지능형 솔루션: 데이터 보안을 보장하고 누출 및 손실을 방지합니다.

사이버 보안은 매일 새로운 위협이 등장하고 최고 정보 보안 책임자(CISO)가 이를 따라잡기 위해 열심히 노력하는 지속적인 전투입니다. 그들은 경보의 압박을 받고 있었고 팀은 어려움에 직면했습니다. 결과적으로 CISO와 그 팀은 조직을 위험으로부터 보호할 수 있는 새롭고 혁신적인 방법을 찾아야 한다는 지속적인 압력을 받고 있습니다. 이에 대처하는 한 가지 방법은 인공지능(AI)의 힘을 활용하는 것입니다. AI는 잠재적 위협을 식별하고, 반복 작업을 자동화하고, 인적 자원을 확보하여 CISO가 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 그러나 AI는 사이버 보안에 대한 인간의 전문 지식과 경험의 필요성을 대체하는 마법의 솔루션이 아니라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 대신 CISO와 그 팀이 성장하는 사이버 보안 환경을 더 잘 관리하는 데 도움이 될 수 있는 도구로 보아야 합니다.

데이터 침해는 점점 더 일반화되고 있으며 그 결과 기업에 치명적일 수 있습니다. 통지, 신용 모니터링 등의 직접적인 비용 외에도 사업 손실, 평판 훼손 등의 간접적인 비용이 발생합니다. 데이터 유출을 자동으로 감지하고 억제하는 솔루션에 투자하면 CISO 및 보안 팀의 부담을 줄이는 데 도움이 될 수 있으며, 머신러닝은 그러한 솔루션 중 하나입니다.

머신러닝 작동 방식

머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터에서. 데이터를 사용하여 모델을 교육함으로써 기계 학습 알고리즘은 예측과 권장 사항을 제시할 수 있습니다. 데이터 보안 측면에서 기계 학습은 데이터 침해를 나타낼 수 있는 이상 현상을 감지하는 모델을 구축할 수 있습니다.

직원 로그인 기록의 데이터세트가 있다고 가정하고, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 로그인 시도의 적법성을 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다. 이상 징후 표시 추가 조사를 위한 로그인 시도

머신러닝은 어떻게 데이터 유출을 방지하나요?

머신러닝은 여러 면에서 데이터 유출을 효과적으로 방지할 수 있습니다. 한 가지 접근 방식은 공격자가 시스템 취약점을 악용할 기회를 갖기 전에 시스템 취약점을 식별하여 공격을 중지하는 것입니다. 또 다른 접근 방식은 사용자 활동을 모니터링하고 위반 시도를 나타낼 수 있는 의심스러운 행동을 표시하는 것입니다. 마지막으로, 취약점이 발견되면 기계 학습을 신속하게 적용하여 취약점 확산을 억제할 수 있습니다.

크리덴셜 스터핑이란 무엇입니까?

크리덴셜 스터핑은 공격자가 훔친 사용자 이름과 비밀번호 조합을 사용하여 불법적인 액세스 권한을 얻는 사이버 공격입니다. 사용자 계정으로. 공격자는 종종 다른 조직의 데이터 침해로 얻은 자격 증명 목록을 활용하여 피해자의 계정을 대규모로 손상시킵니다. 이러한 공격은 종종 자동화되어 단일 공격자가 단시간에 수천 개의 계정을 손상시킬 수 있습니다.

인공 지능은 사용자 행동 패턴을 식별하여 크리덴셜 스터핑 공격을 탐지하고 예방하는 데 중요한 역할을 하며, 발생할 수 있는 비정상적인 활동을 식별하는 데 도움을 줍니다. 공격 시도 또는 성공 표시

적응에서 인공 지능의 역할은 매우 중요하며, 특히 크리덴셜 스터핑 공격을 탐지하고 예방하는 데에는 더욱 그렇습니다. AI는 사용자 행동 패턴을 분석하여 공격 시도 또는 성공을 나타낼 수 있는 비정상적인 활동을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 정규 업무 시간 동안 직원이 갑자기 오전 3시에 민감한 데이터베이스에 액세스하기 시작하거나 오하이오에 있는 직원이 중국에서 로그인하는 경우 이러한 행동은 사악한 행동의 징후일 수 있습니다. AI는 지속적으로 사용자 행동을 모니터링하고 비정상적인 활동을 표시함으로써 크리덴셜 스터핑 공격 및 기타 새로운 위협으로부터 조직을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

머신 러닝에 투자해야 하는 이유

데이터 손실을 방지하려는 기업이라면 머신 러닝에 투자하는 것이 좋습니다. 현명한 선택. 기계 학습은 데이터 침해가 발생하기 전에 이를 막을 수 있을 뿐만 아니라 침해 발생 시 데이터 손실을 제어하는 ​​데도 도움이 될 수 있습니다. 또한 기계 학습에 투자하면 고객에게 보안을 중요하게 생각하고 CISO 및 보안 팀의 부담을 줄일 수 있음을 보여줄 수 있습니다.

데이터 보안을 위해 기계 학습을 사용할 때의 이점

데이터 보안을 위해 기계 학습을 사용하면 다음을 포함한 여러 가지 이점이 있습니다.

• 정확성 향상: 인간은 실수를 하기 마련입니다. 우리는 피곤해지고, 실수를 하고, 때로는 사물을 간과하기도 합니다. 반면에 기계 학습 알고리즘에는 이와 동일한 제한이 적용되지 않습니다. 이는 잠재적인 위협을 식별하는 정확도를 향상시킬 수 있음을 의미합니다.
• 더 빠른 감지: 기계 학습 모델이 훈련되면 인간보다 훨씬 빠르게 데이터를 분석합니다. 이는 잠재적인 위협을 더 빠르게 식별하고 억제할 수 있음을 의미합니다.
• 확장성: 기업이 처리해야 하는 데이터의 양은 계속 증가할 것입니다. 머신러닝 알고리즘은 대량의 데이터를 인간보다 효율적으로 처리할 수 있어 빅데이터 환경에 이상적으로 적합합니다.
• 향상된 응답 시간: 잠재적인 위협을 더 빨리 식별할수록 응답 시간도 더 빨라집니다. 기계 학습을 사용하여 데이터를 안전하게 유지함으로써 기업은 데이터 침해로 인한 피해를 최소화할 수 있습니다.

인공 지능을 활용하여 사용자 행동 패턴을 식별함으로써 조직은 공격 시도 또는 성공을 암시할 수 있는 비정상적인 활동을 찾아낼 수 있습니다. 인공 지능은 크리덴셜 스터핑 공격과 기타 새로운 위협으로부터 조직을 보호하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 데이터 침해가 점점 일반화되고 있지만 사용 가능한 솔루션이 있습니다. 기계 학습과 같은 자동화된 데이터 침해 탐지 및 억제 솔루션에 투자하면 CISO와 보안 팀의 부담을 줄이고 침해로 인한 피해를 최소화할 수 있습니다

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