도록 지시받았습니다.이 행정 명령은 빠르게 발전하고 확산되는 AI 기술의 위험에 대처해야 할 필요성이 커지고 있음을 반영한 것입니다. 투명성과 책임성을 개선하기 위한 것이었지만, 개발 속도가 느려질 위험이 있었습니다.트럼프가 AI 안전 행정 명령을 폐기한 이유는 무엇인가요?트럼프 행정부는 혁신에 대한 관료적 장애물을 제거하기 위해 필요한 조치라고 폐지의 명분을 내세웠습니다. 관리들은 바이든의 규제가 특히 소규모 기업의 창의성을 억압하고 AI 제품 개발을 지연시켜 미국의 AI 강국으로서의 위상을 위험에 빠뜨렸다고 주장했습니다.트럼프의 접근 방식은 기업들이 연방 정부의 감독 없이 자유롭게 AI를 실험할 수 있는 보다 경쟁적인 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다. 이는 산업 전반의 규제를 줄이겠다는 그의 광범위한 비전과도 일치합니다.그러나 비평가들은 규제 완화로 인해 AI 편향성, 비윤리적 애플리케이션, 사이버 보안 위험과 같은 문제가 악화될 수 있다고 경고합니다. 트럼프 행정부는 기업이 고객과의 신뢰를 구축하기 위해 노력하는 만큼 시장 자체가 책임감 있는 관행을 장려할 것이라고 주장합니다.이는 비즈니스에 어떤 의미가 있을까요?이 규정의 폐지는 미국에만 해당되는 것이지만, 이 정책 변경은 전 세계적으로 영향을 미칠 것입니다. 영향은 비즈니스가 미국에서 운영되는지 여부에 따라 달라질 수 있습니다.미국 기업의 경우연방 지침이 제거됨에 따라 보다 유연하지만 잠재적으로 불안정한 운영 환경이 조성됩니다.더 빠른 혁신 주기: 규정 준수 비용으로 인해 어려움을 겪었던 스타트업과 중소기업이 이제 더 쉽게 시장에 진입하고 빠르게 혁신할 수 있습니다.시장 경쟁이 치열해집니다: 이와 관련하여 규제 완화는 기업들이 더 자유로운 환경을 활용하기 위해 경쟁하면서 더욱 경쟁적인 환경을 조성할 수 있습니다.자율 규제가 중요해집니다: 연방 정부의 감독이 약해지면서 기업은 윤리적 AI 관행에 대한 책임을 져야 합니다. 특히 소비자와 파트너가 투명성을 요구함에 따라 자율 규제에 실패하는 기업은 평판이 손상될 위험이 있습니다.이 폐지는 주별 규정에 영향을 미치지 않으므로 캘리포니아 같은 주에서는 여전히 회사가 AI 관련 법률을 준수해야 할 법적 의무가 있을 수 있습니다. 이러한 규제에 대한 자세한 내용은 북미의 AI 규제에 관한 블로그 글에서 확인할 수 있습니다.미국 외 국가의 비즈니스의 경우AI는 전 세계적으로 연결된 산업이기 때문에 폐지 조치는 미국 국경을 넘어서는 영향을 미칩니다. 미국에서 비즈니스를 운영하지 않더라도 정책 변화의 파급 효과에 대해 알아두는 것이 좋습니다.미국 기업의 경쟁 압력: 규제 제약이 줄어든 미국 기업들은 더 공격적으로 혁신할 수 있으며, 이는 AI법에 따라 운영되는 EU 기반 기업 등 더 엄격한 규제 환경에서 운영되는 미국 외 경쟁사들에게 도전이 될 수 있습니다.규제 차이 탐색하기: 미국 파트너 또는 고객과 협력하는 해외 비즈니스는 미국에 기반을 두고 있지 않더라도 다양한 윤리 및 규정 준수 기대치에 직면할 수 있습니다. Gcore와 같은 글로벌 AI 제공업체와 협력하면 규제 변화에 더 쉽게 대응할 수 있으며, 이러한 혜택과 규정 준수를 고객에게 전달할 수 있습니다.민첩하게 AI 정책 변화에 적응AI 비즈니스는 이러한 변화에 따라 민첩성과 적응력을 유지해야 합니다. 규제 환경은 하루 아침에 변화되어 기회와 도전 과제를 모두를 만들어낼 수 있습니다. 성공의 열쇠는 혁신과 윤리적 책임의 균형을 맞추는 데 있습니다. 규제를 제거하면 특히 소규모 업체들 사이에서 빠른 혁신을 촉진할 수 있습니다. 그러나 이 또한 기업에게 자율 규제와 신뢰 유지에 대한 더 큰 책임을 부여합니다.미국에서 AI를 배포하든, 글로벌 AI 운영을 간소화하든 Gcore의 엔드-투-엔드 AI 솔루션이 도움이 될 수 있습니다. 맞춤형 상담을 통해 Gcore Edge AI가 귀사의 AI 혁신 여정을 어떻게 지원할 수 있는지 알아보세요.Gen AI 상담 신청하기

생성형 인공지능의 무기화: 사이버 범죄자들의 GPT 모델을 사용한 사기 방법과 이에 대한 대응 방안

사이버 범죄는 완전히 새로운 차원에 도달했습니다. Gen AI 모델은 단순한 혁신의 도구가 아니라 속임수와 사기를 조장하는 강력한 도구가 되었습니다. 어떤 의도와 목적으로 작성되었는지 구분할 수 없을 정도로 정교한 피싱 이메일이나 딥페이크 기술을 통해 기존 또는 조작된 신원을 그대로 구현한 동영상 사기를 가정해 보겠습니다. 이러한 위협은 조직이 대응하기 위해 진화해야 하는 위협의 표면적인 모습일 뿐입니다. 그렇지 않은 기업은 AI를 사용하여 인간의 인식, 디지털 인프라 및 신뢰의 취약점을 조작하는 공격자에게 밀릴 것입니다.무기화된 GenAI의 작동 방식생성형 AI(GenAI)는 학습 데이터를 기반으로 텍스트, 이미지, 동영상 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능의 하위 집합입니다. 사전 프로그래밍된 규칙을 따르는 기존 AI와 달리 GenAI는 매우 현실적이고 적응력이 뛰어난 결과물을 생성할 수 있어 합법적인 혁신뿐만 아니라 악의적인 목적에도 강력한 도구가 될 수 있습니다. 사이버 범죄자들은 이러한 기능을 악용하여 그럴듯한 사기를 만들고, 가짜 신원을 생성하고, 대규모로 사람의 취약점을 노리는 공격을 자동화합니다.공격자는 다음과 같은 방식으로 GenAI를 사용합니다:멀웨어 및 익스플로잇 개발: GenAI는 공격자가 악성 코드를 작성하거나 개선하여 멀웨어를 더 효과적으로 또는 더 탐지하기 어렵게 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 바이러스 백신 소프트웨어의 탐지를 피하기 위해 외관을 변경하는 다형성 멀웨어를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.웹 애플리케이션 익스플로잇: GenAI는 SQL 인젝션이나 크로스 사이트 스크립팅(XSS)과 같은 웹 애플리케이션의 취약점을 찾는 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 그런 다음 특정 취약점을 악용하기 위해 복잡하고 맞춤화된 페이로드를 생성할 수 있습니다.비밀번호 및 보안 문자 우회: 유출된 비밀번호 데이터 세트를 학습한 AI 모델은 특정 대상의 비밀번호를 예측할 수 있습니다. 또한 AI는 봇과 사람을 구분하기 위한 보안 문자 시스템을 분석하고 우회할 수 있습니다.회피 기술: AI는 침입 탐지 및 방지 시스템(IDPS)을 회피하는 페이로드를 설계하고 탐지를 피하기 위해 동적으로 IP를 순환하는 봇넷의 스크립트를 자동화할 수 있습니다.사이버 범죄자를 위한 GenAI의 운영상의 엄청난 이점은 다음과 같습니다:확장성: AI는 수신자의 반응에 따라 콘텐츠를 동적으로 조정하여 수천 개의 개인화된 피싱 메시지를 단 몇 초 만에 생성할 수 있습니다.접근성: 사이버 범죄자들은 이제 AI 도구를 통합한 '서비스형 피싱(PhaaS)' 플랫폼에 액세스할 수 있어 숙련도가 낮은 공격자들의 진입 장벽이 낮아졌습니다.신뢰성: AI가 생성하는 콘텐츠의 정확성 덕분에 과거에 사기를 유발했던 문법 및 문맥상의 오류가 사라졌습니다.탐지 불가능성: AI 모델은 캡차 테스트를 우회하고, 인간의 상호작용 패턴을 시뮬레이션하며, 지속적으로 전술을 발전시켜 탐지 메커니즘을 회피하도록 훈련되고 있습니다.AI가 주도하는 3대 사이버 범죄 위협ChatGPT와 같은 모델은 사이버 범죄에 대한 강제력을 배가시키는 역할을 해왔습니다. GenAI가 널리 보급되기 전에는 노동력, 시간, 기술 전문성 등의 이유로 확장성과 정밀도에 대한 인간의 한계가 있었습니다. 하지만 GenAI를 사용하면 이러한 요소는 중요하지 않아졌습니다. 그 결과 피싱, 딥페이크, 가짜 신원 등 다양한 공격 벡터에 대한 패러다임이 바뀌고 있습니다.맞춤형 피싱 캠페인GenAI를 사용하면 실제 커뮤니케이션과 거의 구별이 어려운 메시지를 제작할 수 있기 때문에 소셜 엔지니어링 공격은 더욱 정교해지고 있습니다. 공격자는 링크드인 프로필, 유출된 데이터베이스, 기업 보도 자료 등의 출처에서 공개적으로 사용 가능한 정보를 활용하여 상황에 맞는 매우 그럴듯한 피싱 이메일을 작성합니다.딥페이크 오디오 및 비디오 위협공격 벡터로서 유효한 계정의 인기가 높아짐에 따라 딥페이크와 같은 조작적인 AI 기술의 위험성이 부각되고 있습니다. 딥페이크 기술은 자금 이체나 데이터 도용과 같은 사기를 용이하게 하기 위해 종종 임원이나 유명인을 대상으로 하는 매우 설득력 있는 개인의 오디오 및 비디오 클립을 생성하는 생성형 AI의 하위 집합입니다. 이제 그 정교함은 놀랄 만한 수준에 이르렀습니다.2024년 초에 발생한 주목할 만한 사례로, 다국적 기업의 재무 담당 직원이 화상 통화 중 딥페이크 기술을 사용하여 회사의 최고재무책임자를 사칭한 사기범에게 2,500만 달러(  )를 송금한 사건이 있습니다. 이 사례는 이러한 공격의 정교함과 엄격하게 통제되는 기업 프로세스까지 훼손할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.딥페이크는 조직의 신용을 떨어뜨리고 잘못된 정보를 퍼뜨리거나 시장을 조작하기 위해 배포될 수 있습니다. 기존의 검증 방법을 우회하는 이들의 능력은 기존 사이버 보안 프레임워크에 심각한 문제를 야기합니다.가짜 신원 및 합성 콘텐츠사이버 범죄자들은 점점 더 AI를 사용하여 가짜 데이터와 실제 데이터를 혼합하여 AI가 생성한 사진, 이름, 배경 스토리로 그럴듯한 페르소나를 만드는 합성 신원을 만드는 데 사용하고 있습니다. 이러한 가짜 신원은 고객알기제도(KYC) 확인과 같은 인증 시스템을 우회하여 사기성 계좌를 개설하거나 대출을 신청하거나 혜택을 도용합니다. 공격자들은 또한 AI가 생성한 문서, 리뷰, 추천글을 통해 사기 수법을 강화하여 사기에 신뢰성을 더하고 탐지를 매우 어렵게 만듭니다.이와 관련하여 GenAI를 사용하면 위조 신분증부터 빛나는 고객 리뷰까지 사실적인 가짜 콘텐츠를 대규모로 제작할 수 있습니다. 범죄자들은 이러한 도구를 사용하여 온라인 커뮤니티에 침투하여 신뢰를 쌓고 피싱 캠페인부터 이커머스 사기까지 다양한 사기를 실행합니다. 이러한 합성 개체는 실제 사람을 가장하고, 사회적 증거를 조작하며, 미묘한 AI 생성 불일치를 식별할 수 없는 표준 탐지 방법을 회피할 수 있습니다.AI 기반 사이버 범죄에 대한 대응 방안AI 위협에 효과적으로 대응하려면 첨단 기술, 포괄적인 교육, 지속적인 적응력을 결합하여 무기화된 생성 AI로 인한 위험을 해결하는 다각적인 전략이 필요합니다. 이는 직원 교육을 개선하고, 신원 확인을 강화하며, AI 기반 사이버 보안 솔루션을 적극적으로 활용하고, 지속적인 모니터링을 수행함으로써 달성할 수 있습니다.직원 교육 프로그램 개선인적 오류는 여전히 성공적인 사이버 공격의 주요 원인 중 하나입니다. 직원들은 대부분 미묘한 사기 징후를 보이는 AI 기반 사기를 식별할 수 있는 역량을 갖춰야 합니다. 주의해야 할 영역은 다음과 같습니다:문법적으로 완벽하고 문맥에 맞는 피싱 시도를 탐지하는 방법시각적 불일치 또는 부자연스러운 음성 패턴과 같은 딥페이크 오디오 또는 비디오의 징후추가 조사를 위한 의심스러운 활동의 보고 메커니즘 검토모의 피싱 테스트를 통해 점점 더 정교해지는 시나리오에 노출시켜 직원들의 대비력을 강화해야 합니다.신원 확인 시스템 강화딥페이크 및 합성 신원 공격은 AI가 생성한 콘텐츠를 악용하여 속이고 조작하는 지능형 사이버 범죄의 한 형태입니다. 딥페이크 공격은 AI를 사용하여 매우 사실적이지만 실제 개인을 사칭하는 가짜 동영상, 오디오 또는 이미지를 만듭니다. 예를 들어, 공격자는 CEO가 사기 거래를 승인하는 동영상을 생성하여 직원이나 시스템을 속여 규정 준수를 유도할 수 있습니다. 합성 신원 공격은 도난당한 주민등록번호와 허위 이름 또는 주소를 혼합하는 등 실제 정보와 조작된 정보를 결합하여 완전히 가짜 신원을 만드는 것을 포함합니다. 이러한 합성 신원은 사기를 저지르거나 탐지를 회피하거나 시스템을 악용하는 데 사용됩니다.이러한 AI 위협을 방어하기 위해 조직은 더욱 강력한 신원 확인 프로토콜을 도입해야 합니다. 고유한 신체적 특성을 일치시켜 신원을 확인하는 안면 인식 또는 지문 스캔과 같은 생체 인증으로 시작해 볼 수 있습니다. 타이핑 속도, 마우스 움직임, 디바이스 사용 등의 패턴을 모니터링하여 이상 징후를 감지하는 행동 생체 인식으로 이를 강화할 수 있습니다. 이러한 방법을 함께 사용하면 GenAI 기반 공격이 성공하기 훨씬 더 어려워집니다.사이버 보안에 AI 활용하기조직은 AI 기반 방어 메커니즘을 배포하여 공격자에게 불리한 상황을 역전시킬 수 있습니다. 전용 블로그 게시물에서 AI 기반 사이버 보안이 AI 기반 공격에 대한 해답인 이유에 대해 자세히 알아보세요.사이버 보안에서 AI를 사용하여 무기화된 GenAI에 대응할 때 얻을 수 있는 몇 가지 이점은 다음과 같습니다:실시간 위협 탐지: 네트워크 트래픽과 사용자 행동에 대한 고급 머신 러닝 모델이 기존 모니터링 시스템을 통과할 수 있는 편차를 지속적으로 분석하고 식별합니다. 이 모델은 정상 패턴에서 미세한 편차를 찾아내는 데 능숙하므로 잠재적인 위반을 조기에 감지할 수 있습니다.이메일 및 콘텐츠 필터링: AI 기반 시스템은 이메일의 콘텐츠, 구문, 의미, 메타데이터를 스캔하여 피싱 시도나 악성 페이로드가 있는지 확인합니다. 이 솔루션은 사기 요소를 정확하게 식별하여 타겟을 속이는 커뮤니케이션의 희생양이 될 가능성을 최소화합니다.자동화된 인시던트 대응: AI 기반 자동화는 직접 조치를 취함으로써 위협 대응 시간을 간소화하여 시스템이 리소스를 즉시 격리하거나 악성 트래픽을 차단할 수 있도록 지원합니다. 봉쇄 속도는 침해의 영향을 줄이고 공격자가 공격을 확대할 수 있는 능력을 제한합니다.이러한 AI 기반 솔루션을 기존 보안 인프라에 통합하면 조직의 복원력을 더욱 강화하고 진화하는 위협에 보다 빠르고 효율적으로 대응할 수 있는 도구를 제공합니다.지속적인 모니터링AI 기반 사이버 범죄는 기존 보안 시스템을 능가하는 속도로 진화하기 때문에 빠르게 변이하는 공격 벡터에 대한 정적 방어는 효과적이지 않습니다. 이에 대응하기 위해 조직은 소셜 미디어 네트워크, 앱 마켓플레이스 및 기타 외부 디지털 플랫폼 전반을 지속적으로 모니터링하는 등 역동적인 전략을 채택해야 합니다. 이러한 노력은 조기 경고를 제공하고 잠재적인 공격이 확대되기 전에 차단하여 위협을 선제적으로 차단하는 것을 목표로 합니다.고급 브랜드 모니터링 도구는 회사 이름, 로고 또는 도메인을 오용하는 사기 활동을 탐지하여 중요한 역할을 합니다. 이러한 도구는 피싱 이메일, 위조 웹사이트 또는 기타 사칭 시도를 신속하게 식별하고 플래그를 지정하여 신속하게 제거하고 고객과 브랜드 평판에 대한 위험을 최소화할 수 있습니다. 또한 위협 인텔리전스 플랫폼은 데이터 기반 인사이트를 활용하여 AI로 생성된 딥페이크와 같은 새로운 공격에 대응합니다.지코어 엣지 시큐리티로 귀사의 보안을 대비하세요.생성 AI 기술의 급속한 발전으로 위협은 계속 변화할 것입니다. 조직은 민첩성을 갖추고 공격에 대응할 수 있는 시스템과 프로세스에 투자해야 합니다. 기업은 경계의 문화를 조성하고 첨단 기술을 통합하며 지속적인 개선에 집중함으로써 위험을 줄이고 고객 및 파트너와의 신뢰를 유지할 수 있습니다.WAAP(웹 애플리케이션 및 API 보호) 솔루션은 조직이 증가하는 AI 과제에 한발 앞서 대응할 수 있도록 지원합니다. AI 기반 위협을 실시간으로 찾아내 무력화하도록 특별히 설계된 기능을 통해 기업들은 적대적인 디지털 환경에서 자신과 평판을 보호할 수 있는 힘을 얻게 됩니다.AI로 강화된 WAAP 솔루션 살펴보기

지코어의 AI 혁신: 에브리웨어 인퍼런스

기존 인퍼런스 앳더 엣지로 알려진 차세대 AI 추론 솔루션 에브리웨어 인퍼런스의 획기적인 개선 사항을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 업데이트는 오늘날 기업들이 직면한 문제를 해결하기 위해 설계되었으며, 증가하는 추론 수요, 운영 복잡성, 규정 준수 요구 사항과 같은 장애물을 극복할 수 있는 도구를 제공합니다. 에브리웨어 인퍼런스를 통해 온프레미스, 지코어 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 구성 등 원하는 모든 환경에 걸쳐 AI 추론을 원활하게 배포할 수 있습니다. AI가 발전함에 따라 변화하는 고객의 요구에 부응하기 위해, 에브리웨어 인퍼런스는 유연하고 효율적이며 최적화된 추론 관리를 가능하게 합니다. 이 발표는 지코어의 AI 활용 가능성을 더욱 확장시키는 중요한 소식이며, 앞으로도 저지연, 확장성, 규정 준수를 위한 지코어의 확고한 약속합니다.지코어 에브리웨어 인퍼런스가 AI 워크로드를 혁신하는 방법에브리웨어 인퍼런스는 기업이 AI 워크로드를 보다 유연하게 제어할 수 있도록 설계되었습니다. 최신 개선 사항에 대한 자세히 알아보세요.스마트 라우팅으로 더 빠르고 원활한 성능 제공이제 워크로드가 가장 가까운 가용 컴퓨팅 리소스로 자동 연결되어, 시간에 민감한 애플리케이션에도 저지연 고성능을 제공합니다. 즉, 실시간 사기 탐지 시스템과 같이 정확성과 속도가 중요한 비즈니스 애플리케이션이 가장 필요한 순간에 정확성을 유지하면서 더 빠른 응답을 제공할 수 있습니다.리소스 효율성을 위한 멀티테넌시새로운 멀티테넌시 기능을 통해 기업은 공유 인프라에서 여러 AI 워크로드를 동시에 실행할 수 있습니다. 이는 특히 동적 네트워크 최적화에 의존하는 통신과 같은 산업에서 리소스 활용도를 극대화하고 운영 비용을 절감합니다.환경에 따른 유연한 배포배포 유연성은 기업이 변화하는 수요에 신속히 적응하고 기존 인프라와 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다. 온프레미스, 지코어 클라우드, 퍼블릭 클라우드 또는 하이브리드 구성 등 어디서나 추론 워크로드를 필요한 곳에서 에브리웨어 인퍼런스를 쉽게 배포할 수 있습니다.글로벌 네트워크로 구현되는 초저지연지코어의 180개 이상의 글로벌 PoP를 통해, 기업은 최종 사용자와 가장 가까운 곳에서 워크로드를 처리함으로써 초저지연성을 보장할 수 있습니다. 광범위한 인프라를 통해 전 세계에 걸쳐 실시간 처리, 즉각적인 배포, 원활한 성능을 전 세계적으로 지원합니다.수요 급증에 대응하는 동적 확장리소스를 필요에 따라 더욱 빠르고 정확하게 확장하여 급증하는 사용량을 처리할 수 있습니다. 소매업과 같이 트래픽이 급증하는 기간에 동적 확장을 사용하면 인프라 비용을 아끼면서 급증하는 트래픽을 처리할 수 있습니다.규정 준수 지원 처리규정 준수를 염두에 두고 구축된 에브리웨어 인퍼런스는 GDPR을 비롯한 데이터 주권 요건을 충족합니다. 따라서 민감한 데이터를 저장하고 보호해야 하는 의료 산업같은 분야엔 이상적인 선택이 됩니다.AI 추론의 미래가 여기에 있습니다.이번 개선 사항을 통해 지코어 에브리웨어 인퍼런스는 AI 추론 솔루션의 새로운 표준을 제시합니다. 실시간 애플리케이션을 최적화, 빠르게 확장 또는 복잡한 규제 환경을 탐색 등 에브리웨어 인퍼런스는 AI 시대에 꼭 필요한 속도, 효율성, 유연성을 제공합니다.에브리웨어 인퍼런스 알아보기

WAAP가 애플리케이션을 보호하는 방법

2024년에는 웹 애플리케이션의 94%가 심각한 취약점을 가지고 있으며, 약 39초마다 사이버 공격이 실행됩니다 . 이러한 위협 환경에서는 악성 봇 활동을 방어하고 디도스(DDoS) 공격을 완화하며 API를 보호하기 위해 강력하고 계층화된 보호가 필요합니다. Gcore WAAP(웹 애플리케이션 및 API 보호 )는 이러한 요구를 충족하도록 설계되었으며 WAF, 봇 보호, L7 DDoS 완화, API 보안으로 구성됩니다. 이 글에서는 WAF만으로는 충분하지 않은 이유와 지코어의 WAAP 솔루션이 끊임없이 진화하는 사이버 위협으로부터 웹 애플리케이션과 API를 보호하는 방법에 대해 설명합니다.WAAP가 중요한 이유: 공격자와 봇넷공격자들은 봇넷 배포 등 점점 더 고도화된 방법을 활용하여 디도스 공격을 감행합니다. 단일 주체에 의해 제어되는 손상된 컴퓨터의 네트워크인 봇넷은 일반적으로 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 및 멀웨어 확산과 같은 사이버 공격을 실행하는 데 사용됩니다. OWASP 상위 10위(  )는 애플리케이션이 직면한 가장 큰 위협에 대한 업계 표준 목록으로 정기적으로 업데이트됩니다.기존의 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)은 중요한 방어 계층을 제공하지만 복잡하고 진화하는 위협에 대응하기에는 불충분한 경우가 많습니다. WAF만으로는 정상 트래픽과 악성 봇 트래픽을 구분하는 데 어려움을 겪거나 지능형 디도스 공격의 엄청난 규모에 압도당할 수 있습니다.웹 애플리케이션 및 API 보호(WAAP)가 필수적인 이유도 바로 여기에 있습니다. 지코어의 솔루션과 같은 강력한 WAAP 솔루션은 여러 방어 계층을 통합하여 최신 사이버 위협의 다면적인 특성을 해결합니다. WAF 기능과 고급 봇 보호, 계층  디도스 완화, 포괄적인 API 보안이 결합되어 있습니다. 이러한 총체적인 접근 방식을 통해 웹 애플리케이션과 API를 광범위한 공격으로부터 보호하며, 점점 더 적대적인 사이버 환경에서도 안심하고 사용할 수 있습니다.어떤 기업이 위험에 노출되어 있을까요?소규모 기업부터 대기업에 이르기까지 인터넷에 존재하는 모든 기업이 위험에 노출되어 있습니다. 소규모 기업은 봇넷의 표적이 되지 않을 것이라고 생각하는 것은 오해입니다: 악성 봇은 모든 규모의 기업에서 데이터를 수집하거나 디도스 공격을 실행할 수 있으며, 심지어 소규모 기업은 보안이 취약하다는 가정 하에 공격 대상으로 선택할 수도 있습니다. 민감한 데이터를 처리하지 않더라도 공격이 성공하면 비즈니스가 오프라인 상태가 되고 이미지가 손상되어 장단기적으로 매출 손실이 발생할 수 있습니다.모든 봇을 차단할 수 있을까요?아니요, 모든 봇을 차단하는 것은 좋은 생각이 아닙니다. 검색 엔진 인덱싱과 같은 유용한 작업을 수행하는 유익한 봇을 차단하면 SEO 노력을 방해할 수 있습니다.따라서 모든 규모의 비즈니스에 포괄적인 WAAP 솔루션은 매우 중요합니다. WAAP는 유해한 봇을 방어하는 동시에 유익한 봇이 제대로 작동할 수 있도록 합니다.WAF만으로는 충분하지 않은 이유웹 애플리케이션 방화벽(WAF)은 웹 애플리케이션과 주고받는 HTTP 트래픽을 필터링, 모니터링 및 차단하도록 설계되었습니다. 일부 기업은 WAF가 알려진 많은 공격 패턴을 식별 및 차단하고 웹 애플리케이션에 대한 즉각적인 위협을 완화하는 최전선 방어 역할을 하기 때문에 WAF로 충분하다고 생각합니다. WAF는 배포 및 관리가 비교적 간단하여 인프라를 크게 변경할 필요 없이 빠르게 보안을 강화할 수 있습니다.웹 애플리케이션 방화벽(WAF)은 SQL 인젝션 및 크로스 사이트 스크립팅 공격(XSS)과 같이 잘 정의된 위협을 확실히 방어하지만, 오늘날 위협 환경의 특징인 점점 더 정교해지는 멀티 벡터 공격에 직면하면 그 효율성이 떨어집니다. 이러한 제한으로 인해 완벽한 보호를 보장하기 위해서는 WAAP 솔루션에서 볼 수 있는 고급 보안 조치를 통합해야 합니다. 또한, 암호화된 트래픽의 증가로 인해 공격자는 악의적인 활동을 감추기 위해 WAF가 의존하는 기존의 탐지 메커니즘을 우회할 수 있게 되었습니다.또한 오늘날 인터넷 트래픽의 80% 이상이 기계 간 API 호출로 구성되어 있습니다. 기존 WAF는 API 호출을 보호하지 못하므로 보다 포괄적인 솔루션이 필요합니다. WAAP를 입력합니다.WAAP란?WAAP(웹 애플리케이션 및 API 보호)는 DDoS, SQL 인젝션, 크로스 사이트 스크립팅과 같은 공격을 비롯한 다양한 위협으로부터 웹 애플리케이션과 API를 보호하도록 설계된 종합 보안 솔루션입니다. WAAP는 가장 중요한 웹 애플리케이션 및 API 보안 위험에 대한 강력한 방어를 보장하기 위해 OWASP(오픈 웹 애플리케이션 보안 프로젝트 ) 가이드라인을 준수합니다.최신 WAAP가 어떻게 구축되는지, 각 구성 요소 내에서 지코어 WAAP가 어떻게 작동하는지 알아보세요.웹 애플리케이션 방화벽위에서 WAF만으로는 충분하지 않다고 언급했지만, 그럼에도 불구하고 WAF는 최신 WAAP 솔루션의 초석으로 남아 있습니다. 사이버 위협의 변화하는 특성으로 인해 복원력을 강화하려면 WAF를 지속적으로 업그레이드해야 합니다. 따라서 WAF의 힘은 현재의 역량뿐만 아니라 AI를 사용하여 변화하고 적응할 수 있는 능력에서 비롯됩니다.지코어의 WAF는 정교한 기술 기반 위에 구축되었습니다:업데이트 가능한 정규식 및 서명 엔진을 통해 위협 탐지 기능을 지속적으로 업데이트하여 새로운 취약성 및 공격 벡터에 적응할 수 있습니다.휴리스틱 및 행동 분석을 통해 새로운 위협을 지능적으로 예측하고 대응할 수 있습니다.OWASP에서 식별한 가장 중요한 웹 애플리케이션 보안 위험과 기타 새로운 위협에 대한 보호를 확대하기 위해 OWASP 상위 10위 및 그 이상을 포함합니다.기본 제공되는 최신 정책을 다양한 애플리케이션의 고유한 요구 사항을 충족하도록 사용자 지정할 수 있으므로 포괄적이고 구성 가능한 정책을 제공합니다.정밀한 위협 탐지 및 완화를 위한 사용자 지정 규칙 및 디바이스 수준 핑거프린팅 기능을 갖춘 고급 규칙 엔진입니다.봇 보호모든 봇이 악의적인 것은 아닙니다. 검색 엔진 크롤러와 같은 유용한 봇도 있지만, 심각한 문제를 일으킬 수 있는 유해한 봇도 존재합니다. 콘텐츠 스크레이퍼와 크리덴셜 스터퍼와 같은 악성 행위자는 심각한 위협을 가합니다. 봇 보호 메커니즘은 합법적인 봇과 악성 봇을 구분할 수 있어야 하며, 유해한 봇은 차단하면서 유용한 봇은 계속 실행할 수 있도록 허용해야 합니다.악성 봇으로 인한 문제를 해결하기 위해 지코어는 다음을 사용합니다:행동 분석: 행동 패턴에 대한 상세한 분석을 통해 지능형 회피 봇을 식별하고 차단할 수 있습니다.JS 챌린지 및 세션 쿠키: 이는 정상적인 사용자와 인간을 가장한 봇을 구분합니다.캡차 팜 및 프록시 네트워크 식별: 이러한 도구는 캡차 팜과 프록시 네트워크에서 발생하는 자동화된 트래픽을 인식하고 완화합니다.계층  디도스 완화웹사이트를 다운시키려는 목적으로 전송되는 요청을 분산 서비스 거부(DDoS) 공격이라고 합니다. 계층  7 DDoS 공격은 특히 애플리케이션 계층을 대상으로 합니다.디도스 방어는 이러한 공격을 방지하기 위해 다양한 전략을 사용하는 효과적인 방어 메커니즘입니다. 속도 제한 메커니즘은 각 수신 요청을 신중하게 검토하여 유효성과 양을 결정합니다. 트래픽 분석은 공격의 신호일 수 있는 비정상적인 패턴이나 급증을 찾습니다. 이러한 절차를 신중하게 구현함으로써 디도스 방어는 유해한 트래픽이 서버에 도달하는 것을 방지하고 잠재적인 공격으로부터 서버를 보호합니다.디도스 방어에 대한 지코어의 접근 방식에는 다음이 포함됩니다:버스트 식별 메커니즘을 통해 공격이 감지되면 디도스 완화 모드로 빠르게 전환합니다.일반 트래픽과 API 트래픽을 모두 포괄적으로 보호하여 공격이 발생하는 동안에도 서비스 가용성을 유지하는 멀티레이어 접근 방식입니다.API 보안서로 다른 프로그램을 연결하고 데이터를 전송할 수 있는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 온라인 상호 작용의 중추입니다. 그러나 악의적인 공격자가 이러한 인터페이스를 조작하거나 모니터링하여 데이터 유출, 무단 액세스, 비즈니스 운영의 심각한 중단을 초래할 수 있습니다.API 보안 절차는 모든 통신을 검토하여 유효성을 확인하고 불법적인 액세스를 방지합니다. 통신은 암호화로 더욱 보호되므로 누구도 가로챌 수 없습니다. 이러한 안전장치와 지속적인 트래픽 모니터링을 통해 API 보안은 승인된 메시지만 통과시켜 데이터 교환을 정직하게 유지합니다.지코어의 API 보안 기능은 다음과 같습니다:OWASP API 상위 10 커버리지: API 보안은 OWASP 상위 10개 취약점 및 그 이상에 대해 보호합니다. 이는 가장 중요한 API 관련 위험으로부터 보호합니다.머신 러닝 기반 IP 필터링 및 프로파일링: 이 기능은 디도스 시나리오에서 자동으로 켜져 고급 AI 기술을 사용하여 API 보안을 프로파일링하고 미세 조정하여 의심스러운 API 트래픽을 걸러냅니다.지코어 WAAP은 어떻게 작동하나요?지코어 솔루션의 모든 구성 요소는 복잡하고 동적으로 결합되어 있습니다. Gcore WAAP는 규칙 기반 및 머신 러닝(ML) 행동 보호 기능을 통합합니다. 이러한 시너지 효과는 애플리케이션에 대한 위협에 대한 강력한 방어를 보장합니다.지코어 WAAP 솔루션은 4단계 프로세스를 사용합니다:실시간 트래픽 스캐닝: 유입되는 트래픽을 지속적으로 분석하여 잠재적 위협을 탐지합니다.트래픽 확인: 사전 정의된 규칙에 따라 트래픽을 확인하여 적법성을 평가합니다.유효성 점수: 미리 정해진 기준을 사용하여 요청의 적법성을 평가하고 그에 따라 점수를 부여합니다.요청 차단: 지정된 점수 임계값을 초과하는 모든 요청에 대한 액세스를 거부합니다.지코어 WAAP 기능지코어 WAAP을 사용하면 강력하고 검증된 보호 기능으로 애플리케이션을 안전하게 보호할 수 있습니다:고급 아키텍처: 빠른 위협 탐지를 위한 엣지 노드와 전략적 관리를 위한 중앙 인텔리전스 센터를 갖춘 2계층 전체 뇌 설계로 실시간 보호 및 중앙 집중식 제어를 제공합니다.업계에서 인정받는 솔루션: Gartner에서 선도적인 솔루션으로 인정받아 그 효과에 대한 신뢰를 제공합니다.배포 유연성: 인프라에 구애받지 않고 멀티 CDN, 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, VPC 환경 등 모든 CDN과 원활하게 통합됩니다.손쉬운 보안: 위협 대응을 자동화하고 오탐을 줄이기 위한 행동 분석을 통해 효율적인 운영을 위한 높은 사용자 지정 및 자동화 기능을 제공합니다.API 우선 접근 방식: 기존 보안 에코시스템 및 자동화 도구와의 원활한 통합.지코어 WAAP 혜택지코어 WAAP는 정밀한 위협 탐지, 적응형 정책, 실시간 보안 인사이트를 통해 보안 태세를 강화하여 다음과 같은 기술적 이점을 통해 웹 애플리케이션을 강력하게 보호합니다:제로 데이 지원: 행동 분석 및 머신 러닝과 같은 고급 위협 분석 기술을 사용하여 알려지지 않은 취약점으로부터 보호합니다.가상 패치: 가상 방패 역할을 하고 악성 트래픽을 필터링하여 코드 변경 없이 취약점을 해결합니다.정확한 위협 탐지: 오탐을 최소화하면서 실제 공격을 정확하게 식별하고 차단합니다.상시 방어: 자동 업데이트와 전문가가 만든 정책이 진화하는 위협으로부터 사용자를 보호합니다.실시간 인사이트: 트래픽과 잠재적 위협에 대한 즉각적인 가시성을 확보하여 선제적인 보안 조치를 취할 수 있습니다.빠른 배포: 기본 제공 정책으로 빠른 설정을 보장하고 가동 중단 시간을 최소화합니다.세분화된 제어: 완벽한 보안을 위해 특정 요구 사항에 맞게 방어를 조정하세요.연중무휴 지원: 보안 문제, 검토 및 성능 튜닝에 대한 24시간 지원.데이터 주권: 유럽 데이터 센터는 GDPR 및 PCI DSS 준수를 간소화합니다.결론: 지금 지코어 WAAP로 애플리케이션을 보호하세요!오늘날 기업에는 애플리케이션을 위한 강력하고 계층화된 보호 기능이 필요합니다. 기존의 WAF는 정교한 위협에 대해 불충분한 경우가 많기 때문에 WAF 기능과 고급 봇 방어, L7 DDoS 방어, API 보안을 통합하는 종합적인 WAAP 솔루션이 필요합니다. 이러한 총체적인 접근 방식은 진화하는 광범위한 사이버 위협으로부터 웹 애플리케이션과 API를 보호하여 모든 규모의 비즈니스에 필수적인 보안을 제공합니다.지코어 WAAP는 하나의 강력한 패키지로 입증된 애플리케이션 보호 기능을 제공합니다. 가장 정교한 사이버 위협으로부터 웹 애플리케이션과 API를 보호하여 비즈니스의 평판을 보호하세요. 지금 바로 문의하여 지코어 WAAP으로 애플리케이션과 데이터를 보호하는 방법을 알아보세요.지코어 WAAP 살펴보기

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