LLM(대규모 언어 모델)과 AI 에이전트 확산으로 인해 기존 클라우드 보안 체계의 한계와 새로운 보안 취약점 대두
기존 CSPM(Cloud Security Posture Management) 솔루션으로는 AI 특화 위협을 충분히 탐지하거나 차단할 수 없는 문제점 분석
AI 파이프라인, 모델 및 민감한 데이터를 보호하기 위한 AI-SPM(AI Security Posture Management) 의 필요성 제시
AI 보안 위험을 최소화하고 미래의 클라우드 보안 전략을 강화하기 위한 검증된 5단계 프레임워크 제공
AI 환경에서 발생하는 새로운 보안 위협에 효과적으로 대응할 수 있는 실질적인 가이드 제공
주요 내용
AI가 보안에 미치는 영향 파악
LLM(대규모 언어 모델)의 보안 위험 분석
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처의 보안 고려사항 이해
자율형 AI 에이전트가 초래할 수 있는 새로운 위협 식별
기존 보안 전략의 격차 해소
기존 보안 도구가 AI 기반 위험에 효과적으로 대응하지 못하는 이유 분석
AI 도입으로 확대된 보안 사각지대 식별 및 개선 방안 제시
5단계 AI 보안 전략 구현
AI 자산에 대한 완전한 가시성 확보
지속적인 보안 태세(Posture) 분석 수행
실시간 위협 탐지 및 대응 체계 구축
통합 AI-SPM 프로그램 구축
AI 모델, 데이터 및 워크로드 보호 체계 수립
AI 보안을 기존 클라우드 보안 전략과 통합
조직 전반의 AI 거버넌스 및 보안 운영 강화
추천 대상
CISO 및 보안 리더
클라우드 보안 담당자
AI/ML 엔지니어 및 플랫폼 팀
DevSecOps 및 SecOps 팀
클라우드 아키텍트
IT 및 디지털 혁신 의사결정권자
제공 가치
AI 시대에 필요한 최신 보안 전략 수립 지원
LLM 및 AI 에이전트 환경의 보안 위험 감소
AI 자산에 대한 가시성 및 통제력 향상
AI 보안과 클라우드 보안을 통합한 장기적인 보안 체계 구축 지원
조직의 AI 도입을 보다 안전하고 효과적으로 추진할 수 있는 실행 가능한 인사이트 제공
