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2016.06.01

보안에서 본 머신러닝, 머신러닝에서 본 보안, "그 가능성을 엿보다" - IDG Tech Report

머신러닝의 열풍이 거세다. 알파고와 이세돌 프로기사와의 대국은 일개 이벤트에 불과했지만, 그 여파는 일반인마저 인공지능을 거론할 만큼 컸다. 머신러닝은 데이터 깊숙이 묻혀 있는 패턴을 발견해준다는 장점으로 인해 수많은 산업, 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대되고 있다. 특히 보안 분야에서 머신러닝의 활용은 무너진 보안의 새로운 희망으로 떠오르고 있다. 보안에 있어 머신러닝은 과연 차세대 방패로써 가능한가? 또한 머신러닝에 있어 보안은 무엇을 의미하는지 알아보자.

관련 컨퍼런스 세션
Security World 2016
[알리바바의 자동 보안 평가 시스템을 통한 모바일 애플리케이션 취약점 관리 사례 / 사이먼 후앙 알리바바 시니어 모바일 쓰렛 리서처]



주요 내용
보안에서 본 머신러닝, 효과는 탁월하나 적용하기 어렵다
- 기존 방식보다 효과 탁월
- 보안에는 묘약없다. 머신러닝은 변칙에 약하다?
- 머신러닝, 실제 보안에 적용하기 어렵다
머신러닝에서 본 보안 - CISO가 알아야 할 머신러닝 내용

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2016.06.01

보안에서 본 머신러닝, 머신러닝에서 본 보안, "그 가능성을 엿보다" - IDG Tech Report

머신러닝의 열풍이 거세다. 알파고와 이세돌 프로기사와의 대국은 일개 이벤트에 불과했지만, 그 여파는 일반인마저 인공지능을 거론할 만큼 컸다. 머신러닝은 데이터 깊숙이 묻혀 있는 패턴을 발견해준다는 장점으로 인해 수많은 산업, 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대되고 있다. 특히 보안 분야에서 머신러닝의 활용은 무너진 보안의 새로운 희망으로 떠오르고 있다. 보안에 있어 머신러닝은 과연 차세대 방패로써 가능한가? 또한 머신러닝에 있어 보안은 무엇을 의미하는지 알아보자.

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주요 내용
보안에서 본 머신러닝, 효과는 탁월하나 적용하기 어렵다
- 기존 방식보다 효과 탁월
- 보안에는 묘약없다. 머신러닝은 변칙에 약하다?
- 머신러닝, 실제 보안에 적용하기 어렵다
머신러닝에서 본 보안 - CISO가 알아야 할 머신러닝 내용

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