Auto ML2 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. AI 보안 전문업체 JSI LAB(제이에스아이랩), Auto ML 기반의 위협대응 솔루션 X-ITM 출시 보안AI 전문업체 JSI LAB(제이에스아이랩, 대표이사 하태용)는 Auto ML기반의 위협대응 솔루션인 X-ITM 1.0을 출시하였다고 밝혔다. 이 회사는 보안 분야의 각 전문가와 AI 전문가들이 융합하여 설립한 회사로 기존 보안기술과 AI 기술의 적정한 결합을 통해 기존 사이버보안 분석과 AI 기반 보안 솔루션 분야에서 AI 솔루션을 제공하고 컨설팅하는 작업을 진행한다고 밝혔다. JSI LAB(제이에스아이랩)은 Auto ML과 AI 작업을 통해 보안 분야에서 트랜스포머 기반의 보안이벤트 예측, 딥러닝 기반의 이미지인식을 통한 해킹 인식, 통계기반의 예측을 통한 보안사고 예측, 비지도 학습을 통해 알려지지 않거나 미처 인지하지 못하는 패턴을 예측하고 기존 ESM이나 SIEM에 패턴을 적재, 기존 패턴과.. 2024. 5. 9. 이전 1 다음
