시스코의 AI/ML 네트워킹 여정
Table of Contents
- 소개
- Cisco AI Network Analytics
- 2.1 실시간 이상 징후 탐지
- 2.2 추세 분석
- 2.3 비교 분석
- Cisco AI Endpoint Analytics
- 보안 개선을 위한 장치 분류
- 4.1 룰 기반 분류 시스템
- 4.2 기계 학습 기반 분류 시스템
- 스푸핑 공격 탐지
- SD-WAN 제품군 업그레이드
- Cisco AI 및 기계 학습의 다양한 제품 활용
- Cisco AI 및 ML의 클라우드 기반 솔루션
- 개인 정보 보호 및 익명화
- 다음 대규모 프로젝트의 산출물을 기대하세요!
모든 데이터를 활용한 혁신적인 네트워크 분석 with Cisco AI
소개
🤖 Cisco AI와 기계 학습을 활용한 네트워크 분석은 2016년부터 시작되었습니다. 우리는 Cisco AI 네트워크 애널리틱스와 함께 혁신적인 기술을 개발하여 고객들에게 제공하고 있습니다. 이제 많은 고객과 훌륭한 결과를 얻을 수 있게 되었으며, 저희는 이 제품에 매우 만족하고 있습니다. 하지만 오늘은 Cisco AI Endpoint Analytics에 초점을 맞춰 다른 주제에 대해 이야기하고자 합니다.
Cisco AI Network Analytics
2.1 실시간 이상 징후 탐지
🔍 Cisco AI 네트워크 애널리틱스는 실시간으로 이상 징후를 탐지하는 능력을 가지고 있습니다. 이는 기준선에 대해 많은 이야기를 하는데, 우리는 여기서 기술한 대로 여러 기계 학습 모델을 사용하여 기준선을 설정합니다. 일정한 임계값을 설정하여 지켜볼 수 없는 키 피아이(kPI)를 모니터링하는 것보다는 여러 매개 변수와 상황에 따라 동적으로 자동으로 학습하는 방식을 선택하였습니다. 우리는 시스템이 정상적인 값을 학습하고 있으며, 시스템이 자동으로 정상 범위를 판단하여 초록색 바로 보이는 방식을 통해 표현합니다. 또한 이상 징후가 발생하면 파란색으로 표시하여 사용자에게 알립니다. 이 모든 과정은 완전히 엔크립트되어 클라우드로 전송되며, 프라이버시를 완벽히 보호합니다. 우리는 기계 학습 모델, 원인 분석 및 피드백 시스템으로 이루어진 3단계 시스템을 통해 이상 징후를 분석합니다.
2.2 추세 분석
📈 추세 분석은 실시간 이상 징후 탐지와는 약간 다릅니다. 우리는 이 경우 다양한 액세스 포인트의 매개 변수를 관찰하고, 다른 액세스 포인트와 비교하여 장기간 동안의 이상을 탐지합니다. 예를 들어, 한 액세스 포인트의 특정 지표가 다른 액세스 포인트와 비교하여 점진적으로 변화한다면 이를 파악하고 트렌드를 도출해 낼 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 자신의 네트워크의 트렌드와 통찰력을 얻을 수 있습니다.
2.3 비교 분석
🔎 비교 분석은 네트워크를 다른 네트워크와 비교하는 것에 대한 모든 것입니다. 여러 고객의 네트워크를 고려하여 클러스터링하는데, 이는 업계별이 아닌 공통점에 기반하여 그룹을 형성합니다. 우리는 기계 학습을 활용하여 당신이 속한 그룹과 다른 그룹을 비교하여 네트워크의 위치를 파악하는 것을 선호합니다. 이를 통해 당신은 유사한 네트워크를 가진 다른 고객과 비교할 수 있으며, 자신의 위치를 확인할 수 있습니다. 이는 네트워크 분석의 다양성과 규모를 확보하기 위한 방법이기도 합니다.
Cisco AI Endpoint Analytics
🔍 Cisco AI Endpoint Analytics는 다른 주제에 대해 논의하고자 합니다. 이는 보안과 관련된 내용에 대해 다루게 됩니다. 기기의 분류를 향상시키는 방법과 스푸핑 공격을 탐지하는 방법에 대해 알려드리겠습니다.
보안 개선을 위한 장치 분류
📌 4.1 룰 기반 분류 시스템
🛠️ 장치 분류는 룰 기반 시스템을 활용하여 이루어집니다. 우리는 OUI 등 다양한 매개 변수를 확인하여 장치를 분류하는 규칙을 설정합니다. 하지만 룰 기반 시스템은 제한적인 성능을 가지며 모든 상황을 고려하기 어렵습니다.
📌 4.2 기계 학습 기반 분류 시스템
🛠️ 우리는 기계 학습과 AI 기술을 활용하여 장치의 분류를 개선하였습니다. 이를 통해 더 정확하고 다양한 장치를 분류할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 이용하여 장치의 특징을 학습하고, 이를 기반으로 분류 모델을 구축합니다. 이 방법은 룰 기반 시스템에 비해 더욱 정교하고 유연한 장치 분류를 가능하게 합니다.
스푸핑 공격 탐지
🔍 스푸핑 공격이란 공격자가 타인에게 본인이 아닌 것처럼 위장하여 정보를 탈취하는 것을 의미합니다. 이러한 공격을 탐지하기 위해 우리는 특별한 알고리즘과 기계 학습을 활용합니다. 이를 통해 스푸핑 공격을 신속하게 감지하고 대응할 수 있습니다.
SD-WAN 제품군 업그레이드
🚀 우리는 또한 SD-WAN 제품군에 대한 발전을 이루고 있습니다. 최근 개발된 Cisco AI 및 기계 학습 기술을 SD-WAN 제품군에 적용하여 네트워크의 운영 및 보안을 향상시키는 방향으로 진행하고 있습니다. SD-WAN은 네트워크 환경을 효과적으로 제어하고 관리하는데 도움을 주는 매우 중요한 기능을 제공합니다. Cisco AI와 기계 학습을 통합함으로써 이러한 기능의 활용도를 한 단계 더 높일 수 있을 것입니다.
Cisco AI 및 기계 학습의 다양한 제품 활용
🔍 Cisco AI 및 기계 학습 기술은 다양한 Cisco 제품에서 활용되고 있습니다. 현재는 Cisco AI 네트워크 애널리틱스를 중점으로 활용하고 있지만, 앞으로 Cisco의 다양한 제품군에 이 기술을 적용할 예정입니다. 이를 통해 고객들에게 더욱 혁신적이고 선진화된 솔루션을 제공할 수 있을 것입니다. Cisco의 AI 및 기계 학습 기술은 네트워크 관리와 보안 분야에 큰 영향을 미치고 있으며, 오늘날 많은 기업들이 이 기술의 장점을 경험하고 있습니다.
Cisco AI 및 ML의 클라우드 기반 솔루션
☁️ Cisco AI 및 기계 학습은 클라우드 기반의 솔루션으로 제공됩니다. 이는 완전히 암호화되어 공개 클라우드에서 실행됩니다. 사용자의 개인 정보를 보호하기 위해 데이터가 익명화되고, 전송되기 전에 암호화됩니다. 데이터는 클라우드에서 기계 학습 알고리즘을 통해 분석되며, 분석 결과는 암호화를 해제하여 로컬에서 확인할 수 있습니다. 이를 통해 사용자들은 클라우드의 편리함을 경험하고, 동시에 개인 정보 보호에 대한 안정성을 확보할 수 있습니다.
개인 정보 보호 및 익명화
✅ 우리는 사용자의 개인 정보와 개인 식별 정보를 철저하게 보호하고 있습니다. Cisco AI 및 기계 학습 솔루션은 데이터를 익명화된 형태로 다루며, 중요한 개인 정보를 암호화하여 보호합니다. 또한 데이터를 분석하기 위해 사용되는 모델은 개인 식별 정보를 포함하지 않으므로 개인 정보 보호에 큰 염려사항이 없습니다. 우리는 개인 정보 보호에 대한 고객의 우려사항을 최우선으로 다루고 있으며, 항상 철저한 보호 조치를 취하고 있습니다.
다음 대규모 프로젝트의 산출물을 기대하세요!
🔜 Cisco AI 및 기계 학습은 지속적인 혁신과 발전을 추구하고 있습니다. 저희는 아직 공개할 수 없는 다음 큰 프로젝트에 대한 작업을 진행 중입니다. 곧 여러분에게 더 자세한 정보를 전달할 수 있을 것이며, 기대해 주시기 바랍니다! 저희는 항상 최고의 솔루션을 제공하기 위해 노력하고 있으며, 고객들의 요구에 부응하고자 최선을 다하고 있습니다.
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