고급 분석, 탐지 및 위협 대응을 위한 인공 지능 사용의 중요성

잠재적인 사이버 공격에 대한 사이버 방어를 구현하기 위해서는 예방 모니터링, 사용자 교육, 적절한 패치 및 사건 관리를 포함하는 솔루션을 통합하는 것이 중요합니다. 그러나 이러한 기본 구성 이상으로 나아갈 수 있는 옵션이 개발되었습니다. 그 중 하나는 사이버 보안에 인공지능(AI)을 구현하는 것입니다. 인공지능과 기계 학습은 사이버 보안 기능을 지속적으로 개선하여 차세대 사이버 방어가 로봇 공학에 크게 기반을 두고 있다고 주장할 수 있을 정도입니다. 일부 사이버 보안 공급업체는 기계가 사이버 위협을 보고, 감지하고, 대응할 수 있게 하는 이 기술을 제공합니다. 인공지능과 기계 학습의 최신 발전을 사용하여 사용자가 보호받을 수 있도록 할 수 있습니다.

사이버 보안에서의 인공지능

인공지능은 명시적으로 프로그래밍되지 않고 특정 작업을 수행하도록 학습된 시스템으로, 사이버 보안 솔루션이 데이터를 더 효율적이고 정확하게 분석하고 학습할 수 있게 합니다. 따라서 이는 기업의 IT 부서에서 사이버 보안의 새로운 우선순위가 됩니다. 인공지능은 끊임없이 진화하고 있으며, 그 알고리즘은 기계 학습으로 알려진 자동 학습을 가능하게 하여 시스템이 패턴을 학습하고 적응하여 사건 위험에 대한 대응을 단순화하는 데 도움을 줍니다. 사이버 보안 전문가들은 일반적으로 매우 바쁘고, 과도한 데이터를 처리하며, 시간이 부족하고, 따라서 기술의 가용성이 적기 때문에 인공지능은 IT 관리자에게 큰 영향을 미칠 수 있습니다:

• 위협을 정확하게 감지

• 대응 자동화

• 공격 조사 간소화

In this sense, Artificial Intelligence generates significant benefits since the human resource in cybersecurity cannot meet the high demand. In this way, the efforts of administrators can be optimized. Artificial Intelligence systems collaborate by categorizing attacks according to the level of cyber threat; Those in charge of cybersecurity, for their part, assign the priority with which each one must be addressed, starting with the most dangerous for the state of the company’s information. Malware-type cyberattacks and others that may arise are also evolving, making cyber threats faster and more sophisticated. This is why Machine Learning becomes essential to be at the same level regarding preparation.

머신 러닝

Which focuses on applying algorithms in relation to data. In the relationship between Artificial Intelligence and cybersecurity, two predominant schemes are presented: those defined by analysts and those defined by machines. Cybersecurity analysts create protocols based on their experience. However, they can encounter problems when encountering a new or unknown threat. On the other hand, machines apply their security protocols according to the information acquired by Machine Learning and Deep Learning. Behavior patterns in networks directly influence the prediction of future movements and attacks and the operating systems used, servers, firewalls, user actions, and response tactics. Nonetheless, they can suffer from “false positives,” reinforcing the idea that both schemes should complement each other.

데이터를 통해 기업이 번창할 수 있도록 돕기 위해, 그녀는 엔드포인트 방어 노력의 최전선에 있습니다. 사이버 보안이 주류 글로벌 이슈가 됨에 따라, 공격을 식별, 모니터링 및 억제할 새로운 방법을 찾으십시오. 인공지능이 제공하는 사이버 보안은 시작부터 끝까지 일일 보안 관리 및 운영을 자동화하는 엔진 덕분에 자율성이 특징입니다.

데이터 손실 방지는 인공지능 기계 학습 기술을 사용하여 이메일, 문자 메시지, 문서 및 관련 첨부 파일과 같은 이동 중인 데이터를 신속하게 스캔하고 분류합니다. 이를 통해 이러한 데이터의 손실이나 탈취를 방지하기 위해 엄격한 제어 및 제한을 구성할 수 있습니다.

엔드포인트 보호

Endpoint Protection turns the latest advances in Artificial Intelligence and Machine Learning into business benefits, delivering the most advanced machine learning available in the industry through advanced engineering and assembly. The security administrator achieves a more advanced level of prevention through policy recommendations and automation that combines administrator and user behavior intelligence, indicators of compromise, and historical anomalies to identify cyber threats. Plus, it continually learns about your management trends to match priorities, recommendations, and responses to your network needs and your organization’s risk tolerance.

데이터 소스

Without a doubt, the performance of Artificial Intelligence relies on a robust data source. These models analyze one of the world’s largest collections of non-governmental, multifactorial telemetry to identify potential cyberthreats and unusual behavior patterns. Artificial Intelligence technology processes more than 2 petabytes of data every day, generated by billions of files and messages, and trillions of network connections. Endpoint Protection tracks cyberthreat and cyberattack data across 175 million endpoints and monitors 57 million cyberattack sensors in real-time, minute-by-minute. As a result, you can carry out daily security operations and automate decision-making and defense execution, eliminating time-consuming processes and expanding your to-do list. In this regard, your business network’s cybersecurity is fortified through a solution that employs the most relevant technology in the industry: Artificial Intelligence.

컴퓨터 과학의 한 분야로서의 인공지능

인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만들려고 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이 분야는 추론, 학습, 의사 결정, 심지어 주변 세계를 이해할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 인공지능은 제한적 AI와 일반 AI 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

제한적 AI는 특정 음성 인식이나 이미지 분류 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 일반 인공지능은 인간과 동일한 지적 기능을 수행할 수 있습니다. 기계 학습은 명시적 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터를 통해 학습할 수 있게 하는 인공지능의 한 분야입니다. 이는 데이터에서 패턴을 식별하고 해당 패턴에 기반하여 예측을 할 수 있는 알고리즘을 사용하여 달성됩니다. 기계 학습에는 세 가지 유형이 있습니다: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습. 지도 학습에서는 알고리즘이 라벨이 있는 데이터를 사용하여 훈련되며, 목표는 미래 데이터에 대한 예측을 하는 것입니다. 비지도 학습에서는 알고리즘이 라벨이 없는 데이터를 사용하여 훈련되며, 목표는 데이터에서 패턴을 식별하는 것입니다. 강화 학습에서는 알고리즘이 시행착오를 통해 최대의 이익을 얻도록 훈련됩니다.

이전에 암시했듯이, 딥 러닝은 여러 숨겨진 계층을 가진 신경망을 사용하여 데이터 간의 복잡한 패턴과 관계를 시뮬레이션하는 기계 학습의 한 유형입니다. 이는 인공지능의 하위 범주로 간주되며, 음성 인식, 컴퓨터 비전, 자연어 처리와 같은 분야에서 유망한 결과를 얻는 데 사용되었습니다.

결론적으로

인공지능은 방대한 데이터를 분석하고 잠재적으로 위험한 패턴을 식별하여 사이버 위협을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 위협에 더 빠르고 효과적으로 대응할 수 있습니다.