조직은 보안 팀이 보호할 수 있는 속도보다 더 빠르게 AI를 배포하고 있습니다. 생성형 AI(GenAI), 코파일럿 및 자율 에이전트가 조직 전반으로 확산되면서, 섀도 AI, 통제되지 않은 데이터 노출, 부적절하게 관리된 비인간 아이덴티티, 기존 보안 도구가 방어하도록 설계되지 않은 AI 기반 행동 등 새로운 위험이 등장하고 있습니다.

이 가이드에서는 다음과 같은 내용을 확인할 수 있습니다.

• 섀도 AI에 대한 가시성을 확보하고 승인되지 않은 도구, 내장된 AI 기능, 타사 모델 및 에이전트식 워크플로우를 관리하는 방법
• 변화하는 요구 사항에 맞춰 확장 가능한 거버넌스 및 규정 준수 프레임워크를 구축하여 새로운 AI 규제에 대비하는 방법
• 대규모 언어 모델(LLM), 코파일럿 및 AI 기반 시스템에서 사용되는 민감한 데이터를 분류, 제어 및 보호하는 방법
• AI 탐지 및 대응 전략을 구축하고, 프롬프트, 에이전트 상호작용 계층과 같은 새로운 공격 표면까지 대응 범위를 확장하는 방법
• 프롬프트 인젝션, 탈옥, 데이터 오염, 과도한 자율성 등 실제 환경에서 발생할 수 있는 위험을 파악하기 위해 레드팀 및 적대적 테스트를 통해 AI 시스템을 테스트하는 방법

이 가이드를 다운로드하여 기업이 직면한 AI 관련 위험을 이해하고, 관리하고, 줄이는 방법을 알아보세요.