네트워크 침입 탐지 퀴즈의 AI

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. What can anomaly-based AI add to signature matching when previously unseen behavior appears?
   • It can flag deviations from learned normal traffic for investigation, without guaranteeing detection of every new attack
   • It can prove a deviation is malicious without review
   • It can identify every attacker by name
   • It can replace all security monitoring
2. 이상 기반 탐지는 일반적으로 위협을 어떻게 식별합니까?
   • 알려진 바이러스 서명 데이터베이스를 일치시켜
   • 정상적인 행동을 학습하고 그로부터의 편차를 표시함으로써
   • 암호화된 트래픽을 모두 차단하여
   • 사용자에게 각 연결을 확인하도록 요청하여
3. 자동 인코더는 비정상적인 네트워크 트래픽을 감지하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
   • 안전을 위해 트래픽을 암호화합니다.
   • 의심스러운 패킷을 자동으로 삭제합니다.
   • 새로운 교통 신호에 대한 높은 재구성 오류는 이상입니다.
   • 온라인 사용자 수를 계산합니다.
4. AI 침입 탐지 시스템의 주요 실무 과제는 무엇입니까?
   • 모니터링하기에는 네트워크가 너무 조용함
   • 분석할 네트워크 트래픽이 부족합니다.
   • 서명을 작성하기가 너무 쉬운 공격
   • 경고 피로를 유발하는 오탐지가 너무 많습니다.
5. 침입 탐지 모델을 훈련할 때 클래스 불균형이 문제가 되는 이유는 무엇입니까?
   • 일반 트래픽에 비해 공격이 드물기 때문에
   • 사용자 계층이 너무 많기 때문에
   • 네트워크의 대역폭이 동일하지 않기 때문에
   • 모든 트래픽은 악성이기 때문에
6. 기존의 서명 기반 침입 탐지 도구의 예는 무엇입니까?
   • 포토샵
   • 코웃음
   • 엑셀
   • 알파폴드
7. What is the main difference between supervised intrusion classification and anomaly detection in the guide?
   • Supervised models use no labels
   • Anomaly detection requires every attack type to be labeled
   • Supervised models learn from labeled attack examples; anomaly models can learn a normal-traffic baseline
   • Both methods only examine packet payload text
8. Which traffic information can be used as model features in an intrusion detector?
   • Only the user’s password
   • Only the final alert color
   • The model’s GPU temperature
   • Packet sizes, connection durations, protocols and flow statistics