ChatGPT의 등장은 업계에 큰 파장을 일으켰습니다. 많은 사람들이 머지않아 자신의 일자리가 ChatGPT와 같은 인공지능 기술로 대체될지 걱정하기 시작했습니다. 네트워크 보안은 첨단 기술의 발전과 밀접한 관련이 있습니다. 인공 지능을 기반으로 한 보안 도구는 이미 많은 응용 기회를 찾았습니다. 그렇다면 미래가 더 유망할까요?
고급 기계 학습의 도움으로 자동화된 도구의 행동 패턴이 점점 더 정확해질 것입니다. 그러나 기계는 스스로를 창조하지 않으며, 독립적인 사고도 갖고 있지 않습니다. 네트워크 공격과 방어의 싸움은 결국 기술에 반영되며, 이러한 기술을 적용하려면 사람이 필요합니다. 어떤 사람들은 기계가 기술직에서 사람을 대체할 것이라고 추측하지만, 많은 사실은 네트워크 보안 보호 분야에서 사람이 여전히 없어서는 안 될 존재라는 것을 증명합니다.
미래의 사이버 보안에서 사이버 보안 전문가가 AI 도구로 대체되지 않는 8가지 이유는 다음과 같습니다.
자동화된 사이버 보안 도구는 설계된 프로세스로 작동할 수 있습니다. 달린다. 이러한 도구는 머신러닝과 같은 기술을 통해 다양한 네트워크 공격의 행동 패턴을 식별하도록 훈련될 수 있지만 위협 행동은 끝이 없고 끊임없이 진화합니다. 새로운 공격 상황에 직면하면 지능형 도구는 이를 처리할 수 없기 때문입니다. 상응하는 목표 교육이 부족합니다. 하지만 경험이 풍부한 보안 전문가들은 경험을 바탕으로 이상 행위를 식별하고 선제적인 조치를 취해 신속하게 대응할 수 있습니다.
보안 사고 대응 활동에서는 공격을 억제하는 데 시간이 가장 중요한 경우가 많습니다. 새로운 위협을 처리할 때 조직은 도구를 최적화할 시간이 충분하지 않을 수 있습니다. 그러나 사이버 보안 전문가는 이를 듣고 신속하게 행동하여 상황을 바꿀 수 있습니다.
현재 기업 조직이 구축한 체계적인 방어 수단을 우회하기 위해 공격자는 일반적으로 다양하고 복잡한 네트워크 공격 방법을 사용합니다. 환상을 만들고 방어 시스템을 오도할 수 있습니다. 분석 기술은 사이버 보안 분야에서 경력을 쌓는 데 필요한 기술 중 하나입니다. 실무자는 복잡한 위협을 과제로 보고, 공격 벡터를 분석하고, 모든 세부 사항을 분석하고, 복잡한 위협에 대한 진실을 밝힐 수 있습니다.
복잡한 공격 위협을 해결하려면 소스를 추적하고 위협의 출처를 주의 깊게 분석해야 합니다. 해당 정보가 부족하기 때문에 AI 도구는 보안 위협 분석 중에 이전 공격 이벤트를 연관시킬 수 없으므로 보안 전문가가 공격 단서를 종합적으로 평가하고 소스를 추적해야 합니다.
기업이 보안 시스템을 설치했지만 공격자는 여전히 일부 네트워크에 침투합니다. 이는 각기 다른 네트워크 시스템과 애플리케이션이 고유한 특성을 갖고 있어 표준화된 보호 조치에 완전히 적합하지 않기 때문입니다. 네트워크 보안 보호는 특정 애플리케이션 시나리오 및 환경과 결합될 때만 실제로 작동할 수 있습니다. 자동화된 도구는 디지털 환경의 세부 사항을 이해하기 위해 사람의 도움도 필요합니다. 유사한 공격 벡터가 나타나면 보안 전문가는 구체적인 차이점을 수동으로 식별하고 각 상황에 가장 적합한 보안 전략을 수립하여 더 나은 보호를 달성해야 합니다.
어떠한 성숙한 보호 계획도 공격 방법의 변화로 인해 효과적이지 않을 수 있습니다. 자동화된 네트워크 보안 도구는 특정 패턴에서 가장 효과적이도록 설계되었기 때문에 필연적으로 경직된 것처럼 보이고 변화하는 공격 패턴에 신속하게 적응할 수 있는 유연성이 부족합니다.
언제든지 네트워크 보안 작업은 정체되어 있지 않습니다. 네트워크 보안 작업자의 기본 기술 요구 사항은 다양한 상황에 적응할 수 있는 것입니다. 이는 대응의 효율성뿐만 아니라 대응의 효율성에도 관한 것입니다. 보안 전문가는 작업을 완료하는 데 가장 적합한 방법을 선택할 수 있는 유연성이 필요합니다.
효과적인 네트워크 보안 보호에는 다양한 능력과 협업이 필요합니다. 기계는 프로그램을 통해 서로 통신할 수 있지만 이러한 협업은 제한적입니다. 네트워크 보안 보호 기술은 관련 보안 전문가들의 협력을 통해 끊임없이 발전하고 있으며, 이를 통해 지속적인 혁신과 혁신을 이루어 왔습니다. 사이버 방어자들 사이의 활발한 의사소통은 효과적으로 공격을 예방할 수 있으며, 가치 있는 정보를 적시에 명확하게 공유하면 일부 심각한 사이버 공격을 예방할 수도 있습니다.
네트워크 시스템 애플리케이션은 모든 측면을 포함하므로 보안 도구가 모든 네트워크 보안 요구 사항을 충족할 수는 없으므로 여러 측면의 요구 사항을 충족하려면 다양한 도구를 제공해야 합니다. 기계는 스스로 조직하고 협업할 수 없으며, 효율적인 네트워크 보안 시스템을 식별하고 생성하고 구축하려면 인간이 필요합니다. 따라서 네트워크 보안의 보호 효과는 적절한 도구를 적극적으로 배포하는 것뿐만 아니라 도구의 효과적인 사용을 적극적으로 보장하는 인간의 주도성에 달려 있습니다. 네트워크 보안 전문가는 다양한 네트워크 보안 시스템이 어떻게 작동하는지 이해하고 우수한 도구를 사용하여 배포해야 합니다. 잘못된 장소는 비생산적입니다.
사이버 공격의 상당 부분은 사람의 실수로 인해 발생합니다. 사이버 공격자는 의심하지 않는 피해자가 악성 콘텐츠와 상호 작용하도록 유인하기 위해 피싱 및 기타 사회 공학 공격을 시작합니다. 기업은 위협을 위협하는 콘텐츠를 탐지하는 도구를 설치할 수 있지만 이러한 도구로는 직원에게 사이버 보안에 대해 사전에 교육할 수 없습니다.
기업이 건전한 사이버보안 문화를 조성하기 위해서는 전문가로부터 체계적인 교육을 받아야 합니다. 모든 직원이 사이버 보안에 대해 더 많이 인식할수록 사이버 공격 시 피해가 줄어듭니다.
다양한 고급 도구 시스템이 작동하려면 인간 기반 구성이 필요합니다. 구성된 매개변수가 불합리하거나 비과학적인 경우 시스템이 비정상적으로 작동하여 부정확한 진단 및 조치를 취하게 됩니다. 따라서 자동화된 도구의 안정적인 작동을 위해서는 보안 전문가가 관련 구성이 정상적이고 최적화되어 있는지 확인해야 합니다. 또한 개발자가 도구 버전을 업데이트할 때 자동화 도구 소프트웨어 버전이 적시에 업데이트되는지 여부를 확인해야 합니다.
위 내용은 'ChatGPT'가 사이버 보안 전문가를 대체할 수 없는 8가지 이유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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