“AI 학습 데이터 자체도 보호 대상이다” 예측형 보안은 “모델이 똑똑해지는 것”보다 데이터가 안전하게 축적·활용되는 구조가 먼저입니다. 학습/추론에 쓰이는 로그·자산 인벤토리·권한 이벤트·사고 티켓에는 개인식별정보(PII)나 내부 민감정보가 섞이기 쉽고, 데이터가 한 번 새면 모델보다 더 큰 손실로 이어집니다. 이 글은 데이터 암호화 → 접근 통제 → 로그 관리 순서로, 예측형 보안 데이터(학습/리포트/운영 파이프라인)를 안전하게 지키는 절차를 정리합니다. … Read more
“규제는 기회다” 기술 규제 트렌드는 기업에게 ‘위험’만이 아닙니다. 규제 준수는 신뢰 기반 경쟁력으로 이어지고, 파트너십·조달·해외 확장에도 직접 영향을 줍니다. 핵심은 규정 문구를 읽는 것이 아니라, 조직이 “증명 가능한 운영”을 갖추는 것입니다. – 규제는 위험 기반으로 정교해지고 있습니다(EU AI Act, 데이터 보호).– 기업은 글로벌 매핑, 준수 자동화, 정책 보고 프로세스를 갖춰야 합니다.– 자율 규제는 ‘추가 업무’가 … Read more
클라우드 보안 정책은 이제 “방화벽 규칙 모음”이 아니라, 조직 거버넌스의 핵심 구성요소입니다. 서비스와 계정, 리전, SaaS 사용이 폭발적으로 늘어나면서, 보안팀 하나만의 규칙으로는 전체 리스크를 통제하기 어렵습니다. 지속 가능한 보안을 위해서는 정책의 일관성과 자동화·가시성이 함께 설계되어야 합니다. 클라우드 보안 정책을 “정의(Define) → 점검(Verify) → 개선(Improve)”의 순환 구조로 보고, IaC·로그 통합·CSPM·SIEM을 활용해 실제로 돌아가는 거버넌스를 만드는 3단계 … Read more