생성형 AI를 통한 기업 간 상호작용 보호
생성형 AI가 기업 업무에 깊숙이 통합되어 코파일럿, 어시스턴트, 자동 에이전트에 연료를 공급하게 되면, 기업은 새로운 역동적인 보안 위험에 직면하게 될 것입니다. 기존의 사이버 보안 아키텍처는 GenAI 시스템의 유동성, 자율성, 예측 불가능성에 대응하기에 적합하지 않습니다.
이 보고서는 최고정보보안책임자(CISO)에게 GenAI 기술을 안전하게 도입할 수 있는 종합적인 로드맵을 제공합니다. 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, API 악용, 모델 포이즈닝, 섀도우 AI를 포함한 주요 위험 벡터를 식별하고, 이를 완화하기 위해 필요한 전략적 전환에 대한 개요를 제시합니다.
주요 벤더와의 인터뷰를 통해 실시간 방어, 공격적 테스트, 에이전트형 AI 방어라는 세 가지 솔루션 카테고리에 걸친 GenAI 보안 생태계를 매핑하고 있습니다. 라이프사이클 전반의 거버넌스 및 적응형 제어부터 공격적 테스트와 시큐어 바이 디자인 채택에 이르기까지 CISO를 위한 5가지 전략적 필수 사항을 제시합니다. 이 보고서는 또한 GenAI 보안의 세 가지 높은 성장 기회에 초점을 맞추고, 플랫폼 통합, 중소기업 친화적 솔루션, 지속적인 레드팀 구성의 필요성을 강조하고 있습니다. 결국 CISO는 게이트키퍼가 아닌 리스크 전략가이자 안전한 AI 기반 혁신을 실현하는 존재로 등장하게 될 것입니다.
Securing Enterprise Interactions with Generative AI
As generative AI becomes deeply embedded in enterprise operations, fueling copilots, assistants, and automated agents, organizations face a wave of new and dynamic security risks. Traditional cybersecurity architectures are ill-equipped to address the fluidity, autonomy, and unpredictability of GenAI systems.
This report provides chief information security officers (CISOs) with a comprehensive roadmap to secure the enterprise adoption of GenAI technologies. It identifies key risk vectors, including prompt injection, data leakage, API exploitation, model poisoning, and shadow AI, and outlines strategic shifts required to mitigate them.
Drawing from interviews with leading vendors, the study maps the GenAI security ecosystem across three solution categories: real-time defense, offensive testing, and agentic AI protection. It delivers five strategic imperatives for CISOs, from lifecycle-wide governance and adaptive controls to offensive testing and secure-by-design adoption. The report also highlights three high-growth opportunities in GenAI security, underscoring the need for platform convergence, SME-friendly solutions, and continuous red teaming. Ultimately, the CISO emerges not as a gatekeeper but as a risk strategist and enabler of secure, AI-driven innovation.