테이텀시큐리티

양혁재 CEO

""클라우드 인프라에서 MLOps를 구축하는 실제 사례""
""AWS를 이용한 ML 인프라에서의 취약점 점검 실제 사례""
""MlSecOps를 위한 클로우드 보안 방안 제시""
""AISPM으로의 제품로드맵 방향 제시""

최근 대규모 언어 모델(LLM)과 인공지능(AI) 기술의 발전은 다양한 산업에 혁신을 가져오고 있습니다.
이러한 변화는 기업들이 데이터 처리와 분석의 효율성을 높이고, 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 데 큰 기여를 하고 있습니다.
그에 따라 많은 기업들이 클라우드 내에서 머신러닝(ML) 파이프라인을 구축하여 데이터를 수집하고, 모델을 학습시키며, 결과를 배포하는 과정을 자동화하고 있습니다.

이러한 ML 파이프라인은 클라우드 환경에서 다양한 자산을 포함하고 있으며, 이 자산의 식별과 잘못된 설정을 탐지하는 것이 매우 중요합니다.
이를 통해 기업은 보안 위험을 최소화하고, 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다. AI-SPM(Artificial Intelligence Security Posture Management)은 이러한 필요를 충족시키기 위한 방향성을 제시합니다.
AI-SPM은 클라우드 환경에서 자산을 자동으로 식별하고, 설정 오류를 탐지하여 보안 취약점을 사전에 예방하는 데 중점을 두고 있습니다.

AI-SPM의 도입은 기업이 클라우드 내 ML 파이프라인을 안전하게 운영할 수 있도록 지원하며, 데이터 보호와 규정 준수를 강화하는 데 기여합니다.
이를 통해 기업은 혁신적인 AI 솔루션을 보다 안전하게 활용할 수 있으며, 경쟁력을 높일 수 있는 기회를 얻게 됩니다.