ueba2 728x90 AI 기반 네트워크 탐지 및 분석 NDR/UEBA 오픈소스 모니터링 자동화 왜 AI 기반 네트워크 보안이 중요한가?기존의 네트워크 보안 시스템은 룰 기반 탐지(시그니처, 패턴 매칭 등)에 의존했으며, 암호화된 트래픽·제로데이 공격·내부자 위협을 탐지하는 데 한계를 가졌습니다. 이에 따라 AI(머신러닝, 딥러닝 기반) 기술이 접목되며 보안 관제의 정확성과 효율성이 획기적으로 향상되었습니다.주요 기술 트렌드 및 구성 요소1. AI 기술 적용 분야적용 영역설명이상행위 탐지(UEBA)사용자 행동 프로파일링, 이상 패턴 식별자동화 대응(SOAR)위협 탐지 후 격리, 룰 수정, 차단 등 자동 실행위협 인텔리전스외부 위협 정보 분석 및 내 보안 정책과 자동 연동예측 분석장애 예측, 패턴 기반 이상 징후 사전 경고네트워크 최적화트래픽 흐름 분석, 병목 예측 및 개선2. 기술 스택AI/ML 엔.. 2025. 9. 12. OpenAI ChatGPT 모델 Fine-tuning 진행 과정 OpenAI의 ChatGPT 모델을 Fine-tuning하는 과정은 여러 단계로 이루어집니다. 여기서는 고급 사용자를 위한 OpenAI의 기술 문서와 예제를 기반으로 한 개요를 제공할 것입니다. 이 과정은 데이터 준비부터 실제 Fine-tuning, 그리고 평가까지 포함됩니다.1. 목표 정의 및 데이터 준비목표 설정: Fine-tuning의 목적을 명확히 합니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 대화의 품질을 향상시키거나, 특정 양식의 텍스트를 생성하도록 모델을 맞춤화할 수 있습니다.데이터 수집: Fine-tuning에 사용할 텍스트 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 모델이 학습할 예제로, 원하는 출력과 함께 입력 텍스트를 포함해야 합니다.데이터 정제: 수집한 데이터에서 노이즈를 제거하고, 필요한 형식으로.. 2024. 5. 6. 이전 1 다음 728x90 728x90
