넘버스
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포티AI는 포티넷의 ‘심층신경망(Deep Neural Networks, 이하 DNN)’ 접근방식을 통해 ▲실시간 위협을 식별, 분류하기 위해 기존의 시간 소모적인 수동 조사 작업을 자동화하고 ▲공격의 즉각적인 탐지 및 치료를 위해 보안 프로세스를 혁신한다. 또한 ▲맞춤형 위협 인텔리전스를 통해 오탐지(False Positives) 감소 등과 같은 방법으로 위협을 보호한다.
포티AI는 DNN을 사용해 전체 위협 이동 경로를 식별하고, 서브-세컨드(초-단위)의 속도로 ‘페이션트 제로(patient zero, 최초감염자)’나 모든 후속 감염을 파악할 수 있다.
포티AI의 ‘버추얼 시큐리티 애널리스트(Virtual Security Analyst)’는 과학적으로 사이버 위협의 특성을 분석하고 위협 대응을 가속화하는 정확한 의사결정을 내림으로써 조직이 위협에 노출되는 시간을 크게 줄여준다.
오탐지(False Positives)는 보안 분석가들이 추가 조사해야 하는 만큼 업무적으로 부담이 되며, 진짜 위협과 위협이 아닌 것을 구분하는데 많은 시간이 소모된다. 맞춤형 위협 인텔리전스를 통해 포티AI는 새로운 공격에 즉각적으로 적응하고, 오탐지를 줄이면서 새로운 악성코드의 특징을 학습한다.
또한 포티AI는 에어-갭(Air Gapped) 네트워크를 보유한 조직에 적합한 온-프레미스 AI를 제공한다. 운영 기술 환경, 정부기관, 일부 대규모 기업들은 네트워크의 인터넷 연결을 제한하는 엄격한 규제 준수 또는 보안 정책을 따라야 한다. 셀프-러닝 AI 모델을 사용하는 포티AI는 ‘학습’ 및 ‘성숙’을 위해 인터넷 연결이 필요하지 않기 때문에 폐쇄된 환경이나 엄격한 보안 정책을 가진 조직들도 위협에 효과적으로 대응할 수 있다고 업체 측은 설명했다.
포티AI 기술, 일부 포티넷 서비스에 적용
포티넷은 새로운 포티AI를 최소 제곱법 최적화(least squares optimization) 및 베이지언 통계학(Bayesian probability) 메트릭스와 같은 다양한 형태의 AI 기술로 활용한다고 밝혔다. 포티넷이 제공하는 일부 서비스는 포티AI를 기반으로 보완됐다.
포티가드랩(FortiGuard Labs)은 입증된 고급 AI 및 머신 러닝 기술을 사용해 매일 1,000억 개 이상의 보안 이벤트를 수집, 분석한다. 포티가드랩에서 도출된 이 위협 인텔리전스는 포티넷의 포티게이트(FortiGate) NGFW를 포함해 다양한 포티넷 제품을 이용할 수 있는 포티넷의 가입 서비스를 통해 고객에게 제공된다. 결과적으로 고객들은 보다 빠른 위협 방지를 위해 글로벌 랩에 구축된 인공지능 기술을 이용할 수 있게 된다.
포티넷은 침해사고 방지를 자동화하기 위해 샌드박스에 AI 기술을 적용했다. 포티샌드박스(FortiSandbox)에는 제로-데이 위협에 대한 정적, 동적 분석을 위한 2가지 머신러닝 모델이 포함되어 랜섬웨어 및 크립토재킹(cryptojacking)과 같이 끊임없이 진화하는 악성코드 탐지 기능이 향상됐다. 포티샌드박스는 범용 보안 언어를 사용해 악성코드를 분류함으로써 네트워크 팀과 보안 팀 간의 원활한 의사소통을 통해 보다 통합 향상된 보안 운영을 가능하게 해준다.
포티넷의 포티EDR(FortiEDR)은 머신러닝을 사용하여 실시간 조율된 사고 대응 기능을 통해 지능형 위협에 대한 엔드포인트 보호를 자동화한다. 고객들은 인프라 환경 내에서 네트워크, 사용자, 호스트 활동을 보다 효과적으로 제어할 수 있다는 이점이 있다.
포티인사이트(FortiInsight)는 머신러닝 분석을 사용해 엔드포인트, 데이터 이동, 내부 사용자 활동을 효과적으로 모니터링해 내부 위협으로 인한 비정상적이고 악의적인 동작 및 정책 위반을 탐지한다. editor@itworld.co.kr
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