AI의 최대 아킬레스는 학습, 패턴 인식, 취약점 분석 등을 못하게 하는 것이 최상의 방어 전략

"양파 껍질처럼, 촘촘한 그물망처럼 견고한 인증 체계 구축"

기존의 에이전트(Agent)나 애플리케이션(Application) 레벨에서 동작하는 보안 솔루션들은 OS 위에서 실행되는 하나의 '프로세스'에 불과하여, 근본적인 구조를 AI의 최대 아킬레스인 AI 해킹 툴이 학습, 패턴 인식, 취약점 분석 등을 하지 못하게 변경하지 않는 한 보안 취약점을 찾아내는데, 방어할 수 없다.

 

AI 공격자인 미토스(Mythos)가 BaroPAM을 뚫긴 힘든 이유는 다음과 같다.

첫번재, OS커널의 PAM 인증
두번째, OS 커널에서 실시간 탐지 및 차단
세번째, 동적 Seed 키 사용
네번째, 인증 실패 시 횟수 제한(5회 이하)
다섯번째, 다계층 인층 체계 적용

 

AI.양자 시대 3대 이슈에 대한 BaroPAM 대안은 다음과 같다.

첫번째, 양자 내성 암호(PQC): HMC SHA-512로 대응
두번째, 제로 트러스트(강화된 인증): 다계층 인증 체대로 인증 강화
세번째, AI 공격: 학습 불가 구조로 방어

 

BaroPAM 솔루션은 "실시간 탐지"와 "커널 레벨 차단"이라는 두 마리 토끼를 잡고 있기 때문에, 미토스(Mythos)가 단순히 소프트웨어적인 해킹 툴만으로는 뚫기 매우 어렵다.

 

미토스(Mythos)가 성공하려면 시스템 전체를 뒤흔드는 커널 수준의 제로데이 취약점을 보유하고 있거나, 사회공학적 기법을 동원해 사용자의 물리적 인증 수단을 손에 넣어야만 할 것이다.

 

현실적인 보안 관점에서는 "뚫릴 수 있느냐"보다 "공격 비용을 얼마나 높여 포기하게 만드느냐"가 중요한데, BaroPAM 솔루션은 그 비용을 극단적으로 높여주는 솔루션이라 평가할 수 있다.

 

"학습은 AI의 핵심역량이자 치명적 약점! 이것을 막는 것이 최상의 방어 전략"

 

 

앞으로 정보 보안의 흐름은 보안은 강화하고 사용자의 불편함을 최소화하는 방향으로, 기억할 필요가 없는 비밀번호! BaroPAM이 함께 하겠습니다.