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Gemini pro 1.5의 경우 파일을 리버싱하여 분석하게 한 내용으로 동적 분석이라고 하긴 어려울꺼같네요.
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GLIMPS의 경우 파일에 대한 분석을 악성/의심스러움/정상으로 제공하며 각각 모든 현황은 통계관리가 가능합니다. 더불어 정확도 향상을 위한 Custom Yara Rule등을 추가 적용할 수 있습니다. 다만 탐지 엔진을 학습시키는 형태는 아닙니다.
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우선 조직의 목표가 가장 중요합니다. 비용적인 한계도 있죠. 따라서 정확한 도입목적을 설정하고 그에 맞는 인텔리전스를 예산수준안에서 구매하시는것이 필요합니다.
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취약점 식별 자동화로 보안 위협을 예측하는 AI 시스템 개발이 한창 많이 진행되고 있습니다. 이외에도 다양한 프로젝트들이 진행되고 있는걸로 알지만 아직은 시험단계인 상황으로 제한적으로 활용하기보다 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 고민하면 좋지 않을까 합니다.
재미있는 질문같습니다. 최근에 USENIX Security 학회 키노트를 보니까, 기술적 대응이 사실 한계가 있어서, 디지털 범죄에 대한 세계 적 동참과 표준적 국제 디지털 범죄 대응 정책들이 중요하다고 합니다.
아직 AI해커는 제한적입니다. 때문에 AI해커를 상정하여 정책과 방향을 잡기보다는 발전방향에 따른 정책과 방향설정이 필요할꺼 같습니다.
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네, Google Cloud의 SecOps에서는 플레이북 커스터마이징이 가능합니다. 다온기술 홈페이지를 통해 제품문의 주시면 미팅을 통해 좀저 자세히 알아보실 수 있습니다. www.daont.co.kr 에서 문의하기 확인 부탁드립니다.
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Google Cloud SecOps내에서 Playbook 생성간 AI사용시 기존에 기 작성된 플레이북을 참조하는것으로 알고 있습니다. 다만 사용자가 만든 사항을 학습하는 개념은 아니고 Google Cloud에서 통제된 학습을 진행하고 있습니다.
AI의 결과를 사람이 이해하기 어려운 경우가 있습니다. 예를들어 탐지 결과가 악성이라면 왜 악성인지에 대한 별도 레포트가 없다면 사람은 추론해야 합니다. 이런 부분을 솔루션 단에서 다양한 데이터를 제공하여 해결하고 있습니다.
Google Cloud SecOps의 경우 정확도가 높은 편입니다. 다만 문의 하는 내용의 복잡성에 따라서 Prompt 조정이 필요하거나 생성된 Query를 조정하는 형태는 필요합니다.
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