현재 ICO를 진행중인 프로젝트를 파헤쳐보는
"ICO 파헤치기"시리즈 - 클라우드브릭(CLB) 3편입니다.
앞서 현재 보안세상이 어떤 문제점을 안고 있는지에 대해서 한 번 살펴보고,
그 중 클라우드브릭이 가장 중점적으로 생각하는 문제가 무엇인지에 대해서도 알아보았는데요.
그럼 이런 기존 보안생태계의 문제점을 해결해 나가기 위한
클라우드브릭이 정한 방향성에 대해 한 번 기술적인 부분으로 살펴보도록 하겠습니다.
사실 클라우드브릭은 백서에도 그렇고 밋업(Meet-UP)때도 그렇고
보안에 대한 기술적인 부분에 대해 어떤 한 단어를 늘 언급해 왔는데,
그것은 바로 "딥러닝(Deep-Learning)"입니다.
딥러닝?(Deep-Learning)?
아실만한 분들은 잘 아실수도, 들어본 적이 있는 사람은 들어본 듯도 한 이 단어
그리고 모르는 사람에게는 또 생소할 수도 있는 이 단어 "딥러닝(Deep-Learning)"
그럼 우선 이 딥러닝(Deep-Learning)이 무엇인지에 대해 먼저 알아보겠습니다.
우선 딥러닝(Deep-Learning)의 사전적 의미는
"사물이나 데이터를 군집하거나 분류하는데 사용하는 기술"입니다.
이렇게만 설명해서는 다소 어렵죠?
그럼 딥러닝이 어떻게 탄생하게 되었는지부터 간단히 알아보겠습니다.
사실 딥러닝이라는 개념 자체는 1940년대에 탄생하기는 하였습니다.
하지만 탄생 후 한동안 딥러닝이 그다지 활성화되지 않았고, 상용화 되지 않았었기 때문에
잠잠하다가 지금 시대의 딥러닝이라고 말할 수 있는 단계에 이르는 것은
2004년 인공지능분야(AI)를 개척한 영국의 제프리 힌튼 교수에 의해서인데요.
제프리 힌튼 교수는 RBM이라는 새로운 딥러닝 기반의 학습 알고리즘을 제안하면서
이 딥러닝이라는 것이 시작이 되게 되었습니다.
그럼 여기서 인공지능분야(AI)를 개척한 교수가 학습 알고리즘을 제시했다?
그럼 인공지능 분야(AI)에 딥러닝이 무언가 연관성이 있음을 느낄 수 있겠죠?
여기서 간단하게 정리를 하면 딥러닝에 대한 이해가 쉬워집니다.
딥러닝 기술의 핵심은 바로 "분류를 통한 예측"인데,
데이터 홍수시대에 데이터에서 패턴을 발견해서 컴퓨터가 데이터를 분류합니다.
그것이 바로 인공지능(AI) 딥러닝(Deep-Learning)인 것입니다.
그래서 클라우드브릭(CLB)은 이런 딥러닝(Deep-Learning)을 활용하여
클라우드브릭의 딥러닝 모듈인 VISION을 통해
다양한 사용자 디바이스, 시스템 및 프로토콜을 대상으로 한 사이버 위협 공격을
보다 지능적으로 탐지하는 기능을 제공할 계획이라고 합니다.
이것이 클라우드 브릭이 기존의 보안문제를 타파해 나갈
첫 번째 핵심 기술이자 방향성이라 할 수 있습니다.
이를 통해 클라우드브릭은 가장 정확하고 낮은 오탐율 솔루션이 되려는 목표를 가지고 있고,
이런 과정들에 클라우드브릭의 중추기술로써 "딥러닝"을 활용하려는 계획을 가지고 있습니다.
우선 이렇게 클라우드브릭(CLB)의 방향성을 기술적인 면에서 한 가지 먼저 알아보았는데요.
딥러닝(Deep-Learning)은 클라우드브릭(CLB)팀이 누누히 언급하는 중요 기술인 만큼
향후 보안에 적극 활용되어 발전해나가는 모습을 기대해 볼 수 있겠습니다.
이와 관련된 더 자세한 내용은 클라우드브릭 홈페이지를 통해 확인해 보실 수 있습니다.