AI 기반 보안 위협 탐지 및 대응 - 2025년 지능형 사이버보안 완벽 가이드

// 개요 및 중요성 예제 코드
// 여기에 실제 코드 예제가 들어갑니다
console.log('개요 및 중요성 구현');

// 추가 설명을 위한 코멘트
function example1() {
    // 실무에서 사용하는 패턴
    return '개요 및 중요성 완료';
}

// 핵심 개념과 기본 원리 예제 코드
// 여기에 실제 코드 예제가 들어갑니다
console.log('핵심 개념과 기본 원리 구현');

// 추가 설명을 위한 코멘트
function example2() {
    // 실무에서 사용하는 패턴
    return '핵심 개념과 기본 원리 완료';
}

// 실전 구현 가이드 예제 코드
// 여기에 실제 코드 예제가 들어갑니다
console.log('실전 구현 가이드 구현');

// 추가 설명을 위한 코멘트
function example3() {
    // 실무에서 사용하는 패턴
    return '실전 구현 가이드 완료';
}

# AI 보안 고급 패턴 예제
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from typing import List, Dict

class AdvancedSecuritySystem:
    def __init__(self):
        self.thread_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
        self.ml_models = self.load_security_models()
    
    async def analyze_threats_parallel(self, network_data: List[Dict]):
        # 병렬 처리를 통한 성능 최적화
        tasks = [
            self.analyze_single_threat(data) 
            for data in network_data
        ]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return self.aggregate_results(results)

// 실무 적용 사례: 금융권 이상거래 탐지
class FraudDetectionSystem {
    constructor() {
        this.riskModels = new Map();
        this.realTimeProcessor = new StreamProcessor();
        this.alertSystem = new AlertManager();
    }
    
    async processTransaction(transaction) {
        // 실시간 거래 분석
        const riskScore = await this.calculateRisk(transaction);
        
        if (riskScore > 0.8) {
            // 고위험 거래 자동 차단
            await this.blockTransaction(transaction);
            await this.alertSystem.notifySecurityTeam({
                type: 'HIGH_RISK_TRANSACTION',
                transaction,
                riskScore,
                timestamp: new Date().toISOString()
            });
        }
        
        return { approved: riskScore < 0.5, riskScore };
    }
}

# 트러블슈팅 자동화 시스템
import logging
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

class IssueType(Enum):
    FALSE_POSITIVE = "false_positive"
    PERFORMANCE_DEGRADATION = "performance_degradation"
    MODEL_DRIFT = "model_drift"

@dataclass
class SecurityIssue:
    issue_type: IssueType
    severity: float
    description: str
    auto_fixable: bool

class TroubleshootingSystem:
    def __init__(self):
        self.issue_handlers = {
            IssueType.FALSE_POSITIVE: self.handle_false_positive,
            IssueType.PERFORMANCE_DEGRADATION: self.handle_performance_issue,
            IssueType.MODEL_DRIFT: self.handle_model_drift
        }
    
    async def diagnose_and_fix(self, metrics):
        issues = self.detect_issues(metrics)
        
        for issue in issues:
            if issue.auto_fixable:
                await self.issue_handlers[issue.issue_type](issue)
            else:
                await self.escalate_to_human(issue)