[질문] OpenClaw와 같은 고도화된 위협을 탐지할 때, Charlotte AI의 선제적 방어 체계는 제한된 보안 인력과 예산을 고려해 어떤 방식으로 자동화된 탐지·대응을 제공할 수 있는지, Charlotte AI가 위협을 선제적으로 차단하기 위해 사용하는 데이터 수집·분석 체계가 제약된 환경에서도 확장 가능한지 궁금합니다
안녕하세요,
좋은 웨비나를 들을 수 있어서 감사합니다
nanoclaw에서는 OS 수준 샌드박스 격리 및 RCE 공격 방지가 이뤄지고 최근에 엔비디아에서 엔터프라이즈 대상의 보안을 강화되었다고 발표한 nemoclaw도 있는데 이 두 AI에서 제공하는 보안과 차별점은 무엇일까요?
[질문] 1.Charlotte AI는 단순 명령이 아니라 ‘행위 의도’를 어떻게 구분하는지요? 그리고 정상적인 작업과 데이터 유출 시도를 구분하는 기준은 무엇인지요?
2.허용된 작업과 차단해야 할 작업을 어떤 방식으로 정책화하는지요? 그리고 AI agent가 생성한 명령도 Zero Trust 원칙으로 검증되는지요?
3.Charlotte AI가 이상 행위를 탐지했을 때 자동으로 어떤 대응까지 수행할 수 있고 EDR/XDR과 연계된 자동 대응(playbook)은 어느 수준까지 자율적으로 실행되는지요?
4.AI의 오탐(false positive)이나 오판을 줄이기 위한 운영 방식은 무엇이고 AI agent가 스스로 판단하고 행동하는 환경에서, ‘신뢰’를 어떻게 기술적으로 정의하고 검증할 수 있는지요?
[질문]1.장애 발생 시, 기술 지원 체계는 어떻게 구성되어 있고, 초기 도입 시 설정이나 튜닝같은 지원도 받을 수 있는지요?
2. 기존 솔루션과 어떤 차별점이 있고, 실시간 장애 탐지 기능은 어떤 알고리즘이나 기준으로 작동하는지도 궁금합니다.
3. OpenClaw는 멀티 클라우드 환경에서 확장성과 연동성은 어떻게 보장되는지도 궁금합니다.