공공 부문 AI의 대규모 도입 지원

공공 부문 AI가 확장되지 못하는 이유는 모델의 성능이 부족해서가 아니라, 보안 및 네트워크 아키텍처가 지속적이고 자율적인 기관 간 운영을 지원하지 못하기 때문인 경우가 많습니다. 이 웨비나에서는 지속적인 검증, 인라인 검사, 정책 시행을 기반으로 하는 제로 트러스트가 민감한 정부 업무에서 임무 수행에 필수적인 AI를 구현하는 핵심 요소인 이유를 설명합니다. 이를 통해 기관은 규정 준수, 감사 가능성 또는 복원력을 저해하지 않으면서 자동화를 확대할 수 있습니다.

이 웨비나를 통해 알아볼 내용:

• 공공 부문의 AI 도입을 주로 제약하는 요인이 모델의 성능이나 컴퓨팅 자원이 아니라 보안과 인프라인 이유.
• 정부 시스템에서 에이전트형 AI와 지속적으로 작동하는 AI로 인해 발생하는 데이터 유출, API 악용, 무단 액세스, 기관 간 수평 이동 등의 구체적인 위험을 식별하는 방법.
• 제로 트러스트 원칙이 사용자, 서비스, API 및 비인간 ID 전반에 대한 지속적인 인증, 권한 부여 및 검사를 통해 확장 가능한 AI를 구현하는 방법.
• 암호화된 동서 방향 트래픽 검사, 가용성, 지연 시간 관리, 규정 준수를 위한 감사 가능성 등을 포함하여 보안과 성능 간의 균형을 맞추는 데 필요한 인프라 요구 사항을 평가하는 방법.