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
KSA
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
