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인공지능과 머신러닝은 많은 이점을 제공한다. 하지만 동시에 새로운 취약점을 가져오기도 한다. 이러한 위험을 최소화할 방법을 살펴본다.
지난 10월 국회에 제출된 ‘산업기술의 유출방지 및 보호에 관한 법률’(이하 산업기술보호법) 개정안 중 ‘국가핵심기술’ 보유기관의 보안조직에 관
자동화 기술이 사실상 모든 회사로 확산되면서, IT의 자동화 거버넌스(관리)라는 역할에 대한 질문이 제기되고 있다. CIO는 자동화 기술이 적절
조직들이 구축 시간 단축과 비용 절감을 바람에 따라 기업 내에서의 오픈소스 사용이 증가하고 있다. ‘기업 오픈소스 현황(The State of Enterprise Open Source)’이라는 제목의 2019년 레드햇
무료 소프트웨어를 좋아하지 않는 사람이 누가 있겠는가? 다양한 작업에 쓸 수 있는 수많은 무료 툴이 있다. 아래의 여러 툴은 비밀번호 크래커, 취약점 관리 시스템, 네트워크 분석기 등에
팬데믹 위기 이후 어느 장소에서나 접근할 수 있도록 만들려는 기업들이 늘고 있다. 그러나 보안 취약점 때문에 모든 것을 인터넷에 노출시키는 것은 현명하지 않을 수도 있다.
FBI와 미국 국토안보부가 최근 의료 및 보건, 건강 관련 시설을 대상으로 랜섬웨어 등의 ‘확실한 사이버위협’이 제기되고 있다고 경고하며 이런 공격에서 보호할 방법들을 제시했다
데이터와 머신러닝 알고리즘은 값진 인사이트를 제공한다. 하지만 오류가 발생하면 회사의 평판, 매출, 생존이 위협에 처할 수 있다. 애널리틱스와 인공지능의 결함으로 인해 빚어진 참사
코로나19 사태로 QR코드 사용이 일상화되면서 이를 악용해 개인정보를 탈취하거나 피싱 공격을 시도하는 사례가 늘고 있다. 기업 보안팀은 물론이고 직원들도 알아야 할 사항은 다음과 같다
전세계적인 코로나바이러스 대유행과 직원 운영 방식의 급작스러운 변화로 인해 CISO들은 전례 없는 과제에 직면해 왔다. 급격한 변화이 시작된 지