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1. 머신러닝의 개요와 현재 기술 동향: 데이터 기반 AI의 핵심머신러닝(Machine Learning)은 현대 인공지능(AI) 기술의 중심축으로 자리 잡은 대표적인 학습 방법으로, 방대한 데이터를 기반으로 패턴을 분석하고 예측하는 알고리즘을 개발하는 데 초점을 맞춘다. 머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 학습하도록 하는 기술로, 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 반지도 학습(Semi-Supervised Learning), 그리고 강화 학습(Reinforcement Learning) 등의 다양한 접근 방식으로 발전해 왔다.지도 학습은 레이블이 지정된 데이터셋을 학습하여 새로운 입력에 대한 예측을 수행하는 방식이..

1. 강화 학습의 원리와 사이버 보안 적용 가능성강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능(AI) 기술 중 하나로, 에이전트(Agent)가 환경과 상호작용하며 최적의 행동 정책을 학습하는 알고리즘입니다. 에이전트는 행동을 수행할 때마다 환경으로부터 보상(Reward)을 받고, 이 보상을 최대화하는 방향으로 행동 전략을 발전시킵니다. 이러한 강화 학습의 특성은 복잡하고 변화무쌍한 사이버 보안 환경에 적합한 기술로 평가받고 있습니다.강화 학습은 공격 및 방어 시뮬레이션에서 강력한 도구로 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 네트워크 트래픽을 분석하고 악의적인 활동을 탐지하기 위해 RL 모델을 활용할 수 있습니다. 이 모델은 정상적인 트래픽과 비정상적인 트래픽 간의 차이를 학습하며, ..