질문] 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM) 오케스트레이션, 합성 데이터 생성 기능이 부분적으로 통합되면서 데이터 처리량과 속도에 미치는 영향은 어떻게 관리되고 있으며, 이러한 기능들이 플랫폼 성능에 주는 부하를 최소화하기 위한 전략은 무엇인가요? 또한, 이에 따른 백업, 장애복구, 유지보수, 및 데이터 보안 운영 방안은 구체적으로 어떻게 설계되고 실행되고 있나요?
(질문) 사이버 공격 방어에 대한 전략은 안티바이러스 솔루션과 백업 모두 필요하며 백업은 더이상 데이터 보호에 대한 보험이 아닌 빠른 복구로 서비스를 지속적으로 유지하는 방향으로 가고 있는데, 사이버 공격 방어를 AI기반으로 하여 대응하는 방법이 가장 효율적인 방어가 될 지 궁금합니다
[질문] 1.사이버 보안 프레임워크에서 제로 트러스트 원칙을 효과적으로 반영하기 위해 어떤 구성 요소가 필수인지요?
2.다중 클라우드 환경에서 프레임워크 기반 통합 보안 관리 체계를 구축할 때 주의해야 할 점은 무엇인지요? 그리고 클라우드 네이티브 보안 아키텍처(CNAPP, CSPM 등)를 기존 프레임워크에 반영한 구체적인 사례가 궁금합니다.
3.MITRE ATT&CK 프레임워크와 같은 위협 행위자 기반 정보를 기존 보안 프레임워크(NIST, ISO 등)와 어떻게 통합할 수 있는지요?
4.단순한 탐지/대응을 넘어 복원력(Resilience)을 강화하기 위한 보안 프레임워크 구성 요소는 어떤 것이 있는지요?
보안사고 이후 비즈니스 연속성 확보를 위한 기술적/관리적 방안도 궁금합니다.