AI는 기업이 전염병에서 보다 효율적으로 복구할 수 있도록 지원한다. AI 도입이 증가함에 따라 사이버 위협이 확대되는 시기에 데이터 보안에 대한 우려가 커지고 있다. 잘 배포된 AI를 사용하여 이러한 사이버 보안 위협에 대응할 수 있다.
글로벌 재난은 역사적으로 모든 비즈니스 분야에 진실의 순간을 가져 왔다. 이러한 시대에는 조직이 새로운 현실에 적응하기 위해 프로세스를 빠르게 변경함에 따라 내부 작업, 강점 및 약점이 전 세계가 볼 수 있도록 노출된다.
이러한 어려운 시기에 과감하게 움직일 수 있는 기업은 재빨리 불행을 이익으로 바꿀 수 있다. 따라서 초기 징후는 정보를 화폐로 소중히 여기고 머신러닝과 고급 데이터 분석에 빠르게 적응한 기업이 전염병의 경제적 여파에서 더 나아졌다는 것이다.
AI 및 비즈니스 최적화
세계를 계속해서 황폐화시키는 코로나바이러스 전염병으로 인해 중소기업이 온라인 벤처를 구축하게 되었다. 또한 소비자 인사이트를 제공하고 기업이 온라인 구매자에게 "초 개인화 된"제품을 제공할 수 있도록 지원하는 AI 지원 플랫폼을 채택하도록 강요했다.
또한 AI는 지금까지 온-디맨드 온라인 노동력을 구축하여 안전하고 전염 없는 작업 환경을 조성하기 위해 고군분투하는 기업을 도왔다.
비즈니스 맥락에서 AI는 그렇지 않으면 인간에게 남겨졌을 자동화된 반복 작업을 수행할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 효율성을 높이고 비용을 절감하며 다른 비즈니스 기능에 투자할 수 있는 시간을 절약한다.
그러나 AI는 소비자 동향에 대해 배우고, 소비자 행동을 예측하고, 고객 만족도를 높이고 매출을 높이기 위한 "차선책"을 찾기 위해 방대한 양의 데이터를 필요로 한다. 그러나이 예측 인텔리전스는 수요 및 공급 행동을 예측하고 제조 시설의 품질 관리 프로세스에 도움을 줄 수 있다.
문제는 이 데이터를 안전하게 수집하고 저장하는 동시에 이해 관계자의 이익을 보호하는 것은 쉬운 일이 아니라는 것이다. 모든 것이 온라인으로 상호 연결되고 공유되는 디지털 혁신 시대에 사물인터넷(IoT) 보안은 사용자에게 심각한 위험을 초래한다.
최근 몇 년 동안 다양한 추정치에 따르면 보안 침해가 15%에서 21%로 급격히 증가했다. Facebook, Twitter, Yahoo와 같은 선도적인 플랫폼이 피해자가 되어 수백만 달러 상당의 사용자 데이터를 손상시켰다.
이는 사람들이 더 나은 암호를 설정해야 함을 의미할 뿐만 아니라 이러한 플랫폼이 사이버 보안에 대해 더 높은 표준을 갖도록 요구한다. 데이터 과학과 AI가 IoT 개발의 다음 단계를 형성할 것이므로 데이터가 풍부한 기업은 데이터를 유용하고 실행 가능한 통찰력으로 전환하기 위해 효율적이고 신뢰할 수 있는 접근 방식을 만들어야 한다.
AI 시대의 사이버 보안
데이터 수집 및 AI 알고리즘은 사이버 보안 산업의 초석이 되고 있다. 자동화된 의사 결정 및 평가 프로세스는 기존 솔루션보다 악의적인 활동으로부터 더 광범위한 보호를 제공한다. 예를 들어, AI는 느리게 업데이트되는 맬웨어 데이터베이스에 의존하는 대신 사전 예방 적으로 장치에서 의심스러운 활동을 모니터링 할 수 있다.
세계 최고의 연구 및 IT 기업 중 하나인 Gartner는 디지털 비즈니스의 60%가 보안 팀이 디지털 위험을 관리할 수 없기 때문에 큰 손실을 입을 수 있다고 예측했다.
지난 2년 동안 눈에 띄는 보안 침해가 발생한 후 기업은 위험 관리 기술에 대한 인식이 높아지고 있다. 실제로 기업의 글로벌 경영진 중 79%가 사이버 보안 위험 관리를 최우선 순위 중 하나로 꼽았다.
대부분의 CISO는 조직 전체에 보안 책임을 분산함으로써 보안 및 IT 문화를 적극적으로 변화시키기 시작했다. 따라서 사이버 보안 분야의 AI 개발은 소비자가 사용할 수 있는 시스템을 보다 안전하고 안전하게 만드는 데 중점을 두어야한다. 이 작업을 올바르게 수행하는 방법을 살펴보겠다.
1. 위협을 조기에 식별
기존 위협 인텔리전스 (현재까지 알려진 모든 사이버 위협 목록)를 결합하고 머신러닝을 사용하여 위험을 이해한다. 이를 통해 위협 탐지 및 방지 시스템이 더 우수하고 더 효율적이어야 한다. 또한 데이터에 존재하는 허점이나 위협을 식별하는 데 도움이 될 수 있다.
실제로 머신러닝을 사용하여 "정상적인"활동 중에 비정상 또는 잠재적 취약성을 발견하고 필수 데이터가 손상되기 전에 사용자에게 위협에 대해 경고할 수도 있다. 올바른 시스템을 갖추고 있으면 해커가 자신의 존재를 알고 있다는 사실조차 인식하지 못하므로 디지털 인프라의 안전을 보장하기 위해 즉각적인 조치를 취할 수 있다.
2. 신용카드 사기 방지
다른 기기에서 구매하거나 비정상적인 거래와 같은 비정상적인 활동은 신용카드 소지자를 확인하는 데 도움이 되는 AI 기반 서비스를 사용하여 즉시 감지할 수 있다.
머신러닝은 또한 암호가 충분히 안전하지 않은 경우 경고하여 사용자가 암호를 선택하는 데 도움을 줄 수 있다.
3. 블록체인에 구축
최근 몇 년 동안 비트코인 및 이더리움과 같은 암호화폐가 인기를 얻고 있다. 이러한 암호화폐는 안전하고 분산된 거래 기록을 저장하는 혁신적인 기술 솔루션인 블록체인을 기반으로 한다. 블록체인은 시스템의 범죄 신원 허점을 식별하여 의료 기록을 활성화하고 보안 관리를 지원하는 데 사용할 수 있다.
블록체인기술을 사용하면 더 이상 확인 키가 필요하지 않는다. 누군가 데이터를 해킹하려고 하면 시스템이 전체 데이터 체인을 분석한다. 하나의 데이터 노드가 해커에 의해 중단되지 않아도 전체 시스템을 성공적으로 복원할 수 있다.
이를 통해 전체 시스템이 훨씬 더 안전 해 지므로 체인의 블록을 개별적으로 조작할 수 없으며 저장된 데이터를 안전하게 유지할 수 있다.
4. 데이터 심층 분석
AI가 사이버 보안을 도울 수 있는 주요 영역 중 하나는 거의 즉각적으로 위협에 대응하는 것이다. 예를 들어, 2016년 Google은 시스템 내에 악성 코드가 있는 사이트를 약 20,000개 나열했다. 인간은 수백만 개의 웹 사이트를 면밀히 조사할 수 없지만 머신러닝은 할 수 있다. 관련 AI 솔루션을 사용하여 사이트에 대한 모든 방문을 분석하고, 위협 수준에 따라 방문자를 분류하고, 그에 따라 처리할 수 있다.
우리는 모든 정보가 서로 연결되는 초 복잡성의 시대에 접어 들고 있다. 인공지능은 엄청난 혁신과 발전을 가져올 수 있지만 방대한 양의 개인 데이터와 사이버 보안 사고를 희생해야 한다.
