더 나은 보안 결과를 위해 인간과 기계의 장점을 결합

처리해야 할 위협과 정보의 양은 인간의 힘으로만 감당할 수 있는 범위를 넘어섰습니다. 처리, 조정 및 확장을 위해 기계의 속도가 필요합니다.

하지만 해당 코드의 이면에 있는 인간 공격자의 재치와 독창성을 따라잡고 이를 능가하기 위해서는 인간도 필요합니다. 우리에게는 서로 학습하고 정보를 제공하면서 하나의 개체처럼 기능하는 사람과 기계로 구성된 팀이 필요합니다.

혁신의 속도를 주도하는 McAfee는 인간과 기계로 된 팀 구성으로 알려진 다층적 접근 방식을 채택하기 위해 표준 형태의 고급 분석을 뛰어넘어 진화하고 있습니다.

McAfee 솔루션의 기계 학습 응용 프로그램은 다음을 고려합니다.

  • 데이터가 수집되고 컴퓨팅되는 위치
  • 원시 데이터 필요성 여부 및 샘플링 적용 가능 여부
  • 고객이 느끼는 대역폭 및 지연 시간의 비용
  • 주기적 또는 지속적으로 학습이 발생하는 위치
  •  데이터가 저장되는 위치, 방법 및 시점
  • 고객 프로세스, 메타데이터 또는 관리 정책 변경으로 인해 모델을 재계산해야 하는 빈도

더욱 향상된 위협 방어를 위한 기계 학습의 진화

심층 학습 및 AI

최근 연구 에서는 고급 감지 기능에 대한 기계 학습의 필요성을 강조하고 있습니다. McAfee는 기계 학습 기술을 AI(인공 지능) 및 심층 학습이라는 더 복잡한 분석으로 진화시키고 있습니다.

다층적 접근 방식

심층 학습은 인간의 뇌와 상당히 유사한 수많은 계층의 수학적 뉴런을 사용하는 기계 학습 기반의 분석 접근 방식입니다.

인간형 추론

기계 학습, 심층 학습 및 인공 지능은 컴퓨팅이 더욱 인간과 유사해짐에 따라 수학적으로 더욱 복잡해지고 있습니다.

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