포티넷, 셀프-러닝 AI 인텔리전스 어플라이언스 포티AI(FortiAI) 발표
포티넷, 셀프-러닝 AI 인텔리전스 어플라이언스 포티AI(FortiAI) 발표
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  • 승인 2020.03.13 00:21
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[2020년 03월 12일] - 포티넷코리아가 셀프-러닝 심층신경망(Deep Neural Networks, DNN) 기술을 활용한 온-프레미스 어플라이언스 포티AI(FortiAI)를 발표했다. 포티AI(FortiAI)는 인간 뇌의 뉴런을 모방한 심층신경망(Deep Neural Networks, DNN) 기술로 불리는 딥 러닝(Deep Learning)을 활용하며 세 가지 특징이 핵심이다.

▲실시간 위협을 식별, 분류하기 위해 기존의 시간 소모적인 수동 조사 작업을 자동화
제한적인 보안 직원이 레거시 보안 프로세스를 사용하고 있는 기업들은 위협 경고마다 수동적인 방식으로 조사를 진행하는데 이는 매우 시간 소모적이며 힘든 작업이다. 이로 인해 대응 시간이 느려져서 데이터 유출 또는 보안사고 등의 추가 리스크가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 ‘포티AI(FortiAI)’는 DNN을 사용하여 전체 위협 이동 경로를 식별하고, 서브-세컨드(초-단위)의 속도로 ‘페이션트 제로(patient zero, 최초감염자)’나 모든 후속 감염을 파악한다.

▲공격의 즉각적인 탐지 및 치료를 위해 보안 프로세스를 혁신
버추얼 시큐리티 애널리스트(Virtual Security Analyst)는 과학적으로 사이버 위협의 특성을 분석하고 위협 대응을 가속화하는 정확한 의사결정을 내림으로써 조직이 위협에 노출되는 시간을 크게 줄여준다.

▲맞춤형 위협 인텔리전스를 통해 오탐지(False Positives) 감소
오탐지(False Positives)는 보안 분석가들이 추가 조사해야 하는 만큼 업무적으로 부담이 되며, 진짜 위협과 위협이 아닌 것을 구분하는데 많은 시간이 소모된다. 맞춤형 위협 인텔리전스를 통해 ‘포티AI(FortiAI)’는 새로운 공격에 즉각적으로 적응하고, 오탐지(False Positives)를 줄이면서 새로운 멀웨어의 특징을 학습한다.

포티넷 CMO 겸 제품 총괄 선임 부사장 존 매디슨(John Maddison)은 “포티AI(FortiAI)는 포티가드랩(FortiGuard Labs)의 AI 기술과 축적된 지식 구축을 통한 사이버 위협 탐지를 위해서, 온-프레미스 환경에 구축할 수 있도록 패키지화 된 솔루션이다. 이를 통해 고객들은 서브-세컨드(초-단위)의 속도로 정교한 위협을 식별, 분류, 조사할 수 있는 셀프-러닝 AI를 통해 자신의 내부 인프라 환경에서 직접 포티가드랩(FortiGuard Labs)의 고급 사이버 위협 탐지 기술을 활용할 수 있다”라고 말했다.


By 김현동 에디터 hyundong.kim@weeklypost.kr
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