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5G 보안용 AI의 역할을 조사했으며, 5G트래픽 현황, 통신 보안용 AI의 주요 사용 사례, 도입의 리스크와 이점, 보안 제품과 벤더의 예, 주요 기업과 에코시스템 등을 정리하여 전해드립니다.

실용적인 이점 :

• 통신 보안용 AI의 주요 사용 사례와 이점을 식별할 수 있습니다.
• A I통합의 리스크를 이해할 수 있습니다.
• 다양한 통신 보안 애플리케이션과 리스크 역치에 대한 AI 방법을 구별할 수 있습니다.
• 이 분야에서 AI의 필요성을 이해할 수 있습니다.

중요한 질문에 대한 답변 :

• AI와 보안에 대한 영향에 대해 이동통신 사업자(MNO)는 어떻게 생각하고 있는가?
• 주요 리스크와 안전한 실장을 위한 전략이란?
• 왜 통신 보안에 AI가 필요한가?

조사 하이라이트 :

• 5G 트래픽을 정량화하고, 보안 자동화의 필요성을 증명한다.
• 고객 의식 및 어프로치, 해결된 문제, 발생한 리스크를 분석
• 통신 AI 기반 보안 제품과 이를 추진하는 벤더의 예

목차

주요 조사 결과

주요 예측

주요 기업과 에코시스템

영문목차

Actionable Benefits:

• Identify key use cases and benefits for Artificial Intelligence (AI) in telco security.
• Understand the risks of AI integration.
• Differentiate AI methodologies for various telco security applications and risk thresholds.
• Contextualize the need for AI in this space.

Critical Questions Answered:

• What are the attitudes among Mobile Network Operators (MNOs) about AI and its security impact?
• What are the key risks and strategies for safe implementation?
• Why is AI needed in telco security?

Research Highlights:

• 5G traffic quantification, supporting the need for increased security automation.
• Analysis of customer attitudes and approaches, problems solved, and risks engendered.
• Examples of telco AI-based security products and the vendors advancing them.

Who Should Read This?

• Security leaders and innovators in MNOs.
• Product marketing leaders for security vendors.
• Innovators researching and integrating AI for security vendors.
• Policy creators for AI and security in MNOs.

TABLE OF CONTENTS

Key Findings

Key Forecasts

Key Companies and Ecosystems