웨비나속 Q&A
최근 웨비나 진행 중 발생한 질문과 답변을 조회할 수 있습니다
Q
[질문] 1.OpenClaw 같은 에이전트형 AI가 기존 자동화 도구보다 더 위험한 이유는 무엇인지요? 2.외부 웹페이지나 이메일에 포함된 숨겨진 프롬프트가 OpenClaw의 실제 명령 실행으로 이어질 수 있는지요? 이러한 간접 명령 공격은 기존 보안 솔루션으로 탐지가 어려운 이유가 무엇인지요? 3.OpenClaw가 OS 레벨 접근 권한을 가질 경우, 침해 시 피해 범위는 어느 정도까지 확장될 수 있는지요? 그리고 에이전트 하나가 내부망 lateral movement의 시작점이 될 가능성도 있는지요? 4.OpenClaw의 skill이나 플러그인은 사실상 코드 실행과 동일한데, 공급망 검증은 어떻게 이뤄져야 하는지요? 그리고 악성 skill이 정상 기능으로 위장하는 경우, 이를 구분할 수 있는 방법은 무엇인지요? 5.환경 변수나 실행 컨텍스트를 이용한 RCE 공격이 실제로 가능한 구조인지요? 그리고 이런 취약점은 기존 애플리케이션 보안 방식으로 충분히 대응 가능한지요?
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Q
[질문] OpenClaw와 같은 비인가 AI 사용(Shadow AI)을 네트워크/엔드포인트에서 탐지할 때 실제로 어떤 시그널(트래픽 패턴, API 호출 등)을 기준으로 식별하나요?
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Q
[질문] 동 솔루션을 효과적으로 활용하기 위해 기업 입장에서 사전에 준비해야 될 필요조건은 무엇인가요? 또 중소기업에 적용된 우수사례도 궁금합니다.
A
Crowdstrike 제품을 도입만 하시면됩니다. 따로 준비하실 사항은 없습니다.
손두영
2026-03-19 14:23
Q
[질문]간접 프롬프트 인젝션은 데이터가 곧 명령어가 되는 특이한 구조인데 Falcon 플랫폼은 데이터와 명령어가 모호하게 섞인 페이로드를 탐지할 때 기존의 시그니처 기반 탐지와 어떤 차별점을 갖는지 궁금합니다
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Q
(질문) 보안 이벤트 발생시 개별 이벤트별로 이상치를 스스로 탐지 보완하는 기능을 위해 AI 기반 보안 룰셋을 자동으로 생성하여 어느 수준까지 능동적으로 지원하나요?
A
오늘 웨비나 마지막 부분에 나옵니다~
손두영
2026-03-19 14:23
Q
[질문] 공격자가 의도적으로 주입한 악성 프롬프트나 조작된 위협 데이터에 의해 Charlotte AI의 판단력이 왜곡되거나 무력화될 가능성은 없나요?
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Q
[질문]OpenClaw 등 AI 도구 사용에 대한 민감 정보에 대한 잠재적 위험에 대한 차단과 취약점 가시성을 실시간으로 탐지하고 차단 등에 대한 실시간 처리에 대한 자동화 지원은 어떻게 되는지요?
A
오늘 발표 내용에서 해당 내용에 대해 설명드립니다. 끝까지 시청 부탁드립니다.
손두영
2026-03-19 14:08
Q
(질문) Ai를 운영하다 보면 업데이트나 새로운 AI 모델이 추가될 때마다 운영팀의 업무 부담이 급증하는 경우가 많습니다. 실무에서는 이런 운영 부담을 어떻게 줄여나가야 될까요?
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Q
[질문]OpenClaw와 같은 도구는 동적 권한을 가지는데 일반적인 EDR이 고정된 프로세스 행위를 감시한다면 Charlotte AI는 AI 에이전트가 생성한 논리적 실행 계획자체의 악의성을 어떻게 사전에 판별하는지요
A
오늘 발표 내용에서 해당 내용에 대해 설명드립니다. 끝까지 시청 부탁드립니다.
손두영
2026-03-19 14:09
Q
[질문] “OpenClaw 위협은 기존 보안 솔루션으로 탐지가 어려운 이유가 무엇이며, Charlotte AI는 이를 어떻게 차별적으로 탐지하나요?”
A
오늘 발표 내용에서 해당 내용에 대해 설명드립니다. 끝까지 시청 부탁드립니다.
손두영
2026-03-19 14:08
Q
Agent 2026은 코드 리뷰 등 에 도입 한다면 따로 제한 있나요?
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Q
[질문] 에이전트 수가 증가하고 업무 범위가 확장될수록 조직 내 책임소재와 의사결정 경로가 복잡해질 수 있는데, AgentGo는 에이전트별 책임 경계(Responsibility Boundary)를 어떻게 정의하고, 장애나 오작동 발생 시 원인 에이전트를 신속히 식별·격리할 수 있는 아키텍처를 제공하나요?
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Q
어플라이언스 장비 인터넷.안되는 패쇄망에서도 동작하나요?
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Q
[질문] LLM 모델들이 수시로 업데이트되면서 성능이 변하는데 거버넌스 차원에서 에이전트의 답변 품질을 주기적으로 벤치마킹하는 기능이 있나요?
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Q
[질문]실제 현장에서 보면 AI 도입보다 더 어려운 건 에이전트가 늘어날수록 통제가 불가능해지는 구조라고 느끼는데, AgentGo는 멀티 에이전트 간 의사결정 충돌을 어떤 정책 엔진으로 통제하고 있는지 구체적인 구조를 설명해 주실 수 있을까요?
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Q
[질문]금융·공공 환경에서 온프레미스 LLM과 SaaS형 LLM을 혼합 운영할 경우, AgentGo는 멀티 모델·멀티 인프라 환경을 어떻게 추상화합니까?
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Q
[질문]최근 Model Context Protocol(MCP)이나 Tool Registry 기반 에이전트 표준화 논의가 있는데, AgentGo는 외부 에이전트 생태계와의 표준 연동을 어떤 방식으로 준비하고 있나요?
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Q
[질문]완전 자동화가 아닌 승인 기반 워크플로를 설계할 경우, 어떤 단계에서 사람이 개입하도록 설계할 수 있으며, 리스크 레벨에 따라 자동 승인 임계치를 설정할 수 있나요?
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Q
[질문] 우리 기업만의 고유한 보안 규정이나 산업군별 특수 규제 망분리 규정등을 AgentGo 거버넌스 정책에 커스텀 룰로 삽입할 수 있는지 알고 싶습니다?
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Q
[질문] 제 에이전트고를 도입한 고객사에서 단순 챗봇 대비 멀티 에이전트 거버넌스 도입 후 업무 자동화율이 얼마나 향상되었는지 정량적 지표가 있는지요
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