웨비나속 Q&A
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Q
[질문]AI의 에이전트와 MCP의 연결에 의한 보안 주요 취약점과 관리 요인은 무엇인지요? MCP 인증과 토큰 보안 관리 등에 대한 오류와 데이터 유출 방지에 대한 지원은 어떻게 되는지요?
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Q
[질문] SOC 환경에서 여러 보안 솔루션의 탐지 결과가 서로 충돌하거나 중복될 수 있는데, AI 에이전트는 이런 상충된 신호를 어떤 기준으로 정리하고 최종 대응 방향을 결정하나요?
A
추가적인 분석 시나리오를 수행합니다. 이를 기반으로 최종적인 정,오탐 판별을 내릴 수 있습니다. 이를 위해서는 AI가 활용할 수 있는 충분한 데이터가 필요합니다.
다온기술
2026-04-09 14:30
Q
[질문] 1. 궁극적으로 AI 에이전트는 SOC 분석가를 대체하는가요, 증강하는가요? 2. 향후 3년 내 SOC는 “AI First 운영 체계”로 전환될 수 있다고 보는가요? 3. 다온기술은 SOC를 “운영 조직”이 아닌 “자율 보안 시스템”으로 진화시킬 계획이 있는가요?
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Q
(질문) 운영하는데 있어서 오류 및 오동작을 방지하기위한 알고리즘은 어떻게 되는지요? 커스터마이징을 통한 개선은 어떤식으로 하는게 적절한지 궁금합니다.
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Q
[질문] 에이전트가 여러 단계 추론을 거칠 때 중간 결과가 잘못되면 이후 단계가 전부 틀어지는데 이를 중간에서 차단하는 구조가 있는지요?
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Q
[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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Q
[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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Q
[질문] AI 기반 보안 운영에서 로그 보존 정책과 개인정보 보호 규제 대응은 어떻게 병행하는지 궁금합니다.
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Q
[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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Q
[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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Q
[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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Q
[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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Q
[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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Q
[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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Q
[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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