방법에는 귀납 논리 프로그래밍, 의사 결정 트리 학습, 클러스터링, 베이지안네트워크, 강화 학습 등이 있다. 그러나 이러한 접근 방식 중 어느 것도 일반 AI의 궁극적인 목표를 달성하지 못했고, 약한 인공지능도 초기 머신러닝 접근 방식으로는 완료하기 어려운 경우가 많았던 것이 사실이다.
네트워크 및 인프라 구축, 창의적인 인력개발에 적극적으로 투자하여 융합기술 개발을 촉진시켜야 할 것이다.
이러한 연구배경 하에 본 연구에서는 연구보고서, 단행본, 석박사학위논문, 학술지, 신문 기사, 세미나 발표자료 등을 참고하여 먼저 4차 산업혁명과 인공지능에 관한 이론적인 내용을 고찰
네트워크 기반 IDS
대부분의 시스템은 위의 유형에 속한다.
시장의 제품은 다르게 표현하기도 한다.
호스트에서 다음의 행위를 감시(monitoring)
알려진 공격, 혹은
의심스런 행동
다음과 같은 공격을 탐지하기 위해서 설계
버퍼 오버플로우
권한 상승(Escalation of privilege)
네트워크 상에서의 행위의
2.1 인공지능 및 발전과정
먼저 인공지능과 현재 인공지능의 발전에 대해 살펴보자면 다음과 같다. 인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요하거나 인간이 분석할 수 있는 것보다 규모가 큰 데이터를 포함하는 방식으로 추론, 학습 및 행동할 수 있는 컴퓨터 및 기계를 구축하는 것과 관련된 과학
2. AI 개념의 이해
(1) AI 정의와 역사적 배경
인공지능(AI)은 컴퓨터 시스템이 인간과 유사한 방식으로 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 설계된 기술입니다. 이 기술은 학습, 추론, 문제 해결, 인지 등의 능력을 포함하며, 인간처럼 지능적으로 행동할 수 있도록 컴퓨터 프로그램이나 기계를 만드는 것을