AI-SEC
AI 보안 및 정보보안 지능화·자동화 구축
AI를 안전하게 보호하고, 정보보안 업무를 더 지능적이고 효율적으로 만들 수 있을까?
AI 시스템의 보안 위험을 통제하는 기술과 AI 기반 보안 분석·대응체계를 구현한다. 또한 AI 활용 여부와 관계없이 반복적인 보안업무를 자동화하여 고객의 환경에 적합한 보안 운영체계를 구축한다.
AI 보안 관련 특허 3건 출원, 연구와 실무를 연결하는 전문성
(주)위키시큐리티는 AI 런타임 보안제어, 분산 AI 환경의 정보처리 통제, 취약점 위험 예측 분야의 특허출원, 자체 솔루션에 BERT, LLM, MCP, JEV, LEV, KEV 등을 연구개발과 관련 구축 프로젝트 수행경험을 바탕으로 보안 요구사항 분석부터 기술 검증·구현까지 고품질의 서비스를 제공한다.
AI 보안기술과 자동화를 실제 정보보안 업무에 적용한다
AI 시스템을 보호하고, AI를 보안 업무에 활용하며, 반복적인 작업을 자동화한다. 고객의 보안 목표와 운영 여건을 기준으로 적용 기술과 구축 범위를 결정한다.
Security for AI
AI 시스템을 보호한다
AI for Security
AI로 보안 분석을 고도화한다
Security Automation
보안업무를 자동화한다
Security for AI
AI 시스템 보안 통제체계 구축
LLM, RAG, MCP, AI Agent 등 AI 서비스에서 데이터 접근, 도구 실행, 민감정보 노출과 비인가 행위를 통제할 수 있도록 보안 아키텍처와 보호 기능을 설계·구축한다.
AI for Security
AI 기반 보안 위협분석 및 관제 지능화
보안 로그, 위협정보, 취약점 데이터를 AI로 분석해 이벤트 분류, 위협 연관분석, 취약점 우선순위 판단, 사고분석 및 보고서 작성 등 담당자의 판단과 대응 업무를 지원한다.
Security Automation
정보보안 업무 자동화 및 오케스트레이션
보안점검, 계정·권한 관리, 취약점 조치, 패치, 사고 대응 등 반복 업무를 규칙·스크립트·워크플로로 자동화한다. AI 적용이 적절한 업무에는 AI 분석 기능을 결합할 수 있다.
AI Security Infrastructure
기업 맞춤형 AI 보안 운영환경 구축
온프레미스·폐쇄망·하이브리드 환경의 보안정책과 데이터 보호 요구사항을 고려하여 AI 모델과 실행 인프라를 구성하고 기존 보안시스템, API 및 MCP 연동체계를 구축한다.
고객의 AI 활용 환경과 보안 과제에 맞춰 기술을 구현한다
대표 서비스 외에도 AI 기반 소스코드 분석, 보안정책 점검 자동화, 지능형 취약점 관리, AI 서비스의 개인정보 처리 통제, AI Agent의 실행행위 제어 등 다양한 기술 적용 과제에 대응한다.
특정 LLM이나 보안제품을 전제로 하지 않고 데이터 민감도, 모델의 정확성, 시스템 연동성, 가용 자원, 운영 비용과 보안 요구사항을 함께 검토한다.
고객의 문제를 이해하는 정보보안 전문성과 AI 기술 연구개발 역량을 결합하여 실효성 있는 구현을 지향한다.
서비스 범위 안내: AI 서비스의 취약점 진단과 Red Teaming 등 독립적인 보안 평가는 TECH에서, 기존 상용·오픈소스 보안솔루션의 일반 구축·연동은 BUILD에서 주로 수행한다. AI-SEC는 AI 보호체계의 구현, AI 기반 보안 분석과 맞춤형 보안업무 자동화를 중심으로 하며 필요한 경우 연계한다.
기술 검증에서 실제 운영환경 구현까지
AI 기술이 실제 보안 업무에서 안정적으로 작동하는지 확인하고, 분석 정확성·보안성·운영 효율을 객관적인 기준으로 검증하여 시스템을 구현한다.
STEP 01
요구사항 및 적용 대상 분석
AI 활용 목적, 민감 데이터, 보안정책, 자동화 대상 업무와 기존 시스템 연동 조건을 분석한다.
→ 요구사항·적용 범위·설계안
STEP 02
PoC와 기술 구현
모델·보안 통제·자동화 기술을 검토하고 PoC를 통해 정확성·성능·안전성을 검증한 뒤 구축한다.
→ PoC 결과·보안 기능·연동 구성
STEP 03
효과 검증과 운영 정착
오탐·오류·업무 처리시간·자동화 성공률을 평가하고 사람의 승인, 감사기록, 기술이전 절차를 마련한다.
→ 검증 결과·운영 절차·안정화 계획
※ 실제 산출물과 운영 지원 범위는 프로젝트에 따라 달라진다. AI가 생성한 분석 결과나 자동화된 조치를 무조건 신뢰하지 않고 필요한 검증·승인 절차를 설계한다.
AI 보안 연구를 실제 기술 구현에 연결한다
자체 연구개발은 AI-SEC 서비스의 기술적 기반이다. AI 보안 관련 특허출원 3건의 연구 주제를 중심으로 새로운 위협과 통제기술을 분석하며, 적용이 필요한 기능은 별도의 검증을 거쳐 고객 환경에 반영한다.
특허출원 관련 연구
AI 런타임 행위 통제
의미 기반 실행행위 분석으로 AI 시스템의 비인가·위험 행위를 식별하고 통제하는 기술 연구
특허출원 관련 연구
AI 환경의 정보처리 통제
분산 AI 환경에서 보호대상 정보처리 행위와 데이터 흐름을 분석하는 기술 연구
특허출원 관련 연구
취약점 악용 시점 예측
초기 취약점 정보를 활용해 악용 코드 생성 시점을 예측하는 기술 연구
※ 특허출원은 특허 등록이나 해당 기술의 상용화 완료를 뜻하지 않는다. 실제 고객 적용 기술과 기능 범위는 별도 협의·검증을 통해 결정한다.
자주 묻는 질문
AI 보안 통제, 폐쇄망 구축, 자동화 범위 및 운영 안정성에 관한 주요 질문을 정리했다. 질문을 선택하면 답변이 펼쳐진다.
외부 AI 서비스를 사용하고 있어도 보안 통제를 구축할 수 있는가?
외부 AI 서비스의 API, 관리 기능, 데이터 처리조건 및 고객 보안정책을 검토하여 적용 가능한 입력·출력 통제, 접근제어, 기록관리 등의 범위를 결정한다. 일부 기능은 제공사업자의 제약으로 제한될 수 있다.
AI를 사용하지 않는 정보보안 업무 자동화도 의뢰할 수 있는가?
가능하다. 규칙 기반 스크립트, API 연동, 승인 워크플로 및 자동화 Playbook 등 고객 업무에 적합한 기술을 선택한다. AI가 꼭 필요한 업무에만 AI 분석 기능을 결합한다.
폐쇄망이나 온프레미스에서도 LLM 기반 보안 분석을 구축할 수 있는가?
구축 방안을 검토할 수 있다. 내부 GPU·서버 사양, 모델 라이선스·성능, 데이터 보호 요구사항, 보안시스템 연동 방식 등을 확인하고 PoC 결과에 따라 실제 적용 범위를 결정한다.
AI의 분석 결과가 틀리거나 잘못된 조치를 권고하면 어떻게 하는가?
AI 분석 결과의 정확성 및 오류를 검증하고, 중요한 보안조치는 정책 검증과 사람의 승인을 거치도록 설계할 수 있다. 실행 이력, 감사기록, 오류 처리 및 복구 절차도 함께 고려한다.
기존 SIEM이나 Wazuh·Zabbix·GLPI 환경에도 연동할 수 있는가?
제품별 API, 로그 및 이벤트 형식, 권한과 라이선스 제약을 검토하여 AI 분석·업무 자동화 연동 방안을 설계할 수 있다. 기존 시스템 전체를 교체하지 않고 필요한 기능만 추가하는 방안도 검토한다.
TECH의 AI 진단 서비스, BUILD의 보안솔루션 구축과 무엇이 다른가?
TECH는 AI 서비스의 취약점 진단·Red Teaming·위험평가처럼 안전성을 평가하는 업무가 중심이다. BUILD는 상용·오픈소스 보안솔루션 구축 및 일반 연동이 중심이다. AI-SEC는 AI 보호 기능, AI 기반 보안 분석 및 맞춤형 자동화 체계를 구현한다.
AI 보안 관련 특허출원 기술을 즉시 도입할 수 있는가?
특허출원은 연구개발 활동을 보여주는 근거이며 모든 출원 기술이 상용 제품인 것은 아니다. 고객의 요구사항에 따라 현재 적용 가능한 기술과 추가 PoC 또는 연구개발이 필요한 기술을 구분해 제안한다.
AI 보안과 정보보안 업무 자동화를 검토하고 계십니까?
AI 시스템 보호, 지능형 보안 분석, 업무 자동화 및 폐쇄망 AI 환경 구축까지 고객의 요구사항과 기술·운영 제약에 맞는 구현 방안을 함께 검토한다.
info@wikisecurity.net