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보안·인프라·AI에 대한 이노비스의 인사이트와 솔루션 도입 이야기를 전합니다.

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AI에게 우리 회사 데이터를 맡겨도 될까?|ISEC 2026 참관 후기

AI가 더 똑똑해질수록, 보안의 질문도 달라집니다. 안녕하세요, 이노비스입니다! ​ 지난 8월 11일부터 12일까지, 코엑스에서 열린 ISEC 2026 행사에 참가 기업으로 다녀왔습니다. ​ 올해 ISEC의 주제는 ‘AI로 구현하는 자율 보안의 미래’ 였습니다. 특히 올해는 AI Agent, 자율 보안, Agentic Security 등 AI가 단순한 도구를 넘어 보다 자율적으로 역할을 수행하는 환경 에 대한 이야기가 눈에 띄었는데요. ​ ​행사장을 둘러보며 자연스럽게 이런 질문이 떠올랐습니다. ​ AI에게 우리 회사 데이터를 맡겨도 될까? 행사장에서는 네트워크, 엔드포인트, 클라우드, 데이터 보안 등 다양한 분야의 솔루션을 만나볼 수 있었습니다. ​ 그중에서도 올해 특히 눈에 들어온 키워드는 역시 AI​ 였습니다. ​ AI를 활용한 탐지와 분석을 넘어, AI Agent가 실제 업무와 보안 운영에 참여하고 스스로 판단하고 행동하는 환경에 대한 논의가 곳곳에서 이어지고 있었습니다. ​ 이제 중요한 것은 단순히 ​“AI를 사용할 것인가?” 를 넘어, ​ “AI에게 무엇을 할 수 있도록 허용할 것인가?” ​ 다시 말해, ​ AI가 ‘도구’를 넘어 하나의 ‘행위자’로 역할을 확장하고 있다 는 점이 이번 ISEC에서 느낄 수 있었던 큰 흐름이었습니다. 그렇다면 AI가 다루는 데이터는? AI가 업무에 깊숙이 들어올수록 자연스럽게 따라오는 문제가 있습니다. ​ ​바로 데이터 보안 입니다. ​ ​예를 들어 사내 문서를 AI에 입력하고, AI가 이를 분석하거나 다른 서비스와 정보를 주고받는 상황을 생각해볼 수 있습니다. ​이때 단순히 AI 사용 여부만 확인해서는 충분하지 않습니다.​ 어떤 데이터가 AI에 입력됐는지, 그 데이터는 어디에서 왔고, 이후 어디로 이동했는지. 이 흐름까지 파악할 필요가 있습니다. ​​AI가 더 많은 일을 할수록 데이터가 이동하는 경로 역시 복잡해지기 때문입니다.​ 이러한 변화 속에서 이번 ISEC에서 함께 소개하고 싶은 솔루션이 있습니다. 바로 Cyberhaven 입니다. ​ Cyberhaven은 데이터가 현재 어디에 있는지만 확인하는 것이 아니라, 데이터가 어디에서 시작해 어떻게 이동하고 변화했는지 그 흐름을 추적하는 데 초점을 둡니다. ​ 핵심에는 Data Lineage 가 있습니다. ​ 데이터의 출처와 이동 경로를 연결해 살펴봄으로써, 단편적인 이벤트가 아니라 데이터가 움직이는 전체 맥락을 파악할 수 있도록 지원합니다. ​ ​​ 예를 들어 직원이 업무 문서를 생성형 AI에 입력한다고 생각해보겠습니다. ​중요한 것은 단순히 “ AI를 사용했다 ”는 사실만이 아닙니다. ​ ​어떤 데이터가 입력됐는지, 해당 데이터가 어디에서 생성됐는지, 누구에 의해 이동했는지, 이후 어떻게 활용됐는지까지 살펴봐야 실제 위험을 이해할 수 있습니다. ​ ​Cyberhaven은 AI 애플리케이션과 자율형 AI 에이전트가 어떤 데이터에 접근하고 어떻게 사용하는지 가시화하고, 데이터 흐름에 기반해 정책을 적용할 수 있도록 지원합니다. ​ 즉, AI를 무조건 차단하는 것이 아니라 AI를 활용하면서도 중요한 데이터는 보호하는 것. ​ AI 시대의 데이터 보안에서 필요한 새로운 접근 방식입니다. ​ ​ Cyberhaven으로 데이터 위험을 관리하는 방법 - 현대 업무 환경의 데이터 리스크 해결 데이터의 ‘위치’보다 ‘흐름’을 보는 보안 ​ AI, SaaS, 클라우드 등 업무 환경이 다양해질수록 데이터는 한곳에 머물러 있지 않습니다. ​ 중요한 것은 데이터가 어디에 있는지 뿐만 아니라, 어디에서 왔고, 어디로 이동하고 있으며, 어떤 맥락에서 사용되고 있는지 를 이해하는 것입니다. ​ Cyberhaven은 이러한 데이터의 흐름을 중심으로 AI·엔드포인트·SaaS·클라우드 환경에서 데이터 보안을 지원합니다. ​ ​이번 ISEC 2026에서 인상적이었던 것은 AI가 보안에 활용되고 있다는 사실 자체보다, AI의 역할이 점점 더 자율적인 방향으로 확장되고 있다는 점 이었습니다. ​ ​AI가 더 많은 업무를 수행하고 더 많은 데이터와 상호 작용하게 될수록, ​ ​ “AI를 어떻게 사용할 것인가?”와 함께 “AI가 다루는 데이터를 어떻게 보호할 것인가?” ​도 같이 고민해야 할 것 같습니다. ​ AI 활용을 막는 것만이 답은 아닙니다. ​ ​중요한 것은 AI가 기업의 데이터를 어떻게 사용하고 있는지 이해하고, 필요한 순간 통제할 수 있는 환경을 만드는 것 입니다. ​ 이번 ISEC 2026을 통해 확인한 AI 보안의 변화 속에서, Cyberhaven은 데이터의 흐름을 이해하는 것에서 시작하는 보안 을 제안합니다. ​ ​ AI를 더 안전하게 활용하기 위한 데이터 보안, Cyberhaven에서 시작해보세요. ​ ​ 감사합니다.

2026.08.19

이노비스와 함께 중요한 정보를 보호하세요!

안녕하세요. 이노비스입니다. 대한민국을 비롯하여 전 세계적으로 개인정보 유출 사건들이 많이 발생하고 있습니다. 그중 대표적으로 SK텔레콤은 외부 해킹으로 약 2천700만 명의 통신 식별 정보가 유출되었고, 쿠팡은 내부자 관리 실패와 인증키 부실 관리로 약 3천300만 명의 고객 계정이 유출되었습니다. ​ 이러한 유출의 원인은 각각 달랐지만, 데이터 보호에 대한 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 이에 기업들 또한 민감한 데이터를 안전하게 보호하는 방법에 대한 고민이 점점 더 커지고 있습니다. 이러한 고민 해결에 이노비스시스템의 정보 보안 솔루션들이 도움을 드릴 수 있습니다. 첫 번째로 악성코드를 탐지하여 다양한 사이버 공격을 사전에 차단 및 복구할 수 있는 차세대 랜섬웨어 대응 솔루션인 센티넬원 이 있습니다. 아래는 센티넬원의 장점입니다. 자율형 AI 기반 실시간 탐지/차단: 행위 기반 탐지로 알려지지 않은 공격에 강함 자동 대응 기능: 악성 활동이 감지되면 모든 프로세스 자동 차단 / 격리 자동화된 롤백 기능(윈도우): 랜섬 웨어 감염 시 시스템 복원 기능을 이용해 원상 복구 센티넬원 자세히 알아보기(클릭) ​ 두 번째는 모든 데이터에 대한 가시성을 제공하며 탐지 및 대응하여 내부 위협과 우발적인 노출로부터 민감한 데이터를 보호할 수 있는 차세대 DLP솔루션인 사이버헤이븐(Cyberhaven) 입니다. 아래는 사이버헤이븐의 장점입니다. 데이터 계보: 파일의 생성부터 유출 경로까지 가시성 확보 내부 위험관리: 행위 기반의 사용자 위험도 분석 다양한 환경 지원: 클라우드, 생성형 AI, 협업 툴(팀즈, 슬랙, 노션 등) 지원 사이버헤이븐(Cyberhaven) 자세히 알아보기(클릭) ​ 두 솔루션에 대해 더 궁금하신 내용이 있다면 이노비스로 문의 부탁드립니다. 이노비스와 함께 민감한 데이터를 안전하게 보호하세요! 감사합니다.

2026.08.07

[언론보도] NGSV 2026: 사이버헤이븐, AI·데이터 보안 플랫폼

[NGSV2026: 솔루션] 사이버헤이븐 AI 및 데이터 보안 플랫폼 ​ [데이터넷] 이노비스가 국내 총판을 맡고 있는 사이버헤이븐(Cyberhaven)은 데이터 분류와 데이터 계보를 이용해, DLP, AI 보안, 내부자 위험관리, DSPM을 통합한 AI 기반 데이터 보안 플랫폼이다. 엔드포인트, 클라우드, 온프레미스, SaaS 및 AI 툴을 포함한 모든 곳에서 데이터를 보호한다. 전문은 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다. 출처: 데이터넷( https://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=210060 ) [NGSV2026: 솔루션] 사이버헤이븐 AI 및 데이터 보안 플랫폼 - 데이터넷 [데이터넷] 이노비스시스템이 국내 총판을 맡고 있는 사이버헤이븐(Cyberhaven)은 데이터 분류와 데이터 계보를 이용해, DLP, AI 보안, 내부자 위험관리, DSPM을 통합한 AI 기반 데이터 보안 플랫폼이다. 엔드포... www.datanet.co.kr 📌 주요 내용 Data Lineage 기반 데이터 흐름 추적 AI 기반 데이터 식별 및 분류 기존 DLP 한계를 보완하는 데이터 중심 보안 제공 ​ 보다 더 자세한 내용은 기사 원문에서 확인하실 수 있습니다. ​ [출처] [언론보도] NGSV 2026: 사이버헤이븐, AI·데이터 보안 플랫폼 | 작성자 이노비스

2026.08.07

[이노비스이야기] 팀장이 된다는 것은 새로운 내가 되는 일이다

팀장이 된다는 것은 새로운 내가 되는 일이다 아침에 위 글을 읽으면서 이노비스가 지나온 과정과 현재의 모습이 많이 떠올랐습니다. 지난주 이종훈 대리와 워크샵 이후에 돌아오면서 이노비스 구성원들이 어떻게 성장하게 되었는지도 이야기를 하게 되었고, 팀원에서 팀장으로 성장의 과정이 순탄치 않았던 부분들도 이야기를 나누게 되었습니다. 오늘 글에 대해서 핵심을 단순하게 정리 하자면, “팀장이 된다는 것은 새로운 업무를 배우는 것이 아니라, 새로운 내가 되는 일이다.” 실무자로서 뛰어난 성과를 냈던 사람이 팀장이 되면, 더 이상 혼자 잘하는 것만으로 충분하지 않습니다. 팀원이 성장하도록 돕고, 일도 나누어야 하고, 기준도 세워야 하고, 개인의 성과가 아닌 팀 전체가 성과를 내도록 해야하다 보니 고민해야 하는 일이 정말 많이 생깁니다. 이노비스도 이와 비슷한 경험을 했었습니다. 예전 이노비스의 기술 부서의 사례를 들면, 팀장이 대부분의 일을 직접 처리 했었고, 중요한 업무 또한 혼자 안고 가는 일이 있었습니다. 당시에는 빠르고 효율적으로 보였을 수도 있었지만, 지나고 보면 결과적으로 팀원들의 성장의 기회가 줄어들고 업무 분배에 대한 불만이 생기기도 했습니다. 회사 역시 시스템을 만들기보다 개인의 헌신에 의존했던 부분이 있었고, 결국 회사 전체의 성장이 제한되는 경험도 했습니다. 팀장이 된다는 것은 단순히 결재 권한이 생기는 것이 아닙니다. 업무를 공정하게 배분하고 있는지, 팀원들에게 충분히 기회를 주고 있는지, 문제 발생시 기준과 원칙이 있고 그에 따라 판단을 하고 있는지, 회사와 팀원 사이에서 균형을 잡고 판단을 하고 있는지… 이러한 부분들이 팀장의 역할이라고 생각합니다. ​ 최근 업무 분배, 교육 참여 기회, 연장 근무 운영, 인력 배치 등과 관련한 다양한 의견들을 듣게 되었습니다. 특정 개인의 문제가 아니라, 회사가 한 단계 성장하기 위해 고민해야 하는 관리의 문제도 보입니다. 특히 팀장은 팀원을 보호하는 역할만 하는 것이 아니라, 회사의 기준과 원칙을 팀에 전달하고 실행하는 역할도 함께 수행해야 합니다. 반대로 회사 역시 팀장에게 모든 책임을 떠넘기는 것이 아니라, 팀장이 제대로 관리할 수 있는 시스템과 기준을 만들어 줘야 합니다. 이노비스는 개인의 역량에만 의존하는 회사가 아니라, 시스템과 원칙 위에서 움직이는 회사로 성장해 나가야 합니다. ​ ​ 좋은 실무자가 좋은 팀장이 되는 것은 자연스럽게 이루어지지 않습니다. 위임, 피드백, 업무 배분, 기준이 있는 관리, 팀원 육성은 새로운 역할 속에 배워가야 하는 과정이라고 생각합니다. ​ 오늘 공유한 글의 핵심처럼, 팀장이 된다는 것은 단순히 직책이 바뀌는 것이 아니라 나는 어떤 리더가 되어가고 있는지.. 끊임없이 고민하고 스스로 변화해 가는 과정이라고 생각하고 앞으로 이노비스 또한 언급했듯이 개인의 역량이나 헌신에 의존하는 조직이 아니라, 명확한 기준과 원칙, 시스템을 기반으로 함께 성장하는 회사로 만들어 가고자 합니다. ​ 결국 회사의 성장은 한 사람의 뛰어난 능력이 아니라 좋은 리더가 좋은 팀을 만들고, 좋은 팀이 좋은 회사를 만드는 과정에서 이루어진다고 생각이 들고 우리 모두가 각자의 자리에서 나는 어떤 구성원인지, 나는 어떤 팀장인지 어떤 리더로 성장하고 있는지 한번쯤 되돌아보는 계기가 되었으면 합니다. Tw. [출처] [이노비스이야기] 팀장이 된다는 것은 새로운 내가 되는 일이다 | 작성자 이노비스

2026.08.07