보안관제센터3 6월 생성 AI기반 시큐리티 코파일럿 세미나 개최 안내의 건 안녕하십니까? JSI LAB 마케팅팀입니다.아래와 같이 최근 각광 받고 있는 챗GPT 같은 생성 AI 기술을 보안 관제 센터에활용할 수 있는 시큐리티 코파일럿 솔루션과 Auto ML기반의 XDR 솔루션에 대한 소개를 드리고자 합니다. 바쁘시더라도 많은 관심을 부탁드리고자 합니다.[6월 생성 AI 기반 시큐리티 코파일럿 세미나]일시 : 2024년 6월 12일(수) 오후 2시 ~ 5시장소 : 서울특별시 강남구 선릉로91길 18 동현빌딩 4층 위플레이스 선릉점내용 :14:00 ~ 15:30 생성 AI 트렌드와 프로젝트 진행 방안15:30 ~ 15:40 휴식15:40 ~ 16:10 생성 AI 기반 시큐리티 코파일럿, X-Chat16:15 ~ 16:45 Auto ML기반의 XDR, X-ITM 아래 링크에.. 2024. 5. 28. 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. AI를 사용하여 사이버 보안 관제를 강화하는 방법은 구체적으로 무엇이 있을까요? AI를 사용하여 사이버 보안 관제를 강화하는 방법은 구체적으로 무엇이 있을까요? 1. 악성 코드 탐지: AI는 악성 코드를 탐지하기 위해 기존 패턴을 분석하고 이전에 발생한 사건을 분석하여 새로운 악성 코드를 감지할 수 있습니다.2. 이상 징후 감지: AI는 시스템의 활동을 모니터링하고 예상치 못한 이상 징후를 탐지하여 빠르게 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 대량의 데이터를 분석하여 이상한 행동을 감지할 수 있습니다.위협 인텔리전스 분석: AI는 수많은 데이터 소스에서 정보를 추출하고 위협 인텔리전스를 생성하여 보안 전문가가 대응할 수 있는 정보를 제공할 수 있습니다.사용자 행동 모니터링: AI는 사용자의 행동을 모니터링하고 비정상적인 행동을 식별하여 위험한 행동을 감지할 수 있습니다. 이것은 .. 2024. 5. 9. 이전 1 다음
