보안 및 복원력 혁신

LLM은 사이버 방어자가 데이터를 수집하고 분석하여 사이버 위협의 패턴과 추세를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 여러 소스의 정보를 사용하여 위협 인텔리전스에 컨텍스트를 추가하고 리버스 엔지니어링 및 맬웨어 분석과 같은 기술 작업을 수행할 수도 있습니다. 

LLM은 사이버 방어자가 인시던트 심사, 포함, 근절, 분석 및 복구를 포함한 보안 인시던트 대응 및 복구를 지원하고 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인시던트를 요약하고, 대응 자동화 스크립트를 생성하고, 팀을 조정하고, 인시던트 세부 정보 및 작업을 문서화하고 전달할 수 있습니다. 또한 LLM은 인시던트로부터 학습하고 예방 및 완화를 위한 개선 제안을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

LLM은 네트워크, 시스템, 애플리케이션 및 데이터에서 보안 이벤트 및 인시던트를 모니터링하고 검색할 수 있습니다. 데이터를 분석하고, 우선 순위가 지정된 경고를 생성하고, 조사 및 대응을 위한 상황별 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 LLM은 다중 클라우드 환경의 상태를 분석하여 포괄적인 리소스 맵을 만들고, 잠재적인 영향을 예측하고, 위험 완화 제안을 제공할 수 있습니다. 전자 메일 콘텐츠를 분석하고 피싱 시도를 나타내는 텍스트 패턴, 변칙 및 의심스러운 언어를 식별하여 피싱 검색에 유용할 수 있습니다. 

LLM은 침투 테스트, 취약성 검사, 코드 분석 및 구성 감사를 포함하여 보안 테스트 및 유효성 검사를 자동화하고 개선할 수 있습니다. 테스트 사례를 생성 및 실행하고, 결과를 평가 및 보고하며, 수정 제안을 제공합니다. LLM은 특정 시나리오에 대한 사용자 지정 앱 및 도구를 만들고, 반복적인 작업을 자동화하고, 수동 개입이 필요한 간헐적 또는 임시 작업을 처리할 수 있습니다. 

LLM은 사이버 방어자가 보안 인식 및 교육을 위한 참여적이고 개인화된 콘텐츠 및 시나리오를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 목표 대상 그룹의 보안 지식과 기술 수준을 평가하고, 피드백과 지침을 제공하고, 학습 및 테스트를 위한 현실적이고 적응적인 사이버 연습 및 시뮬레이션을 생성할 수 있습니다. 

LLM은 정책 개발 및 시행, 위험 평가/관리, 감사 및 보증, 규정 준수 및 보고를 비롯한 보안 거버넌스, 위험 및 규정 준수 활동을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 비즈니스 목표에 따라 활동을 조율하고 성능 측정을 위한 보안 메트릭 및 대시보드를 제공할 수 있습니다. 또한 보안 미비 사항과 문제를 식별하고 조직의 보안 상태를 개선하기 위한 권장 사항을 제공하고 취약성의 우선 순위를 지정하고 수정 제안을 식별할 수 있습니다.