현재 우리는 큰 변화의 중요한 순간에 있습니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 사람들이 일하고, 소통하고, 비즈니스를 수행하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이러한 혁신은 조직이 더욱 민첩해지고, 고객에게 더 나은 서비스를 제공하며, 전례 없는 위협에 대응하는 데 도움이 될 것입니다.
인공 지능은 업계에서 계속 확산되고 있습니다. Statista에 따르면 사이버 보안 시장의 글로벌 인공 지능은 2027년까지 약 470억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 기술에 대한 관심은 새로운 혁신이 등장함에 따라 계속 커질 것입니다.
전 세계 조직이 AI를 가장 잘 활용하는 솔루션을 채택하고 보안에 접근하는 방식을 근본적으로 바꾸면서 발생하는 주요 질문은 AI 기반 열반 상태에 도달하는 방법입니다. 이는 데이터의 진정한 잠재력을 활용하기 위해 단편화되고 고립된 도구에서 점점 더 멀어지고 있음을 의미합니다.
단순화된 관리의 명백한 이점 외에도 통합 도구의 또 다른 기능은 보안, 네트워크 및 사용자 경험 관리 AI를 활용하는 기능입니다. 및 ML은 모두 동일한 데이터 레이크에서 제공됩니다. 그러나 조직이 잠재력을 최대한 발휘하려면 세 가지 데이터 원칙을 준수해야 합니다.
• 완전한 데이터. 문제를 해결하는 데 필요한 모든 데이터입니다. 보안, 네트워크 및 운영의 데이터 요소를 중앙 위치에 수집해야 합니다.
• 일관된 데이터. 데이터의 형식, 구조 및 라벨링은 수집된 모든 요소에서 일관되게 유지되어야 합니다. 불일치가 있으면 데이터 품질과 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
•올바른 데이터입니다. 모든 출력도 신뢰할 수 있도록 데이터에 대한 확고한 신뢰가 있어야 합니다. 데이터가 수집되고 집계되는 방식은 데이터 레이크를 제공하는 모든 데이터 소스에서 동일해야 합니다.
사이버 보안을 근본적으로 변화시키는 인공지능의 견고한 기반은 바로 이러한 핵심 데이터 원칙입니다. 조직은 세 가지 방법으로 이러한 영향을 확인할 수 있습니다.
우리 모두 알고 있듯이 보안 운영 센터(SOC) 및 네트워크 운영 센터(NOC)를 포함한 오늘날의 핵심 IT 운영 팀은 과로하고 인력이 부족합니다. 매일 운영팀은 수만 개의 경고와 이벤트를 수신하는데, 그 중 의미 있는 것은 극히 일부에 불과하고 대부분은 소음일 뿐입니다. 그러나 대다수 기업의 경우 현재 운영 분석가는 이러한 경고를 수동으로 검토하여 실제 위협이 누락되지 않았는지 확인해야 합니다. 이 활동은 시간이 많이 걸리고 보안 및 네트워크 전문가의 상당한 시간 투자가 필요하지만 결과는 거의 없습니다.
AIOps를 도입하면 네트워크 전반에 걸쳐 모든 사용자, 지점 및 애플리케이션을 포괄하는 심층적인 가시성과 자동화를 자동화할 수 있습니다. 이 새로운 AI 기반 환경을 사용하면 알림이나 이벤트를 더 큰 데이터 포인트에 연결하여 보다 효과적인 솔루션을 단 몇 분 안에 완료할 수 있습니다. 즉, 누군가 수천 개의 무의미한 경고를 선별하는 대신 AIOps는 팀이 실제 문제 해결에 집중할 수 있도록 가장 관련성이 높은 경고를 추출하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
기술이 발전함에 따라 사이버 보안 도구는 위협 행위자가 사용할 수 있는 도구의 발전과 병행하여 발전합니다. 인공 지능의 힘은 인간이 하는 것과는 달리 "알 수 없는" 또는 보이지 않는 변종에 의해 발생하는 악의적인 행동이나 작업의 징후를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기계는 수천 개의 데이터 포인트를 스캔하여 이상 현상을 찾아내고, 조직에 대한 매우 구체적인 세부 정보를 지속적으로 학습하여 새로운 이상 현상이 발생할 때 이를 표시하는 기술을 더 효과적으로 배치함으로써 대량의 경고를 선별하는 데 매우 능숙합니다. 위협이 식별되면 조직은 실제 문제가 발생하기 전에 이를 사전에 분류하고 억제할 수 있습니다.
인공 지능을 적용하면 보안 팀과 네트워크 팀의 부담을 덜어주고 최종 사용자가 어려운 문제를 쉽게 극복할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 액세스 및 성능 문제를 해결하는 것은 항상 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업이었습니다. 이러한 보안 프로세스로 인해 사용자 경험이 방해를 받으면 사용자는 좌절감을 느끼고 문제를 신속하게 해결하기 위해 보안을 우회하는 경우가 많습니다. 이 경우 공격자가 사용자 오류를 악용하여 보안 조치를 우회할 수 있으므로 조직은 공격에 취약합니다. AI는 사용자가 직면한 문제를 선제적으로 해결함으로써 최종 사용자의 디지털 경험을 자율적으로 관리하는 능력을 갖췄습니다. 궁극적으로 이렇게 하면 보안을 그대로 유지하면서 사용자에게 깨끗하고 긍정적인 경험을 제공할 수 있습니다.
인공지능은 창조 지원, 운전, 질병 위험 예측 등 우리 삶의 모든 측면에 영향을 미칠 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 그리고 우리가 이 새로운 혁신을 조직에 구현하기 시작하면서 AI가 보안과 네트워크 운영, 그리고 궁극적으로 개인이나 비즈니스 팀이 기술에 대해 갖는 경험에 똑같이 중대한 영향을 미칠 것이라는 점을 깨닫기 시작했습니다.
위 내용은 인공 지능이 사이버 보안과 사용자 경험을 변화시키는 세 가지 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!