머신러닝과 해킹 방어 전략

자동화된 위협에 맞서는 지능형 방패, AI 기반 사이버 보안 전략

문아름 지음

언바운더(unbounder) 2025년 03월 01일 출간

작품소개

책소개

★ ★ ★ ★ ★ 머신러닝과 해킹 방어의 최전선에서 펼쳐지는 혁신적인 전략을 만나다!
★ ★ ★ ★ ★ AI 시대, 사이버 보안의 새로운 패러다임을 제시하는 필수 가이드.

이 책은 머신러닝을 활용한 사이버 보안과 해킹 방어 전략을 심층적으로 다룹니다. 빠르게 진화하는 해킹 기술과 지능형 위협에 대응하기 위해, 머신러닝과 AI가 어떻게 혁신적인 방어 체계를 구축하는지 상세히 설명합니다. 딥러닝 무장 해커부터 AI 스팸, 딥페이크 해킹, 자가 진화 악성코드까지, 최신 공격 기법과 이를 방어하는 머신러닝 기반 솔루션을 소개합니다.

또한, 이 책은 실시간 위협 탐지, 행위 기반 분석, 네트워크 트래픽 모니터링 등 다양한 보안 분야에서 머신러닝이 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례와 함께 설명합니다. 클라우드, IoT, 엔드포인트 보안 등 현대적인 환경에서의 머신러닝 적용 전략과 함께, 연합학습, XAI(설명 가능한 AI), 강화학습 등 최신 기술 트렌드도 다룹니다.

이 책은 보안 전문가, 데이터 과학자, IT 관리자, 그리고 머신러닝과 사이버 보안에 관심 있는 모든 이들에게 필수적인 지침서입니다. 독자들은 이 책을 통해 미래의 위협에 대비하고, AI 기반 보안 솔루션을 효과적으로 설계하고 구현하는 방법을 배울 수 있습니다.

머신러닝과 사이버 보안의 융합을 통해 더 안전한 디지털 세상을 구축하고자 하는 모든 이들에게 이 책은 든든한 길잡이가 될 것입니다.

목차

판권 (Copyright)
글쓴이 (About the author)
이 책에 대하여 (About the book)
프롤로그 (Prologue)
목차 (Contents)
1. AI 기반 공격 기술과 대응
- 딥러닝 무장 해커: 새로운 공격 패러다임
- AI 스팸: 지능형 이메일 위협의 진화
- ML 강화 피싱: 고도화된 사회공학 공격
- 딥페이크 해킹: 영상 위조로 인한 보안 위협
- 자가 진화 악성코드: ML 기반 바이러스의 출현
- AI 취약점 스캐너: 자동화된 공격 도구의 위험성
- 봇넷 2.0: ML로 강화된 DDoS 공격
- 제로데이 예측: AI로 알려지지 않은 취약점 발굴
2. ML 기반 방어 전략
- 행위 기반 탐지: ML로 이상 패턴 실시간 감지
- AI 네트워크 트래픽 분석: 은닉된 위협 발굴
- 엔드포인트 보안 혁명: ML 기반 실시간 방어 체계
- 클라우드 보안 강화: 분산 환경에서의 ML 활용 전략
- IoT 보안의 미래: 엣지 AI로 스마트 디바이스 보호
- 랜섬웨어 조기 경보: ML 기반 암호화 공격 차단
- 차세대 인증: 행동 생체인식과 ML의 결합
- SIEM 2.0: ML 기반 로그 분석 고도화
- 보안 오케스트레이션: ML 기반 자동화 대응 전략
3. 고급 ML 기술의 보안 응용
- 연합학습: 데이터 프라이버시와 ML 성능 균형
- XAI in 사이버보안: 설명 가능한 AI 의사결정
- 강화학습 기반 방어: 동적 보안 정책 최적화
- 전이학습: 제한된 보안 데이터 극복
- 앙상블 보안: 다중 ML 모델로 탐지율 향상
- 비지도 학습: 알려지지 않은 사이버 위협 발견
- 준지도 학습: 효율적인 보안 데이터 레이블링
4. ML 모델 개선 및 관리
- 온라인 학습: 실시간 업데이트로 최신 위협 대응
- 연속학습: ML 모델의 지속적 개선과 퇴화 방지
- 보안 데이터 증강: 제한된 데이터셋 확장 기법
- 적대적 예제 생성: ML 모델 강화 훈련 전략
- AutoML in 사이버보안: 자동화된 모델 최적화
- MLOps for 보안: 지속적 모델 배포와 관리
5. 프라이버시 보호와 ML
- 프라이버시 보존 ML: 민감 정보 보호와 학습 공존
- 동형암호와 ML: 암호화된 데이터로 모델 학습
- 차등 프라이버시: ML에서의 개인정보 보호 구현
6. 첨단 기술과 ML 보안
- 퀀텀 ML 보안: 양자 시대 대비 암호화 전략
- 뉴로모픽 보안: 뇌 모방 칩으로 ML 가속화
- 엣지 AI 보안: 분산 환경의 실시간 위협 탐지
- 경량화 ML: 리소스 제약 환경에서의 실시간 보안
7. 특수 ML 기법의 보안 응용
- 멀티모달 보안: 다양한 데이터로 위협 탐지 강화
- 그래프 신경망: 네트워크 구조 기반 이상 탐지
- 시계열 ML: 시간 기반 공격 패턴 예측
- GAN in 사이버보안: 가상 공격 시나리오 생성
- 자기지도학습: 레이블 없는 보안 데이터 활용
- 메타러닝: 빠르게 적응하는 보안 ML 모델 개발
8. ML 기반 공격 시뮬레이션
- 강화학습 기반 Pentesting: 자동화된 취약점 발견
- AI 레드팀: ML 기반 모의 해킹 시나리오
9. 사이버 위협 인텔리전스
- ML 기반 위협 예측: 미래 공격 트렌드 분석
- 실시간 위협 인텔리전스: ML로 글로벌 위협 동향 파악
10. 보안 오케스트레이션
- AI 오케스트레이션: 자동화된 보안 대응 전략
- ML 기반 인시던트 대응: 신속한 위협 분류와 조치
11. 윤리와 책임
- 윤리적 AI 보안: 책임 있는 ML 활용 가이드라인
에필로그 (Epilogue)
출판사 리뷰 (Review)
세상의 언바운더들에게 (To Unbounder)

책 속으로

사이버 보안은 더 이상 단순한 방화벽이나 암호화 기술만으로 해결할 수 있는 문제가 아닙니다. 오늘날의 해킹 기술은 점점 더 정교해지고, 지능화되며, 기존의 보안 체계를 뛰어넘는 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 머신러닝과 인공지능이 자리 잡고 있습니다. 이 책은 바로 이 지점에서 시작합니다.

머신러닝은 단순히 기술적 도구를 넘어, 사이버 보안의 미래를 바꿀 혁신적인 힘으로 자리 잡고 있습니다. 딥러닝 무장 해커, AI 스팸, 딥페이크 해킹, 자가 진화 악성코드 등, 최신 해킹 기법들은 머신러닝을 적극적으로 활용하고 있습니다. 이에 대응하기 위해 우리도 머신러닝을 무기로 삼아야 합니다. 이 책은 머신러닝을 활용한 해킹 방어 전략을 체계적으로 소개하며, 독자들이 새로운 보안 패러다임을 이해하고 적용할 수 있도록 돕습니다.

이 책은 단순히 이론을 나열하는 데 그치지 않습니다. 실제 사례와 구체적인 솔루션을 통해 독자들이 현장에서 바로 활용할 수 있는 실용적인 지식을 제공합니다. 또한, 클라우드, IoT, 엔드포인트 보안 등 다양한 환경에서의 머신러닝 적용 전략을 다루며, 미래의 위협에 대비하는 방법을 제시합니다.

이 책을 통해 독자들은 머신러닝과 사이버 보안의 융합이 어떻게 더 안전한 디지털 세상을 만들 수 있는지 깨닫게 될 것입니다. 머신러닝을 활용한 해킹 방어 전략은 단순한 기술적 접근을 넘어, 미래의 보안 전문가들에게 필수적인 역량이 될 것입니다.

이 책이 독자들에게 새로운 통찰을 제공하고, 사이버 보안의 미래를 준비하는 데 든든한 길잡이가 되길 바랍니다.

출판사 서평

★ ★ ★ ★ ★ 머신러닝과 사이버 보안의 융합, 미래의 보안 전략을 제시하는 필수 가이드!
★ ★ ★ ★ ★ 해킹 방어의 새로운 시대를 열어갈 혁신적인 지침서!

이 책은 머신러닝을 활용한 사이버 보안과 해킹 방어 전략을 심층적으로 탐구한 역작입니다. 빠르게 진화하는 해킹 기술에 대응하기 위해, 머신러닝과 AI가 어떻게 혁신적인 방어 체계를 구축하는지 명쾌하게 설명합니다. 딥러닝 무장 해커, AI 스팸, 딥페이크 해킹, 자가 진화 악성코드 등 최신 공격 기법과 이를 방어하는 머신러닝 기반 솔루션을 소개하며, 독자들에게 실질적인 통찰을 제공합니다.

또한, 이 책은 실시간 위협 탐지, 행위 기반 분석, 네트워크 트래픽 모니터링 등 다양한 보안 분야에서 머신러닝이 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례와 함께 설명합니다. 클라우드, IoT, 엔드포인트 보안 등 현대적인 환경에서의 머신러닝 적용 전략과 함께, 연합학습, XAI(설명 가능한 AI), 강화학습 등 최신 기술 트렌드도 다룹니다.

이 책은 보안 전문가, 데이터 과학자, IT 관리자, 그리고 머신러닝과 사이버 보안에 관심 있는 모든 이들에게 필수적인 지침서입니다. 독자들은 이 책을 통해 미래의 위협에 대비하고, AI 기반 보안 솔루션을 효과적으로 설계하고 구현하는 방법을 배울 수 있습니다.

머신러닝과 사이버 보안의 융합을 통해 더 안전한 디지털 세상을 구축하고자 하는 모든 이들에게 이 책은 든든한 길잡이가 될 것입니다.

인물정보

저자(글) 문아름

문아름

문아름은 머신러닝과 사이버 보안 분야에서 뛰어난 전문성을 가진 연구자이자 저자입니다. 그녀는 최신 기술을 활용해 복잡한 보안 문제를 해결하고, 미래의 위협에 대비한 혁신적인 방어 전략을 개발하는 데 주력하고 있습니다.

그는 특히 딥러닝, 강화학습, 그리고 연합학습과 같은 첨단 기술을 활용해 해킹 방어 체계를 강화하고, 실시간 위협 탐지 및 대응 시스템을 고도화하는 연구를 진행하고 있습니다.

또한 복잡한 기술 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명하는 데 능숙하며, 이를 통해 더 많은 사람들이 머신러닝과 사이버 보안의 중요성을 깨닫고, 이를 실질적으로 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 그녀의 연구와 저술은 미래의 보안 전문가들에게 필수적인 지침서가 될 것입니다.