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LearnFlat · AI 응용 (학제간)

사이버 보안을 위한 AI

머신러닝을 사용하여 정교한 사이버 공격에 맞서 고급 위협 탐지, 네트워크 이상 식별 및 자동화된 사고 대응을 수행합니다. AI 기반 악성코드 분석 및 피싱 탐지를 다룹니다.

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피싱 탐지를 위한 AI

이메일 콘텐츠, 발신자 평판, URL 대상을 분석하여 피싱 시도와 정교한 소셜 엔지니어링 공격을 탐지하고 차단하는 AI 모델을 구축하고 배포합니다.

AI 기반 악성코드 분석

AI 기술을 활용하여 악성코드를 자동으로 분류하고 분석합니다. 기존 시그니처 기반 탐지를 회피하는 제로데이 위협 및 다형성 바이러스를 탐지하기 위한 모델을 개발합니다.

사용자 행동 분석(UEBA)을 위한 AI

머신 러닝을 사용하여 기준 행동을 설정하고 편차를 식별하여 내부자 위협이나 손상된 계정을 탐지하는 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA) 시스템을 구현합니다.

위협 인텔리전스 AI

머신러닝을 활용하여 다양한 출처의 방대한 위협 데이터를 수집, 처리 및 분석합니다. 이를 통해 미래의 공격 벡터를 예측하고 실시간으로 새로운 위협을 식별할 수 있습니다.

보안 분야의 적대적 머신러닝

공격자들이 AI를 사용하여 회피적인 위협을 생성하는 방법을 탐구합니다. 데이터 오염 및 회피와 같은 적대적 공격에 강한 견고한 AI 보안 모델을 구축하는 방법을 배우세요.

네트워크 이상 탐지 AI

머신러닝 모델을 적용하여 네트워크 트래픽을 모니터링하고 보안 침해를 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴을 식별합니다. 양성 이상과 악성 활동을 구분합니다.

취약점 관리를 위한 AI

AI를 적용하여 소프트웨어 취약점의 발견 및 우선순위 지정을 자동화합니다. 예측 분석을 사용하여 어떤 약점이 가장 악용될 가능성이 높은지 예측합니다.