사이버 위협 탐지에서 인공지능: 예측 보안 시스템에 대한 조사

디지털 기술 개발의 급속한 속도에 따라 사이버 위협의 범위와 미묘함이 증가하고 있으며, 전통적인 사이버 보안 전략의 적용 가능성에 대한 여러 질문이 제기되고 있습니다. 안티바이러스 및 방화벽 프로그램은 전통적인 보안 조치의 예이지만, 이들은 알려진 위협만을 차단할 수 있으며 새로운 위협은 탐지하거나 예방할 수 없습니다. 인공지능(AI)은 머신러닝, 신경망 및 자연어 처리 기술을 결합하여 이상치를 식별하고 공격을 예측하며 대응을 자동화함으로써 보다 적극적이고 적응 가능한 방어를 가능하게 합니다. 이 기사는 AI를 활용한 사이버 위협 탐지의 현황을 review하며, 데이터 수집, 전처리, 실시간 분석 및 자동 취소를 포함한 다층 시스템을 인용합니다. 또한 피싱, 랜섬웨어, 내부자 위협 및 프로토콜 수준의 취약성을 포함한 주요 위협 유형에 대해 검토하며 데이터 품질, 모델 투명성 및 통합과 같은 구현과 관련된 문제도 다룬다. 연합 학습(Federated Learning) 및 생성적 AI와 같은 새로운 방법도 논의되며, 이는 분산 학습을 보강하고 공격 시나리오를 생성하는 데 기여할 가능성이 있습니다. 이 논문은 디지털 세계의 인프라 회복력을 강화하기 위해 사이버 위협에 적응할 수 있는 지능형 시스템 개발의 필요성을 강조합니다.