지능형 사이버 보안 솔루션이 AI 및 ML로 점점 더 강력해지는 방법

사이버 보안 세계는 AI 및 ML(인공 지능 및 기계 학습)의 사용을 구현하는 보안 솔루션이 점점 더 심오해졌습니다. 디지털 데이터 손실에 대한 두려움과 고객의 신뢰는 사이버 기반을 성장시켰고 보안 및 기타 관련 기술 시스템에 ML 및 AI를 통합하는 것을 점점 더 좋아하게 되었습니다. 인공 지능은 전문가의 손에서 많은 부담을 덜어줄 수 있으며 심오한 기술이 되는 것은 IT 세계에 깊은 영향을 미칩니다. 반면에 머신 러닝은 때때로 유사한 프로세스를 처리해야 하는 체계적인 프로세스와 기술에 중요합니다.

이 두 기술을 동시에 사용하는 목적은 보안을 강화하고 침해로 인한 결과로부터 조직을 보호하는 것입니다. IT 환경 내에서 이 두 기술은 조직의 보안 시스템을 감독하고 상세한 데이터 분석도 처리하는 자동화 지원을 위해 채택되었습니다. AI와 ML의 결합은 보안 IT 인터페이스 내에서도 사전 정의된 다양한 침해 및 사이버 보안 이벤트에 대한 강력한 무기로 사용될 수 있습니다. 이러한 시스템을 통합하기 위한 간략한 필요성은 아래에서 확인할 수 있습니다.

ML과 AI가 필요한 이유는 무엇인가요?

ML과 AI는 모두 다양한 기술 대기업의 데이터 및 보안 인터페이스 관리에서 중요한 역할을 합니다. 이 두 기술의 최종 게임은 데이터를 보호하고 가능한 한 최선을 다해 보호하는 것입니다. 그러나 이 두 가지 탑재로 시스템의 전반적인 정교함이 향상되고 ML과 AI가 스마트한 방식으로 사물을 처리함에 따라 IT 업계가 좋아하고 해석할 수 있는 용어로 보안을 제공할 수 있습니다.

IT 업계에서는 다양한 사이버 보안 사고가 정기적으로 보고되고 있습니다. 이러한 재앙적인 사건에 대한 조치로 조직은 잠재적으로 보호된 데이터와 필수 사용자 정보도 잃게 됩니다. 그리고 침해의 원인이 밝혀질 때까지는 이미 늦습니다. 조직의 보안이 최고 수준이 아니면 사이버 범죄자와 해커가 매우 쉽게 침입하여 계획한 모든 혼란을 일으킬 수 있습니다. 개인 및 금융 정보를 반영하는 잠재적 사용자 데이터를 잃는 것은 서비스를 제공하는 고객의 영향을 저장할 수 있는 업계의 능력에 큰 타격입니다. 업계는 비즈니스를 잃을 수 있을 뿐만 아니라 일상적인 작업을 규칙적으로 수행할 수 있는 능력을 잃을 수 있습니다.

업계에서 어떤 유형의 보안 시스템을 도입했는지에 상관 없이 해커와 사이버 범죄자가 공격을 계속할 수 있다는 두려움이 항상 존재합니다. 보안 위협을 해결하는 데 사용될 다양한 기타 보안 인터페이스와 함께 ML 및 AI를 암시하는 것은 가치 있는 투자로 판명될 수 있습니다. ML 및 AI는 전문가가 사이버 범죄자가 행동하는 동작 또는 특정 방식, 의심스러운 네트워킹 사용, 플랫폼 사용의 불규칙성 및 강탈자를 내부에 접근할 수 없도록 할 수 있는 기타 행동 지향 패턴을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 안전한 사이버 공간. ML과 AI는 그렇게 많이 또는 오랫동안 존재하지 않았으며 이것이 기업의 보안이 지난 몇 년 동안 많은 어려움을 겪은 이유입니다. 그러나 데이터 센터, 네트워킹 어레이 및 최신 IoT(사물 인터넷) 장치 내에서 사이버 보안의 필수적인 부분으로 통합되기 때문에 모두가 조금 긴장을 풀고 효율적인 결과를 제공하기 위해 서비스에 의존할 수 있습니다.

ML 및 AI를 통한 미래 형성

현재 거의 모든 IT 기반 도구와 소프트웨어가 제대로 작동하려면 사람의 통찰력이 필요합니다. IT 기술자 또는 전문가는 방화벽에 대한 전용 지침을 제공하거나 그에 따라 개인 정보 보호 정책을 업데이트해야 합니다. 그렇지 않으면 작동하지 않습니다. 백업 일정 규정도 마찬가지입니다. 수동으로 배치하지 않으면 시스템은 자체 통찰력에서 백업 프로세스를 시작하지 않습니다. 반면에 이러한 모든 프로세스와 시스템이 제대로 작동하는지 확인하려면 일관된 감독이 필요합니다.

IT 산업의 미래는 인공 지능 기반 시스템과 머신 러닝 관점의 도입에 달려 있습니다. 미래에는 방화벽이 현재의 위협 수준이나 공격 자극에 따라 자체 정책을 규제할 만큼 충분히 똑똑해질 것입니다. 방화벽뿐만 아니라 다른 기술 시스템도 인간의 통찰력 없이 자동으로 작동할 수 있을 뿐만 아니라 인간의 두뇌처럼 간단하게 체계적인 결정을 내릴 수 있습니다.

전문가들은 또한 인공 지능의 자연스러운 기계 학습 기능이 최신 사이버 공격을 적절하고 빠르게 위조하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 제안했습니다. 이론적으로 개념은 AI 시스템에 인터넷에서 대량의 원시 데이터를 제공한 다음 기계 학습 방식을 사용하여 다양한 사이버 침해가 발생하는 방법과 공격을 중지하기 위해 구현할 수 있는 가장 재치 있는 방법을 학습하는 것입니다. 실행.

그러나 AI 기술이 전혀 저렴하지 않고 중소기업과 조직에 경외감이 들기 때문에 이 개념에는 단점이 있습니다. 전담 조직을 위한 맞춤형 AI 솔루션을 구축할 수 있는 AI 전문가로 구성된 전문 팀을 고용해야 합니다. 반면에 ML 및 AI와 함께 보안을 통합해도 문제가 발생하지 않으므로 모든 사이버 보안 회사 및 업계에서 통합하여 사이버 범죄자를 처치하고 있습니다. 이들은 또한 사이버 산업의 보안을 위협하기 위해 정교한 공격을 사용하고 있기 때문입니다.

반면에 전문가로 활동하거나 안전한 사이버 공간 내에서 ML 및 AI 시스템 통합에 도움을 주고 싶다면 Azure 앱 서비스에서 통찰력을 얻는 것이 좋습니다. 보안 시스템에 최고의 ML 및 AI 관리 및 구현을 제공하기 때문입니다.