Forcepoint AWARE 2025

인공 지능은 “향후 제공”되지 않습니다. 데이터가 전송되는 워크플로, 도구, 클라우드 앱 내부에 이미 있습니다. 그리고 데이터가 사라졌다는 것을 알기도 전에 사용자가 통제할 수 없는 경우가 너무도 많습니다. 진짜 문제는 단순히 위험을 파악하는 것 이상의 문제입니다. 위험을 막기 위해 제 시간에 행동하는 것입니다. 이것이 바로 가시성과 제어의 격차입니다. AI 기반 세계에서 이 격차는 빠르게 확대되고 있습니다.

이 오프닝 세션에서 Ryan Windham은 그러한 격차를 좁히기 위해 필요한 것을 공유합니다. 팀이 실시간 가시성과 적응형 제어 및 자동 보호를 어떻게 결합하여 비즈니스의 지연을 저하시키지 않고 민감한 데이터를 안전하게 보호하는지 듣게 됩니다. 이는 AI가 사용자를 반대하는 것이 아니라 사용자를 위해 일하도록 만들고 데이터 보안을 장애물 대신 장점으로 전환하는 것입니다.

더 큰 가시성만으로는 오늘날의 위험을 해결할 수 없습니다.

“가시성-제어 격차”가 새로운 공격 영역이 되고 있습니다.

AI는 보안 팀이 취약점을 인식하고 빠르게 적응할 수 있도록 도와줍니다.

Al은 클라우드보다 더 빠르게 성장하고 있어 CISO와 비즈니스 리더가 무시할 수 없는 혁신과 효율성, 그리고 일련의 확인되지 않은 위험을 가져다주고 있습니다. 기업 데이터에 대한 자유로운 액세스를 요구하는 신생 기업부터 거버넌스 팀이 따라올 수 없는 속도로 소프트웨어 전송을 변환하는 코딩 에이전트에 이르기까지, 보안 리더는 불가능한 협상에 직면해야 합니다.

이 솔직한 대화에서 사이버 전문가이자 스탠포드 교수이자 전 페이스북 CSO인 Alex Stamos가 Al 혁명의 실제 위험을 탐구해 보겠습니다. GenAl 모델 자체뿐만 아니라 미성숙 공급업체의 에코시스템, 섀도우 통합, 기하급수적인 데이터 노출로 인해 기업이 변화하는 등의 환경도 포함됩니다. 그는 CISO와 ClO가 무제한 채택에 대해 "백압(back pressure)"을 만들고, 데이터를 유한한 위험 자원으로 분류하고, 위험 수용의 소유권을 해당 비즈니스로 다시 밀어넣기 위한 실용적인 전략을 공유할 것입니다. Al 중심 기업을 보호하기 위해 보안 리더가 “기본 아니요”에서 “책임 있는 예”로 바뀌는 방법에 대한 어려운 진실, 실용적인 지침, 그리고 비전을 기대하세요.

실제 위험 노출: 가장 큰 Al 위협이 LM이 아니라 데이터를 요구하는 미성숙 벤더와 섀도우 통합에 있는 이유

내러티브를 바꾸기: CISO가 “위험 수용자”가 되는 것을 멈추고 대신 비즈니스에서 상충관계를 강제하는 백압을 만드는 방법.

거버넌스 재정의: 데이터 위험을 무한한 우물이 아닌 유한한 리소스로 다루기 위한 실용적인 단계입니다.

혁신과 제어의 균형: “기본 아니요”인 CISO에서 “Al 도입을 안전하게 가능하게 하는 “예”인 리더로 전환하는 방법.

데이터 증가, AI 도입, 규제 강화로 CISO와 팀은 한계까지 넘어가고 있습니다.

도구 관리는 한 가지 문제입니다. 가장 어려운 부분은 팀이 실제 위협, 특히 AI에 대한 위협에 방어를 조정하고, 보드에 증명하고, 클라우드에서 위험이 얼마나 빠르게 변화하는지 보조를 맞추어야 합니다.

Team8과 Caterpillar Financial의 전 CISO이자 OWASP 위협 및 Safeguard 매트릭스의 제작자인 Ross Young이 AWS의 글로벌 공공 부문 파트너인 솔루션 아키텍처 디렉터인 Alex Martinez와 Forcepoint의 CEO인 Ryan Windham과 함께 보안 프로그램 내부에서 현재 보고 있는 내용을 공유합니다. 클라우드 혁신 위험부터 AI 기반 공격 방법에 이르기까지, 가시성, 전략, 보고서 및 이사회 수준의 신뢰를 연결하기 위해 검증된 방법을 통해 진행됩니다.

실제 AI 기반 위협에 직접 매핑되는 방어 가능한 전략을 구축하세요.

클라우드 변환 위험이 확대되기 전에 예상하고 해결하기

보안 우선 순위를 전달하여 이사회와 임원이 일치를 유지할 수 있도록

인공 지능(AI)은 오류 가능성과 함께 사이버 공격의 속도를 변화시켰습니다. 이 세션에서 에미레이트 NBD의 CISO인 Darwish Azad는 가시성, 적응형 제어, 자동화가 결합된 기능을 통해 실시간으로 AI 기반 위협을 탐지하고 차단하기 위해 그들이 어떻게 적응했는지 공유합니다.

Forcepoint의 Go-to-Market (Go-to-Market) 사장인 Rick Hanson이 진행하는 이 문서는 보안 팀이 빠르게 움직이는 AI 기반 공격을 받았을 때 어떤 일이 벌어지는지에 대한 필터링되지 않은 설명입니다. 위험을 식별하고, 격차를 메우고, 운영을 지속적으로 이행하는 방법, 그리고 기존 환경에 동일한 전술을 적용하는 방법에 대해 알아보세요.

AI 기반 데이터 유출을 막기 위한 직접적인 교훈

워크플로를 중단하지 않고 즉시 컨트롤을 적용하는 방법

빠르게 변화하는 위협에 대한 복원력을 구축하기 위한 단계

데이터가 국경을 넘을 때 그냥 이동하는 것이 아니라 수많은 상충되는 규칙과 충돌합니다. EU, 미국, 중국 및 기타 국가는 AI 혁신과 데이터 프라이버시를 위해 매우 다른 코스를 설정하고 있어 글로벌 조직에 기회와 위험을 모두 제공하고 있습니다.

이 와이어 채팅에서 전 CISA 이사인 Jen Easterly가 Forcepoint의 최고 데이터 전략 책임자인 Ronan Murphy와 함께 노이즈를 차단해 줍니다. 함께 그들은 보안 리더가 규제 현실과 경쟁하기 위한 균형을 맞추고, 신뢰를 구축하는 데이터 전략에 국경 간 규정 준수를 포함시키고, AI를 안전하고 수익성 있게 유지하기 위해 정부 및 업계와 협력하는 방법 등을 알아볼 것입니다.

AI 규칙이 전 세계적으로 분기되는 부분 – 그리고 그것이 혁신과 수익성에 미치는 의미

비즈니스 성장을 늦추지 않으면서 신속하게 국경 간 규정 준수를 관리하는 방법

공공 - 민간 파트너십이 중요한 이유 및 CISO가 그에 대한 대응이 아니라 규정을 어떻게 형성할 수 있는가

자체 인식 데이터 보안이 왜 중요한지 들어보셨을 것입니다. 이제는 사용자 환경에서 현실적으로 제공해야 합니다. 이 세션에서는 Forcepoint 최고 제품 책임자 Naveen Palavalli와 Forcepoint CTO이자 글로벌 엔지니어링 책임자 Bakshi Kohli가 복잡성을 더하지 않고 가시성과 제어의 격차를 해소하기 위한 실행 가능한 전략을 공유합니다.

또한 시작점을 선택하고, 팀을 정비하고, 실시간으로 AI 기반 위험에 적응할 수 있는 제어권을 갖추는 방법과 함께 새로운 Forcepoint 기능을 강조하는 방법도 보여줍니다. 핵심은 무엇이 중요한지에 대한 가시성, 위험에 대한 적응, 보호 기능을 확장하여 규정 준수와 보안을 위한 더 간단한 경로를 만드는 것입니다.

AI 기반 데이터 흐름을 보호하기 위한 실용적인 시작점을 선택하는 방법

엔드포인트에서 클라우드까지 적응형 보호가 어떻게 작동하는지

정책을 통합하고 도구 피로를 줄이기 위해 고객이 테스트한 방법

Forcepoint의 최신 기능으로 설명 가능한 AI 분류 및 발견을 실용적이고 확장 가능하며 규정 준수 준비가 된 방법

Forcepoint CEO Ryan Windham이 주요 테이크아웃을 명확한 경로로 정리하여 첫날을 마무리합니다. 다른 사람들이 놓치고 있는 것을 확인하고, 위협보다 더 빠르게 적응하고, AI를 사용하여 AI로부터 방어합니다. AI 시대에 민감한 데이터를 보호하기 위해 즉시 사용할 수 있는 플레이북을 가지고 떠나보세요.

어디서나 모든 것 보기 – 민감한 데이터 흐름에 대한 완전한 가시성

지체 없이 적응 – 변화하는 위협에 따라 신속하게 제어가 가능합니다.

AI 스마트와 싸우기 – AI 기반 위험에 대한 AI 네이티브 방어 사용

보안 및 유효성 – 비즈니스를 늦추지 않고 데이터를 보호합니다.

통찰력에 따라 행동 – 오늘의 교훈을 즉각적인 행동으로 전환하세요.