생성형 AI 시대의 사이버 보안
사이버 보안 리더와 조직이 생성형 AI를 실험할 때 생성형 AI가 가져올 수 있는 잠재적 위험과 위협을 억제하는 것이 중요합니다. 이러한 위험과 위협에는 우발적인 데이터 유출부터 해커가 악의적인 작업을 수행하기 위해 AI를 조작하는 것까지 모든 것이 포함됩니다. 다행히도 머신 러닝(ML)과 같은 기존 AI 솔루션에 이미 투자하여 시간과 인재를 극대화해온 사이버 보안 리더는 AI를 활용하여 반격할 수 있습니다. 이들은 생성형 AI 도구를 사용하여 데이터와 사용자를 보호하고 잠재적인 공격을 탐지 및 차단할 수 있습니다.
이 안내서에서는 오늘날의 보안 환경이 어떻게 변화하고 있는지, 그리고 과제를 해결하고 생성형 AI의 복원력을 활용하는 방법에 대해 알아봅니다. 사이버 범죄자들이 어떻게 생성형 AI를 악용하는지, AI를 사용하여 사이버 보안 시간과 인력을 극대화함으로써 자신을 더 잘 보호할 수 있는 방법은 무엇인지, 기업 전반에서 AI 학습 데이터, 모델 및 애플리케이션을 보호하는 데 도움이 되는 프레임워크를 제공하는 방법을 살펴봅니다.
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생성형 AI 시대의 사이버 보안
사이버 보안 리더와 조직이 생성형 AI를 실험할 때 생성형 AI가 가져올 수 있는 잠재적 위험과 위협을 억제하는 것이 중요합니다. 이러한 위험과 위협에는 우발적인 데이터 유출부터 해커가 악의적인 작업을 수행하기 위해 AI를 조작하는 것까지 모든 것이 포함됩니다. 다행히도 머신 러닝(ML)과 같은 기존 AI 솔루션에 이미 투자하여 시간과 인재를 극대화해온 사이버 보안 리더는 AI를 활용하여 반격할 수 있습니다. 이들은 생성형 AI 도구를 사용하여 데이터와 사용자를 보호하고 잠재적인 공격을 탐지 및 차단할 수 있습니다.
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