AI 및 준수의 현대 리스크 관리 역할: ShowMeCon 2025

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 보안/준수/리스크 관리 프랙티셔너
• 중간~고급 수준의 전문가 (PCI 준수 프레임워크, AI 기반 정책 개발, 보안 아키텍처 이해 필요)

핵심 요약

• PCI 준수의 진화와 한계: PCI 표준은 2004년 12페이지에서 2025년 397페이지로 확장되었으나, 점검 중심의 준수로 인해 실제 보안 효과가 부족함.
• AI 기반 정책 개발의 핵심: AI는 초안 생성에 유리하나, 법적/보안 전문가의 검증 없이는 정책의 정확성 확보 불가.
• 보안의 근본 원칙: AI는 보조 도구로, PAM(Privileged Access Management), 인증 위생, 이상 탐지 등 기본 보안 인프라가 필수.

섹션별 세부 요약

1. **Jeff Man의 PCI 준수 진화 분석**

• PCI 표준의 역사: 2004년 12페이지에서 2025년 6개 목표, 12개 요구사항, 수많은 하위 요구사항으로 확장됨.
• 문제점: 기존 준수 프로세스는 점검 중심으로, 네트워크 스캔을 분기별 일회성 업무로 처리함.
• 결론: PCI 준수는 필요하지만, 지속적 위협 모니터링 없이는 보안 사고 예방 불가.

2. **Dan Yarger의 AI 기반 정책 개발 활용**

• AI의 강점: 사건 대응, 가용성, 개인정보 보호 등 일반 템플릿 생성에 빠름.
• 한계: AI는 법적/보안 전문가의 검증 없이 사용 시 정책 오류 발생 가능성 있음.
• 추천: AI를 공동 저자로 활용하고, 조직 특화된 정책을 레이어링하여 적용해야 함.

3. **Tim Malcolm-Vetter의 보안 토론 형식**

• 참가자 주도 세션: 5개 섹션 중 선택하여 진행, 실제 보안 문제에 대한 의사결정을 학습함.
• 핵심 메시지: AI 모델보다 기초 보안 인프라(PAM, 인증, 이상 탐지)가 필수.
• AI의 단점: 전통 스크립팅 대비 전력 소모량 증가로, 실질적 보안 효과는 제한적.

4. **ShowMeCon의 핵심 메시지**

• 준수 프레임워크의 한계: 준수는 보안의 시작점이며, 지속적 적응형 보안을 구축해야 함.
• 실전 적용 전략: 테이블탑 드릴, 레드팀 시뮬레이션 등을 통해 실제 이해관계자와 연동된 보안 테스트 필요.
• AI의 역할: 정책 틀 제공은 하되, 조직의 실제 역할/프로세스와 연동하여 구현해야 함.

결론

• AI는 보조 도구로 사용하고, 법적/보안 전문가의 검증을 필수화해야 함.
• 기초 보안 인프라(PAM, 인증, 이상 탐지)가 AI 모델보다 우선이며, 지속적 모니터링을 통한 실시간 대응이 핵심.
• PCI 준수는 정책의 시작점이며, 실제 보안 효과를 위해 지속적 위협 분석 및 적응형 방어가 필수.