웨비나속 Q&A
최근 웨비나 진행 중 발생한 질문과 답변을 조회할 수 있습니다
[질문] 망분리 On Premises 환경에서도 Claire의 AI 기능을 동일하게 활용할 수 있나요?
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[질문]Passive Discovery만으로 PLC나 RTU, Safety Controller의 Firmware Version까지 얼마나 정확하게 식별 가능한지 궁금합니다. Active Scan이 필요한 환경과 Passive만 가능한 환경의 정확도 차이가 있는지도 설명 부탁드립니다.
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[질문] Claire가 기존 생성형 AI 기반 보안 솔루션과 가장 차별화되는 핵심 경쟁력은 무엇인가요?
아래 유사 질문에 대해 답변 드렸습니다 ^^
클래로티
2026-07-08 14:26
[질문] 기존에 구축된 레거시 OT 환경이나 이기종 벤더 장비들이 있는 경우 Claire를 도입하려면 어떤 사전 준비나 데이터 수집 환경이 필요한가요? 할루시네이션을 방지하기 위해 클래로티 측에서 검증하는 자체적인 데이터 학습이나 필터링 프로세스가 있나요?
Claire를 도입하기 전에 레거시 OT 환경과 이기종 벤더 장비의 자산 인벤토리 정확성, 네트워크 맥락 파악, 운영 프로세스 정비가 반드시 필요합니다. Claire는 할루시네이션 방지를 위해 Claroty에서 자체 검증된 데이터만을 AI에 학습시키고, 엄격한 필터링 프로세스를 적용합니다. 더불어 여러 독립 소스(자산 인벤토리, CPS 라이브러리, 위협 인텔리전스 등) 간 교차검증(Validation Layer)으로 AI 결과의 신뢰성을 강화합니다.
클래로티
2026-07-08 14:25
[질문] Claire를 도입하면 보안 실무자가 복잡한 쿼리나 명령어를 배우지 않고도 자연어 대화만으로 미식별 장비나 취약점 현황을 완벽하게 파악할 수 있나요? 실제 실무자의 업무 효율이 얼마나 향상되는지 궁금합니다.
Claire는 보안 실무자가 복잡한 쿼리나 명령어 없이 자연어 대화만으로도 미식별 장비나 취약점 현황을 손쉽게 파악할 수 있도록 설계되어 있습니다.
클래로티
2026-07-08 14:29
[질문] 방어가 최우선이기 때문에 5단계의 방어적 Layer를 구성했다면 공격자가 네이티브 AI를 침투해 차단 LAYER1~5단계 까지 침투했다면 감지하고 차단하는데 걸리는 시간은 Layer 별로 대응 시간은 어느 정도 되나요?
Claire의 5단계 방어 레이어는 공격 유형이나 상황에 따라 감지 및 차단 시간이 다를 수 있지만, 각 레이어별로 실시간 또는 수분 내 빠른 대응을 원칙으로 설계되었습니다. 초기 레이어에서는 AI 기반 탐지와 즉각적 차단이 자동으로 이루어지며, 이후 레이어에서는 심층 분석과 함께 운영자의 승인 절차를 거쳐 신속하게 최종 대응이 진행됩니다.
클래로티
2026-07-08 14:28
[질문]Claire가 생성하는 답변은 일반적인 LLM 기반인지, 아니면 CPS Knowledge Graph와 RAG를 함께 사용하는 구조인지 궁금합니다. 특히 최신 CVE나 ICS Advisories 반영 주기는 어떻게 관리됩니까?
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[질문]Claire는 Modbus, DNP3, OPC UA, Profinet, EtherNet/IP와 같은 산업 프로토콜을 단순히 Signature 기반으로 이해하는지, 아니면 Protocol Semantic까지 학습하여 이상 행위를 판단하는지 궁금합니다.
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[질문]Human-in-the-loop 실제 운영에서는 어떤 수준까지 자동화되고, 어떤 위험도 이상부터는 반드시 운영자의 승인이 필요한지 궁금합니다. Risk Score 기반인지, Policy Engine 기반인지 설명 부탁드립니다.
HITL 운영에서 탐지, 분석, 우선순위 지정 등 대부분이 자동화되며, 방화벽 설정과 같은 주요 위험 조치 단계에서는 반드시 운영자의 최종 승인이 필요합니다. 위험 판단 시에는 Risk Score와 Policy Engine을 함께 활용하여, 어떤 단계까지 자동화할지와 어느 단계에 사람의 승인을 요구할지 정책적으로 정합니다.
클래로티
2026-07-08 14:24
[질문] Zero Time 시대에는 사람이 분석하는 시간이 없어지는 것인지 아니면 AI와 사람이 역할을 재정의해야 한다는 의미인지 궁금합니다?
Zero Time 시대에는 AI가 실시간으로 자동 탐지, 분석, 초기 대응을 신속히 담당하고, 사람은 중요한 의사결정과 최종 승인에 집중하는 협력 구조가 됩니다.
클래로티
2026-07-08 14:22
[질문] CPS 환경에서는 단 한 번의 오판도 물리적 사고로 이어질 수 있는데, Claire가 일반 AI 솔루션과 달리 환각을 억제하고 정확성을 보장하는 기술적 메커니즘은 구체적으로 무엇인가요?
아래 드린 답변 확인하시면 될 것 같습니다 ^^
클래로티
2026-07-08 14:21
[질문]1.Claire가 기존 OT·ICS 보안 플랫폼의 AI 기능과 차별화되는 핵심 기술은 무엇이고, 실제 현장에서 가장 큰 효과를 보인 활용 사례는 무엇인지요? 2.'제로 타임(Zero Time)' 환경에서는 위협 탐지부터 대응까지의 시간이 매우 중요한데, Claire는 탐지·분석·대응 자동화를 어느 수준까지 지원하고 사람이 반드시 개입해야 하는 단계는 어디인지요? 3.Claire가 학습하는 데이터는 자산 정보, 네트워크 트래픽, 취약점 정보, 위협 인텔리전스 등 다양한 데이터를 포함할 텐데, AI의 오탐(False Positive)과 환각(Hallucination)은 어떻게 최소화하고 있는지요? 4.제조, 발전, 반도체, 스마트빌딩 등 서로 다른 CPS 환경에서도 Claire를 동일하게 적용할 수 있는지, 산업별 최적화를 위해 어떤 기능이나 모델을 제공하는지 궁금합니다. 5.향후 AI 에이전트가 CPS 보안 운영의 중심이 될 것으로 예상되는데, Claire를 도입하려는 기업이 우선적으로 준비해야 할 데이터, 네트워크, 운영 프로세스 등 핵심 선결 과제는 무엇인지요?
1. Claire는 기존 IT 또는 일반 AI와 달리, OT/ICS 특유의 프로토콜, 운영 맥락, 물리적 결과까지 이해하는 CPS-Native AI 입니다. Claroty만의 CPS Library, Team82 위협 인텔, 40M+ 자산 데이터 등으로 학습하며, 복잡한 OT 환경에서 실제 위험에 대한 정확한 추천과 자동화된 조치를 제공합니다. 실제로, 고객은 빠른 위험 식별과 맞춤형 대응, 자동화된 보고서 생성 등으로 시간을 대폭 단축하고, 오탐 감소와 안전한 생산라인 보호 효과를 얻은 사례가 있습니다. 2. Claire는 탐지, 분석, 우선순위 지정, 조치까지 자동화하지만, 모든 중요 대응 조치는 ‘휴먼 인 더 루프’ 구조로 반드시 담당자가 검토·승인 후 실행됩니다. 3. Asset Inventory, Protocol Parser, Threat Intelligence 등 여러 독립 데이터 소스를 병렬로 조회한 뒤, 결과의 교차검증하여 오탐, 환각 가능성을 최소화합니다. 4. 제조, 발전, 반도체, 스마트빌딩 등 다양한 CPS 환경과 각 산업별 자산 특성을 반영할 수 있도록 고유한 빅데이터(CPS Library, 6,500 OEM, 50+ 산업, 40M+ 자산)와 산업별 맞춤 AI 모델을 제공합니다. 5. Claire와 같은 AI 에이전트를 도입하려면 먼저 OT·CPS 자산 인벤토리 정확성 확보, 네트워크 맥락 및 운영 업무 분류, 권한과 프로세스의 명확한 정의, 사람(현장 보안 담당자)의 승인체계 마련이 필수입니다.
클래로티
2026-07-08 14:19
[질문]Claire가 생성한 위험 분석이나 대응 권고가 실제 OT 자산 정보와 다를 경우 이를 검증하는 Validation Layer가 별도로 존재하는지 궁금합니다. LLM의 추론 결과와 실제 Asset Inventory, Protocol Parser, Threat Intelligence 간 Cross Validation은 어떤 방식으로 수행됩니까?
Claire는 위험 분석이나 대응 권고가 실제 OT 자산 정보와 다를 경우에 대비해 별도의 Validation layer를 갖추고 있습니다. Asset Inventory, Protocol Parser, Threat Intelligence 등 여러 독립 데이터 소스를 병렬로 조회한 뒤, 결과의 교차검증 절차를 거쳐 정보가 일치하는지 확인합니다.
클래로티
2026-07-08 14:14
[질문] 제로 타임(Zero Time) 환경에서는 사람이 개입하기 전에 AI 에이전트가 보안 의사결정을 내려야 하는 경우가 많을 것 같습니다. Claire는 잘못된 판단(False Positive/False Negative)으로 인해 생산라인이나 OT 운영에 영향을 줄 수 있는 상황을 어떻게 검증하고 제어하며, 어느 수준까지 자율적으로 대응하도록 설계되어 있는지 궁금합니다.
Claire는 제로 타임 환경에서 사람이 개입하기 전에도 AI 에이전트가 의사결정을 내릴 수 있도록 설계되어 있지만, 잘못된 판단(오탐/실탐)에 따른 생산라인이나 OT 운영 영향에 대해 신중히 검증하고 엄격히 제어합니다. Claire는 CPS(OT/생산환경) 고유의 컨텍스트와 위험, 운영현실을 학습한 전용 AI 모델을 활용해, 실제 물리적 결과까지 고려해 알려진 위험, 오탐·실탐, 우선순위 등을 구분합니다. 그러나 모든 자동화된 조치에는 ‘사람 개입(휴먼 인 더 루프)’이 기본적으로 필수적으로 적용되어 운영 중 단독으로 위험한 결정을 내리지 않으며, 모든 주요 액션은 현장에서 사람이 검토하고 승인한 후에만 실행됩니다.
클래로티
2026-07-08 14:09
[질문] 발표자료는 따로 다운로드 링크를 보내주는 건가요?
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[질문]Gen AI기반에서 예상된 시나리오에 벗어난 예상치 못한 상황이 발생할 경우에 대한 예외 처리 및 적절한 대응방안도 당 플랫폼에 포함되어 있는지요?
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[질문] 계정 탈취 공격으로 인해 디렉터리 서비스의 개체 정보와 권한 설정이 변조되었을 때 인프라 복구에 앞서 디렉터리 데이터베이스의 청정 상태를 복원하는 기술적 세부 절차는 무엇입니까
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[질문] 복구 능력을 실질적으로 검증하기 위해 운영 환경에 영향을 주지 않으면서 디렉터리 서비스와 핵심 인프라를 가상 공간에 격리하여 상시 테스트하는 자동화된 디지털 트윈 훈련 환경 구축안은 무엇입니까
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[질문] 자동화된 재해복구 복구 솔루션을 도입할 때 인프라의 잦은 변경 사항과 구성 관리 데이터베이스를 실시간으로 재해복구 시나리오에 반영하기 위한 자동 동기화 기법은 어떻게 구현합니까
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[질문] 서비스 복구 자동화 시 애플리케이션 의존성을 자동으로 분석하는 기능이 제공되는지 궁금합니다
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