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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

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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