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사이버 범죄자들의 공격 수법이 날로 지능화되고 있다는 것은 이미 잘 알려진 사실이다. 금전적인 이들을 노리는 해커들은 가능한 모든 방법을 동원한다고 해도 과언이 아니다. 이 때문에 지능형 보안 위협에 대응하는 보안 업계의 움직임 역시 분주하다. 지능형 보안 위협에 대응하는 좀 더 효과적인 방안으로써 공격과 위협의 흐름에 대한 가시성 확보와 최근 기술 업계 최대 화두인 머신러닝 기반 보안에 대해 알아본다. 특히 안랩의 머신러닝 기술인 퀀텀 러닝을 적용한 실제 사례와 그 효과를 살펴본다.
주요 내용
- 악성코드와 랜섬웨어 현황
- 악성코드의 확산 경로와 공격 기법의 진화
- 공격과 위협에 대한 가시성의 중요성
- 머신러닝 기반 보안 기술의 이해
- 머신러닝 기술 적용 사례와 효과
