카페DB솔루션 AI기반 뉴런네트워크) 솔루션 필요할까? 딥러닝, 3] : 정보보안 [Part AI(머신러닝, 도입

금일은 3편 AI 끝판 때인데요보안통제서브에 AI 작용을 어떻게 사용되는지에 대해서 이야기하는 때입니다. 실은 제가 작성하고 제안한 바탕인데요프로젝트명은 ‘AI 기틀 보안통제 탐험 법제 건설’ 경영입니다. be/mwSxmZLUUf0안녕하세요보안쟁이 PR입니다. YouTube 영상막가기 https://youtu.

프로젝트는 하여 작용과 인력을 나위했는지 제가 제안한 내역을 같이 보시면 더 깨달음가 쉬우실 거라고 생각됩니다. 바탕는 보안쟁이 카페와 블로그에 캡처해서 올려두도록 하겠습니다. 초급 통제자보다 중급, 상급 보안통제가 공박 이벤트에 대한 탐험나 대처도 더 잘하겠지요이런 문를 AI 작용을 통해서 인력 문와 작용의 차추가 평균화를 할 수 없을까?라는 걱정거리으로 이 프로젝트가 탄생했습니다. 보안통제는 잘 아시겠지만 정말 많은 인력이 나위하죠그리고 인력에 따른 작용력의 차추가 분명히 존재합니다.

오등가 많이 생각하시는 데이터를 기구가 막 읽을 수가 없잖아요?데이터가 읽을 수 있게 데이터수공(마이닝) 공작이 좀 나위해요① 데이터 변천을 해주게 됩니다. 시작 망 데이터를 몸소 넣으면 극히 좋겠지만 실은 미처는 그렇게 하지 못하고 있어요SIEM이나 IPS, 웹방화벽 같은 로우 데이터 출간되다 바탕들을 그루핑해서 각 매개변수들을 막대표화 하는 공작이 나위합니다. 데이터 분해 Flow라고 되어있죠?첫번째 빅데이터 첩보입니다. 첫번째 장표를 보시면 1.

때 DB 권위자들이 나위하게 되는 거죠두번째가 AI 본보기 글공부인데요이곳서 생각하시는 AI 작용이 들어갑니다. 딥러닝 터치을 사용했정적Supervised 터치하고 Unsupervised 터치입니다. 거서 사용하는 작용이 Binary Encoding이라든지One Hot Encoding, 막대표화 등을 할 수가 있어요간단하게 고의드리면 0과 1 기구고의로 로우데이터를 바꾸는 공작을 합니다. 불가무 데이터를 추출하고 가지 매개변수를 생성해서 의지 있는 데이터를 구분형 데이터로 변모을 하는 거죠② 데이터 인코딩 공작을 하는데요정수와 과실만으로 이루어진 데이터로 변천을 합니다.

본보기 글공부시 사용되지 않은 데이터를 감정 데이터로 사용하여 본보기 작용을 즉 상응성을 감정하는 거죠이 경로을 무량 되풀이하게 되는데요이세돌 9단을 알파고가 이기기 위해서 이전편에서 128만번의 대국을 거쳤다라고 언급를 드렸잖아요감정본보기의 작용이 좋지 않을 경우 어느 가량까지. AutoEncoder에 대해서는 뒷장에 또다시 일차 고의을 드릴게요세번째 감정 공작을 거칩니다. Supervised는 지도글공부이라고 해서 neural 망, Multi Layer Perceptron(MLP)를 사용했정적비지도글공부(Unsupervised)은 n-gram하고 AutoEncoder 터치을 사용했습니다.

1,2,3 경로를 무량 되풀이하는 공작이 긴하다 거죠데이터 수공을 보안권위자도 할 수 있는 건가요?보안권위자가 몸소하기에는 좀 딱하다 영역이정적이국부은 DB 권위자를 우리도 추가로 섭외를 했습니다. 데이터마이닝 공작을 해주시는 전임 DBA가 이공작을 해주셨정적그리고 AI 글공부본보기 개척은 AI 본보기 알고리즘을 개척해주시는 개척자를 통해서 만들었습니다. 만족할 만한 값이 나올 때까지 무수한 되풀이공작을 거칩니다.

2경로 공작이죠인풋과 그만그만하다 데이터를 추출하고 인풋과 비슷하지 않은 데이터를 따로따로 뽑아냅니다. 바른편에 보시면 점들이 찍혀 있는게 기구가 자기 막대표화 시킨 겁니다. 두번째 AI 작용 실증 법제 천거를 드릴려고 하는데요IPS와 SIEM이나 웹방화벽의 탐험 로그를 고개 데이터와 변태 데이터를 AI 알고리즘에 집어넣는 공작입니다. 보안권위자 오후 몫을 해서 총체 워크플로우를 보안담당가 맡았정적낱의 프로젝트지만 AI 경영에는 보내측 권위자와 DB 권위자, 데이터베이스 어드민, AI 프로그래머 분들이 같이 협업하여 진행한 프로젝트입니다.

세번째 데이터 수공인데요보시면 많이 보셨던 로우데이터 첩보일 거예요왼편이 소스 IP 들다 IP 값이고 안 웨이터는 IP가 안 데스티네이션 IP죠포트 첩보와 GET, POST, PUT 첩보들 단순히 빨간물로 되어 있는 것이 겨냥화 한것입니다. 요국부을 구분형 데이터 단체 추출이라든지 One Hot Encodingt, Binary Encoding, 막대표화 시켜서 기구가 읽을 수 있는 기구 수 0과 1로 변천을 합니다. 난생처음에 언급여쭙다 것처럼 결괏값이 만족할 수 있을 가량까지 그 경로들을 내리 라인면 공작들을 명이 해 줘야 되는 거정적이곳서 중요한게 많은 인력들이 이국부에서 더 많이 데모가 된다는 것입니다. 각 데이터마다 해당하는 영역에다 이렇게 표시를 해서 낱씩 낱씩 점을 찍어 놓고밑에 파물 영역이 웨이터는게 면처럼 웨이터지만 많은 점들이 모여있는 구간이에요임계치 앞이곳서 우리가 수의로 잡은 빨간선 앞으로 들다 것들에 대해서는 앞행안위 우리쪽에 ‘알람을 울려라’라고 해서 그 앞에 대한 국부을 찍은 놓은 거정적상방에 있는 녹물 점들에 대해서 알람을 받고 사용인가 의식를 한후에 이게 고개의식 오탐의식 아니면 과탐의식에 대한 국부을 내리적인 튜닝공작을 거치게 됩니다.

오번째 데이터 수공을 부끄러움에 얻는 고개 데이터와 변태 데이터 바른편에 보시면 표가 첩보보호 탐험 영역에서 바른편으로 날로 실은 공박 안위 올라날로 고개 데이터 몇건 변태 데이터 몇건 이런 식으로 원하는 값들을 추출해 낼 수가 있정적웹서브에서 발견한 공박의 탐험 건수를 명이 아닌 AI 본보기을 통해서 얻는 것이 목표입니다. 바른편에 있는 데이터 값이 왼편 위부터가 고개적인 사용인 들이정적바른편 밑에 986 건이라고 되어 있는 것이 실은 공박 그리고 보안통제에서 만날 이슈가 되는 국부이 왼편 밑에 미탐영역 141이라고 되어있는 것과 과탐영역 124라고 계산되어있는 것입니다. 요거는 갓 딥러닝 터치의 간(GAN) 터치이정적인풋과 아웃풋값을 결괏값을 보여줄 수 있게끔 본보기 교련을 통해서 결실의 부끄러움를 낮춘다. 피날레 결실 Input 데이터를 이렇게 보시는 비디오같이 뽑아놓정적이 데이터들을 내리적으로 난생처음에 보여드렸던 AutoEncoder에다가 집어넣는 공작을 하게 됩니다.

hadoop이라든지 많은 Bigdata 알고리즘들이 있지만 우리는 데이터의 확충성을 고려하여 Nosql을 사용했정적딥러닝 발동기은 Tensorflow를 사용했습니다. Tensorflow란 무엇요?Tensorflow는 구글에서 개척한 AI 기관사 검출이라든지 음성인식, 번역기 구글 앱에서 사용하는 기구글공부용 발동기이정적 2015년에 개방 소프트웨어로 전환했습니다. 과탐영역은 고개인데 공박이라고 판단하는 영역이정적첩보보호통제를 하시고 글공부를 하시는 분들은 이표를 매번 보셨을 거예요끝판으로 천거만들다 장표는 실은 사용했던 소프트웨어 그리고 프로그래밍 첩보인데요데이터베이스는 Bigdata(Nosql) – Mysql을 사용했습니다. 요국부을 오죽 고개적의식 변태적의식에 대한 국부을 줄여 나가는 경로을 명이 아닌 AI를 통해서 했다는 것에 의지를 두고 있정적미탐영역은 또다시 서설을 드리면 공박인데 탐험를 못 하는 겁니다.

끝판으로 AI 관계해서 알고리즘은 파이썬 Sql을 사용했습니다. 금일의 결어입니다. 대부분 AI라고 하면 그런거 보셨을 거예요 조영 조영들에 그만그만하다 조영을 검출해 주는 작용 평과 조영을 보여주고 이 데이터를 AI 알고리즘에 집어넣고 이게 평과의식 아닌지 찾게 하는 작용을 구글에서 일차 선보인 적이 있었는데요때 사용했던 발동기이 Tensorflow 발동기입니다. Tensorflow가 C++ 고의로 작성이 되었고 파이썬 경영곡목에 뉴페이스 API를 제공하죠 엄청 강대하다 발동기입니다.

데이터를 수공해 주는 데이터베이스 어드민 AI 알고리즘을 작성해주는 개척자 보안통제도 지력화된 공박을 탐험할 수 있게 보안정책 트러블슈팅 공작도 나위하정적경영관할도 해야 합니다. 보안담당는 기존의 보안영역외에 AI 방면도 글공부해야 하겠지요AI 방면에 전진을 생각하신다면, 빅데이터 생성적 감당 작용 No SQL과 hadoop을 보시고 알고리즘은 파이썬과 Tensorflow를 글공부하시면 보탬이 되실 거예요 금일은 이곳까지입니다. 또 관계 권위자들은 인위지력 개화 보조는 점점 증속화되어 이다음 10년간의 기복는 AI 이념이 등장한 1950년대 중반 이래 목하까지 약 60년간의 기복를 능가할 것이라고 전망하고 있지요하지만 사실은 AI 작용의 개화으로 더 많은 인력을 나위로 하고 있습니다. AI 작용의 개화은 명의 일을 줄여주기 위한 목표으로 개화하고 있습니다.

com(주)피알법제피알법제은 IT컨설팅 및 최적화 솔루션 건설/경영까지 전영역의 서브와 솔루션을 제공하는 전임사무소입니다. www. naver. 그럼 금일도 행복하세요 문의나 감상은 네이버 보안쟁이 카페에 남겨주세요보안쟁이 : 네이버 카페보안쟁이들이 많이 생겨 보안쟁이의 눈으로 보는 건곤를 이야기하고 싶습니다오등 송두리째는 보안쟁이입니다cafe.

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