웨비나속 Q&A
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[질문] 최근 공격은 취약점 악용보다 비즈니스 프로세스를 역이용하는 형태가 증가하고 있는데 이러한 공격을 모델링하는 방법이 궁금합니다
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[질문] 정상적인 API 사용 패턴과 대규모 데이터 수집 자동화 행위를 구분하기 위한 핵심 특성이 무엇인지요?
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[질문] 동일한 API 호출이라도 사용자의 업무 문맥에 따라 정상과 비정상이 달라질 수 있는데 문맥 기반 탐지가 어느 수준까지 구현되고 있는지 궁금합니다
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[질문] 브라우저 지문 정보가 지속적으로 변조되는 환경에서는 탐지 모델이 어떤 요소를 신뢰 기준으로 사용하는지 궁금합니다
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[질문] 최근 공격은 취약점을 찾기보다 정상 기능을 조합하여 의도하지 않은 결과를 만드는 방향으로 진화하고 있는데 비즈니스 로직 자체를 위협 모델링하는 방법론이 존재하는지 궁금합니다
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[질문] 제로 트러스트 환경에서도 인증된 AI 에이전트가 악성 행위를 수행할 수 있는데 이를 탐지하기 위한 행동 기반 신뢰 평가 모델이 존재하는지 궁금합니다
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[질문] AI 기반 자동화 공격이 요청 간격, 헤더 정보, 세션 유지 패턴까지 정상 사용자와 유사하게 생성할 경우 현재 탐지 엔진은 어떤 특징값을 가장 중요하게 활용하는지요?
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[질문] API 호출 시퀀스 기반 탐지 모델을 운영할 경우 정상 사용자 행동 변화로 인한 오탐률 증가는 어떻게 제어하는지 궁금합니다
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[질문] 단기 토큰과 장기 토큰을 혼합 사용하는 환경에서 자동화 공격 탐지 정확도에 차이가 있는지 궁금합니다
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[질문] AI Agent가 OAuth 토큰을 활용하여 장시간 API를 호출하는 환경에서는 토큰 탈취보다 토큰 오남용이 더 큰 위협이 될 수 있는데 이에 대한 탐지 방안이 궁금합니다
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[질문] 생성형 AI 기반 공격은 기존 자동화 공격과 달리 상황에 따라 행동을 변경하는 적응형 공격 특성을 가지는데 정적 탐지 모델이 이러한 공격을 지속적으로 탐지할 수 있는지 궁금합니다
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[질문] AI 에이전트가 실제 사용자 브라우저를 직접 제어하는 환경에서는 사람과 봇을 구분하는 기존 개념 자체가 무의미해질 수 있는데 향후 봇 탐지 기술은 어떤 기준으로 신뢰성을 판단하게 될지 궁금합니다
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[질문] 봇 탐지 모델의 오탐률 감소와 탐지율 향상 사이의 균형은 어떤 기준으로 설정하는지 궁금합니다
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[질문] 실제 기업 환경에서 Good Bot, AI Agent, 파트너 자동화 트래픽, 악성 봇을 구분하기 위한 가장 효과적인 평가 기준은 무엇이며, 보안 정책이 사용자 경험을 훼손하지 않으면서도 위험 기반으로 동적으로 적용되도록 설계하는 방법이 궁금하며 봇 공격으로 인한 매출 손실, 광고비 낭비, 재고 왜곡, 고객 이탈, 데이터 유출 등의 영향을 정량화(경영진에게 KPI형태로 보고)할 수 있는 방법이 있을까요?
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[질문] Bot Management와 API Security 중 우선 투자해야 한다면 어떤 기준으로 결정해야 하나요?
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[질문] 봇 탐지를 위한 복잡한 행위 분석 모델과 암호화 트래픽(TLS) 복호화 처리가 API 서버의 레이턴시에 미치는 최악의 영향은 무엇인가요?
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[질문] 단순히 봇을 차단하고 '막는 보안'에서 '자동화를 통제하는 보안'으로 전환하기 위해 보안 아키텍처 관점에서 가장 먼저 수정해야 할 요소는 무엇인가요?
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[질문] 지능형 봇 다 잡으려다 정상 고객까지 막혀서 영업팀 항의받는 일이 허다한데요, 현장에서 비즈니스 팀과 부딪히며 합의한 현실적인 오탐률 마지노선은 솔직히 어느 정도였나요?
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[질문] AI를 학습시키기 위한 무단 데이터 스크래핑(Scraping) 봇 공격이 거세지고 있습니다. 비즈니스 자산인 데이터를 보호하기 위한 가장 효과적인 차단 로드맵은 무엇일까요?
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