Weibu Online의 Xue Feng: 데이터 + 인텔리전스 + AI는 안전한 운영이 '자율 운전'으로 나아가도록 지원합니다.

[린 디, 글로벌 네트워크 기술 기자] "지능은 많은 보안 제품을 바꿀 수 있는 기술입니다. 예를 들어 상황 인식에는 지능이 필요하고, EDR에는 지능이 필요하며, 트래픽 모니터링에도 지능이 필요합니다." 5월 25일 2023 CSOP에서. 네트워크 보안 운영 실무 컨퍼런스에서 Weibu의 설립자이자 CEO인 Xue Feng은 "보안 운영의 첫 번째 원칙"에 대한 기조 연설에서 다음과 같이 지적했습니다.

Xue Feng은 현재 국내 네트워크 보안이 공격 측면과 수요 측면에서 새로운 변화를 겪고 있다고 믿습니다. 네트워크 보안 모델과 산업은 이에 상응하는 새로운 특성으로 등장했으며 점차적으로 인프라 및 규정 준수 중심으로 전환되었습니다. 네트워크 보안 기술, 제품 및 솔루션은 자동화되고 클라우드 기반이며 실용적이며 구독 기반이 될 것이지만 네트워크 보안의 요구 사항과 모델이 어떻게 변화하더라도 보안 운영은 항상 첫 번째 원칙을 유지합니다. 보안 실무자는 새로운 기술을 수용하고 이에 대응해야 합니다. 변화를 위해서는 위험, 자산, 위협이라는 네트워크 보안 운영의 3대 요소를 적절하게 처리하고 빅데이터 등 신기술의 적용을 지속적으로 모색해야 합니다. , 위협 인텔리전스 및 네트워크 보안 운영의 AI 대규모 모델.

"2023년의 보안은 더 이상 2019년의 보안과 다릅니다. 그는 이전에 보안 인프라 구축 및 규정 준수에 중점을 두었던 것에 비해 현재는 보안 운영 및 보안 관행에 대한 논의에 더 중점을 두고 있다고 설명했습니다. "기본 보안과 규정 준수는 기본 보안을 해결합니다. 그러나 작전 및 실제 전투 단계에서는 예방할 수 없는 위협을 발견하는 것이 해결해야 합니다. ”

그는 디지털화가 특정 단계에 도달했고 온라인 자산이 점점 더 많아지기 때문에 모두가 결과, 발견, 작전 및 실제 전투에 더 집중하기를 희망한다고 지적했습니다.

이후 보안산업의 산업모델도 많은 변화를 겪었다고 합니다. 과거에는 사람들이 소프트웨어나 하드웨어를 구입하여 보안 문제를 해결하는 데 익숙했으며, 이 작업에는 최대 3년, 심지어 5년이 걸릴 수도 있었습니다. 하지만 이것이 최선의 모델이 아닐 수도 있고 문제가 많을 것이라는 점을 발견했습니다. 예를 들어 구입하면 차세대 제품이고 구입 후 1년이 지나면 이전 세대 제품이 될 수도 있습니다. ; 일시적으로 변경할 수 없습니다. 그러나 구독 모델에서는 이러한 문제가 더 이상 존재하지 않습니다. 한번 예산을 책정하면 매년 말에 검토하고 언제든지 교체할 수 있습니다. 이것이 우리의 서비스 개념이자 안전한 구독 비즈니스 모델의 개념입니다. ”

또한 Xue Feng은 Weibu의 기계 학습 기술이 Windows 환경의 PE 파일, Linux 환경의 ELF 파일을 감지하고 종료하는 등 파일 검색 및 종료와 같은 분야에서 최대 감지율로 성숙하게 사용되었다고 밝혔습니다. 97% - 98%이며, 잘못된 경보 비율은 0.005% 및 0.002%만큼 낮습니다. 동시에 Xue Feng은 "보안 GPT 기술은 보안 분석가와 보안 운영 인력의 작업 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 우리가 시연한 것은 보안 GPT의 1/10 미만입니다. , 보안에 대형 모델을 적용하는 것은 긴 여정이며 이제 막 시작되었습니다.”

보안 GPT의 미래를 기대하면서 Xue Feng은 데이터, 인텔리전스 및 AI 기술이 네트워크 보안 운영의 자동화 및 실제 기능을 크게 향상시켜 네트워크 보안 운영이 "보조 운전"에서 "자율 운전" 시대로 전환하는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다. .

마지막으로 그는 최근 몇 년간 실제 전투 훈련이 일반화되는 배경에서 정부와 기업의 보안 구축 및 운영 지침 아이디어가 점차 바뀌어 네트워크 보안 보호 시스템 구축이 점차 현실화되고 있다고 기자들에게 말했습니다. 이는 장기적이고 지속적이고 체계적인 프로젝트이기 때문에 실질적인 보안 운영 역량을 구축하는 데 중점을 두었습니다.

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