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์คํฐ๋ธ ์์จ, ์์ฌ๋น์์ Chief AI ๋ฐ Product Officer – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
스티브 윌슨은 엑사비엄의 Chief AI 및 Product Officer로서, 그의 팀은 최신 AI 기술을 적용하여 실제 사이버 보안 문제를 해결합니다. 그는 OWASP Gen AI 보안 프로젝트의 공동 창립자이자 공동 의장으로, 이 프로젝트는 산업 표준 OWASP Top 10 for Large Language Model Security 목록을 책임지고 있습니다.
그의 수상작인 책, “The Developer’s Playbook for Large Language Model Security” (O’Reilly Media)는 사이버 디펜스 매거진에서 최고의 차세대 사이버 보안 책으로 선정되었습니다.
엑사비엄은 지능과 자동화 분야에서 선도적인 회사로, 세계 최고의 회사들의 보안 운영을 강화합니다. AI의 규모와 힘을 결합하여 산업 최고의 행동 분석과 자동화를 통해, 조직은 보안 사건에 대한 더 전체적인 시각을 얻을 수 있고, 다른 도구에서 놓친 이상징후를 발견하며, 더 빠르고 정확한 반응을 달성할 수 있습니다. 엑사비엄은 글로벌 보안 팀이 사이버 위협에 대처하고, 위험을 완화하며, 운영을 간소화하는 것을 가능하게 합니다.
새로운 직함은 엑사비엄의 Chief AI 및 Product Officer입니다. 이것은 사이버 보안 내에서 AI의 중요성이 진화하는 것을 어떻게 반영합니까?
사이버 보안은 기계 학습을真正로 받아든 최초의 영역 중 하나입니다. 엑사비엄에서는 이상징후를 식별하기 위해 10년 이상 ML을 사용해 왔습니다. 새로운 AI 기술의 도착과 함께, AI는 중요한 것에서 절대적으로 중심이 되었습니다.
엑사비엄의 Chief AI 및 Product Officer로의我的 역할은 정확히 이러한 진화를 반영합니다. AI를 제품 전반에 걸쳐埋め込는 회사에서, 그리고 사이버 보안과 같은 산업에서 AI의 역할이 점점 더 중요해지는 상황에서, AI 전략과 제품 전략을 하나의 역할로 통합하는 것이 의미가 있습니다. 이 통합은 우리가 보안 분석가와 운영 팀에게 가장 필요한 변革적인 AI 기반 솔루션을 전달하는 데 전략적으로 정렬되어 있음을 보장합니다.
엑사비엄은 보안 운영에서 “에이전트 AI”를 개척하고 있습니다. 이것은 실제로 무엇을 의미하며, 전통적인 AI 접근 방식과 어떻게 차별화되는가요?
에이전트 AI는 전통적인 AI 접근 방식에서 의미있는 진화를 나타냅니다. 그것은 행동 지향적입니다. 분석가가 요청하기도 전에 프로세스를 시작하고, 정보를 분석하며, 통찰력을 제공합니다. 단순한 데이터 분석을 넘어서, 에이전트 AI는 전략적인 추천을 제공하는 고문으로 작동하며, 전체 SOC에서 사용자를 가장 쉬운 승리와 보안態勢를 개선하는 단계별 지침으로 안내합니다. 또한, 에이전트는 하나의笨重한 채팅봇이 아닌, 각기 다른 성격과 데이터셋을 갖춘 전문적인 팩으로 작동하여, 분석가, 엔지니어, 매니저의 워크플로에無缝하게 통합되어, 대상별로 영향력 있는 지원을 제공합니다.
엑사비엄 노바가 SOC 워크플로에서 여러 AI 에이전트를 통합함에 따라, 보안 분석가의 역할은 어떻게 변할까요? 그것은 진화하고, 축소되고, 또는 더 전문적으로 변할까요?
보안 분석가의 역할은 확실히 진화하고 있습니다. 분석가, 보안 엔지니어, SOC 매니저 모두 데이터, 경고, 사건으로 압도되고 있습니다. 실제적인 미래의 변환은 단순한 반복적인 작업에서 시간을 절약하는 것뿐만 아니라, 모든 사람의 역할을 팀 리더로 승격시키는 것입니다. 분석가는 여전히 강한 기술적인 능력이 필요하지만, 이제는 작업을 가속화하고, 의사결정을 증폭하며, 보안態勢를真正로 개선하는 에이전트 팀을 리드할 것입니다. 이 변환은 분석가를 전술적인 반응자에서 전략적인 오케스트레이터로 위치시킵니다.
최근 데이터에 따르면, AI의 생산성 영향에 대한 고위 임원과 분석가 간의 인식 차이가 있습니다. 왜 이러한 인식 차이가 존재하는지, 그리고 어떻게 해결할 수 있는지 생각하십니까?
최근 데이터에 따르면, 명백한 차이가 있습니다. 71%의 고위 임원은 AI가 생산성을 크게 향상시킨다고 믿지만, 단 22%의 최전선 분석가만이 동의합니다. 엑사비엄에서는 최근 사이버 보안에서 AI의 약속에 대한 광란과 함께 이 간격이 커지는 것을 목격했습니다. 이제는 사이버 보안의 모든 SOC 문제를 해결했다고 주장하는 매력적인 AI 데모를 만들기가 더 쉽지 않습니다. 이러한 데모는 초기에 고위 임원을 매료시키지만, 분석가의 손에 있으면 대부분의 경우에서 부족합니다. 잠재력은 존재하지만, 아직도 너무 많은 소음과 너무 적은 의미 있는 개선이 있습니다. 이 인식 차이를 다리기 위해, 고위 임원은 분석가를真正로 강화하는 AI 도구에 우선순위를 부여해야 합니다. AI가真正로 분석家的 효과성을 향상시키면, 신뢰와 실제 생산성 향상이 따를 것입니다.
AI는 위협 탐지와 반응을 가속화하고 있습니다. 그러나 사이버 보안 사건에서 자동화와 인간의 판단력을 어떻게 균형을 유지합니까?
AI 능력은 빠르게 발전하고 있지만, 현재의 지능형 에이전트를 뒷받침하는 기초 “언어 모델”은 원래 언어 번역과 같은 작업을 위해 설계되었으며, 세련된 의사결정, 게임 이론, 복잡한 인간 요인 처리에는 적합하지 않습니다. 이것은 사이버 보안에서 인간의 판단력이 더 중요하게 만듭니다. 분석가의 역할은 AI에 의해 약화되는 것이 아니라, 높아집니다. 분석가는 이제 팀 리더로서, 경험과 통찰력을 이용하여 여러 에이전트를 안내하고, 지시하여, 의사결정이 여전히 상황과 세련됨으로부터 정보를 얻는 것을 보장합니다. 궁극적으로, 자동화와 인간의 판단력을 균형을 맞추는 것은 인간 전문성을 강화하는 AI와의 상비적인 관계를 만드는 것입니다.
AI가 핵심 설계 원칙이 아닌 추가 기능일 때, 제품 전략은 어떻게 진화합니까?
엑사비엄에서, 우리의 제품 전략은 AI를 핵심 설계 원칙으로 fundament하게 형성됩니다. 우리는 엑사비엄을 기계 학습을 지원하도록 처음부터 설계했습니다. 로그 수집, 파싱, 강화, 정규화에서부터 강력한 공통 정보 모델을 채우기까지, ML 시스템을 공급하기 위해 최적화되었습니다. 높은 품질의 구조화된 데이터는 단순히 AI 시스템에 중요하지 않습니다. 그것은 그들의生命線입니다. 오늘날, 우리는 우리의 지능형 에이전트를 중요한 워크플로에 직접埋め込み며, 일반적인,笨重한 채팅봇을 피합니다. 대신, 우리는 실제 사용자에게 실제적인, 구체적인 이점을 제공하는 중요한 사용 사례를 精密하게 타겟팅합니다.
엑사비엄 노바와 함께, “보조에서 자율로”로 이동하는 것을 목표로 합니다. 완전한 자율 보안 운영의 주요 이정표는 무엇입니까?
완전한 자율 보안 운영의 아이디어는 매력적이지만, 아직은 조숙합니다. 완전한 자율 에이전트는, 어느 영역에서도, 아직 효율적이거나 안전하지 않습니다. 엑사비엄에서, 우리의 접근 방식은 완전한 자율성을 추구하는 것이 아닙니다. 우리의 목표는 인간 전문가의 감시하에 작동하는, 능력 있고, 조심스럽게 안내되는 에이전트 팀입니다. 인간의 감시와 목표적인 에이전트 지원의 조합은 실제적인, 영향력 있는 앞으로의 길입니다.
사이버 보안을 위한 규모에서 GenAI와 기계 학습을 통합하는 데 있어, 가장 큰 도전은 무엇입니까?
사이버 보안을 위한 규모에서 GenAI와 기계 학습을 통합하는 데 있어, 가장 큰 도전은 속도와 精密성을 균형을 맞추는 것입니다. GenAI 단독으로는, 우리의 고속 ML 엔진이 처리하는 대량의 데이터를 대체할 수 없습니다. 가장 先進的な AI 에이전트도, 아직은 인간의 전문가가 처리할 수 있는 것보다 훨씬 작은 “컨텍스트 윈도우”를 가지고 있습니다. 대신, 우리의 레시피는 ML을 사용하여 대량의 데이터를 행동 가능한 통찰력으로 변환하는 것입니다. 그리고 우리의 지능형 에이전트는 이것을 효과적으로 번역하고, 운영합니다.
OWASP Top 10 for LLM Applications의 공동 창립자입니다. 이것이 무엇인가, 그리고 어떻게 AI 보안 최선의 관행을 형성할 수 있습니까?
2023년 초에, 나는 OWASP Top 10 for LLM Applications를 시작했습니다. 당시, LLM과 GenAI 보안에 대한 구조화된 정보는 희박했지만, 관심은 매우 높았습니다. 몇일 내에, 200명이 넘는 자원봉사자가 다양한 의견과 전문성을 가지고 이니셔티브에 참여했습니다. 이후, 그것은 10만 번 이상 읽혔으며, 국제 산업 표준의 기초가 되었습니다. 오늘날, 이 노력은 OWASP Gen AI 보안 프로젝트로 확장되어, AI 레드 팀, 에이전트 시스템 보안, 사이버 보안에서 GenAI의 공격적인 사용과 같은 영역을 다루고 있습니다. 우리의 그룹은 최근 10,000명이 넘는 회원을 보유하고, 전 세계적으로 AI 보안 관행을 발전시키고 있습니다.
您的 책, ‘The Developer’s Playbook for LLM Security‘,가 최고의 상을 수상했습니다. 개발자가 안전한 애플리케이션을 구축할 때, 가장 중요한 내용이나 원칙은 무엇입니까?
내 책, “The Developer’s Playbook for LLM Security”에서 가장 중요한 내용은 간단합니다: “위대한 힘에는 위대한 책임이 따른다.” 전통적인 보안 개념을 이해하는 것은 여전히 필수적이지만, 개발자는 이제 LLM에 대한 완전히 새로운 일련의 도전을 직면해야 합니다. 이 강력한 기술은 무료 패스가 아닙니다. 그것은 사전적인, 사고 있는 보안 관행을 요구합니다. 개발자는 их 관점을 확장하여, 이러한 새로운 취약성을 인식하고, 해결하며, AI 애플리케이션의 전체 수명주기에 걸쳐 보안을 埋め込み야 합니다.
앞으로 5년 동안, 에이전트 AI가 더 대중화됨에 따라, 사이버 보안 인력은 어떻게 진화할까요?
우리는 현재 AI 무기 경쟁 중입니다. 적들은 사이버 보안 전문가를 더욱 중요하게 만듭니다. 앞으로 5년 동안, 사이버 보안 전문가는 AI를 받아들이고, 팀과 워크플로에 통합해야 합니다. 보안 역할은 전술적인 노력에서 전략적인 지휘로 변환될 것입니다. 이 변환은 사이버 보안 전문가를 결정적으로 리드하고, 확신에 찬 대응을 가능하게 할 것입니다.
