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  • [창간32주년 특별기획] 지능정보산업의 현재와 미래
    NEWS SUMMARY 2017. 11. 3. 06:25
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    * 가트너도 최근 연구조사를 통해 2020년에는 인공지능에 의해 사라진 일자리보다 생겨난 일자리가 더 많아질 것으로 전망했다

    * 지난해 인공지능 열풍이 불기 전까지 인공지능 전공자 수 자체가 적었고, 그들도 2000년 전후의 닷컴 버블 시기에 검색엔진 기술력을 필요로 하는 이커머스 등의 분야로 자리를 옮기기도 했다

    * 이지형 성균관대학교 지능정보융합원 부원장 겸 SW학과 교수는 “인공지능 기술은 공개와 협업을 통해 발전하고 있어, 이 분야에서도 이제 우리나라의 ‘패스트 팔로워’ 특징이 나타나 열심히 쫓아가는 것으로 보인다

    * 김명준 소프트웨어정책연구소(SPRi) 소장은 “인공지능 기술에만 초점을 맞춰서는 지능정보산업 진흥에 속도를 낼 수 없다

    * 인공지능이라는 새로운 시장만 바라볼 게 아니라, 그 기반을 이루는 산업분야들은 물론 지능정보를 통해 개선 가능한 다양한 문제들에도 초점을 맞춰야 한다”고 강조했다

    * 인공지능 분야는 그 원대한 전망에 비해 이제 본격적인 활용의 첫걸음을 뗐다고 볼 수 있다

    * ‘카카오 미니’에는 카카오의 AI플랫폼 ‘카카오 아이(I)’가 탑재돼 음성인식 및 합성, 자연어처리, 빅데이터·머신러닝 기반 추천 등 다양한 기능을 제공할 수 있다

    * 그러나 가장 일반 대중에게 가깝게, 그들의 곁에서 AI의 대중화를 가속시키고 있는 것은 음성인식 기반의 AI비서나 스마트 스피커와 같은 실제 서비스들이다

    * 오늘날 AI의 빠른 확산을 가능하게 한 머신러닝, 특히 딥러닝의 발전에는 하드웨어 기술의 뒷받침이 있었다는 점을 빼놓을 수 없다

    * 즉, 인텔과 AMD의 새로운 프로세서에 기반한 최신 시스템들은 서버 노드 추가 없이 기존보다 더 많은 GPU를 사용할 수 있으므로, 보다 효율적으로 컴퓨팅 성능 향상 효과를 낼 수 있다는 것이다

    * AWS 클라우드 위에 엔비디아의 최신 GPU가 탑재된 ‘아마존 EC2’ 인스턴스를 통해 보다 많은 사람들이 딥러닝 실행에 도움을 받을 수 있을 것이라는 게 양사의 기대다

    * ‘구글클라우드플랫폼’ 역시 엔비디아의 GPU를 지원, 전 세계 ‘구글 컴퓨트 엔진(Google Compute Engine, GCE)’ 및 ‘구글 클라우드 머신러닝(Google Cloud Machine Learning)’ 사용자들이 ‘테슬라’ GPU를 활용할 수 있게 됐다

    * 회사에 따르면 정보보안 전문기업 펜타시큐리티시스템이 머신러닝 기반의 네트워크 분석을 통한 지능형 공격 방어기술을 개발하기 위해 ‘긱스’를 도입했으며, 지능형 언어처리 기술 기업 시스트란인터내셔널도 GPU 프라이빗 클라우드를 구축해 이용하고 있다

    * 보안의 다양한 분야에서 지능정보에 관심을 보이고 있다

    * 특히, 많은 관심과 활발한 연구를 진행하는 분야는 SIEM으로, 인공지능, 머신러닝 등을 적용해 관제의 오탐을 줄이고 효율성을 높이기 위한 방법의 하나로 개발되고 있다

    * 이에 따라 네트워크 패킷 분석, 시나리오 기반 상관분석, 위협 인텔리전스, 머신러닝 등 다양한 기술과 기능이 접목되고 있다

    * 긍정적인 전망은 기업전반에 걸친 가시성을 확보할 수 있고 최신 위협에 대한 선제적 대응이 가능한 SIEM 솔루션 도입이 더욱 활발해 질 것으로 예상하며, 방대한 위협정보를 수집·분석하고 비정상적 행동과 이상행위를 탐지·경고하는 대응 측면에서 인공지능과 미선러닝 기술이 큰 효과를 발휘할 것으로 전망하고 있다

    * 지능정보와 SIEM 솔루션 보안위협을 탐지·대응하기 위해 SIEM 분야에 지능정보를 도입하고자 하는 움직임이 가속화되고 있다

    * 이를 보완하기 위해 사용자 행위 기반 분석(UBA) 기법을 사용하게 되며, 이를 구현하기 위해 인공지능과 머신러닝 기술이 사용되고 있다

    * 이 과정에서 인공지능·머신러닝 기술을 통해 사용자들의 행동 범위를 학습하고 이에 대한 정상/비장상 여부를 자동으로 판별하게 된다

    * 또한 지능정보를 통해 관리자는 보안위협판단에 도움을 받을 수 있다

    * 지능정보가 위협 영향도를 판단해 가시화하거나 관련 조언을 통해 관리자의 판단에 영향을 줄 수 있다

    * 이 외에도 인공지능 기반의 지능형 보안관제 구축도 시도되고 있다

    * 대구시는 안전한 지능정보 사회를 구현하고 지역의 IT 경쟁력을 강화할 수 있는 AI 기반 지능형 보안관제체계 구축을 목표로 하며, ‘D-시큐리티’는 ▲기존에 도입한 보안관제시스템(SIEM) ▲최신 위협 정보를 실시간으로 수집하는 ‘D-날리지 센터’ ▲자동으로 취약점을 진단해 선제 대응할 수 있는 ‘보안 취약점 자동진단 시스템’ ▲지속적인 반복학습을 통해 공격 패턴을 분석하는 머신러닝 기반의 AI 시스템 등이 상호 연계되는 형태로 구성될 계획이다

    * ▲ 대구시의 AI 기반 지능형 보안관제체계 구축모델     다양한 보안 분야에 적용 기대 다른 보안분야에서도 지능정보에 높은 관심을 보이고 있다

    * 지능정보는 보안관제 분야뿐만 아니라 다양한 분야에 접목이 가능하다

    * 많은 분야에 적용할 수 있는 만큼, 앞으로 지능정보가 보안에서 어떻게 적용돼 발전할지 기대된다



    원문보기 : http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=85783

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