Jessica Brennan의 블로그 게시물
AI 보안 부문 수석 제품 마케팅 매니저 | F5
Jessica Brennan의 블로그 게시물(22)
AI 지연 시간: 보안을 희생해서는 안 되는 이유
AI 지연 시간은 단순히 속도만의 문제가 아닙니다. 성능, 보안, 안정성 간의 균형을 이루는 시스템을 설계하는 것이 핵심입니다.
작성자: Jessica Brennan
금융 서비스 분야의 엔터프라이즈 AI 보안 강화
금융 기관이 AI를 도입할 때 시간이 지남에 따라 맞춤 설정하고 개선할 수 있는 안전장치도 함께 구현해야 하는 이유를 알아보세요.
작성자: Jessica Brennan
F5 AI Remediate: AI 보안 격차 해소
F5의 새로운 솔루션인 F5 AI Remediate는 AI 취약점 발견부터 실제 배포 가능한 보호 조치까지의 과정을 단축합니다.
작성자: Jessica Brennan
AI 관측 가능성: AI 의사결정 감사 및 추적
고급 런타임 가시성, 감사 및 추적 기능을 통해 AI 워크플로와 시스템 전반에서 AI 의사결정의 책임성을 보장하는 AI 옵저버빌리티에 대해 알아보세요.
작성자: Jessica Brennan
AI 규정 준수 및 규제: F5 AI Guardrails를 활용하여 법률 및 업계 표준 충족
F5 AI Guardrails와 F5 AI Red Team이 규정 준수를 간소화하고 법적 위험을 줄이며 조직이 책임 있는 AI 거버넌스를 입증할 수 있도록 지원하는 방법을 알아보세요.
작성자: Jessica Brennan
분류기 기반 가드레일과 LLM 기반 가드레일 비교: AI 런타임에서 실제로 효과적인 것은?
모든 AI 가드레일이 같은 방식으로 작동하는 것은 아닙니다. 분류기 기반 가드레일과 LLM 기반 가드레일의 차이를 이해하는 것이 왜 중요한지 알아보세요.
작성자: Jessica Brennan
애널리스트의 시각으로 본 AI 보안: Gartner®, Forrester, KuppingerCole의 인사이트
기업들은 AI 보안을 위해서는 특화된 솔루션이 필요하다는 사실을 깨닫고 있습니다.
작성자: Jessica Brennan
보안의 선순환 완성: AI 보안 문제 해결이 중요한 이유
AI 보안 문제 해결은 엔터프라이즈 사이버 보안에서 가장 중요한 분야 중 하나입니다. 조직이 생성형 AI를 대규모로 도입하면서 새로운 취약점이 쏟아지고 있습니다. 하지만 AI의 발전 속도에 발맞춘 효과적인 문제 해결이 이루어지지 않으면 이러한 취약점이 해결되지 않은 채 방치되는 경우가 많아, 위험 노출 기간이 길어지고 규정 준수 위험이 발생합니다. AI ...
작성자: Jessica Brennan모델 Guardrails만으로는 충분하지 않다: AI 보안을 위해 런타임 Guardrails가 필수적인 이유
모델 가드레일만으로는 AI 시스템의 안전을 지킬 수 없습니다. 이는 저희 연구팀이 프런티어 모델을 테스트할 때마다 매달 확인하는 사실입니다(결과는 AI Security Leaderboards에 공개됩니다). 모델 가드레일은 행동의 경계를 설정하는 데 유용하지만, 공격자들은 끈질기게 파고듭니다. 프롬프트 인젝션, 탈옥 시도, 새로운 익스플로잇이 끊임없이 쏟아...
작성자: Jessica BrennanForrester의 AEGIS 프레임워크가 추론 우선 접근법의 타당성을 입증하는 방법
에이전틱 AI의 부상은 기업 보안 환경을 변화시키고 있습니다. 이러한 자기 주도형 AI 에이전트는 자율적으로 작동하고 실시간으로 의사결정을 내리며, 기존 사이버 보안 아키텍처가 대응하도록 설계되지 않은 방식으로 여러 시스템과 상호작용할 수 있습니다. 이는 새로운 가능성을 열어 주는 동시에 연쇄적 장애, 목표 탈취, 이전에는 보이지 않던 공격 표면과 같은 시...
작성자: Jessica Brennan커스텀 스캐너 버전 관리: 최적의 민첩성을 위한 AI 방어 통제의 진화
AI 애플리케이션과 에이전트를 배포하는 기업은 진화하는 사용 사례, 정책 및 규정에 맞춰 보안을 유지할 수 있는 민첩성이 필요합니다. F5 AI Guardrails를 통해 조직은 이미 위협을 차단하고 데이터 유출을 방지하며 보안 정책을 실시간으로 적용하는 강력한 방어용 Guardrails를 활용하고 있습니다. 이제 Custom Scanner Versioni...
작성자: Jessica Brennan에이전틱 시그니처 공격 팩: 차세대 보안을 위한 레드팀 AI
생성형 AI가 새로운 기능을 선보일 때마다 새로운 취약점도 함께 생겨납니다. 따라서 기업은 공격자가 이를 악용하기 전에 약점을 선제적으로 찾아내고 AI 애플리케이션을 보호할 수 있도록 AI 시스템을 정기적으로 레드팀 테스트해야 합니다. 바로 이때 시그니처 공격 팩이 필요합니다. 시그니처 공격 팩은 AI 시스템의 취약점을 찾아내기 위해 엄선한 ‘테스트 공격’...
작성자: Jessica Brennan공격을 시각화하다: 에이전틱 핑거프린트로 한 단계 진화한 생성형 AI 모의 침투 테스트
보이지 않는 것은 방어할 수 없습니다. 이것이 오늘날 생성형 AI 모의 침투 테스트의 문제입니다. 공격의 성공 여부는 알려주지만, 공격이 어떻게 전개되었는지 또는 방어 체계가 왜 실패했는지는 알려주지 않습니다. AI 대비 태세를 평가하려는 보안 책임자에게 이는 심각한 사각지대입니다. Agentic Fingerprints는 이 문제를 해결합니다. 이는 Cal...
작성자: Jessica Brennan결과 분석과 이를 통한 AI 위협 탐지 개선
CalypsoAI의 AI 보안 솔루션 Inference Defend에 AI 위협 탐지 워크플로의 가시성과 제어력을 강화하도록 특별히 설계된 새로운 기능인 Outcome Analysis가 추가되었습니다. Defend의 실시간 보호 계층에 포함된 Outcome Analysis는 보안 팀이 스캐너(또는 가드레일)가 프롬프트나 응답을 플래그하거나 차단한 정확한 이...
작성자: Jessica BrennanForrester 예산 계획 가이드가 보여주는 2026년 생성형 AI 보안의 미래
기업들이 2026년을 내다보는 가운데, Forrester가 새롭게 발표한 두 가지 예산 계획 가이드인 ‘2026년 예산 계획 가이드: 보안 및 위험’과 ‘2026년 예산 계획: 더욱 심화되는 변동성에 대비하라’는 보안 리더들이 어디에 투자의 초점을 맞추고 있는지에 대한 유용한 인사이트를 제공합니다. 거시경제의 불확실성, 강화되는 규제, 생성형 AI(GenA...
작성자: Jessica Brennan프롬프트 인젝션 공격: 반드시 알아야 할 사항
프롬프트 인젝션은 가장 심각한 AI 보안 위협입니다. 작동 방식과 위험한 이유, 그리고 기업이 이에 맞서 AI 시스템을 보호하는 방법을 알아보세요.
작성자: Jessica Brennan엔터프라이즈 AI 보안: Forrester 최신 보고서의 핵심 인사이트
Forrester의 최신 연구 보고서 「AI 탐지 영역의 주요 동향(Key Trends In AI Detection Surface)」에 따르면, AI 보안 태세 관리가 이제 최우선 과제로 떠오른 이유는 조직이 AI 시스템을 관리하고 보호하는 방식을 시급히 재고해야 하기 때문입니다. 기존 보안 대책은 역동적인 에이전트 기반 AI를 염두에 두고 설계되지 않았습...
작성자: Jessica BrennanAI 레드팀이 놓치고 있는 것과 이를 해결하는 방법
레드팀 활동은 오랫동안 엔터프라이즈 보안의 핵심 축이었지만, 생성형 AI와 관련해서는 대부분의 조직이 새로운 유형의 위협 환경에 낡은 전술을 적용하고 있습니다. 정적인 프롬프트 테스트, 일회성 감사, CLI 기반 도구로 명백한 문제를 찾아낼 수는 있지만, 실제 배포된 이후 GenAI 시스템이 보이는 복잡한 동작 양상을 제대로 포착하는 경우는 드뭅니다. [...
작성자: Jessica Brennan비즈니스를 실질적으로 보호하는 생성형 AI 정책 수립 방법
팀과 도구 전반에서 생성형 AI 사용이 폭발적으로 증가하고 있지만, 대부분의 기업은 여전히 이를 안전하게 보호할 통제 수단을 갖추지 못하고 있습니다. 보안이 제대로 작동하지 않는 이유는 정책이 부족해서가 아닙니다. 조직이 생성형 AI의 적응형 특성에 대응할 적절한 보안 통제를 사용하지 않고 있기 때문입니다. 생성형 AI를 방어하려면 분산 시스템 전반에서 실...
작성자: Jessica Brennan셀프 호스팅 vs. 서비스형 모델: 런타임 보안의 트레이드오프
생성형 AI(GenAI) 시스템이 실험적 파일럿 단계에서 전사적 배포 단계로 계속 전환됨에 따라, 한 가지 아키텍처 선택이 매우 중요해지고 있습니다. 바로 조직에서 런타임 기반 기능을 어떤 방식으로 배포할 것인가입니다.
작성자: Jessica Brennan보안을 강화하고, 확장하고, 성공하라: 런타임이 최우선인 이유
AI는 더 이상 실험 단계에 머물러 있지 않습니다. 이미 실제 운영 환경에서 챗봇을 구동하고, 의사결정을 지원하며, 기업의 운영 방식을 재편하고 있습니다. 하지만 눈앞에 드러나 있는데도 간과되는 영역이 있습니다. 바로 런타임입니다. 학습이 주목받는 동안, AI가 실제로 작동하는 곳은 런타임입니다. 모델이 실제 사용자, 데이터, 의사결정과 상호작용하는 곳이기...
작성자: Jessica BrennanAI 레드팀 테스트: 선제적 보안의 표준
생성형 AI(GenAI)가 비즈니스 프로세스와 고객 경험을 개선하며 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적인 도구로 자리 잡는 시대에는 안전성 확보가 무엇보다 중요합니다. AI는 혁신을 촉진하는 동시에 새로운 공격 표면과 기존 보안 도구로는 효과적으로 관리할 수 없는 고유한 위험을 초래합니다. 이에 대한 해법이 바로 AI 레드팀입니다. 선제적이고 공격자 관점에서 ...
작성자: Jessica Brennan