미래 네트워크 방어의 핵심 강화학습 기반 사이버 보안 시스템 연구, 심층 분석 자료 확인!

최근 사이버 위협의 증가는 네트워크 보안 시스템에 대한 새로운 접근 방식을 요구한다. 기존의 침입탐지 시스템은 사전에 정의된 규칙에 의존하여 작동하기 때문에 알려지지 않은 공격이나 변종 공격에 취약하며 지속적인 규칙 업데이트가 필수적이다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 강화학습 기반의 지능적인 네트워크 방어 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존 시스템의 정적인 특성을 벗어나, 학습을 통해 지속적으로 진화하는 공격 패턴에 적응하며 효율적인 방어 전략을 수립한다. 이는 강화학습 에이전트가 네트워크 트래픽을 분석하고, 다양한 공격 시나리오에 대한 최적의 방어 행동을 학습함으로써 가능해진다. 궁극적으로 이 시스템은 탐지율 향상과 오탐율 감소를 통해 네트워크 보안을 강화하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 이 시스템의 설계, 구현, 그리고 실제 네트워크 환경을 모방한 시뮬레이션을 통한 성능 평가 결과를 제시하여 그 효용성을 입증하고자 한다.
본 연구는 강화학습 기반의 사이버 보