웨비나속 Q&A
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Q
[질문]업무용 챗봇이 악성 콘텐츠를 통해 악용될 가능성을 방지하는 검증 절차는 어떤 방식으로 수행되나요?
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[질문] 1.AI 모델 또는 생성형 AI 인터페이스에 대해 역공학, 모델 탈취 등의 공격을 막기 위한 API 보안 및 인증 체계는 어느정도 수준인지요? 2.AI를 활용한 보안 시스템(ex: AI 기반 EDR, SIEM, 이상 징후 탐지)은 얼마나 정확하고 신뢰도 높은 위협 식별을 제공하는지요? 3.조직의 기존 보안 정책(DLP, IAM, 네트워크 통제 등)에서 AI 도입 시 비효율이나 충돌을 유발하는 경우, 어떻게 정책을 재설계하여야 하는지요? 4.AI 관련 보안 사고(모델 탈취, 결과 조작, 내부 데이터 노출 등)가 발생했을 경우, 대응 프로세스, 롤백 시나리오, 로그 감사 체계가 어느정도 체계적으로 마련되어 있는지 궁금합니다.
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[질문]사내에 LLM이나 Copilot 기반 AI 기능을 운영할 때, Shadow AI(비인가 AI 사용)를 방지하기 위한 보안 정책 설정의 핵심은 무엇일까요?
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[질문]망분리 규제 완화에따른 IAM 위협 증가가 예상되는데 즉 금융권에서 도입되는 협업 도구와 클라우드 서비스가 증가하면서 IAM 취약점을 악용한 공격이 증가가 예상되는데 소비자측이 아닌 공급사측 즉 금융권측에서 중요한 데이터를 보호하기위한 보안의 근본적이고 적극적인 대책은 어떤게 있을까요?
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Q
[질문] AI 시스템 자체의 보안 취약점보다 AI를 악의적으로 활용해서 생기는 보안 문제 즉 사이드채널 리스크에 더 주목해야 한다는 주장이 많은 거 같은데 이에 대해 어떻게 생각하시는지 궁금합니다?
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[질문]M365 Copilot 사용 중 사용자 입력이 LLM으로 전송되기 전, 필터링/마스킹 처리 같은 사전 점검이 가능한 구조가 있는지요?
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[질문] M365와 같은 SaaS 기반 서비스에서 제로 트러스트 보안을 적용할 때 가장 우선 고려해야 할 보안 설정은 무엇인지요?
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[질문]보안이 상대적으로 열악한 계열사 및 협력사의 보안사고에 따른 연쇄 피해 위협도 즐가하는데 이런 보안 우회경로의 활용가능성 및 피해관련한 원천적 대책이 궁금합니다
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[질문]해당 취약점(CVE-2025-32711)에 대해 제로데이 탐지/차단이 가능한 보안 솔루션은 무엇이 있고, 어떤 방식으로 작동하나요?
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[질문]CVE-2025-32711과 유사한 취약점이 향후 재발될 가능성이 높은 영역은 어디인가요? 예: Teams, Outlook, OneDrive 등의 API 연동인가요?
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[질문] AI가 접근하는 M365 자산에 대한 최소 권한 원칙은 어떻게 구현해야 하나요?
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[질문] AI 도구들이 생산성 향상에는 큰 기여를 하고 있지만, 보안 측면에서 보면 도입 자체가 '취약점을 늘리는 선택'이 될 수 있다는 우려도 있습니다. 기업이 AI 도입 초기에 반드시 점검해야 할 보안 항목이나 체크리스트가 있을까요?
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AI 통합 업무 환경에서 최소 권한 원칙을 제대로 구현하기 위한 기술적/관리적 조치는 어떤 것들이 있을까요? 특히 M365와 같은 협업 플랫폼에서는 어떤 방식으로 접근하는 게 효과적인지 궁금합니다.
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[질문] AI보안 이슈와 해결사례를 통한보안솔루션의 노하우가 궁금합니다
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[질문] 최근에는 AI가 물음에 답을 거부하는 경우도 있다고 하는데 이와 관련 보안 AI 부문에서도 예상될 수 있는 부정적인 이슈는 어떤 곳 들이 있을지요?
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🟡 [질문] 사내에서 다양한 부서가 AI를 활용하게 될 경우, 부서 간 데이터 접근 권한을 어떻게 통제해야 가장 효과적일까요? 예를 들어 마케팅 부서가 분석 목적으로 고객 데이터를 사용할 때, 보안 측면에서 어떤 기준선이 필요할지 궁금합니다.
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[질문] 실무에서 바로 적용할 수 있는 대응 프레임워크가 있는지요? 보안 사고가 발생했을 때 기업은 어떤 절차로 대응해야 하며, AI가 포함된 환경에서는 이 프로세스에 어떤 변화가 필요할지요?
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[질문] AI 서비스의 업무 자동화가 증가하면서 IT 보안의 모델은 어떻게 바뀌어야 하는지 궁금해요?
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[질문] 업무 자동화를 위해 챗봇과 같은 생성형 AI를 연동하고 있다면 API 호출 기반의 AI 서비스 연동 시 어떤 방식으로 데이터가 노출될 수 있을까요?
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