지스케일러 Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

저는 IPO 당시에는 그 자리에 있지는 않았지만, 프록시 아키텍처 없이 Zscaler와 경쟁하던 회사들에 있었습니다. 이 분야는 확실히 잘 알고 있습니다. 제품 관점에서 이를 바라볼 때 핵심은, 해결하려는 문제가 무엇인지에 따라 무엇이 목적에 가장 부합하는지입니다. 어떤 ‘제1원칙’으로 다시 돌아가야 합니다. 특히 사이버보안에서 프록시 아키텍처가 강력한 이유는, 트래픽 경로에 들어가면 실제로 보고 검사할 수 있는 기회가 생기기 때문입니다. 사이버보안을 하는 목적 자체가, 들어오는 위협을 찾거나 데이터가 어디로 이동하는지, 그리고 그 이동이 허용돼야 하는지 아닌지를 이해하려는 데 있습니다.

단순히 연결만 하는 것도 A지점에서 B지점으로 이동하게 해주는 목적은 있지만, 프록시라는 개념이 존재하는 이유는 그것이 검사 지점이며, 최소한 보고 관찰할 수 있는 기회를 제공하기 때문입니다. 관찰만 하고 기록만 남긴 뒤 아무 조치도 하지 않을 수도 있고, 정책을 강제할 수도 있습니다. 이 아키텍처는 효과가 확실하고 매우 강력하기 때문에, 사이버보안 제품과 기술에서 핵심 요소로 반복해서 다시 부각됩니다. 다만 어떤 보안 요소든 프로세스에 마찰을 더하는 것이므로, 프로세스에 얼마나 많은 마찰을 도입할지 신중해야 합니다. 에이전트는 사일로에서 동작하지 않습니다. 다른 데이터 소스에 연결하거나, 다른 에이전트와 협업하면서 동작합니다.

전체적인 상호연결성을 고려해야 하고, 바로 그 지점이 보안을 적용하기에 매우 적절한 영역입니다. 엣지에서는 무엇을 하시나요? 그 연결 경로에서는 무엇을 하시나요? 그래서 저희는 프록시 아키텍처가 매우 강력하다고 생각합니다. 과제이자 핵심은, 이를 어떻게 적용할지, 그리고 동일한 점은 무엇인지, 또한 그 트래픽이 에이전트 트래픽일 때와 다른 종류의 트래픽일 때 무엇이 달라지는지에 달려 있습니다.

물론입니다. 그 요점을 확실히 전달할 수 있는 아주 생생한 예를 하나 들어보겠습니다. 대부분의 커뮤니케이션이나 세션에서 사람이 주도하는 경우라면, 제가 앞서 설명드린 것처럼, 어떤 것을 허용해야 하는지 아닌지를 파악하고 싶으실 겁니다. 그 판단에 사실상 몇 밀리초밖에 시간이 없습니다. 그보다 오래 걸리면 사용자는 뭔가 문제가 있다고 생각하고 떠나버리거나, IT 티켓을 접수하거나, 그냥 우회 경로를 찾아버리니까요. 이게 좋은 웹사이트인지 나쁜 웹사이트인지, 혹은 이 거래를 허용해야 하는지 아닌지를 결정할 시간이 길게 주어지지 않습니다. 예를 들어 인라인 DLP에서는 아주 빠른 패턴 매칭을 확인합니다. 네, 민감한 콘텐츠입니다. 제 정책상 민감한 콘텐츠는 외부로 나가면 안 되니, 허용되지 않습니다. 그렇죠? 그렇게 실제 결정을 내립니다.

AI에서는, 예를 들어 사람이 생성형 AI 채팅 인터페이스와 함께 작업하든 에이전트든, 반복적인 상호작용, 즉 주고받는 대화 자체가 실제로 작동 방식입니다. 쿠키를 언급하는 한 줄짜리 요청만 보면, 초콜릿칩 쿠키 레시피라고 말할 수도 있겠죠? 하지만 여섯 번에 걸친 여러 턴의 대화로 이어진다면, 특정 거래에 대한 인증 토큰을 담고 있는 세션 쿠키에 관한 이야기일 수 있고, 그 경우 외부로 나가는 정보가 훨씬 더 민감할 수 있습니다. 그래서 AI 용어로 말하면, 실제로는 컨텍스트 윈도우를 봐야 합니다. 또는 대화의 멀티턴을 이해해야 합니다. 그래서 검사하는 방식도 달라지고, 무엇을 찾아야 하는지도 무엇을 보호하려고 하느냐에 따라 달라지기 시작합니다.

보다 전통적인 환경에서는 취약점이 있는지, 이게 악성코드인지, 익스플로잇이 내려오고 있는지, 아니면 데이터가 새고 있는지 등을 찾아보게 됩니다. AI 환경에서는 누군가 제 모델을 오염시키려는지 살펴볼 수 있습니다. 누군가 원래 하도록 설계되지 않은 일을 하도록 유도하려는 건 아닌지도요. 거기에는 취약점이 없습니다. ‘취약점을 악용했다’는 시그니처도 없습니다. 많은 사이버 보안이 그런 방식으로 작동합니다. AI 통신을 프록시로 중계할 때는 그 트래픽을 위해 다른 종류의 검사 엔진이 필요합니다.

죄송해요, 방금 케빈이라고 세 번 말씀하셨어요.