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“운영 관리가 AI/ML의 성패를 결정한다” 머신러닝을 위한 MLOps 전략과 HPE Ezmeral MLOps - IDG Summary

과학 기술에는 어두운 이면이 존재한다. 인간의 이미지를 실제와 유사하게 합성하는 ‘딥페이크(Deepfake)’도 이런 논란이 있는 대표적인 기술이다. 가장 널리 알려진 사용례가 가짜 뉴스와 디지털 성범죄 영상 제작일 정도로 딥페이크의 역기능을 우려하는 목소리가 크다. 하지만 순기능도 간과해서는 안 되는 부분이다. 딥페이크로 그리운 사람의 생전 모습을 재현하거나 고품질 합성 영상을 제작해 영화 산업의 효율을 높일 수 있으며, 질병 진단에 활용하기도 한다. 특히 최근에는 적은 양의 데이터에 AI 알고리즘을 적용해 데이터양을 늘리는 ‘데이터 증강’ 분야에서 새로운 게임 체인저로 주목받고 있다. 다양한 활용사례를 통해 딥페이크의 명암을 살펴보고, 의미 있는 발전 방향을 모색해 본다. 주요 내용 - “AI가 낳은 괴물?” 딥페이크의 탄생 - 딥페이크의 핵심 기술 ‘GAN’ - 그리고 시작된 가짜와의 전쟁 - 산업 전반의 혁신을 가져올 ‘게임 체인저’로서의 딥페이크 - 딥러닝을 활용한 딥페이크 탐지 기술 동향 - 딥페이크를 감당할 사회적 역량이 필요한 시점

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보안 / 보안 하드웨어|소프트웨어

지능형 위협, “SIEM과 위협 인텔리전스 결합 통해 해결했다” 사례로 본 지능형 위협과 기업의 대응 전략 - IDG Summary

모든 것이 연결되는 세상이 오면서 네트워크의 가치는 커졌지만, 이에 따른 위협 또한 심각해지고 있다. 랜섬웨어, 공급망 공격, APT와 같은 지속적 표적 공격 등은 IT를 넘어 이제 OT에 대한 위협까지 확산되면서 그 위험은 점점 광범위해지고, 또한 강력해졌다. 문제가 되는 것은 90%의 범용적인 악성코드나 알려진 취약점을 이용한 공격이 아니라 10%의 APT 공격과 같이 매우 지능적이고 해당 기관/기업을 표적으로 하는 공격이다. 기업의 지능형 위협 피해 사례는 무수히 많다. 하지만 공격자는 물론이고, 피해자나 보안공급업체 모두가 정보 공개를 꺼리기 때문에 다른 기관/기업도 똑같은 유형의 피해를 입게되는 경우가 많다. 이에 지능형 위협 피해 사례를 4개의 유형으로 나눠 각 기업이 당한 공격 방식과 대처한 방법에 대해 알아보자.  주요 내용  - 사이버보안 과제의 변화 - A 기업의 기밀 정보 유출 피해와 대응 - 고객 신용카드 정보를 유출당한 B 인터넷쇼핑몰의 대응 - C 기관의 ERP가 멈춘 이유와 대응 - 모바일/ 랜섬웨어 공격으로 인한 D 기업의 피해와 대응 - 위협 인텔리전스가 제공해야 할 기본 정보 - 탁월한 보안 기술력을 기반으로 한 카스퍼스키 위협 인텔리전스

Kaspersky 2021.06.10

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