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JSI LAB(제이에스아이랩)의 AI 제품 브로셔 Auto ML기반의 XDR, X-ITM 0.9버전 브로셔 화일입니다.  LLM기반의 시큐리티 코파일럿, X-Chat 초기 버전 브로셔 화일입니다. 2024. 5. 10.
MS의 생성AI기반 시큐리티 코파일럿과 우리가 나아가야 할 방향은? 마이크로소프트, AI 기반 통합 보안 솔루션 ‘코파일럿 포 시큐리티(Copilot for Security)’ 공개https://news.microsoft.com/ko-kr/2024/03/14/microsoft_copilot_for_security_is_generally_available_on_april_1_2024_with_new_capabilities/ Microsoft Copilot for Securityhttps://www.microsoft.com/ko-kr/security/business/ai-machine-learning/microsoft-copilot-security 마이크로소프트의 끝없는 도약!...GPT-4 기반 AI 보안 비서 '시큐리티 코파일럿' 공개https://www.aitimes... 2024. 5. 9.
2024년 상반기 AI, 사이버보안 주요 뉴스 기업의 76% “현재 보안 조치로는 사이버 위협 대응 불가”https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=8262 AI, 제로 트러스트 확산 촉매제로 떠올라https://zdnet.co.kr/view/?no=20240131111231 "생성형 AI 영향력 더 커진다" 보안산업 5대 기술 트렌드는?https://m.ddaily.co.kr/page/view/2024022209385684008 ‘AI 보안 길잡이’··· OWASP의 LLM AI 보안 및 거버넌스 체크리스트 돌아보기https://www.ciokorea.com/news/329503 https://www.mk.co.kr/news/it/10946043 AI·ML 발전과 실시간 사이버위협 증가로 ‘인지 .. 2024. 5. 9.
보안관제센터에 LLM을 활용하는 방법은 무엇일까요? 1. 보안 이벤트 분석 및 자동화된 위협 감지:예시: LLM을 사용하여 로그 데이터에서 특정 키워드, 패턴 및 이상 행동을 자동으로 식별할 수 있습니다. 이를 통해 악성 코드 감염, 데이터 침해 및 기타 공격을 빠르게 감지할 수 있습니다.추가 활용: LLM은 공격 시나리오를 기반으로 위협 모델을 구축하고, 공격자가 사용할 수 있는 잠재적인 공격 벡터를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 과거 공격 데이터를 분석하여 유사한 공격이 발생할 가능성을 예측하고 예방 조치를 취하도록 지원할 수 있습니다.2. 사고 조사 및 대응 지원:예시: LLM을 사용하여 사고 관련 데이터를 빠르게 수집하고 분석하여 사고의 근본 원인을 파악하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 또한, 관련 규정 및 절차를 준수하도록 하고,.. 2024. 5. 9.

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