생성형 AI 도입이 가속화됨에 따라 사이버 위험이 급증합니다
65
%
생성형 AI를 정기적으로 사용하는 조직의 비율1
38
%
생성형 AI 보안 위험에 적극적으로 대처하는 조직의 비율2
보안을 손상하지 않으면서 생성형 AI 효율성 극대화
민감한 데이터 보호
무단 액세스 및 보안 사고 위험이 있는 AI 취약점을 발견합니다.
유해한 활동 방지
공격자 공격에 대비하여 결과나 조치를 변경할 수 있는 AI 애플리케이션 및 통합을 마련합니다.
시스템 무결성 유지
운영 중단을 초래할 수 있는 취약점을 파악하고 완화하여 LLM 통합을 평가합니다.
AI 애플리케이션을 위한 침투 테스트
상위 10대 오픈 웹 애플리케이션 보안 프로젝트(OWASP)를 기준으로 테스트한 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션에 대한 심층적인 평가를 확인하세요. 공격자가 공격하기 전에 취약점을 노출하고 잘못된 보안 구성을 식별하세요.
공격자 에뮬레이션 훈련
고객의 특수한 AI 환경에서 공격을 실제처럼 시뮬레이션합니다. CrowdStrike 레드 팀은 각 시나리오를 고객의 특정 사용 사례와 AI 구현에 맞게 조정하여 가장 관련성이 높고 지능적인 위협에 시스템이 대비되도록 강화시킵니다.
레드 팀/블루 팀 훈련
CrowdStrike의 블루 팀이 탐지 및 대응하는 동안 레드 팀은 실제 공격을 에뮬레이션하여 방어 체계를 강화합니다. Charlotte AI는 탐지를 강화하여 진화하는 위협을 식별하고 완화하는 팀의 능력을 향상합니다.
