사이버 보안의 중요성은 과장할 수 없습니다. 개인과 회사 모두 사이버 공격의 빈도와 정교함이 증가함에 따라 디지털 자산을 보호하기 위해 고급 예방 조치를 취해야 합니다. 우리는 오래된 사이버 보안 방법으로 오늘날의 공격을 막을 수 없습니다. 디지털 보안 분야에 혁명을 일으키고 있는 두 가지 혁신적인 기술인 AI와 ML을 소개하겠습니다.

사이버 보안 맥락에서 AI와 ML을 이해하는 것이 중요한 이유는 무엇입니까 검열 없는 AI 채팅?
사이버 보안 애플리케이션을 살펴보기 전에 AI와 ML을 정의해 보겠습니다. 인공지능(AI)은 인간의 사고 과정과 학습을 모방하도록 기계를 프로그래밍하는 것입니다. 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계를 만드는 것은 컴퓨터 과학의 광범위한 분야입니다. 여기에는 문제 해결, 패턴 인식, 자연어 이해 및 의사 결정이 포함됩니다. AI에는 두 가지 범주가 있습니다. 하나는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 이해하고 학습할 수 있는 일반 AI입니다. 두 번째는 특정 활동을 수행하도록 만들어진 좁은 AI입니다.

인공 지능 분야에서 머신 러닝은 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 직접적인 훈련 없이 주어진 작업에서 더 나은 성과를 낼 수 있도록 하는 통계적 모델과 알고리즘을 만드는 데 중점을 둔 분야입니다. 다르게 말하면, 머신 러닝(ML) 알고리즘은 데이터 입력을 사용하여 패턴을 식별하고 예측하거나 결정을 내립니다. 머신 러닝 솔루션에 대한 응용 프로그램은 많고 추천 시스템, 무인 자동차, 자연어 처리, 사진 식별을 포함하여 이러한 기술을 널리 사용합니다.

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 역할
그들은 사이버 보안에서 매우 중요한데, 왜냐하면 그들은 방대한 양의 데이터를 평가하고, 패턴을 찾고, 빠르게 선택을 할 수 있기 때문입니다. 그들이 협력하는 방식은 다음과 같습니다.

실시간 위협 탐지: AI 및 ML 시스템은 항상 시스템 활동, 사용자 행동 및 네트워크 트래픽을 모니터링할 수 있습니다. 이들은 더 빠른 사이버 위협 탐지를 제공하고 비정상적인 경향을 발견합니다.

행동 분석: 이 도구는 일반적인 시스템과 사용자 행동에 대한 기준을 확립할 수 있습니다. 이러한 기준의 편차는 가능한 위험으로 표시됩니다. 이 사전 전략은 알려지지 않은 위협이나 제로데이 위협을 식별하는 데 매우 효과적입니다.

자동화: AI는 위험을 줄이기 위해 신속하게 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 손상된 시스템을 즉시 격리하거나 악성 트래픽을 중단하여 공격에 대한 대응 속도를 높일 수 있습니다.

거짓 양성 감소: 거짓 양성 경고를 자주 만드는 것은 기존 보안 시스템에서 흔한 문제입니다. 위협 탐지 정확도를 높임으로써 인공 지능과 머신 러닝은 이러한 거짓 경보를 크게 줄여 사이버 보안 전문가가 실제 위협에 집중할 수 있도록 해줍니다.

확장성: 데이터와 위협의 양이 증가하고 있으며, 기존 보안 솔루션으로는 따라잡기 어려울 수 있습니다. 위협 환경에 따라 성장하고 변화할 수 있습니다.

사이버 보안에 인공지능과 머신러닝 서비스를 통합하는 데에는 어떤 이점이 있습니까?
사이버 보안에서 인공 지능과 머신 러닝은 조직이 위협을 식별하고 적절한 조치를 취하는 데 도움이 되는 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다. 다음은 ML과 AI를 사이버 보안에 적용하는 주요 이점 중 일부입니다.