AI 공급망 공격은 LLM 모델뿐 아니라 외부 플러그인, API 연동, 학습 데이터 소스, 배포 환경 등 생성형 AI 서비스 전체 생태계에서 발생하는 보안 위협을 가리킨다. 특히 서드파티 플러그인이 신뢰할 수 없는 외부 데이터를 모델에 전달하거나 과도한 시스템 권한을 얻으면, 프롬프트 인젝션 및 데이터 유출 같은 치명적인 보안 취약점으로 이어진다. AI 공급망 공격의 정의와 생태계적 위협 … 더 읽기

일반적인 보안 관제가 로그 모니터링과 이상 징후 탐지에 주력한다면, MDR(Managed Detection and Response)은 탐지를 넘어섭니다. 전문 인력이 심층 조사를 주도하고 즉각 대응하며, 재발 방지책까지 마련하는 능동적 서비스죠. 24시간 대응 체계를 효율적으로 구축하려면 SIEM과 EDR 기반의 자동화된 상관 분석 체계가 필수입니다. 여기에 전문가의 위협 헌팅과 플레이북 기반 대응 절차를 결합해야 제대로 된 운영이 가능합니다. 보안 관제와 … 더 읽기

기업 환경에 생성형 AI와 LLM을 도입할 때 가장 치명적인 보안 리스크는 프롬프트 인젝션을 통한 데이터 유출, 학습 데이터 오염(Poisoning), 그리고 모델 권한 오남용으로 인한 내부 시스템 침투다. 이를 막기 위해선 입력값 검증, 출력 필터링 체계 구축, 그리고 AI 에이전트에 최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege)을 적용해야 한다. LLM 도입 시 직면하는 생성형 AI 보안 리스크의 … 더 읽기

사용 중인 SharePoint Server의 빌드 번호를 확인해 취약 버전인지 파악해야 한다. 즉시 패치가 어려운 환경이라면 공격 경로가 되는 특정 엔드포인트 접근을 막고 입력값 검증 필터링을 거쳐 임시 조치를 취해야 한다. CVE-2026-45659 취약점의 기술적 메커니즘과 비즈니스 영향 CVE-2026-45659는 SharePoint Server 데이터 처리 과정에서 발생하는 심각한 보안 결함으로, 주로 역직렬화(Deserialization) 허점을 노린다. 공격자가 조작한 데이터를 서버에 전송하면 … 더 읽기

CVE-2026-45659는 Microsoft SharePoint Server의 역직렬화 결함을 악용해 원격 코드 실행(RCE)이 가능한 고심각 취약점이다. 공격자는 관리자 권한 없이 인증된 사이트 멤버 권한만으로 서버에서 임의의 코드를 실행해 민감한 내부 문서를 탈취하거나 시스템 전체를 장악한다. CVE-2026-45659 SharePoint 역직렬화 취약점 원리와 공격 메커니즘 역직렬화(Deserialization)는 데이터 스트림을 객체로 복원하는 과정이다. CVE-2026-45659의 핵심은 외부에서 들어오는 직렬화 데이터를 처리할 때 무결성 검증 … 더 읽기

금융권 RAG 구조에서 권한 없는 데이터 접근을 막으려면 벡터 DB 쿼리 시 사용자의 권한 메타데이터를 동적으로 삽입하는 사전 필터링(Pre-filtering)과 ABAC/ReBAC 모델을 활용해야 한다. 또한 프롬프트 인젝션은 중앙 게이트웨이를 통한 외부 호출의 결정론적 승인 체계를 구축해 방어한다. RAG의 기본 개념과 금융권 도입 배경 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 대규모 언어 모델(LLM)이 학습하지 않은 최신 데이터나 기업 … 더 읽기

금융권의 생성형 AI 도입을 위해서는 전사적 전담 위원회를 중심으로 데이터, 보안, 모델 책임자를 두어 역할과 책임을 명확히 구분하는 통합 보안 거버넌스가 필수적이다. 리스크 관리는 금융 AI 7대 원칙에 따른 정량적 위험도 분류, Human-in-the-loop 체계 유지, 입력·출력 필터링 및 민감정보 마스킹 등의 기술적 가드레일 적용이 중추를 이룬다. 생성형 AI 도입 배경과 금융권의 규제 환경 금융권은 업무 … 더 읽기

RAG 기반 금융 AI 서비스에서 프롬프트 인젝션으로 인한 데이터 유출을 막으려면 입력과 출력 단계의 이중 필터링, Salted Sequence Tag를 활용한 템플릿 보호, 그리고 벡터 저장소의 세밀한 접근 제어가 포함된 다층 방어 체계가 필요하다. 단순한 프롬프트 제어를 넘어 CI/CD 파이프라인에 자동화된 레드팀 루프를 통합하고, 금융보안원의 지침에 따라 MFA 및 접근제어 거버넌스를 적용하는 것이 핵심이다. RAG 기반 … 더 읽기

금융권에서 생성형 AI를 도입할 때 금융보안원 가이드라인을 기준으로 지켜야 할 보안 요구사항은 명확하다. 데이터 비식별화와 가명처리를 통한 개인정보 보호, 테스트와 운영 환경의 철저한 분리, 그리고 모델 환각 현상을 막기 위한 RAG 기반 출처 제시와 가드레일 설정이 핵심이다. 여기에 더해 전담 감사팀을 꾸려 데이터 처리 현황을 기록하고, 인공지능기본법 등 변화하는 규제 환경에 맞춰 모니터링 체계를 갖춰야 … 더 읽기

SOAR는 정해진 플레이북(Playbook)에 따라 반복 업무를 자동화하는 반자동 시스템이다. 반면 에이전틱 SOC는 다중 AI 에이전트가 상황을 파악하고 스스로 계획을 세워 대응하는 자율형 시스템이다. AI 에이전트의 오판과 권한 남용을 막으려면 최소 권한 원칙 적용, Secure RAG 기반 이중 권한 확인, 중요 작업에 대한 인간 개입(Human-in-the-loop) 가드레일 설정이 필수다. 차세대 SOC의 발전 방향과 최신 보안 동향 SOC는 … 더 읽기