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[PIS FAIR 2026] 서울시 개인정보보호포럼 개최... AI 시대 개인정보보호와 과제 논의
서울시가 산하기관과 서울시 지자체의 개인정보보호 역량 강화를 위한 ‘서울시 개인정보보호 포럼’을 개최했다. 국내 최대 규모의 개인정보보호 행사인 ‘제15회 개인정... 원병철 기자 | 2026년 06월 23일 15:24
[PIS FAIR 2026] 복구 급해 로그 지웠다간 ‘업무상 배임’... CPO가 알아야 할 초동 조치 주의 사항
“지난해부터 침해사고는 특별한 이벤트가 아닌 일상적인 사고 중 하나가 됐습니다. 이제는 가벼운 접촉 사고는 대비하고, 치명적인 사고로 번지는 것을 막는 데 집중해... 조재호 기자 | 2026년 06월 23일 15:01
[PIS FAIR 2026] 개인정보 보호, 사후 제재 중심에서 사전예방 중심으로 전환
김해숙 개인정보보호위원회 과장은 22일 2서울 코엑스 그랜드볼룸에서 개막한 ‘제15회 개인정보호페어 & CPO 워크숍’(PIS FAIR 2026) 키노트 강연에서... 엄호식 기자 | 2026년 06월 22일 14:02
국내 최대 개인정보보호 축제 ‘제15회 개인정보보호페어’ 22일 성황리 개막
개인정보 유출 사고 발생시 대표의 책임이 명확해지고, CPO(개인정보보호최고책임자)의 역할이 강화되는 내용이 담긴 개정 개인정보보호법이 9월 11일 시행을 앞두고... 강초희 기자 | 2026년 06월 22일 13:57
AI가 공격하는 시대, 개인정보 이렇게 지켜라... PIS FAIR 2026, 22일 개막
개인정보보호위원회와 PIS FAIR 조직위원회 주최로 22-23일 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 열리는 ‘제15회 개인정보호페어 & CPO 워크숍’(PIS FAIR ... 한세희 기자 | 2026년 06월 17일 10:45
“방어자 위한 무기 빼앗겼다”... 미 보안 리더들, 앤트로픽 페이블5 규제 철회 촉구
페이스북 최고보안책임자(CSO)를 지낸 알렉스 스타모스 코리더(Corridor) 최고제품책임자(CPO) 등 130여 명의 보안 리더들이 트럼프 행정부를 향해 앤트... 한세희 기자 | 2026년 06월 16일 11:02
[쿠팡 해킹] 유출 “3000명뿐”이라던 쿠팡... CPO 무시한 처사였다
쿠팡이 개인정보 유출은 “3000명 뿐”이라고 발표하며 이른바 ‘셀프 조사’ 논란을 일으킨 바 있는 쿠팡의 행위에 대해 “개인정보보호책임자(CPO)의 독립적 업무... 강현주 기자 | 2026년 06월 11일 18:12
개인정보 유출 사고 막는다... 금융보안원 내부통제 전문가 양성 본격화
금융보안원은 예비 개인정보보호책임자(CPO) 및 신용정보관리보호인(CIAP) 육성을 위한 ‘개인정보보호 내부통제 전문가 양성 과정’을 6월과 7월에 신설한다고 9... 조재호 기자 | 2026년 06월 09일 14:51
[PIS FAIR 2026 미리보기] 한국기업보안, SSL/TLS 인증서 자동화 관리 솔루션 UCLM
한국기업보안(대표 전귀선)이 ‘PIS 페어(제15회 개인정보보호페어 & CPO워크숍) 2026’에 참가해 SSL/TLS 인증서 자동화 관리 솔루션 ‘UCLM’을 ... 한세희 기자 | 2026년 06월 09일 11:46
CPO 독립성 강화·ISMS-P 의무화... 개인정보법 개정안 입법예고
개인정보보호위원회는 개인정보 유출 사고에 대한 예방과 대응을 강화하고 국민의 권리를 보다 두텁게 보호하기 위한 ‘개인정보 보호법 시행령’ 일부개정령안을 마련해 6... 조재호 기자 | 2026년 06월 02일 10:31
[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
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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