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코스 개요
안전한 에이전트 시스템 개론
- 멀티 에이전트 시스템에서의 보안 위험 요소
- CrewAI의 보안 기능 소개
- AI 기반 워크플로우에서의 규정 준수 고려사항
에이전트 신원 확인 및 인증 방식
- 사용자 신원 및 역할 관리 방법
- 에이전트 간 안전한 통신 체계 구축
- 토큰 기반 인증 및 OAuth 연동 방안
데이터 프라이버시 및 기밀성 유지 전략
- 최소한의 데이터 수집 원칙과 익명화 기술
- 에이전트 간 안전한 데이터 교환 절차
- 민감 정보에 대한 입출력 암호화 방법
거버넌스 체계 및 감사 로깅 구현
- 에이전트 활동에 대한 감사 추적 기록
- 중앙 집중형 로그 관리 및 모니터링 전략
- 모든 에이전트에게 적용되는 거버넌스 정책 시행 방법
규정 준수 프레임워크 및 정책 강제화 기법
- 산업별 규정 표준(GDPR, SOC 2 등)에 부합하는 설계 방안
- 커스터마이징 가능한 정책 엔진 및 규정 준수 검사 장치
- 동적 룰 기반 의사결정 체계 활용법
안전한 에이전트 협업을 위한 설계 패턴
- 이벤트 중심형 작업 오케스트레이션 방법
- 각 에이전트의 역할 분리 전략
- 장애 발생 시 대응 및 복구 절차 설계
대규모 환경에서의 배포 및 모니터링 기법
- CI/CD 파이프라인 내 보안 유지 전략
- Docker 및 Kubernetes를 활용한 컨테이너형 배포 방법
- 실시간 규정 위반 여부 모니터링 체계 구축
교육 요약 및 향후 발전 방향
요건
- Python 프로그래밍 경험
- 에이전트 기반 시스템에 대한 이해
- 사이버보안 및 규정 준수 원칙에 대한 지식
교육 대상자
- 보안 전문가
- 기업 내 AI 프로젝트 책임자
- 규정 준수 담당자
14 시간