F5가 AI의 힘을 어떻게 풀어내는가

F5에서 우리는 애플리케이션의 미래가 멀티클라우드, API 우선, AI로 구동될 것이라고 믿습니다. AppWorld 2024에서 우리는 AI의 약속을 실현하는 새로운 데이터 플랫폼인 F5 AI Data Fabric을 발표했습니다 . 이 혁신은 AI를 작동시켜 더 나은 앱 및 API 보호를 더 빠르게, 그리고 사용자에게 놀라울 정도로 쉬운 경험을 제공하는 데 큰 진전입니다.

AI는 지금 모든 사람의 최우선 관심사일 겁니다. 모든 흥미로운 기술과 마찬가지로 이 기술도 이점과 위험을 모두 가져올 수 있습니다. F5에서는 AI를 쉽고 안전하게 사용하고 사용할 수 있도록 하는 핵심을 짚어내는 방식으로 혁신하고 있습니다. F5 AI 데이터 패브릭을 통해 포트폴리오 전반에 걸쳐 AI 도입이 가속화될 것이며, AI의 매우 구체적인 일부 응용 프로그램이 앱과 API의 보안에 있어서 판도를 바꿀 것으로 믿습니다.

먼저, 작동 원리부터 살펴보겠습니다. F5 AI 데이터 패브릭은 포트폴리오 전반의 제품에서 생성된 엄청난 양의 데이터로부터 통찰력을 생성하는 데 도움이 되는 서비스 모음을 제공합니다. 이 데이터를 통해 보고서와 분석을 제공하거나, 심지어 머신 러닝 모델을 훈련하고 배포하여 추론을 실행하고 앱을 보다 안전하게 보호하고 최적화할 수 있습니다. 이 접근 방식은 F5 분산 클라우드 서비스, NGINX, BIG-IP에서 데이터를 집계하고 분산 클라우드 콘솔을 통해 통찰력을 얻는 수단을 제공합니다.

이 데이터 패브릭의 핵심 구성 요소는 AI 생태계입니다. 이는 머신 러닝과 AI를 제품 팀과 사용자가 훨씬 더 쉽게 사용할 수 있도록 설계된 모델, 모듈, API의 모음입니다. 말 그대로 엄청나게 쉬운 작업이죠. 이를 통해 AI를 제품에 통합하고 아이디어를 AI 기반 앱으로 매우 빠르게 구현하는 능력이 향상됩니다.

다음은 그 예입니다. 지도 학습 모델을 훈련해 본 적이 있다면 많은 데이터가 필요하고, 그 데이터에 레이블을 지정해야 한다는 것을 알 것입니다. 좋은 라벨이 붙은 데이터를 찾는 일은 쉽지 않으며, 데이터에 적절한 라벨을 붙이는 데는 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 급변하는 위협 환경에 맞춰 모델을 구축할 때는 이 속도만으로는 충분하지 않습니다.

AI와 대규모 언어 모델이 등장했습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 우리는 문장 변환기를 활용하여 훈련 데이터 세트를 벡터화하고, 의미 검색을 활용하여 데이터 레이블링 프로세스를 부트스트랩하고 자동화합니다. 비슷한 기술을 사용하여 모델을 훈련하고 개선할 수 있습니다. SQL 주입 공격을 감지하는 분류기를 만들고 싶다고 가정해 보겠습니다. F5 AI Data Fabric은 단 하나의 공격 사례만으로도 데이터에 레이블을 지정하고, 모델을 학습시키고, 배포를 위해 컨테이너에 패키징하는 과정을 안내할 수 있습니다. 이전에는 며칠 또는 몇 주가 걸렸던 일이 이제는 몇 분이면 됩니다(저는 데이터 과학자도 아니지만요!).

분류기 모델을 훈련하고 배포한 후에는 다시 AI에 도움을 요청할 수 있습니다. 정규 표현식을 생성하도록 훈련된 대규모 언어 모델을 사용하면 실시간 감지를 위해 엣지에 배포할 수 있는 서명을 생성할 수 있습니다. 버튼식 서명 생성 기능을 사용하면 새로운 위협이 등장할 때 매우 신속하게 대응할 수 있습니다.

AI 생태계 내에서 이러한 기능을 활용하면 새로운 탐지 모델을 구축하고 이를 통해 시그니처를 생성하는 데 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다. 따라서 우리는 새로운 위협에 매우 신속하게 대응할 수 있습니다. 새로운 공격 유형이 발생하면 해당 분야 전문가가 신속하게 데이터 플랫폼에 탐지 기능을 추가할 수 있습니다. 생성적 AI는 우리와 고객에게 더 낮은 비용으로 더 나은 감지 기능을 제공하고 가속화하는 데 도움이 됩니다.

그리고 그것은 AI가 우리에게 제공할 수 있는 수많은 사용 사례 중 하나일 뿐입니다.

위에서 F5 AI 데이터 패브릭이 어떻게 위협에 더욱 신속하게 적응하고 대응하는 데 도움이 될 수 있는지 설명했습니다. 생성 AI는 사용자 경험을 획기적으로 개선할 수도 있습니다.

이 기술을 고객에게 제공하기 위해 올해 말에 AI 어시스턴트를 출시할 예정이며, 이를 통해 고객이 목표를 달성하도록 돕는 지능형 파트너가 될 것입니다. 정교한 자연어 인터페이스를 통해 사용자는 데이터에 대한 질문을 하고 실시간으로 대시보드를 생성할 수 있습니다. 그들은 제품 구성을 생성하거나 정책 구현에 대한 도움을 받을 수도 있습니다. F5 AI 데이터 패브릭으로 구동되는 이 툴은 내장된 고객 지원 관리자 역할을 하며, 고객이 질문을 하고 F5에서 제공하는 집단적 지식을 기반으로 권장 사항을 받을 수 있도록 합니다.

사용자는 자신의 데이터에 대해 다음과 같은 질문을 할 것입니다. "지난주에 내 인프라에 대한 공격이 몇 건이나 발생했나요? 그 중 SQL 주입 공격은 몇 건이었나요? "그들은 어디에서 왔는가?" 이는 고객이 데이터와 상호 작용하고, 빠르게 답변을 얻고, 시각화를 생성하고, 권장되는 수정 사항을 구현하는 훨씬 더 쉬운 방법입니다. 사용자는 "새 앱에 대한 봇 보호를 어떻게 구성합니까?"와 같은 질문을 할 수 있으며 챗봇은 이를 수행하는 방법을 요약합니다. 단순한 안내를 넘어, 사용자는 "WAF가 활성화된 부하 분산 장치에 대한 구성을 생성해 주세요"와 같이 명령할 수 있으며, 그러면 WAF가 해당 작업을 수행합니다.

앞으로 몇 달 안에 우리는 이 기능을 분산 클라우드 서비스 고객에게 공개할 예정이며, 우리가 무엇을 만들고 있는지 여러분과 공유하게 되어 매우 기쁩니다.