[질문] 대부분의 인공지능 시스템은 데이터를 토대로 의사결정 결과를 도출합니다. 이에, 악의적인 용도로 사용하기 위해 인공지능 시스템을 손상시킬 필요 없이 데이터를 조작하면 가능할 것입니다. 즉, 데이터 소스를 오염, 변형, 또는 훼손하면 인공지능 시스템의 효과는 떨어질 수밖에 없습니다. 따라서 인공지능 시스템 뿐만 아니라 원래의 소스 데이터도 보호하는 것이 중요한데, 이에 대한 대처 방안이 있는지요?
질문주셔서 감사합니다. 다크트레이스의 구성이 중요할 것으로 보입니다. 기존 관제 솔루션 하단에 위치하여 필터링된 데이터를 1차적으로 받는 것이 효과적입니다. 또한 다크트레이스는 비지도 학습 기반의 머신러닝을 통해 인공지능이 학습하고 있으면 1000여개의 메트릭으로 군집화하고 위협은 분류하고 있습니다.
[질문] VM과 컨데어너의 가장 큰 차이점은 GUEST os의 유무인데 이 GUEST OS가 무겁고 이에 대한 화환성에 문제가 있어서 인것으로 생각되는데 컨테이너가 수만개 만들어서 그것은 관리하기가 어려운데 컨데이터의 구성요소를 좀 더 늘리고 그 수를 줄여서 관리를 좀 더 쉽게 할 수 있는 방안은 없는지요?
[질문] 대부분의 인공지능 시스템은 데이터를 토대로 의사결정 결과를 도출합니다. 이에, 악의적인 용도로 사용하기 위해 인공지능 시스템을 손상시킬 필요 없이 데이터를 조작하면 가능할 것입니다. 즉, 데이터 소스를 오염, 변형, 또는 훼손하면 인공지능 시스템의 효과는 떨어질 수밖에 없습니다.
따라서 인공지능 시스템 뿐만 아니라 원래의 소스 데이터도 보호하는 것이 중요한데, 이에 대한 대처 방안이 있는지요?