본문 바로가기

거버넌스11

728x90
코드–거버넌스–대응, 세 축으로 다시 설계하는 보안 체계 블루프린트 코드에서 대응까지: 보안 체계를 설계하는 3단계 블루프린트클라우드·SaaS·멀티리전 환경이 기본이 된 지금, 보안 입장에서 가장 어려운 점 중 하나는 “프레임워크가 너무 많다”는 것입니다. ISO 27001, NIST CSF, SOC 2, CIS Benchmark, OWASP, 각종 규제(영역마다 전부 다름)… 각각 요구하는 항목은 비슷한 듯 다른데, 시스템은 이미 수십·수백 개로 쪼개져 있고, 코드도 여러 리포지토리와 파이프라인에 흩어져 있습니다. 이 복잡함을 단순화해서, “코드(Code) – 거버넌스(Governance) – 대응(Response)”라는 세 축으로 정리합니다. 그리고 이 세 축을 하나의 보안 블루프린트로 보는 관점을 제시합니다.그 내용을 바탕으로, 다음 세 가지를 중심으로 정리해 보겠.. 2025. 12. 5.
AI 리터러시 실행 로드맵: 문제정의→프롬프트→검증→운영 “기본 → 개념 → 배경 → 흐름 → 실전 → 보안/윤리 → 실행 계획”AI 리터러시는 AI를 이해하고(개념), 일에 쓰고(활용), 결과를 검증하며(비판적 사고), 책임 있게 운영(보안·윤리·거버넌스)하는 전체 능력입니다. “왜/무엇/어떻게”를 체계적 로드맵으로 정리해 바로 적용할 수 있게 돕습니다.왜 지금 AI 리터러시인가?업무 생산성의 기본기: 문서 작성, 요약, 번역, 데이터 분석, 코드 리뷰까지 모두 AI로 가속.위험 관리의 필수기: 환각(hallucination), 저작권/개인정보, 프롬프트 유출, 자동화 실수.조직 경쟁력의 분기점: “개인이 잘 쓰는 수준”을 넘어 팀/조직 표준 운영이 성패를 가릅니다.핵심 정의(기본/개념)AI 리터러시 =① 이해(Understanding): AI의 원리·한계 .. 2025. 11. 2.
정보보호 거버넌스 중심의 ESG 경영관리 평가체계 및 보안 평가항목 가이드 ESG(환경(Environment)·사회(Social)·지배구조(Governance)) 경영관리에서 평가항목은 표준화된 틀은 없지만, 주요 ESG 평가 기관 및 국내 가이드라인들을 참고하면 공통적으로 사용되는 핵심 항목들이 있습니다. 아래에 ESG 경영관리에서 자주 쓰이는 평가축과 세부항목들을 개념, 점검 포인트, 활용 사례입니다.ESG 평가체계의 기본 구조 및 배경ESG는 비재무 요소를 기업의 지속가능성과 리스크 관리 관점에서 점검하는 틀입니다.다양한 ESG 평가 기관(예: MSCI, Sustainalytics, 국내 한국기업평가, KCGS 등)의 모델이 있으나, 각 기관마다 가중치, 세부지표, 정성평가 방식 등이 다릅니다.국내에서는 K-ESG 자가진단 가이드라인 등도 제시되어 있으며, 27개 사회가치.. 2025. 10. 20.
IDE 속의 AI 코딩 에이전트: Cursor·Cline·Copilot 비교와 권장 조합 안녕하세요! 요청하신 글을 바탕으로, 최신 동향과 실사용 관찰을 합쳐 추천·도입 가이드를 체계적으로 정리했습니다.한눈에 보는 선택 가이드 (TL;DR)깃허브 중심·자동 PR 루프→ GitHub Copilot Coding Agent (이슈 할당→VM 구성→드래프트 PR→인간 승인)AWS 스택·IDE 안에서 /doc·/test·/review→ Amazon Q Developer (에이전트: /dev, /doc, /test, /review, /transform)VS Code에서 ‘사람-승인-루프’가 확실한 오픈소스→ Cline (터미널 실행·파일 편집·브라우저 구동·MCP 툴 확장)VS Code 포크형 통합 IDE + 에이전트→ Cursor (에이전트/매뉴얼/백그라운드 등 모드, 대규모 코드 편집에 강점) — .. 2025. 10. 3.
생성형 AI 개발·활용 위한 생애주기별 개인정보 보호 가이드라인 마련 1️⃣ 인공지능 프라이버시 리스크 진단 및 인증 방안✔️ 목적AI 모델이 초래할 수 있는 프라이버시 리스크의 체계적 진단·평가 기준 수립기존 ‘AI 프라이버시 리스크 관리 모델’(2023년 12월 발표)의 후속 작업✔️ 제언 주요 내용 (김병필 카이스트 교수 발표)산업계·학계 중심의 진단 기술 및 사례 분석진단 프레임워크 설계 방안: AI 시스템의 리스크를 구체적으로 측정하고 인증할 수 있는 체계 구축 필요기술 발전과 개인정보 보호의 균형을 위한 사전적‧예방적 관리 체계 마련2️⃣ 생성형 인공지능 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서(안)✔️ 발표 배경생성형 AI 기술의 급속한 확산에 따라, 개인정보 처리 법적 불확실성과 기술적 리스크 증가기존 법체계로는 복잡한 데이터 흐름, 처리 방식 대응에 한계 발.. 2025. 8. 9.
728x90
728x90