웨비나속 Q&A
최근 웨비나 진행 중 발생한 질문과 답변을 조회할 수 있습니다
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[질문] 에이전트가 여러 단계 추론을 거칠 때 중간 결과가 잘못되면 이후 단계가 전부 틀어지는데 이를 중간에서 차단하는 구조가 있는지요?
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[질문] AI 에이전트가 탐지 결과를 바탕으로 우선순위를 판단할 때, 단순히 이벤트 심각도만 보는지, 아니면 자산 중요도나 사용자 행위 맥락까지 함께 반영해서 위험도를 재계산하는지 궁금합니다.
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[질문]1.AI SOC 구축 시 어떤 로그/데이터를 우선적으로 정제하는 것이 효과적인지요? 그리고 보안 데이터 특성상 라벨링이 어려운데, semi-supervised나 few-shot 접근을 어떻게 활용하는지요? 2.Gemini 같은 LLM을 사용할 때 사내 데이터 유출 리스크는 어떻게 통제하는지요? 3.AI 에이전트를 활용해 ransomware나 계정 탈취 공격을 대응한 실제 사례가 궁금합니다. 그리고 공격자가 AI 기반 SOC를 우회하거나 악용한 사례가 있는지도 궁금합니다. 4.AI 에이전트 도입 시 조직 내부 저항 극복방법은 무엇이고 향후 SecOps에서 Gemini 같은 LLM의 역할은 어디까지 확장될것으로 보시는지도 궁금합니다.
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[질문] AI 기반 보안 운영에서 로그 보존 정책과 개인정보 보호 규제 대응은 어떻게 병행하는지 궁금합니다.
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[질문] MTTR 단축 효과를 실제로 측정할 때 어떤 지표와 기준으로 성과를 검증하는 것이 현실적인지 외부 위협 인텔리전스와 내부 로그를 결합할 때 데이터 신뢰도 검증과 우선순위 판단 로직은 어떻게 구성하는지 궁금합니다.
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[질문] 최근 비용 효율적인 AX를 위해 RAG(검색 증강 생성) 기술이 주목받고 있습니다. 기업 전용 LLM을 직접 파인튜닝하는 것과 RAG를 활용하는 것 사이에서 어떤 기준을 가지고 기술 스택을 결정해야 할까요?
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[질문] 1. 클라우드, OT, IoT 환경까지 확장 가능한가요? 2. MSSP 모델로 제공 가능한가요? 3. 파트너 생태계(보안 솔루션 벤더)와의 연동 전략은 무엇인가요?
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[질문] 작업관리는 어떻게 이루어지는지, 또 별도의 에이전트가 필요한지 여부와 실시간 작업 감시는 어떠한지 궁금합니다.
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[질문] 1. 고객에게 제시하는 다온기술의 가장 강력한 경쟁력은 무엇인가요? 2. 기존 SOC 서비스 대비 가격 구조는 어떻게 달라지는가요? 3. 중소기업과 대기업을 위한 모델은 동일한가요?
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[질문] Gemini를 활용한 보안사고 대응 시 탐지–분석–대응 과정에서 자동화 가능한 범위와 사람이 개입해야 하는 경계는 어떻게 설정해야 하나요?
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[질문] 기존 보안관제센터 운영 프로세스에 AI 에이전트를 적용할 경우 사람 중심 대응 체계와의 역할 분담은 어떻게하면 좋을지요?
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[질문] 1. AI 에이전트의 판단 근거는 Explainable AI(XAI) 방식으로 제공되는가요? 2. 오판 발생 시 책임 구조는 어떻게 정의되는가요? 3. 내부 감사 및 규제 대응을 위한 기록 관리 체계는 마련되어 있는가요?
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[질문] AI 에이전트가 맥락 기반으로 위협을 판단할 때 오탐과 미탐을 줄이기 위한 학습 데이터 구성과 튜닝 방법은 어떻게 가져가는지 궁금합니다.
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[질무] Gemini CLI를 활용한 실시간 분석에서 지연 시간과 처리량 한계는 어느 수준이며 대규모 환경에서 확장 전략은 무엇인지요?
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[질문] 1. RAG, 자체모델을 에이전트에 적용할 수 있나요? 2. 각 에이전트는 서로 독립적으로만 작동하나요? 아니면 에이전트간 워크플로우를 정의하나요? 3. 에이전트를 사용하며 발생하는 보안적인 문제를 충분히 방어 가능한가요?
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[질문] 1. AI 에이전트 도입 후 SOC 인력의 역할은 어떻게 재정의되는가요? 2. 1선 분석가(L1)의 업무는 축소되는가요, 아니면 고도화되는가요? 3. AI 에이전트 성능 모니터링 전담 조직이 필요한가요?
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(질문) 1. 도입시 가장 고려해야할 사항은 무엇이며, 운영상 비용 절감 요소는 무엇이 있습니까? 2. 유사한 기능을 제공하는 타사의 제품과 비교했을때 차별화된 장점은 무엇이 있습니까? 3. 구축에 앞서 사용자 혹은 관리자가 사전에 표준화해야될 업무 목록 혹은 환경은 어떤게 있습니까? 4. 현재 실제적으로 어느 분야에서 활발히 적용되어 사용되고 있으며, 도입시 가장 큰 효과를 볼 수 있는 분야는 어디라고 할수 있습니까?
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[질문] 1. 공공기관 MCP 적용 관련 MCP를 실제 SOC 환경에 도입할 때, 기존 SIEM이나 SOAR 솔루션과의 충돌이나 통합 난이도는 어느 정도이며, 이를 최소화하기 위한 전략은 무엇인가요? 2. AI 에이전트의 신뢰성 AI 에이전트가 스스로 맥락을 이해하고 위협을 판단한다고 했는데, 오탐이나 과소탐 발생 시 이를 검증하거나 보완하는 메커니즘은 어떻게 설계되어 있나요? 3. 실시간 데이터 통합의 현실성 내부 로그와 외부 위협 인텔리전스를 실시간으로 통합한다고 했을 때, 데이터 지연이나 품질 문제가 발생할 수 있는데, 실제 운영 환경에서는 이를 어떻게 해결하고 있나요? 4. 지금 공공기관중에 도입되었거나 예정인곳이 있을까요?
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[질문] 1. AI의 정탐 오탐 비율은 얼마나 될까요? 2. AI의 오판단을 보완할 수 있는 방법으로는 어떤 것이 있을까요?
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[질문] 로그 수집 지점과 분석 지점 간 시계 불일치로 인해 이벤트 순서가 어긋날 때 이를 어떻게 교정하는지 궁금합니다.
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