12321321321321321<figure class="image w-full"><img style="aspect-ratio:100%/100%;" src="https://qc-cdn.presscon.ai/qc/34/images/resize/800/20250211/1739269817472_761151653.webp" alt="1321" width="100%" height="100%" blur="true" position="centerCenter"><figcaption style="font-family:'Noto Sans KR';font-size:15px;width:100%;">132121321321</figcaption></figure><figure class="image w-full"><img style="aspect-ratio:100%/100%;" src="https://qc-cdn.presscon.ai/qc/34/images/resize/800/20250211/1739269817344_835778998.webp" alt="3123123213" width="100%" height="100%" position="bottomRight" blur="false"><figcaption style="font-family:'Noto Sans KR';font-size:15px;width:100%;">31231232132132132</figcaption></figure>213213213213<figure class="image w-full"><img style="aspect-ratio:100%/100%;" src="https://qc-cdn.presscon.ai/qc/34/images/resize/800/20250211/1739269817352_807330322.webp" alt="213213" width="100%" height="100%" position="centerLeft" blur="false"><figcaption style="font-family:'Noto Sans KR';font-size:15px;width:100%;">213213</figcaption></figure><figure class="image w-full"><img style="aspect-ratio:100%/100%;" src="https://qc-cdn.presscon.ai/qc/34/images/resize/800/20250211/1739269817329_514247543.webp" alt="" width="100%" height="100%" position="centerRight" blur="false"></figure>idsufhdsjkfhdsjfhdsjfhjdskfewriuyewruiewyhufsdjfjkdshfkjhiwueryweiuruhfusdhfduihfuihweriweyrueiwhfushdfuihwriuwerewyrihfsdiuhfuweryewuirehfuihjkfhewjkhjdsfhfuiwehirhruwhufhdsuifhuiewhuifheuiwhfueiwhfuiehwufihewiuhfiuewyewruiyweuireywuihfdshfdskfhjkwehriuewryeuiwrheiuwfhiudshfudishfuihfuiwheuiherewiuryewuiryeuiwrhfjksdfhdjkshfdsfhwieuryewuiryeuiwyruiewhfuiehwif

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Andrew Chair

최근 인공지능(AI)·클라우드·사물인터넷(IoT) 등 발전으로 인해 과거에 비해 보안이 필요한 영역이 넓어졌다. 이에 따라 보안 또한 위협탐지에서 리스크(위험요소) 관리의 영역으로 트렌드가 이동하는 추세다. 정보보안 기업 안랩은 자사 플랫폼 '안랩 XDR(eXtended Detection & Response)'에 생성형AI를 접목해 앞으로 보안 분야도 복잡한 매뉴얼 없이 간편한 대응이 가능해 질 것으로 자신했다. 안랩 솔루션컨설팅 차장은 12일 서울시추

'생성형 AI'접목한안 랩 XDR,보안도'자동화'구현했다[블로터ICT콘퍼런스 현장]1231

‘생성형 AI(인공지능)’가 주목받고 있습니다. 제너레이티브 AI(generative AI)라고도 하죠.지금까지의 AI가 입력된 데이터를 분석하거나 인식하는 정도에 그쳤다면, 생성형 AI는 이용자의 요구(주어진 조건)에 따라 기존 학습 데이터(초거대 AI)를 기반으로 비교 학습을 통해 새로운 데이터·결과물 등을 만들어내는데요. 텍스트·음성·영상·이미지 등 다양합니다.기계학습 모델 가운데 생성 모델(generative model)이 사용되는 것으로 생성형