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사이버 보안을 위한 AI란?

조직이 AI 기반 보안을 통해 사이버 위협을 더 빠르게 탐지하고 대응하는 방법을 알아보세요.
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사이버 보안을 위한 AI 이해

사이버 보안을 위한 AI는 AI 기술 및 기법을 사용하여 사이버 위협으로부터 컴퓨터 시스템, 네트워크 및 데이터를 보호하는 것을 의미합니다. AI는 위협 탐지를 자동화하고, 대량의 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 실시간으로 보안 인시던트에 대응함으로써 도움을 줍니다.

보안을 위한 AI의 주요 애플리케이션에는 이상 탐지, 악성 프로그램 탐지, 침입 탐지, 사기 방지, 인시던트 요약, 이해 관계자 보고, 스크립트 구축 및 리버스 엔지니어링이 포함됩니다. AI는 기계 학습, 딥 러닝 및 자연어 처리를 사용하여 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하여 새로운 위협을 식별 및 완화하고, 거짓 긍정을 줄이고, 보안 노력을 보다 효과적으로 확장하는 능력을 향상시킵니다. 최근 생성형 AI의 발전으로 팀은 데이터 기반 인사이트, 생성하기 쉬운 보고서 및 단계별 완화 권장 사항을 통해 역량을 강화했습니다.

핵심 사항

  • 보안 커뮤니티는 1980년대부터 AI를 사용해 왔지만 최근의 발전으로 훨씬 더 효과적이 되었습니다.
  • AI에는 데이터 보안, ID 및 액세스 관리, IT 관리, 클라우드 보안, 위협 탐지 및 대응을 비롯한 여러 보안 사용 사례가 있습니다.
  • AI는 사이버 보안을 혁신하여 보안 전문가가 증가하는 사이버 위협에 더 쉽게 대응할 수 있도록 합니다.
  • AI의 미래 발전은 제품 개발과 사람과 AI 기반 시스템 간의 새로운 협업을 계속 주도할 것입니다.

사이버 보안을 위한 AI의 진화

보안 커뮤니티는 적어도 1980년대 후반부터 다음과 같은 주요 기술 발전으로 사이버 보안을 위한 AI를 사용하고 있습니다.
 
  • 처음에 보안 팀은 정의된 매개 변수에 따라 경고를 트리거하는 규칙 기반 시스템을 사용했습니다.
  • 2000년대 초반부터 대규모 데이터 세트를 분석하고 학습하는 AI의 하위 집합인 기계 학습의 발전으로 보안 전문가는 조직 전체의 일반적인 트래픽 패턴과 사용자 행동을 이해하고, 비정상적인 상황이 발생하는 시점을 식별하고, 사이버 위협에 신속하게 대응할 수 있게 되었습니다.
  • 최근 AI의 발전은 기존 데이터의 구조를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI입니다. 사람들은 자연어를 사용하여 이러한 시스템과 상호 작용하므로 보안 전문가는 쿼리 언어를 사용하지 않고도 매우 구체적인 질문을 심층적으로 분석할 수 있습니다.
  • 또 다른 새로운 개발은 AI 기반 에이전트의 사용입니다. 에이전트는 개인, 팀, 조직과 함께 작업하여 대량의 작업 및 프로세스를 자동화합니다.

사이버 보안을 위한 AI의 주요 구성 요소

AI는 음성 인식, 예측 수행, 복잡한 데이터 분석과 같은 인지 기능을 수행하는 컴퓨터 시스템을 지칭하는 매우 중요한 용어입니다. 사이버 보안에는 여러 가지 AI 분기가 사용됩니다.

기계 학습은 알고리즘을 사용하여 데이터에서 학습하고 예측을 수행하는 AI의 하위 집합입니다. 이 기능은 사이버 보안에서 사용되어 디바이스, 사용자 및 네트워크 전반에서 잠재적인 위협을 발견하고 자동으로 대응합니다.

기계 학습의 보다 정교한 분야인 딥 러닝에서 AI 시스템은 인간 두뇌의 신경 경로를 모방하는 다층 신경망을 사용하여 복잡한 데이터 구조를 처리합니다. 딥 러닝과 신경망은 대규모 고차원 데이터 세트를 분석하는 데 기존 기계 학습보다 더 효과적인 경향이 있으며 사이버 보안에서 정교한 위협을 탐지하고 대응하는 데 사용됩니다.

보안 전문가는 또한 생성형 AI 도구를 사용하여 조사 및 대응을 지원합니다. 이러한 도구는 자연어 처리 기술을 사용하기 때문에 개인은 코드 대신 인간의 언어를 사용하여 상호 작용할 수 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 이러한 도구는 콘텐츠를 생성할 수도 있으므로 보고서를 생성하고, 보안 인사이트 및 결과를 요약하고, 질문에 대한 자세한 답변을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 기반 에이전트는 대량 보안 및 IT 작업을 자율적으로 관리하여 사람들이 사전 보안에 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 에이전트는 피싱, 데이터 손실 방지 및 내부 위험 경고를 분류할 수 있으며, 이는 인간에게 매우 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 에이전트는 사용자 데이터를 기반으로 조건부 액세스 정책을 최적화할 수도 있습니다. 또한 많은 팀이 AI 기반 에이전트를 사용하여 해결해야 하는 취약성과 위협을 식별하고 우선 순위를 지정합니다.
사용 사례

사이버 보안 사용 사례에 대한 AI

AI는 보안 전문가가 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 지원하는 중요한 도구가 되었습니다. 몇 가지 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

 ID 및 액세스 관리

AI는 ID 및 액세스 관리(IAM)에 사용되어 사용자 로그인 동작의 패턴을 이해하고 비정상적인 동작을 표면화합니다. 또한 특정 조건이 충족될 때 2단계 인증 또는 암호 재설정을 자동으로 강제 적용하는 데 사용할 수도 있습니다. 계정이 손상되었다고 믿을 만한 이유가 있는 경우 AI 기반 솔루션은 사용자의 로그인을 차단할 수 있습니다.

엔드포인트 보안 및 관리

AI는 보안 전문가가 조직 내에서 사용 중인 엔드포인트를 식별하여 최신 운영 체제 및 보안 솔루션으로 최신 상태로 유지할 수 있도록 지원합니다. 이는 조직의 디바이스에 대한 사이버 공격의 맬웨어 및 기타 증거를 파악하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

클라우드 보안

조직은 인프라 및 앱에 여러 클라우드 공급자를 사용하기 때문에 전체 자산에 걸쳐 보호를 제공하는 솔루션이 필요합니다. AI는 다양한 클라우드 서비스의 데이터를 결합하여 조직의 클라우드 위험 및 취약성에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다. 이를 통해 보안 전문가는 위협을 신속하게 해결할 수 있습니다.

데이터 보안

수동 작업을 줄임으로써 AI는 데이터 보안과 관련된 많은 프로세스를 가속화하는 데 도움을 줍니다. 보안 팀은 AI를 사용하여 조직의 인프라에 있든 클라우드 앱에 있든 관계없이 환경 전체에서 민감한 데이터를 신속하게 식별하고 레이블을 지정할 수 있습니다. 또한 AI는 누군가 회사 밖으로 데이터를 이동하려고 할 때 신속하게 감지하고 작업을 차단하거나 보안 팀에 문제를 제기할 수 있습니다.

사이버 위협 탐지

XDR(확장된 감지 및 대응) 및 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 솔루션은 보안 팀이 전체 엔터프라이즈에서 사이버 위협을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이를 위해 두 솔루션 모두 AI에 크게 의존합니다. XDR 솔루션은 AI를 사용하여 엔드포인트, 이메일, ID 및 클라우드 앱에서 비정상적인 동작을 모니터링하고, 인시던트의 상관 관계를 파악하고, 팀에 표시합니다. XDR 솔루션은 고급 AI 모델을 사용하여 랜섬웨어와 같은 지능형 공격을 중단하고 보안 범위를 개선하기 위한 제안을 제공할 수도 있습니다. SIEM 솔루션은 AI를 사용하여 기업 전체에서 신호를 집계하여 팀이 현재 상황을 더 잘 파악할 수 있도록 합니다. 또한 팀은 AI를 사용하여 위협 인텔리전스에서 실행 가능한 인사이트를 생성함으로써 사이버 위험에 대해 보다 선제적인 접근 방식을 취할 수 있습니다.

인시던트 조사 및 대응

인시던트 대응 동안 보안 전문가는 잠재적인 사이버 공격을 파악하기 위해 많은 데이터를 정렬해야 합니다. AI를 사용하면 여러 데이터 원본에서 가장 유용한 이벤트를 식별하고 상관 관계를 지정하여 전문가가 소중한 시간을 절약할 수 있습니다. 생성형 AI는 질문에 답하고 분석을 자연어로 변환하여 조사를 더욱 단순화합니다.

사이버 보안 대 AI 보안을 위한 AI

관련된 두 가지 개념과 다른 개념을 구분하는 것이 중요합니다. 사이버 보안을 위한 AI 및 AI를 위한 보안.

사이버 보안을 위한 AI는 AI 도구를 사용하여 모든 환경에 대한 위협을 탐지, 대응 및 완화하는 조직의 능력을 향상시키는 것을 말합니다. 사이버 보안을 위한 AI는 여러 소스에서 이벤트를 분석하고 상관 관계를 분석할 수 있기 때문에 조직이 잠재적 위협을 나타내는 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

반면에 AI 보안은 AI 시스템 자체의 보호에 중점을 둡니다. 위협으로부터 AI 모델, 데이터 및 알고리즘을 보호하기 위한 전략, 도구 및 사례를 포함합니다. 여기에는 AI 시스템이 의도한 대로 작동하고 공격자가 취약성을 악용하여 출력을 조작하거나 중요한 정보를 도용할 수 없도록 하는 것이 포함됩니다.

요약하면 사이버 보안을 위한 AI는 AI 시스템을 사용하여 조직의 전반적인 보안 태세 를 강화하는 것을 의미하며, AI 보안은 AI 시스템을 보호하는 것입니다.

사이버 보안에 대한 AI의 이점

AI는 사이버 보안의 판도를 바꾸어 보안 전문가가 증가하는 사이버 위협, 증가하는 데이터 양, 확장되는 사이버 공격 표면에 더 쉽게 대응할 수 있도록 합니다. 다음은 사이버 보안을 위한 AI가 팀의 효율성을 향상하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법입니다.

더 빠른 위협 탐지
SIEM 또는 XDR과 같은 많은 보안 솔루션은 잠재적으로 비정상적인 동작을 나타내는 수천 개의 이벤트를 기록합니다. 이러한 이벤트의 대부분은 무해하지만 일부는 무해하지 않으며, 잠재적인 사이버 위협이 누락되는 위험을 초래할 가능성이 매우 큽니다. AI는 정말 중요한 인시던트를 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 겉보기에는 관련이 없어 보이는 활동을 잠재적인 사이버 위협을 나타내는 인시던트와 연관시킵니다.

간소화된 보고
생성형 AI를 사용하는 도구는 여러 데이터 소스의 정보를 상호 연관시키고 분석하여 보안 전문가가 조직의 다른 사람들과 빠르게 공유할 수 있는 이해하기 쉬운 보고서를 생성할 수 있습니다.

취약성 확인
AI는 알 수 없는 디바이스 및 클라우드 앱, 오래된 운영 체제 또는 보호되지 않은 민감한 데이터와 같은 전체 환경의 약점을 감지하는 데 도움이 됩니다.

기술 향상
생성형 AI는 사이버 위협 데이터 및 분석을 자연어로 변환하는 데 도움이 되기 때문에 분석가는 생산성을 높이기 위해 쿼리를 작성하는 방법을 알 필요가 없습니다. 이를 통해 주니어 분석가는 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 새로운 팀 구성원이 사이버 공격에 효과적으로 대응하는 방법을 빠르게 배울 수 있도록 수정 단계 및 기타 권장 사항을 제공합니다.

실행 가능한 인사이트
AI는 보안 로그, 네트워크 트래픽 및 외부 위협 피드와 같은 다양한 소스의 데이터를 집계하고 분석하여 보안 환경에 대한 포괄적인 보기를 제공하고 숨겨진 공격 패턴을 드러냅니다.

거짓 긍정 및 거짓 부정의 감소.
AI는 패턴 인식, 이상 탐지, 상황 인식 및 지속적인 학습과 같은 고급 기술을 사용하여 거짓 긍정과 거짓 부정을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이러한 시스템은 보다 미묘한 의사 결정을 제공하고 관련 없는 경고로 보안 팀에 과부하를 주지 않습니다.

확장성
AI는 작업을 자동화하고, 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고, 지속적인 학습을 통해 사이버 보안의 확장성을 크게 향상시킵니다. 사이버 위협의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 AI의 확장 및 적응 능력은 사이버 보안 시스템이 탄력적이고 효율적이며 최신 IT 인프라의 요구 사항을 처리할 수 있는 능력을 유지할 수 있도록 합니다.

AI 기반 사이버 보안 도구

AI는 효율성을 개선하기 위해 여러 사이버 보안 도구에 통합되었습니다. 예:
 
  • 차세대 방화벽 및 AI. 기존 방화벽은 관리자가 정의한 규칙에 따라 트래픽을 허용하거나 차단하는 방법에 대해 결정합니다. 차세대 방화벽은 AI를 통해 이러한 기능을 넘어섭니다. AI는 위협 인텔리전스 데이터를 활용하여 새로운 사이버 위협을 식별하는 데 도움을 줍니다.
  • AI 지원 엔드포인트 보안 솔루션. 엔드포인트 보안 솔루션은 AI를 사용하여 오래된 운영 체제와 같은 엔드포인트 취약성을 식별합니다. AI는 디바이스에 맬웨어가 설치되었는지 또는 엔드포인트에서/엔드포인트에 비정상적인 양의 데이터가 유출되는지 여부를 감지하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 공격이 진행되는 동안 AI는 엔드포인트를 나머지 디지털 환경과 자동으로 격리할 수 있습니다.
  • AI 기반 네트워크 침입 감지 및 방지 시스템. 이러한 도구는 네트워크 트래픽을 모니터링하여 네트워크를 통해 조직에 침투하려는 권한이 없는 사용자를 파악합니다. 이러한 시스템은 AI를 사용하여 대량의 데이터를 신속하게 처리하여 사이버 공격자가 피해를 입히기 전에 식별하고 차단합니다.
  • AI 및 클라우드 보안 솔루션. 많은 조직에서 인프라 및 앱에 여러 클라우드를 사용하므로 서로 다른 클라우드 및 앱 간에 이동하는 사이버 위협을 추적하기 어려울 수 있습니다. AI는 이러한 모든 원본의 데이터를 분석하여 취약성 및 잠재적인 사이버 공격을 식별함으로써 클라우드 보안에 도움을 줍니다.
  • IoT(사물 인터넷) 보안. 엔드포인트 및 앱과 마찬가지로 조직에는 일반적으로 잠재적인 사이버 공격 벡터인 많은 IoT 디바이스가 있습니다. AI는 단일 IoT 디바이스에 대한 사이버 위협을 감지하고 여러 IoT 디바이스에서 의심스러운 활동 패턴을 파악하는 데 도움이 됩니다.
  • XDR 및 SIEM. XDR 및 SIEM 솔루션은 여러 보안 제품, 로그 파일 및 외부 원본에서 정보를 가져와 분석가가 환경에서 발생하는 상황을 파악하는 데 도움을 줍니다. AI는 이 모든 데이터를 명확한 인사이트에 합성하는 데 도움이 됩니다.

사이버 보안을 위한 AI의 모범 사례

AI를 사용하여 보안 작업을 지원하려면 신중한 계획과 구현이 필요하지만 올바른 접근 방식을 사용하면 운영 효율성과 팀의 웰빙을 의미 있게 개선하는 도구를 도입할 수 있습니다.

전략 수립하기
보안에 사용할 수 있는 다양한 AI 제품 및 솔루션이 있지만, 일부 AI 제품 및 솔루션이 조직에 적합하지 않습니다. AI 솔루션이 서로 및 보안 아키텍처와 잘 통합되는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 결국 팀이 해야 할 일이 더 많아질 수 있습니다. 가장 큰 보안 과제를 먼저 고려한 다음, 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 AI 솔루션을 식별합니다. 시간을 내어 AI를 현재 프로세스 및 시스템에 통합하기 위한 계획을 수립하세요.

보안 도구 통합
사이버 보안을 위한 AI는 전체 조직에서 데이터를 분석할 수 있을 때 가장 효과적입니다. 도구가 사일로에서 작동하는 경우 이는 어려운 일입니다. 통합 XDR 및 SIEM 솔루션과 같이 현재 환경과 원활하게 연동되는 도구에 투자하세요. 또는 필요한 경우 전체 디지털 자산에서 완전한 가시성을 얻을 수 있도록 팀이 도구를 통합할 시간과 리소스를 할당합니다.

데이터 개인 정보 및 품질 관리
AI 시스템은 학습 및 운영에 사용되는 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리고 인사이트를 제공합니다. 데이터에 오류가 있거나 데이터가 손상된 경우 AI는 잘못된 인사이트를 제공하고 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다. 계획하는 동안 데이터를 정리하고 개인 정보를 보호하는 프로세스가 준비되었는지 확인합니다.

윤리적으로 AI 사용
지난 몇 년 동안 누적된 많은 데이터가 부정확하거나, 바이어스되거나, 오래되었습니다. 또한 AI 알고리즘과 논리가 항상 투명하지는 않으므로 인사이트 및 결과를 생성하는 방법을 정확하게 알기가 어렵습니다. 편향된 데이터로 인해 특정 개인을 불공평하게 대우할 위험이 있는 경우 AI가 최종 의사 결정자가 되지 않도록 하는 것이 중요합니다. 책임 있는 AI에 대해 자세히 알아보세요.

AI 시스템을 지속적으로 테스트
구현 후 시스템을 정기적으로 테스트하여 새 데이터가 생성될 때 바이어스 또는 품질 문제를 식별합니다.

생성형 AI를 사용하기 위한 정책 정의
직원 및 파트너가 생성형 AI 도구를 사용하기 위한 조직의 정책을 이해하도록 합니다. 데이터가 공개될 위험이 있으므로 기밀 데이터와 중요한 데이터를 생성형 AI 프롬프트에 붙여넣지 않는 것이 특히 중요합니다.

사이버 보안에 대한 AI의 새로운 추세

AI를 사이버 보안에 통합하면 위협을 탐지하고 완화하는 방법뿐만 아니라 사이버 보안 인력을 재편하고 있습니다. 업계에서 AI가 더 널리 보급됨에 따라 몇 가지 주요 추세가 나타나고 있습니다.
 
  • 보안 전문가는 AI가 일상적인 운영 작업을 처리하면서 높은 수준의 의사 결정과 복잡한 문제 해결에 더 많은 시간을 할애할 것입니다.
  • AI 사이버 보안 분석가 또는 보안에 중점을 둔 데이터 과학자와 같이 사이버 보안 지식과 AI 전문 지식을 결합한 하이브리드 역할에 대한 수요가 있을 것입니다.
  • 보안 운영 센터는 사이버 보안 팀이 AI를 사용하여 심층 조사를 지원하고 자동화된 시스템이 즉시 감지하지 못할 수 있는 숨겨진 위협이나 지능형 위협을 검색하는 선제적 위협 추적으로 전환될 것입니다.
  • 보안 운영 센터는 AI 통합 환경으로 진화할 것이며, 여기서 인간의 감독은 데이터 과부하를 관리하는 것이 아니라 인사이트를 해석하고 의사 결정을 내리는 데 중점을 둡니다.
  • 보안 공급업체는 비디오 분석이나 물리적 보안을 위한 드론 및 로봇과 같은 고급 AI 기반 보안 제품을 출시할 것입니다.
  • AI 기반 속임수 기술은 실제 자산을 모방한 역동적이고 지능적인 트랩을 생성할 수 있으므로 사이버 범죄자가 진짜 표적과 가짜 표적을 구별하기 어렵게 만들 것입니다.
  • AI 기반 사기 탐지 시스템은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 사기가 발생하기 전에 예측하고 차단하여 거짓 긍정을 줄이고 탐지 정확도를 개선합니다.
  • AI 기반 에이전트는 경고 분류와 같은 대용량 보안 작업을 자율적으로 수행하여 사람들이 다른 우선 순위에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.

사이버 보안 솔루션을 위한 AI

AI는 작업을 자동화하고, 위협 탐지를 개선하고, 인텔리전스를 강화하고, 보다 사전 예방적이고 예측적인 보안 조치를 허용함으로써 사이버 보안의 중요한 변화를 주도하고 있습니다. 위협 환경이 계속 진화함에 따라 AI를 사이버 보안에 통합하는 것은 새로운 위험에 미리 대비하려는 조직의 핵심 전략이 될 것입니다.

팀이 위협에 보다 효율적이고 효과적으로 대응할 수 있도록 지원하는 Microsoft Security Copilot과 같은 생성형 AI 솔루션을 사용하여 이제 보안 운영에 AI를 통합할 수 있습니다. Microsoft Security Copilot 에이전트는 자율적이고 적응력 있는 자동화를 통해 보안 및 IT 운영을 강화합니다. 또한 Microsoft Security는 보안 운영 효율성을 개선하는 데 도움이 되는 여러 AI 기반 솔루션을 제공합니다. 지금부터 시작하면 조직은 현재와 미래의 위협에 더 잘 대처할 수 있습니다.
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자주 묻는 질문

  • AI는 사이버 보안에서 기존 방법보다 더 빠르고 정확하게 위협을 탐지하고 대응하는 데 사용됩니다. AI는 보안 전문가가 패턴을 식별하고 대량의 데이터에서 이상 징후를 감지하며 사이버 공격에 대한 대응을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 위협 탐지를 개선하고 거짓 긍정을 줄임으로써 AI는 전반적인 보안 효율성을 향상시킵니다.
  • 아니요, AI는 사이버 보안을 대체하지 않습니다. AI는 반복적인 작업을 자동화하고, 위협 탐지를 개선하고, 인시던트에 보다 효과적으로 대응하는 데 도움이 되지만, 전략, 복잡한 의사 결정 및 더 광범위한 보안 컨텍스트에서 결과를 해석하는 데는 여전히 인간의 전문 지식이 필수적입니다.
  • 예, AI와 사이버 보안을 결합하여 보안 조치를 강화할 수 있습니다. AI는 위협 탐지를 자동화하고, 네트워크 트래픽을 모니터링하고, 이상 징후를 식별하고, 잠재적인 보안 침해를 예측할 수 있으므로 사이버 보안 팀은 더 높은 수준의 의사 결정과 사전 예방적 방어 전략에 집중할 수 있습니다.
  • 생성형 AI는 사이버 보안에서 데이터를 명확한 통찰력으로 전환하고, 단계별 완화 지침을 받고, 보고서를 생성하고, 환경에 대한 보안 질문에 답변하는 데 사용할 수 있습니다.
  • 사이버 보안의 기계 학습에는 네트워크 트래픽, 사용자 행동 또는 시스템 이벤트의 패턴을 식별하기 위한 알고리즘 학습이 포함됩니다. 이를 통해 기계 학습 시스템은 맬웨어, 피싱 및 무단 액세스와 같은 잠재적 위협을 높은 정확도와 최소한의 인간 개입으로 감지할 수 있습니다.
  • 기업은 사이버 보안에 AI를 사용하여 위협 탐지를 개선하고, 응답 시간을 단축하고, 확장성을 향상하고, 보안 프로세스를 자동화해야 합니다. AI는 기업이 진화하는 위협에 미리 대비하고, 위험을 줄이고, 민감한 데이터를 보다 효과적이고 효율적으로 보호할 수 있도록 지원합니다.

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