온라인 데이터가 전부이고 중요한 정보의 대부분이 컴퓨터에 저장되는 디지털 시대에 한 번의 멀웨어 공격으로 모든 정보가 손상될 수 있습니다. 이러한 시나리오에서 랜섬웨어 및 봇넷 공격으로부터 메인프레임을 효율적으로 보호할 수 있는 안정적인 옵션이 있습니까? 대답은 아마도 예입니다!! 인공 지능 기술의 부상이 전 세계를 장악하고 있으며 맬웨어 없는 미래를 약속하고 있습니다.
그러나 머신 러닝 사이버 보안의 유일한 단점은 많은 데이터가 필요하다는 것입니다. 이는 AI가 컴퓨터에 방대하고 복잡한 오픈 소스 데이터를 갖추고 있을 때 효율적으로 작동할 수 있음을 의미합니다. 로드되면 머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 방대한 데이터의 복잡성을 해결할 수 있습니다.
작동 방식
인공 지능 및 머신 러닝 사이버 보안에 대해 이야기하면 사이버 보안 문제를 효율적으로 처리하고 멀웨어도 탐지할 수 있습니다. 그들은 우리가 기존의 안티바이러스 솔루션에서 벗어나 맬웨어 위협에 대처하고 보다 안정적인 옵션으로 나아갈 수 있도록 합니다. 이들은 함께 공격에 대한 방어막을 구축하고 바이러스를 계속 찾는 현재 시스템과 비교하여 공격에 강한 시스템을 만듭니다.
AI 사이버 보안은 끝없는 업데이트를 포기하고 악성 파일을 즉시 탐지하는 방식으로 작동합니다. 프로세스는 모든 종류의 파일, 즉 악성 파일과 정품 파일을 저장하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 인공 지능과 머신 러닝 기술의 도움으로 악성 파일을 원본 파일과 분리합니다. 나중에, 결과적인 작업에 대해 파일을 정확하게 분류하는 알고리즘을 생성합니다.
인공 지능 및 머신 러닝 기반 장치 및 모델 분야의 최신 사이버 보안 발전을 살펴보겠습니다.
자세히 알아보기: 삶을 단순화하는 5가지 유용한 인공 지능 도구
엠버
EMBER, 즉 Endgame Malware Benchmark for Research는 최근 Endgame이라는 사이버 보안 회사에서 발표했습니다. 수백만 개의 악성 및 위협적이지 않은 Windows 이식 가능 실행 파일이 결합된 것입니다. 멀웨어가 쉽게 숨길 수 있는 형식으로 제공됩니다. 이 회사는 컴퓨터의 제한된 데이터 세트로 작동할 수 있는 AI 소프트웨어도 생산했다고 주장합니다.
기본적으로 EMBER는 자동화된 사이버 보안 프로그램을 지원합니다. 일반적으로 파일을 원본 형태로 함께 보관하면 감염될 위험이 있습니다. Ember가 하는 일은 각 파일의 디지털 표현을 저장하고 알고리즘을 기반으로 각 파일의 특성을 감지합니다. 이는 특정 파일에 대한 외부 알고리즘이 탐지된 경우 시스템이 악성 파일을 탐지하는 데 도움이 됩니다. 이 플랫폼은 사이버 보안 커뮤니티가 알고리즘을 완벽하게 훈련하고 보다 유연한 맬웨어 사냥 AI를 개발하는 데 도움이 될 것입니다.
적대 모델
적대적 모델은 컴퓨터 오디오 및 이미지 분류기 뒤에 있는 인공 지능을 물리치는 것으로 알려져 있으며 맬웨어 탐지도 처리할 수 있습니다.
AI는 기업의 맬웨어 공격으로 인한 위험을 상당히 낮출 수 있으며, 이는 인수 합병 과정에서 필수적입니다. 이러한 절차에는 재정적 근면뿐만 아니라 기술 및 보안 주의가 필요합니다. 이는 시스템 인벤토리를 철저히 검토하여 시스템과 관련된 맬웨어 오염, 오염 수준 및 위험 정도를 인식해야만 달성할 수 있습니다.
오염으로 인해 기업이 합병 또는 비즈니스 거래 중에 계약 조건을 재협상할 수 있으므로 이는 비즈니스에 중요합니다. 악성코드 위험이 감지되면 판매가를 낮추는 동시에 인공지능 기반 기기로 빠르게 문제를 해결할 수 있다.
모든 개발의 기본 아이디어는 AI를 맬웨어에 대한 잠재적인 무기로 고려한다면 정확히 무엇을 찾고 있는지 정의해야 한다는 것입니다. 이는 해커가 계속해서 코드를 변경하여 숨겨진 상태를 유지하고 탐지를 피하기 때문에 필요합니다. 따라서 쓸모없는 시스템을 개발하면 이 전체 작업이 쓸모없게 될 것입니다.