Aditya K Sood (Ph.D)는 Aryaka의 보안 엔지니어링 및 AI 전략 부사장입니다. 16 년 이상의 경험을 가진 그는 정보 보안에서 전략적 리더십을 제공하여 제품 및 인프라를 다루고 있습니다. Sood 박사는 인공 지능 (AI), 클라우드 보안, 맬웨어 자동화 및 분석, 응용 프로그램 보안 및 보안 소프트웨어 설계에 관심이 있습니다. 그는 IEEE, Elsevier, Crosstalk, Isaca, Virus Bulletin 및 Usenix를 포함한 다양한 잡지 및 저널에 대한 여러 논문을 저술했습니다.
Aryaka 통합 SASE를 서비스로 제공하는 네트워크 및 보안 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 성능, 민첩성, 보안 및 단순성을 결합하도록 설계되었습니다. Aryaka는 안전한 네트워크 액세스 여정의 다양한 단계에서 고객을 지원하여 네트워킹 및 보안 환경을 현대화, 최적화 및 변환하는 데 도움이됩니다.
사이버 보안 및 AI 여정과 Aryaka에서의 현재 역할을 어떻게 이끌어 냈습니까?
사이버 보안과 AI 로의 여행은 복잡한 문제를 해결할 기술의 잠재력에 대한 매력으로 시작되었습니다. 경력 초기에 나는 사이버 보안, 위협 인텔리전스 및 보안 엔지니어링에 중점을 두어 시스템이 상호 작용하는 방법과 취약점이 어디에 있는지 이해하는 데 견고한 토대를 제공했습니다. 이 노출은 자연스럽게 사이버 보안에 더 깊이 파고 들었습니다. 여기서 점점 더 상호 연결된 세상에서 데이터와 네트워크를 보호하는 것이 중요하다는 것을 인식했습니다. AI 기술이 등장함에 따라, 나는 위협 탐지를 자동화하는 것부터 예측 분석에 이르기까지 사이버 보안을 변화시킬 수있는 엄청난 잠재력을 보았습니다.
보안 엔지니어링 및 AI 전략 부사장으로 Aryaka에 합류하는 것은 서비스, 클라우드 우선 WAN 솔루션 및 혁신 초점으로 통합 SASE의 리더십으로 인해 완벽하게 맞았습니다. 저의 역할을 통해 사이버 보안 및 AI에 대한 열정을 합성하여 안전한 하이브리드 작업, SD-WAN 최적화 및 실시간 위협 관리와 같은 현대적인 과제를 해결할 수 있습니다. Aryaka의 AI 및 Cybersecurity에 대한 수렴은 조직이 탁월한 네트워크 성능을 제공하면서 위협보다 앞서 나갈 수있게하며,이 미션의 일원이되어 기쁩니다.
사이버 보안의 사고 리더로서 향후 몇 년 안에 AI가 보안 환경을 어떻게 변화시키는 것을 보십니까?
AI는 사이버 보안 환경을 변화시켜 일상적인 작업의 부담을 완화시키고보다 복잡한 도전에 집중할 수 있도록하는 직전에 있습니다. 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하는 능력을 통해 보안 시스템은 인간 능력을 능가하는 속도로 이상, 패턴 및 새로운 위협을 식별 할 수 있습니다. AI/ML 모델은 지속적으로 발전하여 고급 지속적인 위협 (APT) 및 제로 데이 취약점의 영향을 감지하고 우회하는 데있어 정확도를 높입니다. 또한, AI는 손상된 시스템을 분리하거나 악의적 인 활동을 차단하고 응답 시간을 크게 줄이고 잠재적 손상을 완화함으로써 반복적이고 시간에 민감한 작업을 자동화함으로써 사고 응답 (IR)을 혁명으로 설정합니다. 또한 AI는 일상적인 작업을 자동화하고 인간의 의사 결정을 강화하여 사이버 보안 기술 격차를 해소하여 보안 팀이보다 복잡한 과제에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
그러나 적대자들은 AI를 강력한 방어 도구로 만드는 것과 동일한 기능을 빠르게 이용합니다. 사이버 범죄자는 점점 AI를 사용하여 Deepfake Phishing 공격, 적응 형 사회 공학 및 AI 중심 맬웨어와 같은보다 정교한 위협을 개발합니다. 이러한 추세는 조직이 이러한 진화하는 위협을 능가하기 위해 지속적으로 혁신 해야하는 ‘AI 무기 경쟁’으로 이어질 것입니다.
AI 애플리케이션을 배포 할 때 기업이 직면하는 주요 네트워킹 과제는 무엇이며 왜 이러한 문제가 더욱 중요 해지고 있다고 생각하십니까?
Enterprises가 AI 애플리케이션을 시작함에 따라 긴급한 네트워킹 문제에 직면 해 있습니다. 대규모 데이터 세트를 실시간으로 전송하고 처리하는 데 필요한 AI 워크로드의 까다로운 특성, 특히 처리 및 학습 작업을 위해 높은 대역폭과 초 저쪽 대기 시간이 즉각적으로 필요합니다. 예를 들어, 자율 시스템 또는 예측 분석과 같은 실시간 AI 애플리케이션은 약간의 지연조차도 결과를 방해 할 수있는 즉각적인 데이터 처리에 달려 있습니다. 이러한 요구는 종종 전통적인 네트워크 인프라의 기능을 능가하여 성능 병목 현상을 자주 발생시킵니다.
확장 성은 AI 배포에서 중요한 과제입니다. AI 워크로드의 역동적이고 예측할 수없는 특성은 변화하는 자원 요구 사항에 신속하게 적응할 수있는 네트워크가 필요합니다. 하이브리드 또는 멀티 클라우드 환경에 AI를 배포하는 기업은 데이터와 워크로드가 다양한 위치에 배포됨에 따라 추가적인 복잡성에 직면합니다. 이러한 환경에서 원활한 데이터 전송 및 스케일링의 필요성은 분명하지만, 고급 네트워킹 솔루션없이이를 달성하는 복잡성도 마찬가지로 분명합니다. 신뢰성은 가장 중요합니다. IA 시스템은 종종 미션 크리티컬 작업을 지원하며 약간의 다운 타임 또는 데이터 손실조차도 상당한 혼란이나 결함이있는 AI 출력으로 이어질 수 있습니다.
보안 및 데이터 무결성은 AI 배포를 더욱 복잡하게합니다. AI 모델은 교육 및 추론을위한 방대한 양의 민감한 데이터에 의존하여 안전한 데이터 전송 및 위반 또는 조작에 대한 보호를 최우선으로 만듭니다. 이 과제는 조직이 성과 요구와 함께 규제 의무를 충족 해야하는 의료 및 금융과 같은 엄격한 규정 준수 요구 사항을 가진 산업에서 특히 심각합니다.
기업이 AI를 점점 채택함에 따라 이러한 네트워킹 문제가 점점 더 중요 해지고있어 높은 대역폭, 낮은 대기 시간, 확장 성 및 강력한 보안을 제공하는 Advanced AI-Ready 네트워킹 솔루션의 필요성을 강조합니다.
Aryaka의 플랫폼은 특히 데이터 움직임과 신속한 의사 결정에 의한 긴장을 관리 할 때 AI 워크로드의 증가 된 대역폭 및 성능 요구를 어떻게 해결합니까?
지능적이고 유연하며 최적화 된 네트워크 관리를 갖춘 Aryaka는 AI 워크로드의 증가 된 대역폭 및 성능 요구를 해결하기 위해 독특하게 장착되어 있습니다. 에지 장치, 데이터 센터 및 클라우드 환경과 같은 분산 위치간에 대규모 데이터 세트의 이동은 종종 전통적인 네트워크를 크게 긴장시킵니다. Aryaka의 솔루션은 가장 효율적이고 사용 가능한 경로에서 트래픽을 동적으로 라우팅하여 릴리프를 제공하여 여러 연결 옵션을 활용하여 대역폭을 최적화하고 대기 시간을 줄입니다.
Aryaka 솔루션의 주요 장점 중 하나는 응용 프로그램 인식 라우팅을 통해 중요한 AI 관련 트래픽을 우선 순위로 삼는 능력입니다. Aryaka는 실시간 데이터 분석 또는 기계 학습 모델 추론과 같은 대기 시간에 민감한 워크로드를 식별하고 우선 순위를 정함으로써 AI 애플리케이션이 빠른 의사 결정에 필요한 네트워크 리소스를 수신하도록합니다. 또한 Aryaka의 솔루션은 동적 대역폭 할당을 지원하여 기업이 AI 워크로드 요구에 따라 자원을 확장하거나 아래로 확장하고 병목 현상을 방지하며 피크 사용 중에도 일관된 성능을 보장 할 수 있습니다.
또한 Aryaka 플랫폼은 사전 모니터링 및 분석 기능을 제공하여 네트워크 성능 및 AI 워크로드 동작에 대한 가시성을 제공합니다. 이 사전 예방 적 접근 방식을 통해 기업은 AI 시스템의 운영에 영향을 미치기 전에 성능 문제를 식별하고 해결할 수있어 중단되지 않은 운영을 보장합니다. CASB, SWG, FWAAS, 엔드 투 엔드 암호화, ZTNA 등과 같은 고급 보안 기능과 함께 Aryaka 플랫폼은 AI 데이터의 무결성을 보호합니다.
AI 채택은 엔터프라이즈 네트워크 내에서 새로운 취약점이나 공격 표면을 어떻게 도입합니까?
AI 시스템을 채택하면 AI 시스템이 데이터와 상호 작용하는 고유 한 방법으로 인해 엔터프라이즈 네트워크 내에서 새로운 취약점 및 공격 표면이 소개됩니다. AI 시스템이 훈련 및 추론에 필요한 막대한 양의 민감한 데이터에서 발생합니다. 이 데이터가 전송 또는 스토리지 중에 가로 채기, 조작 또는 도난당한 경우 위반, 모델 부패 또는 규정 준수 위반으로 이어질 수 있습니다. 또한 AI 알고리즘은 AI 시스템이 잘못된 결정을 내리기 위해 AI 시스템을 오도하도록 설계된 신중하게 제작 된 입력 (예 : 변경된 이미지 또는 데이터)을 도입하는 적대적 공격에 취약합니다. 이러한 공격은 사기 탐지 또는 자율 시스템과 같은 중요한 응용 프로그램을 손상시켜 심각한 운영 또는 평판 손상을 초래할 수 있습니다. AI 채택은 또한 자동화 및 의사 결정과 관련된 위험을 소개합니다. 악의적 인 행위자는 잘못된 데이터를 공급하여 자동화 된 의사 결정 시스템을 악용하여 의도하지 않은 결과 또는 운영 중단으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 공격자는 AI 구동 모니터링 시스템에서 사용하는 데이터 스트림을 조작하여 보안 위반을 마스킹하거나 허위 경보를 생성하여주의를 돌릴 수 있습니다.
또 다른 도전은 AI 워크로드의 복잡성과 분산 특성에서 발생합니다. AI 시스템에는 종종 에지 장치, 클라우드 플랫폼 및 인프라에서 상호 연결된 구성 요소가 포함됩니다. 이 복잡한 상호 연결성 웹은 각 요소와 통신 경로가 공격자의 잠재적 인 진입 점을 나타 내기 때문에 공격 표면을 크게 확장합니다. 예를 들어, 에지 장치를 손상 시키면 네트워크를 가로 질러 측면 이동을 허용하거나 중앙 집중식 AI 시스템으로 처리되거나 데이터를 변조하는 경로를 제공 할 수 있습니다. 또한 AI 응용 프로그램을 통합하는 데 종종 사용되는 무담보 API는 적절하게 보호되지 않으면 취약점을 노출시킬 수 있습니다.
기업이 미션 크리티컬 기능을 위해 AI에 점점 더 의존함에 따라, 이러한 취약점의 잠재적 결과가 더욱 심해져 강력한 보안 조치에 대한 긴급한 필요성을 강조합니다. 조직은 AI 모델에 대한 적대적 교육, 데이터 파이프 라인 보안 및 AI 중심 환경을 보호하기 위해 제로 트러스트 아키텍처를 채택하는 것과 같은 이러한 과제를 신속하게 해결해야합니다.
이러한 AI 특정 보안 위험을 해결하기 위해 Aryaka에서 어떤 전략이나 기술을 구현하고 있습니까?
Aryaka 플랫폼은 운송 및 휴식의 데이터에 대한 엔드 투 엔드 암호화를 사용하여 AI 시스템에 의존하는 방대한 양의 민감한 데이터를 보호합니다. 이러한 측정은 AI 데이터 파이프 라인을 보호하고 에지 장치, 데이터 센터 및 클라우드 서비스 간 전송 중에 가로 채기 또는 조작을 방지합니다. 동적 트래픽 라우팅은 안전하고 효율적인 경로를 통해 AI 관련 트래픽을 지시하면서 보안 및 성능을 더욱 향상시키면서 대기 시간을 최소화하고 신뢰할 수있는 의사 결정을 보장하기 위해 중요한 워크로드를 우선시합니다.
Aryaka의 AI는 의심스러운 활동에 대한 로그를 분석하여 솔루션을 모니터 네트워크 트래픽을 모니터링합니다. Aryaka가 제공하는 중앙 가시성 및 분석을 통해 조직은 AI 워크로드의 보안 및 성능을 모니터링 할 수 있으며, 중요한 서버 및 호스트를 포함한 최종 사용자와 관련된 잠재적 인 악성 행동 및 위험한 행동을 사전에 식별 할 수 있습니다. AI Observe는 AI/ML 알고리즘을 사용하여 의사 결정을위한 다양한 매개 변수 및 변수를 사용하여 계산 된 심각도를 기반으로 보안 입사 알림을 트리거합니다.
2025 년 하반기에 오는 Aryaka의 AI> Secure Inline Network 솔루션은 조직이 최종 사용자와 AI 서비스 엔드 포인트 (Chatgpt, Gemini, Copilot 등) 간의 트래픽을 해부하여 프롬프트 주입, 정보 유출과 같은 공격을 발견 할 수 있도록합니다. 및 학대 가드 레일. 또한, 엄격한 정책은 승인 및 제재 된 Genai 서비스/신청과의 커뮤니케이션을 제한하도록 시행 할 수 있습니다. 또한 Aryaka는 네트워킹과 강력한 보안 조치를 결합한 고급 전략을 구현하여 AI 특정 보안 위험을 해결합니다. 한 가지 중요한 접근법은 ZTNA (Zero Trust Network Access)의 채택으로 AI 워크로드와 상호 작용하려는 모든 사용자, 장치 및 응용 프로그램에 대한 엄격한 검증을 시행합니다. 워크로드가 에지 장치, 클라우드 플랫폼 및 온 프레미스 인프라에 걸쳐있는 분산 AI 환경에서 필수적이어서 공격자의 무단 액세스 및 측면 이동에 취약합니다.
이러한 포괄적 인 조치를 취함으로써 Aryaka는 기업이 AI 환경을 진화하는 위험에 대비하여 확장 가능하고 효율적인 AI 배포를 가능하게하는 데 도움이됩니다.
AI가 보안을 향상시키고 잠재적 인 네트워크 타협을위한 도구로 사용되는 방법에 대한 예를 공유 할 수 있습니까?
AI는 사이버 보안에서 중요한 역할을합니다. 네트워크 보안을 향상시키기위한 강력한 도구이며 리소스 대적은 정교한 압정. 이러한 응용 프로그램을 인식하면 사이버 보안 환경에서 AI의 변형 잠재력을 강조하고 도입 위험을 탐색 할 수 있습니다.
AI는 고급 위협 탐지 및 예방을 통해 네트워크 보안을 혁신하고 있습니다. AI 모델은 방대한 양의 네트워크 트래픽을 실시간으로 분석하여 기존의 방법에 의해 감지되지 않을 수있는 이상, 의심스러운 행동 또는 타협 지표 (IOC)를 식별합니다. 예를 들어, AI 기반 시스템은 네트워크 프로토콜 패턴을 분석하고 자동으로 악의적 인 소스를 분리하여 자동으로 응답하여 분산 서비스 거부 (DDO) 공격을 감지하고 완화 할 수 있습니다. 또한 행동 분석에서 AI의 잠재력은 중요하며, 내부자 위협이나 계정 타협을 감지하기 위해 정상적인 사용자 행동 프로파일을 생성합니다. 그러나 가장 강력한 애플리케이션은 AI 시스템이 잠재적 취약성 또는 공격 벡터를 예측하는 예측 분석입니다. 위협이 구체화되기 전에 사전 방어가 가능합니다.
반대로, 사이버 범죄자는 AI를 활용하여보다 정교한 공격을 개발하고 있습니다. AI 중심 악성 코드는 특성을 동적으로 변경하여 전통적인 탐지 메커니즘을 피할 수 있습니다. 공격자는 또한 AI/ML을 사용하여 피싱 캠페인을 향상시켜 데이터 스크래핑 및 분석을 통해 개별 목표에 맞는 가짜 이메일 또는 메시지를 제작합니다. 놀라운 트렌드 중 하나는 사회 공학의 심해입니다. AI 생성 오디오 또는 비디오는 설득력있는 경영진 또는 신뢰할 수있는 개인이 직원에게 민감한 정보를 공개하거나 사기 거래를 승인하도록 조작하도록합니다. 또한, 적대적 AI 공격은 다른 AI 시스템을 직접 대상으로하여 조작 된 데이터를 도입하여 AI 구동 자동화에 의존하는 중요한 작업을 방해 할 수있는 잘못된 예측 또는 결정을 유발합니다.
사이버 보안에서 AI의 이중 사용은 능동적이고 다층 보안 전략의 중요성을 강조합니다. 조직은 방어를 향상시킬 AI의 잠재력을 활용해야하지만 잠재적 오용에 대해 경계를 유지하는 것도 마찬가지로 중요합니다.
서비스로서의 Aryaka의 통일 된 SASE는 어떻게 기존 네트워크 및 보안 솔루션과 차별화됩니까?
서비스 솔루션으로 Aryaka의 통합 SASE는 귀하의 비즈니스와 함께 확장하도록 설계되었습니다. Unified SASE는 네트워킹 (예 : MPLS) 및 보안 (예 : 방화벽 및 VPN 등)을위한 별도의 도구에 의존하는 레거시 시스템과 달리 이러한 기능을 통합하여 완벽하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 이러한 수렴은 경영을 단순화하고 위치에 관계없이 사용자에게 일관된 보안 정책 및 성능을 제공합니다. Cloud-Native Architecture를 활용하여 통합 SASE는 복잡한 온 프레미스 하드웨어의 필요성을 제거하고 비용을 줄이며 기업이 최신 하이브리드 작업 환경에 빠르게 적응할 수 있도록합니다.
Aryaka의 주요 차별화 요소는 제로 트러스트 (ZT) 원칙을 규모로 지원하는 능력입니다. 자원에 대한 액세스를 부여하기 전에 신분 기반 액세스 컨트롤을 지속적으로 검증하고 사용자 및 장치 신뢰성을 지속적으로 검증합니다. Aryaka는 민감한 데이터를 보호하는 동안 위협에 대한 강력한 보호 기능을 제공하면서 위협에 대한 강력한 보호 기능을 제공하면서 위협에 대한 강력한 보호 기능을 제공하면 분산 환경에 걸쳐. AI를 통합하는 능력은 위협 탐지 및 응답을 더욱 향상시켜 보안 사고를보다 빠르고 효과적으로 완화시킵니다.
Aryaka는 사용자 경험과 성능을 향상시킵니다. Unified SASE는 소프트웨어 정의 된 와이드 지역 네트워킹 (SD-WAN)을 활용하여 트래픽 라우팅을 최적화하여 낮은 대기 시간 및 고속 연결을 보장합니다. 이는 클라우드 애플리케이션 및 원격 작업을 수용하는 조직에 특히 중요합니다. 통합 SASE는 통합 플랫폼에서 보안 및 성능을 제공함으로써 복잡성을 최소화하고 확장 성을 향상 시키며 조직이 현대적이고 역동적 인 IT 환경의 요구를 충족시킬 수 있도록합니다.
Aryaka의 OnePass ™ 아키텍처가 안전하고 효율적인 데이터 전송을 보장하면서 AI 워크로드를 어떻게 지원하는지 설명 할 수 있습니까?
Aryaka의 OnePass ™ 아키텍처는 안전한 고성능 네트워크 연결을 강력한 보안 및 데이터 최적화 기능과 통합하여 AI 워크로드를 지원합니다. AI 워크로드는 종종 에지 장치, 데이터 센터 및 클라우드 기반 AI 플랫폼과 같은 분산 환경간에 많은 양의 데이터를 전송합니다. OnePass ™는 Aryaka의 글로벌 개인 백본 및 SASE (Access Service Edge) 기능을 활용하여 이러한 데이터 흐름이 효율적이고 안전하게 보장합니다.
글로벌 개인 백본은 저도의 대역폭이 낮은 대역폭 연결을 제공하며, 이는 실시간 데이터 처리 및 의사 결정이 필요한 AI 워크로드에 중요합니다. 이 최적화 된 네트워크는 일반적으로 공개 인터넷 연결과 관련된 병목 현상을 피하면서 빠르고 안정적인 데이터 전송을 보장합니다. 이 아키텍처는 또한 효율성을 더욱 향상시키고 네트워크 리소스의 긴장을 줄이기 위해 데이터 중복 제거 및 압축과 같은 고급 WAN 최적화 기술을 사용합니다. AI 작업과 관련된 대형 데이터 세트 및 빈번한 모델 업데이트에 이상적이며 시스템 성능에 대한 신뢰를 불러 일으 킵니다.
보안 관점에서 Aryaka의 OnePass ™ 아키텍처는 제로 트러스트 프레임 워크를 시행하여 모든 데이터 흐름이 인증, 암호화 및 지속적으로 모니터링되도록합니다. SWG (Secure Web Gateway), CASB (Cloud Access Security Broker) 및 침입 예방 시스템 (IPS)과 같은 통합 보안 기능은 사이버 위협에 대한 민감한 AI 워크로드를 보호합니다. 또한 Edge 기반 정책 시행을 가능하게함으로써 OnePass ™는 대기 시간을 최소화하면서 보안 제어가 분산 환경에 지속적으로 적용되도록하여 시스템 경계에 보안 감각을 제공합니다.
Aryaka의 단일 패스 아키텍처는 모든 필수 보안 기능을 통합 플랫폼에 통합합니다. 이 통합을 통해 여러 보안 장치가 필요하지 않고 실시간 네트워크 트래픽 검사 및 처리가 가능합니다. 안전하고 낮은 격렬성 연결성과 강력한 위협 보호의 조합은 Aryaka의 OnePass ™ 아키텍처가 현대식 AI 워크로드에 독특하게 적합합니다.
우리가 2025 년 이상으로 이동함에 따라 AI와 네트워크 보안에서 어떤 추세를 예견합니까?
우리가 2025 년 이상을 향해 보면 AI는 네트워크 보안에서 중추적 인 역할을 할 것입니다. AI 기반 위협 감지 시스템은 계속 발전하여 AI/ML을 활용하여 전례없는 속도와 정확도로 악성 활동 패턴을 식별합니다. 이러한 시스템은 제로 데이 취약점과 APTS (Advanced Interistent Thrests)와 같은 정교한 공격을 감지하는 데 탁월합니다. AI는 또한 미래 보안 시스템의 효율성에 대해 잠재 고객을 안심시키는 개발 인 사고 대응으로 자동화를 주도 할 것입니다. 이 자동화는 보안 오케스트레이션, 자동화 및 응답 (SOAR) 시스템이 위협을 자율적으로 중화시켜 응답 시간을 최소화하고 인간 분석가의 부담을 줄일 수있게합니다. 또한, 양자 컴퓨팅이 발전함에 따라 네트워크 보안의 기존 암호화 표준을 훼손하여 산업을 양자 안전 암호화로 향하게 할 수 있습니다.
그러나 네트워크 보안에서 AI의 통합이 증가함에 따라 문제가 발생합니다. Cybercriminals는 AI 기술의 힘을 활용하여 피싱 체계 및 회피 맬웨어를 포함하여보다 고급 공격을 개발합니다. 편향되거나 부적절하게 훈련 된 모델의 위험으로 인해 AI 시스템의 설계 또는 구현의 결함을 나타내는 AI 모델 취약점이 증가 할 것입니다. 이로 인해 새로 발견 된 데이터 중독 및 적대적 입력 조작 기술을 통해 AI 모델을 악용 할 것입니다. 또한 AI를 채택하면 소프트웨어 공급망에 사용되는 타사 라이브러리 및 패키지에서 보안 취약점 감지가 향상됩니다.
또한 AI 중심 도구는 보안 도구, 팀 및 조직 간의 더 나은 협업을 가능하게 할 것으로 예상합니다. AI 중심 솔루션은 개인화 된 보안 모델을 만들어 청중이 보안 요구가 충족되고 있다고 생각합니다. 이 모델은 사용자 역할과 행동에 따라 개별화 된 보안 정책을 생성합니다. 국가 국가는 AI 기술을위한 글로벌 사이버 보안 프레임 워크 구축에 협력 할 것입니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. Aryaka.
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