주목 할 2024 기술 트렌드 10

 

10.   실 생활에 쓰이기 시작하는 AI 기술

2024년은 genAI (생성형 AI)의 초기 단계가 될 것이다.

 

9.     IT와 보안의 융합

2024년에 IT와 보안 책임 사이의 경계가 모호해지는 새로운 위협이 등장하기 시작 하였다.

 

8. Hyperscalers will drive a powerful, real-time ecosystem

하이퍼스케일러와 AI 모델 간의 협력이 전체 데이터 분석 환경에 혁명을 일으키고 현재 데이터를 실시간 미세 조정과 일치시켜 상당한 속도, 정확성 및 가격 개선을 가져올 것이다.

 

7. 제로 트러스트 모델(zero trust model)에 대한 새로운 관심

오늘날의 하이브리드 작업 환경에서 사람들은 그 어느 때보다 더 많은 장치, 앱, 서비스에 의존하고 있으며, 이들 중 다수는 기업 IT의 통제를 물리적으로 벗어나는 시스템의 클라우드에 호스팅되어 있다.

또한 Generative AI는 데이터 보안을 강화하고 추가 보호 계층을 추가할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 누구도 비즈니스 전반에 흐르는 모든 데이터를 수동으로 모니터링할 수 없게 되었다. 지능형 시스템이 이러한 부담을 떠 맞을 것이다.

 

6. IT사업은 좀 더 결과에 치중할 것이다.

레거시 IT 시스템에서 하이브리드 클라우드로 전환하고, 더욱 가상화되고 상호 연결된 IT 환경을 채택하고, 고도로 개인화된 주문형 기술을 위해 기존 소프트웨어 라이선스를 피하게 될 것이다.

 

5. 퀀텀 점프는 아니지만 퀀텀 진보는 있을 것이다.

PQC(포스트 양자 암호화)가 기존 시스템에서 작동하는 소프트웨어 기반 접근 방식으로 채택될 것이다.

필요한 보안 및 성능 수준에 따라 PQC의 대안 또는 보완 요소인 QKD도 양자 네트워킹을 활용할 것이다. 양자 네트워킹은 데이터 보안 및 처리에 대한 수요가 높은 정부 및 금융 서비스의 새로운 연구 및 투자를 할 것이다.

 

4. AI를 활용하려면 인간의 개입이 필수적이다

성공적인 AI활용은 이를 이용하는 인간의 기술적 능력이 필수적이다.

인간에 대한 교육 및 기술 향상 프로그램이 많이 요구된다.

 

3. Social Engineering에 대한 지속적인 공격의 증가

 

보안 침해의 80%는 손상된 ID를 통해 발생 한다. 공격자들은 손상 된 ID 확보 및 지하시장에서 ID구매등을  포함하여 모든 형태의 개인 식별 방법을 사용하여 피싱등 SNS 공격을 감행할 것이다.

 

2. AI 발전으로 에너지 사용량은 더욱 늘어날 것이다.

전용 시스템은 작고 정확한 데이터 세트에 대해 교육을 받고 특정 작업을 효율적으로 수행 한다. 반면 딥러닝 모델은 방대한 양의 데이터를 사용한다.

 

1. 기업은 AI 위험을 완화하기 위한 가드레일을 만들게 될 것이다.

AI를 배포하는 기업은 AI의 위험과 기본 특성에 주의하여 위험을 완화하기 위한 목표 조치를 취하게 될 것이다.