AI 시대에도 필수적인 기술_인스피언
안녕하세요.
인스피언입니다.
20세기 후반부터 시작된 디지털 혁명은 현재 우리의 삶과 사회 구조를 뿌리깊이 바꾸었습니다.
이에 따라 AI(Artificial Intelligence) 기술은 우리의 일상 생활에서 점차 필수적인 요소로 자리잡게 되었습니다.
현재까지의 발자취를 확인해보면 AI를 이용하여 쇼핑을 하고, 정보를 찾고, 업무를 관리하며, 더 나은 의료 서비스를 받기까지 합니다. 그러나 AI가 일상에 밀접하게 녹아들었다 해도, 기업의 관점에서는 전문가의 필요성은 여전히 변함이 없습니다.
Ai가 완연한 시대에도 전문가의 도움이 필요할까?
기업은 언제나 산업 경쟁력을 확보하기 위해 혁신적인 시스템과 전략을 수립해야 합니다. AI는 이러한 혁신과 경쟁력 확보에 필수적인 역할을 합니다. 기업은 AI를 통해 대용량 데이터를 분석하여 시장 동향을 파악하고 예측할 수 있으며, 이를 토대로 전략을 세울 수 있는 프로세스를 연구하고 있습니다.
1. 침입 탐지 및 예방
AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 알려지지 않은 위협도 빠르게 탐지할 수 있다는 장점이 있습니다.
기존의 보안 시스템과 비교하여 더 높은 정확도를 보장할 수 있어서 침입 탐지 및 예방 분야에서 가장 활발하게 활용되고 있습니다.
2. AI 기반 위협 인텔리전스
AI는 미리 위협 정보를 수집하고 분석하여 새로운 위협을 예측하고 기존의 위협 인텔리전스 시스템과 비교하여 더 빠르고 정확한 정보 제공이 가능합니다.
3. 보안 자동화
AI는 보안 업무를 자동화하여 보안 인력의 효율성을 높일 수 있습니다.
기존의 보안 자동화 시스템과 비교하여 더 정교하고 효과적인 업무 수행이 가능하므로 AI는 보안 자동화 분야에서 빠르게 성장하고 있습니다.
머신러닝은 AI의 대표적인 기술이며 기존의 보안 시스템으로는 탐지하기 어려운 위협을 탐지하고 예방합니다.
딥러닝 기술을 활용한 머신러닝은 기존의 머신러닝보다 더 높은 정확도를 획득하여 새로운 정보보안 모델을 이뤄낼 수 있습니다.
인공지능 기반의 정보보안 모델
AI 기술은 현대 사회에서 많은 산업과 분야에 혁명적인 변화를 가져왔습니다.
정보 보안 분야 또한 AI의 도입으로 많은 혜택을 누릴 것으로 예상하고 있습니다.
그러나 AI를 기반으로 정보 보안을 수행할 때는 여러 가지 문제점이 발생할 수 있습니다.
이는 주로 다음과 같은 측면에서 나타납니다.
1. 보안 알고리즘의 취약성
AI는 그 자체로 취약할 수 있습니다. 악의적인 사용자가 AI 시스템을 공격하여 학습 데이터를 조작하거나, 모델에 악의적인 코드를 주입함으로써 AI 시스템을 무력화시킬 수 있습니다. 이러한 공격은 기밀 정보를 노출시키거나 시스템의 무결성을 훼손시킬 수 있습니다.
2. 개인정보 보호 문제
AI를 활용한 정보 보안 시스템은 대규모로 데이터를 수집하고 처리해야 합니다. 편리하지만 개인정보 유출의 위험이 증가할 수 있습니다. 만약 이러한 개인정보가 해커의 손에 들어가면 심각한 사회적 및 경제적 피해를 가져올 수 있습니다.
3. 제한된 책임 소재
AI 시스템을 개발하고 운영하는 경우, 책임 소재가 불분명해질 수 있습니다. 특히 AI 시스템의 의사 결정이 사회적인 영향을 미칠 때, 책임 소재를 규명하는 것은 복잡해질 수 있습니다. 따라서 적절한 규제와 법적 책임을 명확히 하는 것이 중요합니다.
4.기술의 의존성과 교란 가능성
불균형한 데이터 세트나 잘못된 데이터 입력으로 인해 AI 모델이 왜곡된 결과를 제공할 수 있습니다.
잘못된 결정으로 이어져 통합로그 분석의 결정에 대한 신뢰도를 저하시킬 수 있으며 의사 결정 과정을 이해하기 어렵게 만들 수 있습니다.
다가올 미래의 정보보안과 통합로그 관리
IT 분야에서 통합로그분석 솔루션들은 여전히 중요한 위치에 있으며 보안 전문가의 데이터 인사이트 확보 차원에서 본다면 먼 미래에도 중요한 기술로 남을 것입니다. 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하여 시스템 문제를 감지하고 보안 이슈를 식별하는 데에 기여하고 대용량 데이터 처리 / 패턴 인식 / 예측 모델링을 통해 이루어집니다.
곧 대중화될 것으로 예상되는 증강 현실(AR)과 가상 현실(VR)과 같은 혁신적인 기술과 결합하여 더욱 진보된 기능을 제공할 것으로 보입니다.
1. 향상된 예측 모델
향상된 자연어 처리(NLP)와 알고리즘을 활용하여 통합로그 분석에 있어서 더 정교한 데이터 분석을 수행하여 로그 데이터의 의미를 더 잘 이해하고 이를 기반으로 관리자가 사용할 예측 모델을 개선할 수 있게 해줄 것입니다.
2. 블록체인 기술 활용
블록체인 기술과의 통합을 통해 데이터의 무결성과 보안을 더욱 강화할 수 있을 것입니다.
이를 통해 로그 데이터의 위변조를 방지하고 보안 위협으로부터 더욱 효과적으로 보호할 수 있을 것입니다.
3. 분석 프로세스 최적화
사물인터넷(IoT)과의 연결을 통해 통합로그 분석 솔루션은 더 많은 종류의 데이터를 수집하고 분석할 수 있을 것입니다.
이는 기업이 더 많은 정보를 활용하여 생산성을 높이고 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있게 해줄 것입니다.
4. 양자 컴퓨팅
양자 컴퓨팅을 활용한 통합로그 분석 알고리즘은 상상을 초월하는 계산 속도와 복잡한 문제 해결 능력을 갖출 것으로 예상됩니다.
이는 대규모 데이터 세트를 처리하고 더 정확한 예측 모델을 구축하는 데에 도움이 될 것입니다.
