| 08:30~09:30 |
등록 확인 및 입장 |
| 09:30~10:00 |
[Opening]모든 것을 연결하다: AI 시대의 통합 가시성과 보안
AI 기반 공격이 확산되면서, 보안 위협 탐지를 위한 전체 IT 자산의 실시간 가시성이 더욱 중요해지고 있습니다. 본 세션에서는 클라우드부터 SaaS, 컨테이너, 네트워크까지 전방위로 통합 관찰 가능한 보안 가시성 전략과, 이를 통해 선제 대응력을 강화하는 전략을 소개합니다.
|
| 10:00~10:30 |
[Keynote 1]변화하는 엔터프라이즈 인프라 환경의 통합 네트워크 및 보안 운영 방안
HPE·원츠넷박민수 이사
빠르게 변화하는 엔터프라이즈 환경의 디지털 전환을 위해 엣지에서 클라우드까지 이르는 다양한 곳의 다양한 업무 환경이 필요로 하는 보안 요구사항의 SECaaS를 제공하는 HPE Aruba Networking SASE 플랫폼과 HPE Aruba Networking의 플래티넘 파트너, PBS 파트너, MSP 파트너로서 NI/SI, SASE부터 데이터센터, 클라우드 등의 디지털 인프라 서비스를 고객 요구사항에 최적화된 MSP 서비스를 제공하는 원츠넷의 원츠패스(WantsPass) 솔루션 소개 및 다양한 고객 사례를 소개합니다.
|
| 10:30~11:00 |
[Keynote 2]Precision AI를 통한 AI 트랜스포메이션 및 제로 트러스트 보호
팔로알토 네트웍스 구자만 전무
- AI를 포함한 최신 보안 침해 사고 트렌드 살펴보기
- 엔드 투 엔드 보안 업무 자동화 필요성(엔드포인트-인프라-클라우드-SOC)
- 팔로알토 네트웍스의 Precision AI 기술을 활용한 AI 시대의 사이버보안 전략
|
| 11:00~11:30 |
[Keynote 3]Cloudflare for AI: 보안을 최우선으로 하는 AI 확산 전략
클라우드플레어곽송이 Solutions Engineer
AI 기술의 확산 속에서 Cloudflare는 보안을 중심에 둔 접근 방식으로 AI 환경을 설계하고 있습니다. 본 발표에서는 악성 코드 탐지를 위한 AI 모델, AI 생성 콘텐츠 식별을 위한 워터마킹, 비인가 AI 크롤러 대응 등 다양한 기술적 시도들을 기반으로, Cloudflare가 제안하는 AI 보안 전략의 방향성을 소개합니다. 개발자와 보안팀이 안전한 AI 활용을 위해 어떤 준비가 필요한지 함께 고민하는 시간을 가집니다.
|
| 11:30~12:00 |
[Keynote 4]DeepL 번역기의 품질이 좋은것은 우리 데이터를 학습하기때문에?
DeepL최용수 Enterprise Account Executive
- DeepL 이 세계 최고 AI 번역엔진이라 평가받는 이유
- DeepL 의 학습 데이터는 고객의 정보에서 오는걸까?
- 최고의 번역 퀄리티를 유지하기 위해 DeepL 이 노력 하는것
- DeepL 은 커스터마이즈가 가능한가?
- DeepL 의 보안정책 소개
|
| 12:00~13:00 |
중식 및 부스 관람 |
| 13:00~13:30 |
[Keynote 5]AI가 바꾸는 인증의 미래: 위험 기반 접근과 자동 대응 전략
Okta Identity Korea장희재 기술 총괄 상무
정교해진 피싱과 자격 증명 탈취 공격에 대응하기 위해서는 고정된 인증 방식에서 벗어나야 합니다. 옥타는 AI와 머신러닝을 활용한 동적 인증 및 이상 행위 탐지를 통해, 실시간 위험 기반 인증(RBA)과 자동화된 접근 차단 체계를 제공합니다. 사용자 경험과 보안성을 모두 강화하는 최신 접근법을 소개합니다.
|
| 13:30~14:00 |
[Keynote 6]AI 기반 사이버 방어의 재정의: 통합 보안 패브릭 전략
AI와 자동화를 기반으로 한 통합 보안 패브릭(Security Fabric)은 고도화된 위협에 효과적으로 대응할 수 있는 핵심 전략입니다. 본 세션에서는 멀티 클라우드, 하이브리드 업무환경, 그리고 SaaS 시대에 최적화된 보안 체계를 어떻게 유기적으로 연결하고 자동화할 수 있는지, 포티넷의 최신 기술을 통해 제시합니다.
|
| 14:00~14:20 |
휴식 및 부스 관람 |
| 시간 |
Track A [Data & Application Security] |
Track B [Infra Security] |
| 14:20~14:50 |
AI 혁신 속의 그늘: LLM 보안 위협과 기업의 대응 프레임워크
이스트시큐리티김병훈 CTO
ChatGPT 출시를 기점으로, 대규모 언어 모델(LLM)은 단순한 업무 자동화에서부터 창의적인 업무 활용에 이르기까지, 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 그러나 기술의 급속한 발전은 예상치 못한 보안 위협을 동반해 보안기술의 필요성을 촉구하고 있습니다. 본 세션에서는 LLM 사용에 따른 다양한 위협 사례 및 최신 동향, 그리고 LLM 활용 시 보안 위협을 최소화할 수 있는 방안 및 대응 전략을 제시합니다. 특히 LLM 보안의 중요성 인식과 최신 보안 동향과 대응 방안의 이해, 안전한 LLM의 활용과 보안위협으로부터 시스템을 보호할 수 있는 방안을 모색해봅니다.
|
공격 표면 통합 관리로 여는 사이버 리스크 통제의 신패러다임
트렌드마이크로
급변하는 기술 환경과 확장된 공격 표면 속에서 보안 책임자들은 통합적 위협 대응 전략의 필요성에 직면하고 있습니다. 본 세션은 공격 표면 관리(ASM)와 사이버 리스크 노출 관리(CREM)를 통해 이러한 과제를 해결하는 방안을 제시하며, 트렌드마이크로 Vision One 플랫폼의 가시성, 취약점 우선순위화 기능, 실제 도입 사례 등을 중심으로 실질적인 대응 전략을 소개합니다.
|
| 14:50~15:20 |
AI로 진화하는 웹 애플리케이션 방어 전략: 차세대 WAF의 역할
웹 애플리케이션은 여전히 주요 공격 표적이며, 공격 기법도 고도화되고 있습니다. 본 세션에서는 AI 기반 이상 탐지 기능이 강화된 차세대 WAF(Web Application Firewall)의 역할과, 위협 인텔리전스를 활용한 실시간 공격 차단 전략을 소개합니다.
|
AI 기반 인프라 이상 탐지: 클라우드 보안의 사각지대 제거하기
복잡한 클라우드 환경에서는 기존 룰 기반 보안으로는 이상 징후를 빠르게 탐지하기 어렵습니다. 본 세션에서는 머신러닝을 활용한 비정상 트래픽 분석, 행동 기반 이상 탐지를 통해 인프라 보안 사각지대를 제거하는 AI 기반 보안 운영 전략을 소개합니다.
|
| 15:20~15:50 |
AI 기반 데이터 분류와 민감 정보 보호의 자동화 전략
클라우드 환경에서는 데이터 위치와 민감도 파악이 어렵고, 무단 노출 위험이 큽니다. 본 세션에서는 AI를 활용한 자동 분류, 민감 정보 탐지, 암호화 정책 자동 적용 등 데이터 수명주기 전반에서 보안을 강화하는 자동화 기반 전략을 소개합니다.
|
멀티클라우드 인프라의 통합 보안 운영: 가시성과 제어 확보 방안
멀티클라우드 환경은 가시성 부족과 관리 복잡성으로 인해 보안 사고에 취약합니다. 본 발표에서는 통합된 보안 정책, 중앙 집중 모니터링, 자동화된 위협 대응을 통해 멀티클라우드 인프라의 제어력과 대응력을 향상시키는 방법을 다룹니다.
|
| 15:50~16:20 |
API 보안의 새로운 과제와 AI 기반 이상 탐지 기술의 적용
API는 클라우드 애플리케이션의 연결 중심에 있지만, 인증 우회, 데이터 유출 등의 위협에 취약합니다. 본 세션에서는 API 접근 제어, 토큰 보호, AI 기반 이상 행위 탐지 등 최신 API 보안 기술과 이를 통해 복잡한 애플리케이션 환경을 안전하게 운영하는 방법을 공유합니다.
|
SaaS 환경을 위한 인프라 보안 모델 설계와 우수 사례
SaaS 확산으로 보안 책임 공유 모델의 경계가 모호해지고 있습니다. 본 세션에서는 SaaS 사용 시 기업이 보호해야 할 인프라 자산 식별, 보안 설정 검증, API 보안, ID 및 액세스 관리 강화를 중심으로 보안 모델을 어떻게 설계할 수 있는지 살펴봅니다.
|
|
| 16:20~16:40 |
휴식 및 부스 관람 |
| 16:40~17:10 |
[Closing]지능형 보안, 그 다음 질문: 우리는 무엇을 준비해야 하는가
AI 기반 공격은 계속 진화하고 있습니다. 클로징 세션에서는 오늘의 발표를 돌아보며, 기술 중심의 보안에서 인재, 윤리, 거버넌스까지 아우르는 다음 과제를 함께 생각해 봅니다. 보안의 미래를 준비하는 리더들에게 필요한 시야를 제시하는 시간이 될 것입니다.
|
| 17:10~17:40 |
경품 추첨 및 폐회 |
