웨비나속 Q&A
최근 웨비나 진행 중 발생한 질문과 답변을 조회할 수 있습니다
[질문]AI 보안에서 미토스 AI와 같은 공격자가 보는 공격 표면에 대한 가시성이 파악되지 않을 경우에는 어떻게 노출된 공격 표면 취약점을 분석하고 관리할 수 있는지요? AI의 특성에 따른 차이에 대한 보완과 이에 대한 방어는 어떻게 보완할 수 있는지요?
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알려지지 않은 장비를 자동으로 식별할 수 있는 이유는 무엇인가요? 장비에 대한 스펙이나 고유정보가 등록이 되지는 않는가요?
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[질문] 기업에서 새로운 AI 기반 보안솔루션 도입시 기존에 운영하던 보안솔루션과 원활히 사용하려면 클래로티에서는 어떤 방안을 제공하나요?
기존 운영 중인 다양한 보안 솔루션과의 원활한 연동을 위해 폭넓은 통합 기능을 제공합니다. Claroty는 표준 REST API, SIEM 및 SOAR과의 통합, 타사 보안 도구와의 데이터 공유 등 다양한 방식을 통해 보안 환경을 통합 관리할 수 있으며, 주요 솔루션(예: Splunk, IBM QRadar, ServiceNow, CrowdStrike 등)과의 사전 연동이 이미 준비되어 있습니다. 이를 통해 AI 기반의 새로운 보안 솔루션을 도입하더라도, 기존 시스템과 충돌 없이 효율적으로 연결하고, 보안 운영을 일관되게 강화할 수 있습니다.
클래로티
2026-07-08 14:39
[질문] Shadow Asset 탐지 정확도는 어느 정도인가요? 그리고 OT 네트워크가 분리되어 있는 환경에서도 동일한 AI 기능을 사용할 수 있나요?
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[질문]Claire 내부가 하나의 LLM Agent인지, 아니면 Asset Discovery, Risk Analysis, Vulnerability Prioritization, Response Recommendation이 각각 독립적인 Agent로 구성된 Multi-Agent Architecture인지 궁금합니다.
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[질문]오래된 레거시 기기나 프로토콜이 적용된 자산의 경우, AI가 어떻게 정확하게 식별하고 식별된 자산의 위험도를 평가하나요?
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[질문]CPS 환경은 프로토콜이 매우 복잡하고 파편화되어 있는데, AI가 잘못된 판단을 내릴 가능성(할루시네이션 등)을 어떻게 기술적으로 제어하고 있나요?
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[질문] Vendor가 알려지지 않은 장비도 AI가 자동으로 식별 가능한지 궁금합니다.
Claire는 Vendor가 알려지지 않은 장비도 자동으로 식별할 수 있습니다.
클래로티
2026-07-08 14:34
[질문]이미 운용 중인 기존 보안 인프라(SIEM, SOAR, EDR 등)와 Claire를 통합할 때 가장 큰 이점은 무엇이며, 데이터 오버헤드는 어떻게 관리하나요?
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[질문]"Claire가 CPS 환경에서 보안 조치를 제안하거나 실행할 때, 실제 산업 현장의 운영 중단(Downtime) 위험을 어떻게 최소화하나요?"
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[질문] Legacy PLC나 오래된 장비도 동일한 수준으로 식별 가능한지요?
Legacy PLC나 오래된 장비도 Claire와 다양한 데이터 분석 기술을 통해 자동 식별이 가능합니다.
클래로티
2026-07-08 14:35
[질문]Claire가 특정 위험을 Critical로 판단했을 때 AI가 그렇게 판단한 근거를 Explainable AI 형태로 제공하는지 궁금합니다. 단순 Score가 아니라 어떤 Telemetry와 Rule이 영향을 미쳤는지도 확인 가능한가요?
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[질문] Claire는 Passive Discovery만 수행하는지 Active Query도 사용하는지 궁금합니다.
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[질문]Claire의 위험 분석 결과가 MITRE ATT&CK for ICS Framework와 자동으로 매핑되는지 궁금합니다. 또한 대응 권고 역시 ATT&CK Mitigation과 연결되는지도 설명 부탁드립니다.
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[질문] 1) 단순히 OT 프로토콜을 더 많이 지원하는 것을 넘어 AI의 추론 엔진이나 학습 데이터셋 자체가 CPS 환경에 최적화되어 설계된 부분이 있는 것인가요? 2) Claire 도입 이후 실제 고객 사례에서 보안 운영팀의 업무 효율이 얼마나 개선되었을까요?
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[질문]Claire가 실제 공장(OT)이나 병원 환경에서 '보안 가시성 확보'부터 '자율적 위험 대응 조치(Action)' 단계까지 넘어갈 때, 오동작이나 가동 중단(Downtime)을 방지하면서 안전하게 제어할 수 있는 구체적인 매커니즘은 무엇인가요?
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[질문] Claire가 학습한 데이터는 어떤 방식으로 지속적으로 업데이트되고 검증되는지 궁금합니다.
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[질문] 많은 제조기업들이 IT, OT, IoT 자산은 구축되어 있지만 데이터가 분산되어 있어 AI를 제대로 활용하지 못하고 있습니다. Claire를 도입할 때 기존 OT 환경과 얼마나 빠르게 연동할 수 있으며, AI가 의미 있는 보안 인사이트를 제공하기까지 가장 중요한 데이터 품질이나 준비사항은 무엇인지 궁금합니다.
Claire는 기존 OT, IT, IoT 환경에서 빠르게 연동하고, 각종 자산 및 트래픽 데이터를 통합·정제하여 운영 컨텍스트에 기반한 신뢰성 높은 보안 인사이트를 제공하도록 설계되어 있습니다. 핵심 준비사항은 자산 프로파일링과 높은 데이터 품질 확보이며, 이를 통해 분산된 환경에서도 노이즈를 줄이고 실제 운영 영향을 반영한 분석이 가능합니다.
클래로티
2026-07-08 14:31
[질문] Claire가 CPS Native라고 하는데 어떤 요소가 일반 LLM 기반 AI와 가장 크게 다른지요?
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[질문] 미토스(MeetOS) 플랫폼 상에서 코파일럿을 활용해 실시간 웨비나 요약 및 자막 다국어 번역을 진행할 때, 대규모 동시 접속자(대역폭 트래픽 부하)가 몰리는 상황에서도 API 연동 지연(Latency) 없이 안정적인 실시간 피드백을 보장하기 위한 시스템 최적화 아키텍처나 대책이 어떻게 마련되어 있나요?
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