보안 투자를 옹호하며 인적 오류와 싸우는 AI의 미래에 대한 기술 리더의 이야기를 들어보세요.
애플리케이션 장애로 인해 기업에서는 수백만 달러의 비용을 지불할 수 있습니다. Meta 애플리케이션이 6시간 동안 중단되어 6,000만 달러의 손실이 발생한 것이 그 예입니다. 기술 리더가 이러한 최종 수익에 대한 위협에 대처하기 위해 어떻게 재고할 수 있는지 알아보세요.
Sushidata의 CEO가 비정형 고객 데이터에 AI를 적용하면 조직에서 고객 인사이트를 심화하고 경험을 개선하여 만족도를 높이고 이탈을 최소화하는 데 도움이 되는 방법을 공유합니다
기업은 성장함에 따라 점점 더 많은 포인트 솔루션을 추가했습니다. 이는 마치 1980년대 휴대폰 게임에서 뱀이 세그먼트를 추가하는 것과 같습니다. 복잡한 엔터프라이즈 보안 스택 때문에 마찰이 생기고 비즈니스 속도가 느려지고 있습니다
생성형 AI와 양자 컴퓨팅은 보안 운영의 효율성을 높이고 새로운 위협을 촉발함으로써 사이버 보안의 혁신을 가능하게 할 수 있습니다
기업 내 AI 사용을 관리하는 것은 위험을 줄이는 데 필수적입니다. AI는 데이터에 의존하므로 AI 거버넌스는 데이터 거버넌스에서 시작해야 합니다
조직에서는 데이터가 지리적으로 이동하지 않도록 하면서 AI를 활용하는 방법이 필요합니다. 모델이 실행되는 위치와 모델을 업데이트하는 방법을 제어할 수 없다면 비용이 많이 드는 규제 위반 위험에 처할 수 있습니다
20년 후면 AI는 세상을 상당히 바꿔놓을 것입니다. 하지만 너무 많은 조직에서 현재 AI가 할 수 있는 일에만 집중하고 있으며, 미래에 AI를 최대한 활용하려면 조직에서 장기 전략을 구축하고 지금 보안 최신화를 시작해야 합니다
AI는 복잡한 사회적 문제를 해결할 잠재력을 보이지만, 기관에서는 이 새로운 환경을 탐색하고 섀도우 AI에 맞서 시민의 이익을 보호하는 동시에 혁신의 균형을 맞춰야 합니다
기술 리더들은 효율성을 높이고 결과를 가속화하기 위해 AI 지원 개발을 적극적으로 모색하고 있습니다. AI 통합의 위험을 관리하기 위한 8가지 모범 사례를 알아봅니다
비즈니스에 대한 위험을 최소화하면서 복잡한 클라우드 보안의 세계를 탐색하고 그 잠재력을 극대화하기 위해 복원력 있고 미래 지향적인 보안 전략을 개발하는 것이 더욱 중요해질 것입니다
Zendesk의 Nan Guo 엔지니어링 부문 SVP가 AI를 활용하여 설계형 보안의 원칙을 지키는 동시에 고객 경험과 직원 경험을 맞춤화하는 방법을 공유합니다
작년의 기록적인 DDoS 공격과 최근 세간의 이목을 끄는 유출 사고 등의 사고는 조직이 오늘날의 위협과 진화하는 환경 사이에서 균형을 유지하기 위한 4가지 핵심 이니셔티브인 현재의 사이버 보안 활동에 전념해야 할 필요성을 강조합니다
디지털 네이티브는 Zero Trust를 활용하여 사이버 보안의 혁신을 주도하고 있으며, 다음과 같은 5가지 주요 이점을 경험하고 있습니다.
인기에는 위험이 따릅니다. 섀도우 AI는 침투 및 데이터 도용을 목적으로 설계된 사기성 및 악성 애플리케이션의 급증으로 인해 섀도우 IT의 위험을 배가시킵니다.
100여 개 국가에서 자국민의 개인정보 보호를 위한 법률을 제정했으며, 이는 바람직한 일입니다. 그러나 이 법률을 준수하는 것은 글로벌 기업에게는 심각한 문제가 될 수 있습니다
혁신적인 기술이 등장할 때마다 새로운 보안 위협이 수면 위로 떠오릅니다. 그때마다 업계는 보안, 프로토콜, 프로세스를 강화하는 방식으로 대응해 왔으며, AI의 경우에도 마찬가지입니다
조직은 운영에 AI를 도입함에 따라 AI가 수행할 수 있는 잠재적인 사이버 공격으로부터 조직을 보호하기 위한 사전 조치를 취해야 합니다.
AI 기반 대규모 언어 모델의 장점과 위험성을 검토하면 CISO가 ChatGPT 및 기타 생성형 AI 도구의 허용 또는 금지 여부를 결정할 수 있습니다.
AI는 방대한 양의 데이터와 상당한 컴퓨팅 성능을 필요로 하기 때문에 AI 시스템 개발 시 스토리지 및 데이터 관리에 많은 비용이 소요됩니다.