2020년 동안 우리는 특히 비즈니스 기술에서 많은 변화를 목격했습니다. 변환에 대해 들을 때 가장 먼저 떠오르는 것은 원격 근무 관련 도구일 것입니다. 그러나 현재 업계는 인공 지능, 특히 자동화 봇에 더 집중하고 있습니다. 인간의 지능을 모방하기 위해 이 세상에 인공 지능이 도입되었습니다. 주요 목표는 인적 간섭을 최소화하면서 비즈니스 문제를 해결하는 것입니다. 사이버 보안에서 AI는 악의적인 공격을 가능하게 하고 사이버 공격을 방어하는 양날의 검과 같은 역할을 합니다.

먼저 두 기술이 서로 어떻게 연결되는지 이해합시다. 오늘날의 비즈니스 환경에서 사이버 공격은 점점 더 커지고 있으며 이는 사이버 보안을 비즈니스의 가장 중요한 부분으로 만들고 있습니다. 사이버 공격이 증가함에 따라 사이버 보안에는 사람의 참여 이상이 필요하다는 사실을 깨닫게 되었습니다. 인공 지능은 정기적으로 많은 수의 파일을 분석하여 잠재적인 위험을 찾아낼 수 있기 때문에 사이버 보안에서 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 사이버 보안의 인공 지능은 이전 사이버 공격 데이터에서 학습하고 새로운 위협을 식별하는 프로세스를 지속적으로 학습하고 개선합니다.

사이버 보안에서 인공 지능 사용의 이점

오늘날과 같이 빠르게 진화하는 사이버 공격의 세계에서 인공 지능은 비즈니스의 사이버 보안을 크게 향상시킵니다. AI는 사이버 보안에서 여러 이점이 있으며 이 기사에서는 사이버 보안에서 인공 지능을 사용할 때의 이점을 살펴보겠습니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다.

알려지지 않은 사이버 위협 탐지: 인간에 의한 모든 사이버 위협을 탐지하는 것이 불가능하다는 것은 모두 알고 있습니다. 다양한 의도를 가진 수백만 건의 사이버 공격이 있습니다. 알려지지 않은 위협으로 인해 네트워크에 막대한 피해가 발생할 수 있습니다. 식별, 탐지 및 방지되기 전에 네트워크에 더 나쁜 영향을 미칠 수 있습니다. AI는 이러한 알려지지 않은 위협 공격을 식별하고 차단하는 최고의 기술 중 하나입니다.

방대한 양의 데이터 처리: 평균적으로 중간 규모 회사에는 회사 네트워크에서 많은 활동이 발생하여 매일 고객과 회사 간에 많은 데이터가 전송되고 있음을 나타내는 엄청난 트래픽이 있습니다. 여기에 악의적인 사람과 소프트웨어로부터 데이터를 보호해야 할 필요성이 있습니다. 인공 지능은 보안 위협을 자동으로 감지하는 알고리즘을 생성하여 이를 수행합니다. 공유 파일, 전자 메일 또는 방문한 사이트를 포함한 광범위한 IT 네트워크 요소를 다룹니다. 인공 지능은 더 짧은 시간 동안 데이터를 더 철저하게 처리합니다. 여기서 인공 지능 보안 소프트웨어는 보다 강력한 프로세서와 함께 사용됩니다. 이 프로세서는 방대한 데이터를 빠르게 스캔하고 몇 분 안에 이상 징후와 솔루션을 도출합니다.

사이버 보안 오류를 무료로 유지: 인공 지능은 동일한 작업 세트를 수행해도 피곤하지 않거나 주의가 산만하지 않기 때문에 인간의 노력에 비해 오류율이 크게 감소합니다. 여러 페이지에서 작업하는 동안 데이터를 보호하는 것은 인간적으로 불가능합니다. 그러나 이 경우 데이터 처리를 인공 지능 보안에 맡길 수 있습니다. 사이버 위협 요소를 신속하게 감지하여 직원이 위협이 아닌 다른 작업에 더 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 회사는 사이버 보안을 통과하는 오류 수준이 크게 제한된다는 확신을 갖게 됩니다.

더 나은 취약성 관리 제공: Vulnerability Management는 기업의 네트워크를 보호하는 주요 기능입니다. AI는 시스템을 빠르게 평가하여 문제 해결 능력을 몇 배로 높입니다. 보안 네트워크의 취약점을 식별하고 기업이 이러한 지점에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

전반적인 보안: 비즈니스 네트워크가 직면한 위협은 시시각각 변하고 있습니다. 시간이 지남에 따라 해커는 보안 네트워크를 침해하기 위해 전술을 변경하고 있습니다. 이로 인해 보안 작업의 우선 순위 지정이 어려워집니다. 피싱 공격, 서비스 거부 공격에 따른 랜섬웨어와 같은 다양한 공격을 동시에 처리해야 할 수 있습니다. 이는 네트워크에 AI를 배포하여 이를 방지할 수 있습니다. 모든 유형의 공격을 감지하고 예방할 수 있습니다.

감지 및 응답 시간 향상: AI는 진정한 문제의 감지 속도를 높이는 데 중요합니다. AI 보안은 작업량을 쉽게 처리합니다. 혁신적인 전략을 수행하는 데 더 많은 시간을 할애합니다. 이러한 전략은 전반적인 보안 구조를 개선할 수 있고 더 나은 사이버 보안을 구축할 수도 있습니다.

사이버 위협 탐지 및 자동화 향상: 시간이 지남에 따라 자동화된 보안 구조가 더 많이 채택되고 있으며 사이버 보안에서 AI의 중요성이 커지고 있습니다. 사이버 위협 탐지의 자동화는 잠재적인 위험 간의 링크를 신속하게 찾고 신속하게 행동할 수 있음을 의미합니다. AI는 추론을 사용하여 의심스러운 링크, 파일을 식별할 수 있습니다. , 또는 데이터 위협. 그런 다음 필요한 대응을 시작합니다.

인증 보안: 사용자 로그인, 양식 작성 및 온라인 결제가 필요한 다양한 비즈니스 사이트가 있습니다. 이러한 비즈니스에는 추가 보안 계층이 필요합니다. AI는 물리적 인식 기술을 사용하여 인증 프로세스를 보다 안전하게 만듭니다. AI는 다른 인식 기술 중에서 얼굴 인식, 지문 스캔과 같은 일부 요소를 사용하여 개인을 인식합니다. 그런 다음 주요 데이터 포인트를 사용하여 로그인이 인증되었는지 여부를 감지합니다.

오늘날과 같이 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서 데이터와 네트워크를 보호하는 것은 쉽지 않습니다. 인공 지능으로 사이버 보안을 강화하여 예방 조치를 취할 수 있습니다. 비즈니스 보안 네트워크에 AI를 통합하면 몇 가지 이점이 있습니다. 머지 않아 AI는 사이버 보안의 필수적인 부분이 될 것입니다.

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