웨비나속 Q&A
최근 웨비나 진행 중 발생한 질문과 답변을 조회할 수 있습니다
Q
[질문] 기업 내부에서 AI를 활용하는 경로가 브라우저, 데스크톱 앱, IDE 플러그인, API 호출, Agent 자동 실행 등 다양한데요. 이 모든 경로를 하나의 보안 정책으로 통합 관리하는 것이 현실적으로 가능한지 궁금합니다.
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Q
질문] AI를 기반으로 자동화가 급증하고, 이를 통한 자동화 개발 속도 향상과 사용자 업무 자동화가 증가하는 추세입니다. 노코드는 필요기능을 추가/수정하는데 어려움이 있다거나 고급기능을 구현하는데 한계가 있다는 지적도 있습니다. 이에 대한 견해가 궁금합니다.
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Q
[질문] AI 보안 솔루션을 도입하면 오탐으로 인해 정상적인 업무가 차단되는 상황이 발생할 수 있습니다. AIDR 환경에서 오탐률을 줄이면서도 탐지 정확도를 유지하기 위한 튜닝 전략은 어떻게 가져가나요?
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Q
[질문] 1. 누가 어떤 AI 서비스를 언제 어떻게 사용했는지 추적 가능성은 어떻게 확보하나요? 2. 이상 행위가 탐지되면 차단, 격리, 계정 통제를 어느 수준까지 자동화할 수 있나요?
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Q
[질문]AI 보안 이벤트까지 포함하면 SOC 분석가가 처리해야 할 이벤트 수가 급격히 증가할 수 있습니다. CrowdStrike AIDR이 실제로 SOC 운영자의 업무량을 줄여주는 자동화 영역은 어디까지인지 궁금합니다.
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Q
[질문]최근 공격자는 AI를 이용해 사용자별 맞춤형 피싱 메일을 대량 생성하고 있습니다. CrowdStrike Falcon 플랫폼은 AI 생성 피싱과 사람이 작성한 피싱을 어떤 방식으로 구분하고 있으며, 탐지 정확도를 높이는 핵심 지표는 무엇인지 궁금합니다.
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Q
[질문]많은 임직원들이 ChatGPT, Gemini, Claude를 브라우저에서 직접 사용하고 있습니다. CrowdStrike Browser Protection은 사용자의 프롬프트 입력 단계에서 차단하는지, 아니면 전송 이후 정책 위반 여부를 탐지하는 방식인지 궁금합니다.
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Q
질문) 보안 솔루션의 경우, 서비스형으로 상대적으로 보안위협에 취약할것으로 보이는데, 악성코드나 랜섬웨어 같은 사이버 위협에 대한 대비책은 무엇이 있고, 보안취약점 검출시 패치/업데이트 작업은 어떻게 진행되는지 궁금합니다.
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Q
[질문] 사내 LLM Proxy를 구축할 때, 임직원의 업무 생산성(속도 및 편의성)을 저해하지 않으면서 실시간으로 프롬프트 유출을 제어할 수 있는 최적의 아키텍처나 가이드라인이 있는지 궁금합니다.
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Q
[질문] 프롬프트 인젝션 공격을 실시간으로 탐지하려면 정상적인 업무 프롬프트와 악의적인 프롬프트를 구분해야 할 텐데요. 이 구분 기준은 사전 정의된 패턴 기반인지, AI 모델 기반 학습으로 동적으로 판단하는 것인지 궁금합니다.
A
제조사에서 학습된 AI 엔진을 통해서 동적으로 판단합니다.
다온기술
2026-06-11 14:32
Q
[질문] 1. EDR, XDR, SSE, CASB와 비교했을 때 AIDR는 어디에 위치하나요? 2. 이미 보안 솔루션이 많은 기업도 AIDR가 필요한 이유는 무엇인가요?
A
1. 아예 별개의 영역이라고 보면됩니다.
다온기술
2026-06-11 14:34
Q
[질문] AI Agent가 외부 API나 서드파티 도구를 호출하는 과정에서 공격자가 Agent의 행동을 의도적으로 유도할 수 있을 것 같습니다. 이런 간접적인 Agent 조작 공격에 대해 AIDR이 탐지할 수 있는 범위는 어디까지인가요?
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Q
[질문] 1. 보안 정책 없이 개인 계정으로 AI를 사용하는 Shadow AI 문제는 어떻게 관리하나요? 2. AI 도입 속도에 맞춰 보안 통제를 제때 적용하지 못하는 이유는 무엇인가요?
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Q
[질문] AI 보안 위협은 기존 악성코드나 네트워크 공격과 달리 프롬프트 인젝션, 모델 탈취, 데이터 유출 유도처럼 형태가 다양하고 비정형적인데요. AIDR은 이런 새로운 유형의 위협을 어떤 방식으로 분류하고 탐지하나요?
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Q
[질문] 1. 브라우저에서 AI 서비스로 전달되는 민감정보, 인증 정보, 내부 문서는 어떻게 통제하나요? 2. 엔드포인트에서 시작된 보안 사고가 AI Agent 실행까지 이어지는 경로를 어떻게 차단하나요?
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Q
[질문]기업 내부 문서가 외부 LLM으로 전송되는 상황을 탐지할 때 개인정보나 기밀정보 분류 기준은 어떤 방식으로 적용되는지 궁금합니다. DLP와 유사한 방식인지, 아니면 LLM 특화 데이터 분류 모델을 별도로 사용하는지 설명 부탁드립니다.
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Q
[질문]AI Agent가 ERP, CRM, GitHub, Jira 같은 업무 시스템과 연결될 경우 공격자는 Agent를 통해 간접적으로 시스템 권한을 획득하려고 시도할 수 있습니다. CrowdStrike AIDR은 Agent의 의사결정 과정까지 추적하는지, 아니면 최종 실행되는 API 호출만 모니터링하는지 궁금합니다.
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Q
[질문] 기업이 AI API를 협력사나 파트너에게 개방할 경우, 내부 사용자와 외부 사용자에 대한 보안 정책을 다르게 적용해야 할 것 같습니다. 내부용과 외부용 API 보안 기준은 어떻게 구분하는 것이 바람직할까요?
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Q
[질문]최근 AI Agent 생태계에서는 MCP 서버가 빠르게 확산되고 있는데, 실제 운영 환경에서는 MCP 서버가 새로운 공격 경로가 될 수 있다는 우려도 있습니다. CrowdStrike는 MCP 통신 과정에서 어떤 보안 통제 지점을 가장 중요하게 보고 있으며, Agent와 Tool 간 권한 남용을 어떻게 탐지하는지 궁금합니다.
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Q
[질문] 1. 정상적인 업무용 AI 활용과 데이터 탈취, 프롬프트 조작, 비정상 호출은 어떻게 구분하나요? 2. 사용자의 행위, 브라우저 세션, 엔드포인트 신호를 어떤 방식으로 결합해 판단하나요?
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