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사각지대에서 통제로: DSPM + SSE가 생성형 AI 시대에 데이터를 보호하는 방법
기업들이 AI 도입을 서두르면서 가장 큰 보안 위험은 AI 모델 자체가 아니라, 민감한 데이터가 어디에 저장되는지, 누가 접근할 수 있는지, 그리고 클라우드, SaaS, AI 워크플로우 전반에서 어떻게 이동하는지에 대한 가시성 부족이다.
기존 DLP만으로는 이러한 과제를 해결할 수 없습니다. 조직은 AI 중심 환경에서 민감한 데이터를 보호하기 위한 기반으로서 데이터 보안 상태 관리(DSPM)가 필요합니다. Skyhigh Security DSPM이 구조화 및 비구조화 데이터, 승인된 AI 도구와 섀도우 AI 도구, 점점 더 복잡해지는 멀티클라우드 환경을 보호하기 위해 부족한 가시성과 컨텍스트 계층을 어떻게 제공하는지 살펴보세요. SSE의 통합 정책 적용 및 현대적인 DLP와 결합된 DSPM은 조직이 노출을 발견하고 실시간 제어를 시행할 수 있도록 지원합니다. 이는 생성형 AI 프롬프트, 출력물, 다중 회차 상호작용 전반에 걸쳐 가능합니다.참석자들은 배울 것입니다
- 왜 DSPM이 대규모 AI 및 SaaS 도입을 확보하는 데 필수적인가
- DSPM이 민감한 데이터, 잘못된 구성 및 유해한 조합이 생성형 AI 도구에 도달하기 전에 이를 식별하는 방법
- SSE + DSPM + DLP가 웹, SaaS, 사설 애플리케이션 및 관리되지 않는 기기 전반에서 데이터를 보호하기 위해 어떻게 함께 작동하는지
- 섀도우 AI, 승인되지 않은 SaaS 및 암호화된 채널로부터의 데이터 유출 위험을 줄이는 방법
- 현대적인 데이터 보안 전략의 일환으로 DSPM을 운영화하기 위한 실질적인 단계
이 세션은 2025년 안전한 AI 및 SaaS 도입을 주도하는 보안 설계자, 데이터 보호 리더, 최고정보보안책임자(CISO), 클라우드 보안 팀에게 이상적입니다.
