Danielle Ruderman(02:14):
세 번째로 매우 흥미로웠던 점은 AI가 성숙한 보안 전문가라도 자신이 해야 할 일에 집중하도록 도울 수 있다는 가능성입니다. 로그를 분석하고 Python과 같은 특정 언어로 코딩하는 방법을 배웠는데 이제 로그를 분석하고 SQL 쿼리를 작성하는 방법을 배워야 한다고 상상해 보세요. 추출을 위해서는 이렇게 서로 다른 언어를 배워야 한다는 것은 장벽으로 작용합니다. 데이터가 어디에 있는지 알더라도 다른 코드를 사용하여 데이터를 추출하는 방법을 배워야 합니다. 이런 난해한 코딩 모델을 모두 배울 필요 없이 분석을 위해 무엇을 하고 싶은지, 어떤 데이터를 취합할지 AI에게 알려줄 수 있다고 상상해 보세요.
여기에는 조사 시간을 단축하고 초급 보안 전문가부터 성숙한 전문가에 이르기까지 모든 사람이 작업을 더 빠르게 수행할 수 있도록 도와주는 강력한 기능이 있습니다.
Chris Rothe(02:58):
궁극적으로 보안의 가장 큰 문제는 구석까지 살펴볼 사람이 충분하지 않다는 것입니다. 그렇기 때문에 플랫폼과 서비스의 보안을 세밀한 단위부터 큰 단위까지 놓치지 않고 강화하는 측면에서 AWS가 수행하는 작업은 매우 중요합니다.
대체로 말하자면 Red Canary 팀 구성원 모두가 각자의 역할에 맞는 방식으로 생성형 AI를 사용했으면 합니다. 고객과 방금 통화를 잘 마쳤고 후속 이메일을 작성해야 하는 영업 사원이라면, 이 작업을 더 빠르게 처리하고 커뮤니케이션의 질을 향상시키는 데 사용할 수 있을 것입니다. 이전처럼 한 시간이 아닌 5분이면 끝나기 때문에 궁극적으로는 고객이나 여러분 모두에게 좋은 일이기 때문이죠
이렇게 모든 사람이 안전한 방법으로 사용할 수 있도록 만들자는 것이 우리의 접근 방식이었습니다. 하지만 어떤 함정이 숨어있는지, 그리고 그와 관련된 어려움은 무엇인지 배우는 측면에서는 아직 초기 단계라고 생각합니다. 생성형 AI와 관련하여 향후 몇 년 동안 어떤 유형의 법적 문제가 제기될까요?
