면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
저는 AI 이상징후 탐지에서 오탐과 미탐의 균형을 가장 중요하게 생각합니다. 민감도를 높이면 오탐이 늘고 낮추면 실제 위협을 놓칠 수 있어, 여러 임계값을 실험하며 최적점을 찾는 과정을 거쳤습니다. 임계값 실험으로 균형점을 찾은 점이 탐지 기술의 핵심이었습니다.
저는 AI 보안 기술이 빠르게 변화하는 만큼, 매달 관련 논문과 사례를 정리하는 루틴을 유지합니다. 최신 공격 기법이 등장하면 기존 탐지 모델이 무력화될 수 있어, 지속적인 학습이 필수라고 생각하기 때문입니다. 꾸준한 학습 루틴을 유지한 점이 신기술 대응력의 기반이었습니다.
저는 이상징후 탐지 모델의 성능을 평가할 때 정확도만이 아니라 실제 공격 재현 테스트를 함께 진행합니다. 벤치마크 수치가 좋아도 실제 공격 시나리오에서 제대로 작동하지 않으면 의미가 없다고 생각하기 때문입니다. 벤치마크와 실전 재현을 함께 검증한 점이 기술적 신뢰도를 높였습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.