이렇게 봐주시면 좋겠습니다. 이러한 머신러닝을 통해서 기존에는 하기 어려웠던 분석이 가능해졌다는것에 좀더 의미를 두고 있구요? 기본적으로 이러한 비정형 행위가 악성행위라고 규정지을수 있는 근거는 없기 때문에 다른 종류의 탐지로그나 포렌식 분석을 기준으로 최종 판단을 해야겠습니다.
현재 저희 솔루션에 적용된 학습 기능은 탐지 자체는 정확하다고 보시면 되겠습니다. 다만 이러한 비정형 행위가 악성행위이냐 악성행위가 아니냐 등은 자동으로 구분할 수 있는 기능은 없기 때문에 아직 걸음마 단계라고 볼수 있는 것이지요..^^
[질문] 업무적으로 사용하는 폰의 경우 MDM을 설치하여 주의를 할 수 있겠지만 직원들 개인 휴대폰에 설치하여 관리하는 것은 반발도 있고 여러가지 어려움이 있을 것 같은데 어떤 해결책이 있을까요?
개인용 Apple 기기에 MDM을 등록하여 사용하는 경우 사용자가 희망할 때 기기를 MDM의 관리에서 벗어날 수 있습니다.
뿐만아니라 MDM은 Apple의 정책에 따라 개발되기 때문에 사용자의 개인정보를 침해하지 않습니다.
따라서 업무시간에만 MDM의 관리를 받고, 업무 외 시간에는 개인의 기기로 돌아가서 사용하는것이 가능합니다.
그러면 업무 시간외의 침해에 대해선 취약해 지지 않나요
이런 경우 관리자 업무 부담이 증가하지 않을까요? 외부 활동이 잦으면 매번 설정하고 해제하고 번거로울 것 같기도 하구요.
QR코드를 통해 간단하게 등록하고, 기기 내에서 관리에서 벗어날 수 있습니다.
취합된 로그를 통해 사용자별로 확인하여 업무 부담없이 기기의 보안을 유지할 수 있습니다.
머신러닝을 하는 장비들을 운용할때 오탐을 줄이는 것이 관건 같은데요. 탐지의 정확성을 어느정도 보시는지요?