웨비나속 Q&A
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Q
[질문] 프롬프트 인젝션 공격을 방어하기 위해 입력 데이터에 대해 어떤 전처리 필터링 및 정책 기반 검증을 적용하는지요?
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Q
[질문] 보안 인력 부족 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트가 주니어 분석가의 역할을 어느 정도까지 대체할 수 있다고 보시는지 궁금합니다.
A
99% 대체할 수 있다고 생각합니다.
다온기술
2026-04-09 14:49
Q
[질문] Google SecOps와 MCP를 도입 시 시스템에 설치하지 않고 대여하는 형태로 비용 절감과 별도의 보안 전문가 없이 데이터 해킹 사고 리스크를 최소화할 수 있는 것인지요?
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Q
[질문] 고객사마다 사용 중인 레거시 보안 장비들이 제각각입니다. 업체 입장에서 고객사 고유의 온프레미스 장비나 폐쇄망 환경을 위한 커스텀 MCP 서버를 얼마나 신속하게 개발하고 연동할 수 있는지, 그 표준화 가이드가 궁금합니다.
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Q
[질문] 이 솔루션을 도입하면 SOC 운영자들의 야근 시간이 정말 획기적으로 줄어들 수 있을까요?
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Q
[질문] APT34와 같은 고도화된 공격 그룹의 TTPs를 실시간으로 식별하기 위한 AI 기반 행위 분석과 기존 IOC 기반 탐지를 통합하는 최적의 운영 전략은 어떻게 될까요?
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Q
[질문] AI 에이전트가 제시하는 즉각적인 대응 지침이 실제 방화벽 차단이나 계정 정지 등 차단 조치와 직접 연동되도록 구성할 수 있는 건지요?
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Q
자동 케이스 요약을 하는 데 Gemini AI Assist를 효과적으로 적용하고 활용할 수 있는 방법은 무엇인가요 이와 관련하여 지원하시는 기술지원 서비스는 어떻게 되나요?
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Q
[질문] AI 에이전트가 스스로 추론하고 대응 지침까지 다 짜준다면, 미래의 SOC 운영자는 보안 전문가'보다는 AI 매니저에 더 가까워질 것 같은데 발표자님은 미래의 SOC 요원들에게 가장 필요한 능력이 C언어일까요, 아니면 AI와 대화하는 말빨(Prompting)일까요?
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Q
[질문] 장기적으로는 AI 에이전트가 과거 사고 이력이나 분석 결과를 학습해서 점점 더 정교하게 동작해야 할 것 같은데, 이런 학습 과정에서 잘못된 판단 패턴이 누적되지 않도록 품질을 어떻게 관리하는지 궁금합니다.
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Q
[질문] 기존 수동 분석 대비 MTTR이 평균적으로 어느 정도 단축되었는지 구체적인 수치가 있나요?
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Q
AI AGENT 중심의 SOC 혁신을 수행하는 데 GEMINI를 최적으로 사용할 수 있는 방안에 대해서 문의드려요 이에 최적화된 솔루션과 서비스에 대해서 궁금합니다
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Q
[질문] Gemini 기반 AI 에이전트를 SOC에 적용할 경우에 탐지 룰 자동 생성 및 오탐 최소화를 위한 모델 튜닝과 피드백 루프는 어떻게 구성해야 하나요?
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Q
[질문] 에이전트가 스스로 맥락을 이해하고 대응 지침을 준다면, 혹시 차단(Block) 같은 액션까지 AI에게 자동화로 맡기는 사례가 있나요? 아니면 여전히 최종 승인은 사람이 하는 구조를 권장하시나요?
A
아직까지는 차단 등 환경에 영향을 미치는 영역에서는 중간에 사람이 개입하여 해당 결정이 올바른지 판단한 후 다음 스텝으로 진행시키는 것이 일반적입니다.
다온기술
2026-04-09 14:46
Q
[질문] 단순한 요약을 넘어 공격자의 의도나 향후 공격 경로까지 예측하는 수준의 추론이 가능한가요?
A
네 추론이 가능합니다. 다만 말씀해주시는 Preactive 영역에서의 정확한 추론을 위해서는 정합도 높은 위협 인텔리전스의 Data Base가 필요합니다.
다온기술
2026-04-09 14:46
Q
[질문] Google SecOps와 MCP를 도입할 때, 기존에 사용 중인 이기종 보안 솔루션들과의 커넥터 연결 편의성은 어느 정도인가요?
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Q
[질문] AI는 학습 단계에 따라 같은 자연어 프롬프트의 내용에 대해서도 다른 결과를 제공하기도 하는데 Gemini CLI에 입력한 자연어 프롬프트 내용이 같을 때에는 SIEM에 항상 같은 쿼리 내용이 입력되는지 궁금합니다.
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Q
[질문] CSPM 기반의 클라우드 환경에 대한 보안관리 방법에 대해 설명 부탁 드립니다.
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Q
[질문] 단순 요약을 넘어 AI가 '즉각적인 대응 지침'까지 제공한다면, 실제 SOC 운영에서 초기 대응(Triage) 단계의 시간을 몇 % 정도 단축할 수 있을 것으로 기대하시나요?
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Q
[질문] 공수가 많이 들어가는 과정 가운데 하나가 지금 보여주고 계신 MITRE에서 새로 발행된 CVE 취약점 리스트를 보고 UDM 로그와 하나하나 대조하여 identify하고 IOC를 얻어내는 것인데, 이 모든 것이 보여주신 것 처럼 여러개의 prompt를 일일히 순차적으로 던지는 것이 아니라 일괄적으로 하나의 seamless한 workflow로 설정하여 자동화하는 것 역시 가능하겠지요? 그리고 YARA-L의 오류 뿐 아니라, YARA-L의 가장 큰 문제이기도 한 false positive의 pattern을 탐지하여 줄여줄 수도 있을까요
A
네 말씀해주신 모든 것이 가능합니다. 말씀해주신 요소들에 들어가는 사람의 공수를 줄이는 것이 가장 큰 이점입니다.
다온기술
2026-04-09 14:44