테이블 형태의 데이터 분석만으로는 파악하기 힘든

숨겨진 관계에서 인사이트를 놓치고 있지는 않으신가요?

최근 국내 통신사에서 악성코드로 인한 대규모 해킹 사고가 발생했습니다. 악성코드는 주로 '특징(시그니처)'을 기반으로 탐지하는데, 알려지지 않은 신종·변종 공격에 취약하다는 한계가 있습니다. 하지만 악성코드 내부의 함수 호출 관계, 명령어 흐름 등 '관계 구조'를 분석하면, 처음 보는 악성코드도 효과적으로 탐지해낼 수 있습니다.

이처럼, 그래프 인텔리전스는 기존 분석 방식의 한계를 넘어 관계 속에 숨겨진 패턴과 동적 변화를 읽어내는 강력한 열쇠가 될 수 있습니다. 그리고 그래프 인텔리전스를 위한 첫걸음이 바로 '관계'를 학습하고 이해하는 그래프 머신러닝(Graph Machine Learning, GML)입니다.

이번 웨비나에서는 그래프 머신러닝의 핵심 기술 동향을 살펴보고, 이 기술들이 사이버보안, 헬스케어/바이오, 소셜 미디어, HR 등 다양한 산업 분야에서 어떻게 혁신을 창출할 수 있는지 사례를 통해 공유합니다. 웨비나를 통해, 데이터 활용 역량을 한 단계 끌어올릴 기회가 되기를 바랍니다.