I. 서론

학습, 추론, 문제 해결, 언어 이해, 시각 인식, 의사 결정 등 인간의 지능적인 작업을 구현한 인공지능(Artificial Intelligence: AI)은

기술의 한계로 인해 두 번의 빙하기(AI Winter)를 거쳤다.

XOR 비선형 문제를 해결하지 못하면서 첫 번째 빙하기를 맞이하였으나 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron)과

역전파(back-propagation)로 해결했다.

그러나 다층 퍼셉트론에서도 기술의 한계가 발견되었으나 컴퓨팅 성능과 데이터 처리 능력 향상을 기반으로 지속적인

딥러닝 연구를 통해 지금의 황금기를 맞이하고 있다.

II. 지능화된 공격 벡터를 통한 사이버 공격의 패러다임 분석

1. 공격 벡터를 통한 사이버 공격 패러다임 분석

인공지능을 활용한 사이버 공격 패러다임을 분석하기 위해서는 먼저 공격 벡터와 이를 유발하는 보안 메커니즘의 이해가 필수적이다. 사이버 공격은 공격 목적과 방법 등 다양한 요소에 영향받기 때문에  같이 공격 방법과 기술에 따라 공격 벡터를 분류할 필요가 있다.
사이버 공격을 공격 방법 관점에서 살펴보면 공격 목적과 공격 매체에 따라 분류된다.

그 중에서도 가장 두드러진 공격 형태는 국가 지원형 사이버 공격이다. 북한, 이란, 러시아, 중국은 대표적인 국가 지원형 사이버 공격 국가로 지정학적 우선순위나 정치적, 금전적 이익을 위해 외교, 안보, 국방, 통일, 의료, 금융, 에너지 등 다양한 분야를 공격한다.

이들 국가는 물리적 공간에서 발생하는 키네틱(Kinetic) 공격을 넘어 정보전과 사이버전과 같은 비키네틱(Non-kinetic)

전술을 적극적으로 활용하고 있다.

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