이제 대부분의 조직들이 AI 시스템을 구축하고 실제 활용 중에 있습니다. 그런데 미처 생각하지 못했던 각종 보안 리스크와 보안 취약점이 하나둘씩 드러나기 시작합니다. 지금 바로 AI 보안 컨설팅을 받아보세요. 현재 우리 조직의 AI 시스템을 점검하고 보안 해결책을 제시해 드리겠습니다.

Domain-Specific Language Model (DSLM, 도메인 특화 언어 모델)은 최근 기업용 AI 구축에서 핵심 키워드로 주목 받고 있습니다. 특정 산업과 조직의 업무 방식을 이해한 AI가 기업의 데이터 활용 효율을 어떻게 높일 수 있는지 살펴봅니다.

최근 서버 내의 데이터를 탈취하려는 해킹 시도, 랜섬웨어 등의 공격들이 급증하고 있습니다. 다양한 이유로 서버 내의 데이터들은 복호화 된 채로 보관되고 있는 경우가 많은 현실 속에 서버 내 데이터 보안을 위한 핵심 전략을 알아봅니다.

본격적인 AI시대, AI가 비정형데이터 속 개인정보를 검출하고, 보안 리스크를 스스로 진단하며, 데이터의 내용과 문맥을 분석해 문서 등급을 자동으로 분류한다면? 국가망보안체계(N2SF)의 CᆞSᆞO 등급 분류까지 지원하는 차세대 솔루션을 만나보세요.

2026년, 사이버 보안은 이제 기업의 경쟁력을 좌우하는 전략적인 요소가 됐습니다. DSLM 기반의 조직 특화 AI, API 보안 고도화 등 새로운 기술 키워드가 등장할 때마다 보안의 판도는 빠르게 변하고 있습니다. 글로벌 사이버 보안 Top Trend를 살펴보고, 우리 조직의 미래 경쟁력을 위해 어떤 전략이 필요한지 고민해야 할 시점입니다.

법률 (Legel)과 기술 (Technology)의 융합, 특히 소송자료를 주로 다루는 곳에서 생성형 AI를 통해 법률 데이터를 다양한 업무에 활용하는 리걸 테크의 움직임이 활발해졌습니다. 리걸 테크의 경쟁력은 생성형 AI에 데이터를 얼마나 ‘안전하게 활용하는지’에 달려 있습니다.

모든 보안의 시작은 취약점 진단 서비스부터 시작됩니다. 별도의 솔루션 도입 없이 저렴한 비용으로 전문가가 직접 진단하는 보안 취약점 진단 서비스를 받아 보세요. 특히 고비용, 운영의 어려움 등으로 OT 보안 솔루션 도입을 망설이신다면, 이번 특별 프로모션의 기회를 꼭 잡아보세요.

복잡한 공급망(Supply Chain) 보안은 우리 조직만 잘한다고 해결되지 않습니다. 모든 공급망 내 주고 받는 데이터, 소프트웨어 취약점, 특히 애플리케이션에서는 SBOM, 오픈소스 관리 등 종합적인 측면에서의 접근 전략이 중요합니다. 2차전지, 반도체, 자동차 등 대규모의 공급망 환경을 갖춘 산업군의 최대 고민, 공급망 보안 전략을 공유해 드립니다.

유난히 대규모 보안 사고가 많았던 2025년. 대부분의 조직들은 컴플라이언스 충족만을 최우선으로 개인정보를 보호 및 관리해 왔습니다. 하지만 이것만으로 충분할까요? 계속해서 개인정보 유출사고가 발생하는 근본적인 이유는 무엇일까요? 이제 컴플라이언스를 철저하게 준수하면서 여러 상황에 유연하게 대처할 수 있는 개인정보보호 체계를 갖춰야 합니다. 개인정보와 관련된 모든 고민, 이 주제에서 모두 털어보시죠.

클라우드 애플리케이션의 컴퓨팅, 스토리지 및 데이터베이스 구성의 최적화 및 보안은 우리 모두의 고민입니다. 클라우드 환경을 분석해 불필요한 비용 지출을 최소화하고, 클라우드 운영 환경 최적화 및 보안성 향상에 대한 방안을 함께 논의해 봅니다.