프론티어 AI를 활용하는 공격자는 단 몇 분 만에 환경을 파악하고, 공격 경로를 시험하며, 다른 경로로 전환할 수 있습니다. 정적인 도구와 수동 위협 분석으로는 이러한 속도를 따라잡을 수 없습니다. 사람 중심의 보안 아키텍처에서 머신 스피드의 예측형 예방 체계로 전환하는 방법을 확인하세요.
이 eBook에서는 예측형·적응형·확장 가능한 방어를 구현하는 핵심 아키텍처 역량을 살펴봅니다. 또한 실용적인 평가를 통해 귀사의 보안 아키텍처가 에이전틱 공격에 얼마나 준비되어 있는지 점검할 수 있습니다.
주요 내용:
- 레거시 보안의 한계: 정적인 보안 통제, 단절된 도구, 수동 위협 분석으로는 AI를 활용한 공격에 대응하기 어려운 이유
- 예측형·적응형·확장 가능한 방어: 발생 가능성이 높은 공격 경로를 예측하고, 공격 방식의 변화에 적응하며, AI가 만들어내는 대규모 공격에도 방어력을 유지하려면 세 가지 역량이 모두 필요한 이유
- 아키텍처의 차별화된 강점: 에이전틱 위협 예방에 공유 컨텍스트, 단일 정책, 탄력적인 확장성이 필요한 이유
- 현재 준비 수준 점검: 귀사의 보안 아키텍처가 AI 공격에 얼마나 준비되어 있는지 점수로 평가하고, 위협 예방을 위해 개선이 필요한 영역 파악
