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[PIS FAIR 2026 미리보기] 인스피언, AP·WEB 통합 개인정보 접속기록 플랫폼 ‘xCon’
인스피언은 SAP 환경에 특화된 보안 및 데이터 연계 기술력을 기반으로, 기업의 개인정보 보호와 컴플라이언스 대응을 지원하는 IT 솔루션 전문 기업이다. 강현주 기자 | 2026년 06월 04일 16:52
시놀로지, ‘디지털 주권’으로 프라이빗 클라우드 도입 가속화 강조
시놀로지(Synology)의 마이크 첸(Mike Chen) 마케팅 디렉터(Marketing Director)는 4일(현지시간) 타이베이 난강 전시센터 제2전시장(... 엄호식 기자 | 2026년 06월 04일 16:04
[PIS FAIR 2026 미리보기] 컴트루테크놀로지, AI 기술 도입 확대 속 핵심 보안 과제 공략
‘스핑크스(Sphinx) AI’는 생성형 AI 서비스 사용 시 프롬프트 및 첨부파일 내 민감 정보를 식별하여 데이터 보안을 수행하는 솔루션이다. 개인정보, 민감정... 한세희 기자 | 2026년 06월 04일 13:08
[PIS FAIR 2026 미리보기] 넷킬러, 데이터 오염 막는 ‘안전한 AI 학습 거버넌스’ 선보인다
구글 클라우드 공식 파트너사인 넷킬러(Netkiller, 대표이사 정성욱)가 다가오는 ‘PIS FAIR 2026’에 참가해 생성형 AI의 안전한 학습 환경 구축을... 강초희 기자 | 2026년 06월 03일 17:30
[PIS FAIR 2026 미리보기] 이노티움, ‘이노 스마트 플랫폼 프라이버시’
지능형 데이터 보안 플랫폼 전문기업 이노티움(각자대표 김종필·이형택)은 ‘이노 스마트 플랫폼 프라이버시’(Inno Smart Platform Privacy)를 앞... 강현주 기자 | 2026년 06월 03일 09:03
[PIS FAIR 2026 미리보기] 이지서티, AI 기반 개인정보보호 솔루션 ‘EZRO’ 시리즈
이지서티는 AI 기반 개인정보보호 기술을 핵심 역량으로 하는 개인정보보호 전문기업으로, 공공·금융·민간 전 분야에 걸쳐 솔루션을 제공하고 있다. 2025년은 이지... 강현주 기자 | 2026년 06월 02일 15:46
[PIS FAIR 2026 미리보기] 지슨, 무선백도어 해킹 탐지 시스템 ‘Alpha-H’
융합 보안 기업 ㈜지슨(대표 한동진)은 22-23일 코엑스에서 개최되는 PIS FAIR 2026에 참가해 ‘무선백도어 해킹 탐지 시스템 Alpha-H’를 선보인다... 한세희 기자 | 2026년 06월 02일 09:22
[PIS FAIR 2026 미리보기] 넥스원소프트, AI 기반 개인정보 비식별화·필터링 솔루션 ‘Innover De-ID’
디지털 환경에서 기업과 기관이 다루는 데이터의 양이 증가함에 따라 개인정보를 안전하게 보관하고 관리할 수 있는 개인정보 비식별화·필터링 솔루션이 주목받고 있다. 강초희 기자 | 2026년 06월 01일 17:07
[PIS FAIR 2026 미리보기] 피앤피시큐어, 차세대 공격표면 관리 플랫폼 ‘DBSAFER Shadow Control’
국내 통합 보안 솔루션 선도 기업 피앤피시큐어(대표 박천오)가 6월 22~23일 열리는 ‘PIS FAIR 2026’(제15회 개인정보보호페어 & CPO 워크숍)... 원병철 기자 | 2026년 06월 01일 11:16
금융 탈취 악성코드 ‘그란도레이도’ 확산... 윈도우·안드로이드 공습
글로벌 보안 생태계에 악명 높은 금융 탈취 악성코드 ‘그란도레이로’(Grandoreiro)와 신형 원격제어 툴(RAT)인 ‘BTMOB’ 변종이 동시에 출현해 세계... 강현주 기자 | 2026년 05월 29일 14:32
[디지털 문단속] #3. 방치된 공유기, 해커의 놀이터 된다... “펌웨어 업데이트 필수”
이번 편에서 다룰 내용은 ‘공유기 펌웨어 업데이트’다. 펌웨어(Firmware)란 기기의 하드웨어를 제어하고 기본적인 작동을 지시하는 내장형 코어 소프트웨어를 의... 조재호 기자 | 2026년 05월 25일 09:01
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보안시장 백서 넷앤드 파워비즈 진행 2020년1월8일 시작~2021년 1월8일까지 위즈디엔에스 2018
설문조사
AI 및 AI 보안 솔루션이 보안 인력의 업무에 어떤 식으로 영향을 미칠것이라고 생각하시나요
부족한 인력 보충: 만성적인 인력 부족 문제를 해결하는 보완재 역할을 하고 있다(100% 대체는 불가)
업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다