코스 개요

안전한 에이전트 시스템 소개

  • 다중 에이전트 시스템의 보안 위험
  • CrewAI 보안 기능 개요
  • AI 구동 워크플로의 준법 감시 문제

에이전트 신원 및 인증

  • 신원과 역할 관리
  • 에이전트 간 안전한 통신
  • 토큰 기반 인증 및 OAuth 통합

데이터 보안 및 비밀유지

  • 데이터 최소화와 익명화
  • 에이전트 간 안전한 데이터 교환
  • 민감한 입력 및 출력 암호화

거버넌스 및 감사 로깅

  • 에이전트 동작에 대한 감사 추적
  • 중앙 집중식 로깅 및 모니터링 전략
  • 에이전트 전체에서 거버넌스 정책 적용

정책 시행 및 준법 감시 프레임워크

  • 업계 준법 감시 표준(GDPR, SOC 2 등)과의 일치성
  • 사용자 정의 정책 엔진 및 준법 감시 가드
  • 동적 규칙 및 정책 기반 의사결정

안전한 에이전트 협업을 위한 설계 패턴

  • 이벤트 기반 작업 오케스트레이션
  • 에이전트 역할 분리
  • 장애 조치 및 사고 대응 전략

규모에 따른 배포 및 모니터링

  • CI/CD 파이프라인 내 보안
  • Docker 및 Kubernetes를 이용한 컨테이너화 배포
  • 실시간 준법 감시 위반 모니터링

요약 및 다음 단계

요건

  • Python 프로그래밍 경험
  • 에이전트 기반 시스템 이해
  • 사이버보안 및 준법 감시 원칙에 대한 익숙함

대상자

  • 보안 전문가
  • 기업 AI 리더
  • 준법 감시관
 14 시간

참가자 수


참가자당 가격

예정된 코스

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