이상을 더 빠르게 감지하여 시스템 보호 프로세스를 간소화합니다. 기업 네트워크에 대한 침입이 증가하고 있다는 점을 고려할 때, 사이버 공격에 대항하는 IT 시장의 참신함은 환영 할 것입니다. 현재 기계가 자체적으로 표준화 된 작업을 수행하는 방법을 학습함에 따라 광범위한 사람의 개입없이 보안 효율성을 향상시키기 위해 기능과 프로세스를 자동화 할 수있는 인공 지능 (AI) 도구에 대해 많은 이야기가 있습니다. AI를 통해 장비는 시스템의 이상을 감지하고 특정 작업에 대한 규칙이 이미있는 경우 자동으로 해결할 수있는 경고를 생성합니다. 그렇지 않으면 프로그래밍되지 않은 기능 상황에서 시스템을 중지하지 않고 이상 징후로 인식되지만 공격이 아닌 사람의 도움이 필요합니다. 이 기술의 일부 이점은 바이러스가 남아있는 시간을 줄이기위한 대응 속도와 사고 억제입니다. 정보 유출, 하이재킹 및 / 또는 데이터 삭제 위험이 비즈니스에 미치는 영향을 줄이는 것 외에도 보안 팀의 효율성을 개선합니다. 기계 검사와 인간의 직관을 결합한 최신 AI 도구는 이미 다른 메커니즘보다 3 배 높은 최대 85 %의 공격을 식별 할 수 있습니다. 의심스러운 활동이 발견되고 정보는 감독되지 않은 기계 학습을 사용하여 의미있는 패턴으로 그룹화됩니다. 이 그룹화는 공격이 실제인지 아닌지 확인하고 다음 데이터 세트에서 스캔의 연속성을 위해 모델에 피드백을 통합하는 분석가에게 제공됩니다. 이것은 MIT의 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소 (CSAIL)에서 만든 사람과 기계를 섞는 혼합 된 프로세스입니다. 보안 솔루션 제공 업체는 이미이 모델을 사용하고 있으며 클라우드 기반 처리를 통해 시장에 유사한 체계를 제공합니다. 분석가는 원격으로 데이터 그룹에 이상이 있는지 평가하고 작업의 연속성에 대한 의견을 제시합니다. 실제로 제거해야하는 바이러스인지 시스템의 새로운 구성인지 여부입니다. 근본 원인을 알면 차단 된 공격 정보를 사용하여 일반적으로 보호 태세를 개선하고 바이러스가 설치된 위치, 위협이 유입되는 위치 및 구조의 틈새를 파악할 수 있습니다. Tata Consultancy Services에서 추진 한 "오늘날 더 스마트 해지는 방법 : AI가 글로벌 기업의 성과를 높이는 방법"설문 조사에 따르면 응답자의 68 %는 인공 지능 메커니즘을 사용하여 위험과 가상 공격을 정확하게 방지합니다. 평균 매출이 200 억 달러에 달하는 조직의 13 개 부문, 여러 국가의 835 명의 임원이 인터뷰를했습니다. 그들은 오늘날 혁신에 더 쉽게 투자 할 수있는 대기업이지만 기술이 성공한 경우에 도움이 될 수있는 '테스트'를 수행하는 것 외에도 중소기업이 도구에 더 쉽게 접근 할 수 있도록 시장을 안내합니다. 시장에서 더 큰 침투성을 가지고 있습니다. 이 회사에서 경영진의 84 %가 AI를 경쟁력의 필수 요소로 정의했습니다. 절반 이상이이 기술이 재무 및 인력 관리와 같은 기업 기능 외에도 영업, 마케팅 및 고객 서비스에 2020 년까지 강력한 영향을 미치는 혁신적 기술로 인식하고 있습니다. 보고서는 또한 비즈니스에 대한 이익과 긍정적 인 영향의 관계가 발견 되었기 때문에 AI에 대한 투자가 증가 할 것이라고 지적합니다. 기술을 통해 더 나은 혜택을받은 기업은 향후 몇 년 동안 서비스 및 행동 플랫폼을 확장하기 위해 5 배 더 많은 투자를해야합니다.
