AI를 도입한 기업은 무엇을 보호하고, 어디까지 통제해야 할까요? Datadog이 제안하는 AI 거버넌스 보안 프레임워크와 현장의 주요 고민을 고객 사례를 통해 풀어봅니다.

보안팀의 위협 정보와 인프라팀의 운영 데이터가 별개면 신속한 보안 대응이 어렵습니다. 본 세션에서는 이 단절이 탐지 역량을 어떻게 낮추는지 분석하고, Datadog의 통합 관측성으로 두 데이터를 하나로 묶어 조직 전체의 실전 보안 대응력을 극대화하는 방안을 제시합니다.

프롬프트 인젝션과 도구 오남용, 민감정보 유출에 대비해 AI 에이전트 전 과정에서 런타임 거버넌스와 관측·보안을 통합한 다계층 방어 전략으로 무너지는 방어선을 재구축하는 방법을 다룹니다.

AI의 등장으로 코드와 서비스가 폭발적으로 생성되는 시대, 개발 속도가 빨라진 만큼 보안 위협의 확산 속도 역시 압도적으로 커졌습니다. 본 세션에서는 AI로 생성된 코드로 인해 발생된 보안 사고를 Datadog Security와 MCP를 결합하여, 공급망 취약점 탐지부터 런타임 위협 차단까지 전체 공격 킬체인을 단 5분 만에 완성하고 해결한 실전 경험을 공유합니다.

기존 보안관제(SOC)만으로는 탐지와 대응 속도를 따라가기 어려워지고 있어. 본 세션에서는 옵저버빌리티와 보안을 하나의 플랫폼에서 통합하는 Datadog Security와, 메타넷엑스의 AI 기반 보안관제(SOC) 역량을 결합한 관리형 보안 서비스를 소개합니다.

보안 전담 인력 없이 24시간 이상 행위를 감지할 수 있을까? 본 세션에서는 Okta·GitHub 등 여러 서비스 로그를 Datadog SIEM으로 통합하고 Bits AI Agent로 자동 탐지·차단하는 보안 자동화의 실전 구현을 공유합니다.

본 세션에서는 한화비전의 Datadog SIEM 및 CSPM 사용기를 공유합니다.