AI 시대의 보안 전환은 두 방향을 함께 다뤄야 합니다.
AI를 활용해 보안관제, 취약점진단, 모의해킹, 위협 모델링의 반복 분석을 자동화하고 운영 속도와 정확도를 높입니다.
LLM 앱, 에이전트, 데이터, 도구 권한, AI 공급망을 새로운 보안 대상으로 정의하고 검증 체계 안에 포함합니다.
Ados의 실제 제품, 서비스, SI 역량과 연결해 진단, 자동화, 검증, 거버넌스를 실행합니다.
현재 보안 운영 프로세스, 데이터 품질, 자동화 가능 업무, AI 시스템 사용 현황을 진단하고 전환 우선순위를 도출합니다.
로그 요약, 경보 분류, 대응 초안, 위협 인텔리전스 매핑 등 관제 업무의 반복 분석 흐름을 자동화합니다.
취약점 결과를 자산 중요도, 노출도, 공격 가능성 기준으로 재분류해 조치 우선순위를 운영 관점으로 정리합니다.
모의해킹 시나리오 생성, 공격 경로 검증, 재현 가능한 PoC 정리를 통해 방어 체계의 실효성을 확인합니다.
프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 도구 오남용, 에이전트 권한 상승 등 AI 앱 고유 리스크를 점검합니다.
모델/데이터/권한/로그/감사 정책을 설계하고 기존 보안 솔루션, SIEM, SOAR, 내부 시스템과 연동합니다.
전략 수립부터 자동화, 검증, 거버넌스까지 단계적으로 전환합니다.
현재 보안 운영과 AI 활용 수준을 진단합니다.
조직과 시스템에 맞는 AI 보안 전환 구조를 설계합니다.
반복 분석과 검증 흐름을 자동화합니다.
공격 시나리오와 운영 데이터를 기반으로 효과를 검증합니다.
정책, 권한, 데이터, 모델 리스크를 지속적으로 관리합니다.
