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삼성전자는 보안 프로토콜에 최첨단 인공지능 기술을 적용해 종합적인 검사를 실시하고 잠재적인 보안 사고에 효과적으로 대응할 수 있는 능력을 강화하고 있으며, AI 기반 알고리즘을 통해 기기와 시스템을 엄격하게 평가해 취약점을 선제적으로 파악하고 잠재적인 위협에 선제적으로 대응하고 있습니다. 보안 위반이 발생하는 경우 AI 기반 솔루션을 사용하여 사건을 신속하게 감지, 분석 및 완화함으로써 사용자와 데이터 개인 정보 보호에 미치는 영향을 최소화하고 있습니다. 또한, AI 기술의 이러한 전략적 통합은 강력한 사이버 보안 관행에 대한 확고한 의지를 강조하여 제품과 서비스에 대한 사용자 신뢰와 확신을 더욱 강화하고 있습니다.
보안 감사 및 준수 보안
삼성은 위험 평가, 통제 구현, 감사 계획, 실행 및 해결에 중점을 두고 보안 감사에 대한 적극적인 접근 방식을 사용하며, 잠재적인 위협과 취약성을 식별하고 우선순위를 지정하기 위해 정기적으로 엄격한 위험 평가가 수행되고 있습니다. 식별된 위험을 완화하기 위한 통제가 구현되며, 특정 관심 영역을 해결하도록 맞춤화된 감사 계획이 적용되며, 인증된 감사자는 미리 정의된 방법론에 따라 감사를 실행하고 결과는 세부 보고서를 통해 전달되고 있습니다. 감사 중에 확인된 결함을 즉시 해결하여 보안 상태를 지속적으로 개선하고 있습니다. 삼성은 관련 법률, 규정 및 산업 표준을 준수하기 위해 최선을 다하고 있으며, 이러한 약속은 규제 요구 사항에 대한 지속적인 모니터링 및 평가, ISO/IEC 27001 및 GDPR과 같은 국제 표준 준수, 제3자 평가 및 인증 참여를 통해 입증되고 있습니다. 보안 감사 및 규정 준수에 대한 삼성의 적극적인 접근 방식은 시스템, 데이터 및 이해관계자를 보호하려는 노력을 강조하며, 효과적인 거버넌스, 엄격한 감사 관행, 규제 표준 준수를 통해 삼성은 강력한 보안 태세를 유지하는 동시에 사용자와 파트너 간의 신뢰와 신뢰를 조성하고 있습니다. 보안과 규정 준수를 최우선으로 하여 위한 엄격한 요건을 충족하고 기술 업계에서 신뢰받는 리더로서의 명성을 더욱 공고히 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 기술 영역에서는 민감한 정보를 보호하고 규제 표준을 준수하는 것이 가장 중요하며, 혁신의 글로벌 리더인 삼성전자는 강력한 보안 조치와 규정 준수 요구 사항 준수의 중요성을 인식하고 있습니다. 세심하게 만들어진 보안 거버넌스 구조에 따라 운영되며, 정책 설정, 제어 목표 정의, 규정 준수 활동 감독을 담당하는 노련한 경영진으로 구성된 보안 거버넌스 위원회가 그 중심에 있으며, 보안 관행이 업계 표준 및 규제 의무 사항에 부합하도록 보장하여 조직 전체에 보안 우수성 문화를 조성하고 있습니다. 삼성의 보안 감사 프레임워크는 위험 평가, 통제 구현, 감사 계획, 실행 및 교정을 기반으로 구축되었으며, 정기적인 위험 평가를 통해 잠재적인 위협과 취약성을 식별하고 이러한 위험을 완화하기 위한 맞춤형 제어를 구현하고 있습니다. 숙련된 감사자는 사전 정의된 계획에 따라 감사를 실행하여 포괄적인 적용 범위와 보안 제어에 대한 철저한 검사를 보장하며 확인된 결함은 개선 계획을 통해 즉시 해결되어 보안 태세를 더욱 강화하고 있습니다.
머신러닝 및 인공지능 활용 보안 강화
삼성이 ML 및 AI 기반 보안 분야에서 상당한 발전을 보여준 중추적인 영역은 엔드포인트 보호 영역이며, 엔드포인트 보안 솔루션은 정교한 ML 알고리즘을 통해 스마트폰, 태블릿, 컴퓨터 등의 기기에서 악성 활동을 탐지하고 저지하여 민감한 정보와 운영 연속성을 선제적으로 보호할 수 있습니다. 또한, 장치 동작, 네트워크 트래픽 및 애플리케이션 상호 작용을 면밀히 조사하여 의심스러운 활동을 실시간으로 효과적으로 식별하고 무력화하여 잠재적인 사이버 공격의 영향을 완화하고 사용자 장치 및 데이터의 무결성을 보장하고 있습니다. 삼성은 선제적인 위협 탐지 및 예방과 더불어 ML, AI 기술을 통해 사고 대응 역량을 강화하는 데도 힘쓰고 있습니다. 보안 이벤트 분석을 자동화하고, 서로 다른 데이터 소스를 연관시키고, 위험 수준에 따라 알림의 우선순위를 지정함으로써 사고 대응 시스템은 보안팀이 사이버 사고에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있도록 지원하고 있습니다. 예방적 접근 방식은 응답 시간을 단축할 뿐만 아니라 보안 위반의 영향을 최소화하여 중요한 시스템과 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보존하고 있습니다. 삼성은 ML 및 AI 연구 개발에 대한 지속적인 투자를 통해 사이버 보안 분야를 발전시키겠다는 약속을 확고히 하고 있으며, 기술의 잠재력을 활용하여 새로운 위협에 대해 선제적인 자세를 유지하고, 진화하는 공격 벡터에 적응하며, 사용자가 보안을 손상시키지 않으면서 디지털 혁신의 이점을 자신있게 수용할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다. 업계 파트너, 학계, 사이버 보안 전문가와의 협력을 통해 전 세계 고객에게 실질적인 가치와 마음의 평화를 제공하는 혁신적인 ML 및 AI 기반 보안 솔루션을 개척하기 위해 노력하고 있습니다. 삼성은 연구 노력, 지식 교환, ML 및 AI 기반 보안에 대한 업계 표준 확립을 위해 업계 파트너, 정부 기관, 학술 기관과 적극적으로 협력하고 있으며, 컨소시엄, 태스크 포스, 컨퍼런스 참여를 통해 사이버 보안 역량을 향상하고 새로운 위협에 대처하기 위한 공동 노력에 전문 지식을 제공하고 있습니다. 중요한 협업 영역에는 사이버 보안 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 오픈 소스 ML 프레임워크 및 툴킷 개발이 포함되며, 오픈 소스 프로젝트에 코드, 전문 지식 및 리소스를 제공함으로써 더 광범위한 사이버 보안 커뮤니티 내에서 협업과 지식 공유를 촉진하고 있습니다. 삼성은 보안 애플리케이션에서 ML 및 AI를 책임감 있고 윤리적으로 사용하는 데 도움이 되는 정책과 규정을 적극적으로 옹호하며, 정책 입안자, 업계 협회, 옹호 단체와의 협력을 통해 보안 요구 사항과 개인 정보 보호, 투명성, 책임 등 고려 사항 사이의 균형을 맞추는 정책을 수립하는 데 전문 지식을 제공하고 있습니다. 또한, 프로세스에 적극적으로 참여함으로써 보안 목적을 위한 ML 및 AI 기술 채택에 대한 신뢰와 확신, 책임 있는 혁신을 촉진하기 위해 노력하고 있습니다.
보안 사고 대응 플랜 구축 및 테스트
사이버 위협이 커지는 오늘날의 디지털 환경에서는 민감한 정보를 보호하는 것이 삼성과 같은 조직에게 가장 중요하며, 강력한 보안 사고 대응 계획(SIRP)은 보안 사고를 효과적으로 해결하고 완화하기 위한 초석 역할을 합니다. 고객과 이해관계자의 자산, 평판, 신뢰를 보호하기 위해 보안 사고를 사전에 해결하는 것이 매우 중요하다는 것을 인식하고 있으며, 대응 계획은 보안 사고를 신속하게 감지, 대응 및 복구하기 위한 구조화된 접근 방식을 제공하도록 설계되었습니다. 삼성은 잠재적인 보안 취약성과 위협을 식별하기 위해 정기적인 위험 평가를 수행하며, 평가는 SIRP 개발에 대한 정보를 제공하여 조직의 위험 프로필 및 규정 준수 요구 사항에 부합하는지 확인하고 있습니다. SIRP는 심각도와 영향을 기준으로 보안 사고를 분류하여 효과적으로 대응 노력의 우선순위를 정하며, 사고 분류는 낮은 수준의 이상 현상부터 심각한 침해까지 다양하며, 각각 특정 대응 프로토콜을 트리거하고 있습니다. 삼성의 IT 전문가, 보안 전문가, 법률 자문, 커뮤니케이션 전문가로 구성된 다학제적 사고 대응팀(IRT)을 구성하고 있으며, 사고 대응 절차 자세한 절차에는 보안 사고 감지 시 취해야 할 단계가 설명되어 있으며, 여기에는 초기 평가, 봉쇄 조치, 증거 보존, 법의학 분석, 알림 프로토콜 및 복구 전략이 포함되었습니다. 또한, 통신 프로토콜 보안 사고 발생 시 내부 및 외부에 정보를 전파하려면 효과적인 통신이 중요하며, SIRP는 의사소통 채널, 에스컬레이션 절차 및 메시징 프레임워크를 기술하여 이해관계자에게 시기적절하고 정확한 업데이트를 보장하고 있습니다. 삼성은 다양한 보안 시나리오를 시뮬레이션하고 SIRP의 효율성을 테스트하기 위해 정기적으로 모의 훈련을 실시하며, IRT의 준비 상태를 평가하고 개선이 필요한 영역을 식별하기 위한 시나리오 기반 토론과 역할극 활동이 포함되어 있습니다. 모의 훈련 모의 훈련 외에도 실시간 대응 능력을 평가하는 모의 훈련을 실시하며, 훈련에는 통제된 환경에서 사전 정의된 대응 절차를 실행하는 과정이 포함되어 있어 IRT가 시뮬레이션된 압력 하에서 조정 및 실행을 연습할 수 있습니다. 삼성은 외부 보안 전문가를 고용하거나 내부 레드팀을 고용하여 침투 테스트 및 시뮬레이션 공격을 수행하며, 이러한 평가는 조직 방어의 잠재적인 약점을 식별하고 정교한 위협을 완화하는 데 있어 SIRP의 효율성을 검증하는 데 도움이 되고 있습니다. 운동 후 분석 각 테스트 활동 후에 종합적인 보고와 운동 후 분석 세션을 실시하며, SIRP 및 관련 프로세스에 대한 후속 개선 사항을 안내하기 위해 주요 조사 결과, 관찰 사항 및 권장 사항이 문서화되었습니다.