크라우드스트라이크 홀딩스 Fal.Con Day 2
핵심 요약과 스크립트로 어닝콜의 주요 내용을 빠르게 확인하세요.
- CrowdStrike는 AI가 사이버보안에 미치는 변혁적 영향을 강조하며, AI가 누가 또는 무엇이 어떤 방식으로 행동할 수 있는지와 디지털 환경에서 신뢰가 어떻게 확립되는지를 바꾼다고 설명했습니다.
- 회사는 Falcon Guardian을 도입했는데, 이는 엔드포인트에서 AI 에이전트의 런타임 가시성과 제어를 제공해 무단 행위와 데이터 유출을 방지하는 새로운 AI 탐지·대응 솔루션입니다.
- CrowdStrike는 통합된 공급망 보호 정책을 활용해 자격증명 탈취와 무단 패키지 설치를 포함한 악성 AI 에이전트 활동을 플랫폼에서 탐지하고 차단하는 방법을 시연했습니다.
- CrowdStrike Agentic SoC는 인간의 감독 하에 기계 속도로 위협을 분류·조사·해결하는 자율적 보안 운영 센터로 소개되었으며, 엔드포인트·아이덴티티·클라우드 데이터를 아우르는 조정된 조사 수행을 가능하게 합니다.
- CrowdStrike는 AI 에이전트에 대해 지속적이고 작업별이며 단기 유효한 접근을 강제하는 CrowdStrike Agentic identity provider 솔루션을 발표해 아이덴티티 거버넌스를 강화하고 상시 권한을 줄였습니다.
- 회사는 진화하는 AI 기반 위협 환경에 대응하기 위해 고립된 제품이 아닌 AI 거버넌스, 런타임 보안 및 통합 플랫폼 솔루션의 필요성을 강조했습니다.
- Adam Myers는 AI 기반 탐지의 급증, 취약점 발견 및 악용의 가속화, 그리고 CrowdStrike의 책임 있는 공개 및 위협 헌팅 역할에 대해 논의했습니다.
- CrowdStrike는 AI, 엔드포인트, 아이덴티티, 클라우드 및 차세대 SIM 환경 전반에서의 교차 도메인 위협 헌팅을 위한 Falcon adversary Overwatch를 소개했습니다.
- 회사는 위협 인텔리전스 및 다크웹 정찰을 위한 새로운 AI 기반 에이전트를 공개해 노출 우선순위 지정과 노출 및 공격자 활동에 대한 자동화된 대응을 가능하게 했습니다.
- United Airlines, Salesforce, Providence Health and Services, Mondelez International 및 Anthropic의 고객 사례는 CrowdStrike의 AI 기반 보안 플랫폼 채택과 전환 이니셔티브의 성공을 강조했습니다.
- Amazon CISO CJ Moses는 관찰된 위협 상호작용의 규모, AI 기반 공격의 속도와 자동화, 그리고 엔드포인트에서 AI 에이전트에 대한 통합된 아이덴티티와 제어의 중요성에 대해 통찰을 공유했습니다.
- Moses는 AI가 새로운 공격 유형을 창출하는 것이 아니라 기존 공격을 가속화한다며 수비자는 보안을 유지하기 위해 AI 도구를 효과적으로 활용해야 한다고 강조했습니다.
- Moses는 CrowdStrike의 Guardian 솔루션을 칭찬하고 인프라 수준에서 적용되는 범위가 지정된 작업별 권한을 가진 별도의 AI 에이전트 아이덴티티의 필요성을 논의했습니다.
- 행사는 AI 시대의 사이버보안 진전을 위해 커뮤니티, 파트너십 및 협업의 힘을 기념했으며 NVIDIA를 CrowdStrike의 2026 Global Partner of the Year로 선정했습니다.
STOCKNOW 인사이트
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스크립트
첫 15개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.
크라우드스트라이크 사장 마이클 센토나스를 환영해 주시기 바랍니다.
좋은 아침입니다, 스톡홀름. 2일 차에 오신 것을 환영합니다. 어제 첫날을 모두 잘 보내셨기를 바랍니다. 엑스포 홀에도 들러 보시거나 주변을 둘러보실 기회가 있으셨기를 바랍니다. 저도 이제 좀 실감하는데, 이 AI라는 게 꽤 큰 이슈인 것 같지 않나요? 어디에나 AI가 있고, 당연히 저도 이에 대해 많이 말씀드릴 예정입니다. 핵심은 이렇습니다. AI가 모든 대화를 지배하는 데에는 이유가 있고, 소셜 미디어 곳곳에서 AI가 보이는 데에도 이유가 있습니다. 우리는 우리 세대에서 가장 큰 기술 변혁이 눈앞에서 전개되는 모습을 지켜보고 있습니다. 기술의 모든 큰 전환은 보안의 전환을 수반합니다. 클라우드가 그랬고, 모바일도 그랬습니다. 인터넷도 그랬습니다. AI는 그 모든 것을 압도할 것입니다.
그것은 기업에, 방어하는 우리에게, 그리고 우리 모두에게 엄청난 기회를 만들어냅니다. 하지만 안타깝게도, 공격자에게도 엄청난 기회를 만들어줍니다. 어제도 들으셨겠지만, 저는 우리가 선을 넘었다고 생각합니다. 지난 몇 주 동안, 무언가가 근본적으로 바뀌는 것을 우리는 목격했습니다. 에이전트들이 평가 환경을 벗어났습니다. 취약점을 찾아냈고, 시스템 전반을 가로질러 이동했습니다. 원래는 건드려서는 안 되는 인프라까지 침해했습니다. 우리는 선을 넘었습니다. 이렇게 말하는 것은 큰일이지만, 저는 이것이 맞는 표현이라고 생각합니다. 우리는 AI 에이전트들이 목표를 추구하다가 장애물을 만나면 접근 방식을 바꾸고, 그대로 계속 밀고 나가는 모습을 보았습니다. 오늘은 아담이, 우리가 AI가 현실 세계의 표적을 대상으로 한 공격을 조율하는 데 어떻게 활용되는지에 대해 많이 말씀드릴 예정입니다. 무엇이 달라졌는지 생각해 보십시오. 우리가 사용하는 소프트웨어가 하나의 행위자가 되었습니다. 수십 년 동안 소프트웨어는 우리가 프로그램한 대로만 작동했습니다.
하지만 이제 소프트웨어는 목표를 달성하는 방법을 스스로 결정할 수 있습니다. 단순 실행에서 자율적 행위로 이동한 것입니다. 이 개념을 곱씹어 보십시오. 이는 사이버보안을 바꿉니다. 질문은 더 이상 ‘AI가 정교한 사이버 공격을 수행할 수 있는가?’가 아닙니다. 할 수 있다는 것을 우리는 알고 있습니다. 우리는 그것을 직접 봤습니다. 우리는 그에 대해 이야기해 왔습니다. 이제 진짜 질문은, 수백만 개의 AI 에이전트가 양쪽에서 기계 속도로 행동하고, 때로는 함께 움직일 수 있을 때 어떤 일이 벌어지느냐입니다. 소프트웨어에 자율성이 생겼습니다. 이 개념을 생각해 보십시오. 방어자인 우리는, 이에 대비가 되어 있습니까? 왜냐하면 이것은 사이버보안보다 더 큰 문제이기 때문입니다. 모든 회사, 모든 직원, 모든 개발자, 모든 공격자가 AI를 사용하고 있습니다. 이 방에서 온라인에 접속해 있는 사람 중 AI를 사용하지 않는 사람은 한 명도 없습니다. 하지만 AI는 그 이전의 어떤 컴퓨팅 혁명과도 다릅니다. PC는 우리가 어디에서 컴퓨팅하는지를 바꿨습니다. 인터넷은 우리가 어떻게 연결하고, 어떻게 소통하는지를 바꿨습니다. 모바일은 우리가 어디에서 일하는지를 바꿨습니다.
클라우드는 애플리케이션이 어디에서 실행되는지를 바꿨습니다. AI는 누가 또는 무엇이 행동할 수 있는지를 바꾸고, 그로 인해 더 근본적인 무언가가 바뀝니다. AI는 우리가 어떻게 신뢰하는지를 바꿉니다. 오늘 오전에 다룰 큰 주제가 두 가지 정도 있습니다. 또한 우리가 수년간 보호해 온 것들에 대해 우리가 어떻게 생각하는지, 그 방식 자체를 거의 전부 바꿉니다. 애플리케이션, 디바이스, 아이덴티티, 인프라, 데이터 같은 것들은 여전히 모두 중요합니다. 물론 그렇습니다. 앞으로도 늘 그럴 겁니다. AI는 그 모든 것 하나하나를 바꾸고 있습니다. 그 슬라이드에 있는 것 중 바뀌지 않는 것은 단 하나도 없습니다. 여러분 중 많은 분들은 이미 AI로 코드를 작성하고 계십니다. 여러분의 동료들은 엔터프라이즈 모델과 퍼블릭 모델을 사용하고 있습니다. 여러분은 여러분의 시스템과 데이터에 접근할 수 있는 에이전트를 배포하고 있습니다. 그것들은 여러분의 아이덴티티에도 영향을 미치고 있습니다. 클라우드 워크로드는 그 어느 때보다 더 역동적이며, 사람과 비사람 아이덴티티는 누구도 거버넌스할 수 있는 속도보다 더 빠르게 늘어나고 있습니다. 핵심은 이겁니다. AI는 엔터프라이즈의 일부입니다.
비즈니스가 이를 주도하고 있습니다. 비즈니스가 이를 원하고 있습니다. 모두가 이를 채택하고 있습니다. 이제 엔터프라이즈는 단순히 AI를 사용하는 단계가 아닙니다. AI는 엔터프라이즈의 일부입니다. AI가 엔터프라이즈의 일부가 되는 순간, 우리가 방어해야 할 대상의 일부가 됩니다. 우리 모두 그 점은 이해하고 있습니다만, 이제는 우리가 방어하는 방식까지도 바뀌고 있습니다. 혁신의 속도, 악용의 속도에 대해서는 애덤 마이어스 세션에서 더 많이 말씀드리겠습니다. 그 두 숫자가 점점 더 가까워지고 있습니다. 우리가 규제와 프라이버시를 고민하는 동안에는, AI 변호사도 있습니다. 공격자는 그런 것에 신경 쓰지 않습니다. 그들은 기다리지 않습니다. 정찰, 취약점 연구, 익스플로잇 개발, 소셜 엔지니어링에 이를 활용하고 있습니다. 어제 논의했던 에이전트 브레이크아웃을 떠올려 보십시오. 이건 AI가 미래에 할지도 모르는 일이 아닙니다. 이건 5년 뒤 블랙 햇에서 무슨 일이 일어날지를 상상하는 이야기가 아닙니다.
이건 AI가 스스로 해낸 일입니다. 그 논쟁은 이제 끝났습니다. 질문은 AI가 사이버보안을 바꾸느냐가 아닙니다. 누가 이를 더 잘 활용하느냐의 문제이고, 아주 단순한 질문입니다. 여러분이 더 잘 쓰십니까, 아니면 공격자가 더 잘 씁니까? 아주 단순합니다. 이 모든 것이 어떻게 작동하는지 생각해 보기 시작하면, 여러분이 공격자라고 가정해 보십시오. 그리고 이것이 어디에서 실제로 벌어질지를 생각해 보면, 답은 엔드포인트, 즉 여러분의 에이전트에서 나오게 됩니다. 여기서부터 AI 탐지 및 대응에 대해 이야기하기 시작합니다. AI 거버넌스에 대해서도 조금 이야기해 보겠습니다. 이를 위해 대규모로 투자하는 조직들도 있고, 디스커버리, 포스처, 정책, 컴플라이언스 같은 것들이 모두 중요합니다. 물론 그렇습니다. 중요하지 않다고 말씀드리려는 게 아닙니다. 하지만 그것들은 모두 한 가지 질문에 답합니다. 무슨 일이 일어날 수 있는가?
제가 답을 듣고 싶은 질문, 그리고 여러분과 함께 답을 찾고 싶은 질문은 ‘지금 이 순간 무엇이 벌어지고 있는가’입니다. 왜냐하면 AI는 반드시 단순한 정책만으로 움직이는 것이 아니라, 런타임에서 실행되기 때문입니다. 툴 호출은 런타임에서 일어납니다. 위협도 런타임에서 전개됩니다. 이런 일은 이전에도 봐 왔습니다. 우리는 이 스토리를 알고 있습니다. 인터넷이 네트워크 보안을 만들었습니다. 엔드포인트는 EDR을 만들었고, 클라우드는 클라우드 보안을 만들었습니다. EDR이 런타임에서 엔드포인트를 보호했듯이, AI도 자체 런타임 카테고리가 필요합니다. 우리는 이를 AI 탐지 및 대응(AI Detection and Response)이라고 부릅니다. 여기서 근본적인 변화가 있습니다. AI 에이전트는 단지 답을 생성하는 것이 아니라, 행동을 취합니다. 이 부분은 저희가 이미 말씀드린 바 있습니다. 아키텍처는 에이전트만을 훨씬 넘어섭니다. 모델이 있고, 아이덴티티가 있고, 데이터가 있고, 애플리케이션이 있고, 인프라도 있습니다. 이 모든 것을 보호해야 합니다.
AI가 어떻게 구축되는지, 어떻게 접근되는지, 어떻게 행동하는지, 그리고 런타임에서 무엇을 할 수 있도록 허용되는지를 안전하게 지켜야 합니다. 이를 위해서는 완전히 다른 카테고리가 필요합니다. AIDR은 SaaS, 엔드포인트, 클라우드 전반에서 디스커버리, 포스처, 아이덴티티, 데이터 보호, 런타임 가드레일, 그리고 대응을 모두 하나로 통합합니다. 이는 그저 또 하나의 보안 제품이 아닙니다. 제가 말씀드렸듯이, EDR이 엔드포인트를 어떻게 보호할지를 정의했다면, AIDR은 AI 자산 전반을 어떻게 보호할지를 정의합니다. Guardian은 크라우드스트라이크가 이를 제공하는 방식입니다. 조지가 어제 이를 소개했는데, 이 발표를 보게 되어 정말 자랑스럽습니다. 조지가 그 슬라이드를 띄운 바로 그 순간에 제품이 정식으로 라이브됐는데, 정말 환상적입니다. 왜 이것이 중요한지 보여드리겠습니다. AI가 기업 환경의 일부가 되는 순간, 가시성만으로는 더 이상 충분하지 않기 때문입니다. 무엇이 실행되고 있는지, 무엇에 접근할 수 있는지, 무엇을 하고 있는지, 그리고 어디에서 선을 그어야 하는지를 알아야 합니다.
그것이 바로 Guardian입니다. Guardian은 AI 자산 전반에 걸쳐 런타임 가시성을 제공해 에이전트들이 무엇을 하고 있는지, 무엇에 접근하고 있는지, 어떤 조치를 취하고 있는지(여러분이 알고 있든 아니든), 그리고 무엇보다 문제가 발생하기 전에 어디에서 개입해야 하는지를 알려드립니다. AI 보안을 이야기하지 않는 사람이 없다는 것, 저희도 잘 알고 있습니다. 업계 전체가 그 이야기를 하고 있습니다. Guardian에 대해 이야기할 때 정말, 정말 흥미로운 점은 저희가 이것을 크라우드스트라이크 내부에서 이미 한동안 운영해 왔다는 것입니다. 이 자리에 계신 분들 중에도 이를 한동안 운영해 오신 분들이 있습니다. 저희는 크라우드스트라이크 구성원들이 AI로 개발하길 바랍니다. 그 속도를 늦추고 싶지 않습니다. AI가 가져다주는 힘과 혜택, 이점을 활용하고 싶지만, 모두가 무엇을 하고 있는지는 알아야 합니다. 각 에이전트가 무엇을 하고 있는지, 어디에 배포돼 있는지, 누가 사용하고 있는지를 알아야 합니다.
사람들이 무엇을 사용할 수 있는지, 또 그것이 무엇을 할 수 있는지에 대한 규칙을 정하고자 합니다. 바로 그 목적을 위해 이를 사용합니다. 어떻게 작동하는지 보여드리겠습니다. 큰 데모를 보여드릴 수 있어 정말 자랑스럽습니다. Guardian 데모를 시작해 주세요.
엔드포인트에서, 런타임에, 실행되는 위치에서 AI 에이전트를 보호하는 새로운 솔루션인 Falcon Guardian을 소개합니다. 이제 Falcon 센서가 AI 에이전트까지 확장됩니다. 훅도 없고, SDK도 필요 없습니다. Guardian은 프롬프트부터 프로세스까지, 여러분의 전체 AI 자산 전반에 걸쳐 AI 텔레메트리와 OS 텔레메트리를 결합합니다. 직접 어떻게 동작하는지 확인해 보시죠. 지난달 한 포춘 500 기업에서는 엔드포인트 전반에서 1만 8,000개의 AI 에이전트가 실행 중인 것을 발견했습니다. 승인된 것은 300개뿐이었습니다. 여러분이 보고 계신 점 하나하나가 Guardian이 첫날에 발견한, 지금 이 순간 실행 중인 AI 에이전트입니다. OpenAI Codex, Claude Code, Cursor, Kiro부터 분류되지 않은 섀도우 AI까지 포함됩니다. 활성 상태든, 휴면 상태든, 눈에 잘 띄는 곳에 숨어 있든, 센서와 예약 스캔, 그리고 DNS 쿼리를 통해 탐지됩니다. 이제 보이기 시작했으니, 이제는 통제할 수 있습니다. 가장 단순한 사례부터 시작해 보겠습니다. 고객 서비스 부서의 Ken은 청구 분쟁 건을 처리하고 있습니다. 그는 습관적으로 Gemini를 사용하려고 합니다. 집에서 늘 쓰던 것이기 때문입니다.
Guardian이 이를 차단하고, 승인된 앱인 Claude로 안내합니다. Ken은 Claude로 옮겨 고객 기록을 붙여 넣는데, 여기에는 전체 신용카드 번호가 포함되어 있습니다. Guardian은 프롬프트 단계에서 이를 마스킹합니다. 해당 번호는 모델에 절대 전달되지 않습니다. Ken은 정책 알림을 받고, 보안팀은 해당 이벤트를 받습니다. Ken은 타이핑을 하고 있었습니다. 에이전트는 타이핑하지 않습니다. 에이전트는 행동하며, 사람 눈에는 보이지 않는 텍스트를 바탕으로도 행동할 수 있습니다. 엔지니어링팀의 Marcus는 Claude Code에 Lambda 배포 디버깅을 지시해 놓고 자리를 뜹니다. 에이전트가 작업을 시작합니다. 본인도 모르는 사이에 Marcus는 회사 전체를 위험에 빠뜨린 셈입니다. Falcon Guardian은 이러한 리스크를 명확하게 드러냅니다. 고위험 Claude Code 에이전트 클러스터에서 한 에이전트가 위협 점수 90으로 ‘치명적(Critical)’ 상태로 표시됩니다. Guardian은 이를 Marcus의 에이전트로 식별하고, AD 아이덴티티로 매핑해 확인합니다.
본인도 모르는 사이에 그의 에이전트는 치명적 리스크 3가지를 유발했습니다. 악성 스킬, 외부 목적지로 데이터 전송 시도, 그리고 AWS 자격 증명이 예상 범위를 벗어난 곳에서 접근된 것입니다. 그의 에이전트 활동 흔적에는 모든 스킬, 툴, MCP 서버, 그리고 연결 정보가 포함되며, 이 모든 것이 하나의 종합 위협 점수로 집계됩니다. 센서는 단일 인과 타임라인을 구성합니다. 에이전트의 프롬프트, 스킬, 툴 호출을 운영체제의 프로세스 생성, 파일 읽기, 네트워크 이그레스와 결합해 보여줍니다. 처음부터 끝까지 하나의 이야기입니다. 이것이 에이전트 그래프입니다. Marcus의 에이전트가 리포지토리 문서에 있는 링크를 따라 GitHub 이슈 스레드로 이동합니다. 그 스레드 깊숙한 곳에 숨겨진 지시문, 간접 프롬프트 인젝션이 숨어 있습니다. 해당 지시문은 에이전트에게 스킬을 로드하고 Marcus의 자격 증명을 유출하라고 합니다. Marcus는 이를 전혀 보지 못합니다. Guardian이 이를 차단합니다. 자격 증명 유출은 키가 머신을 벗어나기 전에 차단됩니다. 그 스킬은 또 어디에서 실행되고 있을까요?
AI 퍼스트 세상에서는 보안팀이 이제 Falcon MCP 서버를 통해 자신들의 에이전트를 활용해 이러한 이벤트를 직접 조사할 수 있습니다. Claude Code에서 분석가는 Falcon 플랫폼에 이전에 해당 스킬을 사용한 에이전트를 조회합니다. 12개가 발견됐고, 모든 시도는 차단됐으며, 어떤 머신에서도 자격 증명이 유출되지 않았습니다. 호스트는 조사를 위해 격리됩니다. 지금까지가 프롬프트 레이어였습니다. 이제 그 레이어를 전혀 건드리지 않는 공격을 보여드리겠습니다. 다른 워크스테이션에서 Claude Code가 퍼블릭 리포지토리에서 새 플러그인을 설치합니다. 이 플러그인은 프로젝트 인덱싱을 돕기 위해 로컬 MCP 서버를 등록합니다. 프롬프트 레이어는 깔끔해 보이고, 모델은 조작되고 있지 않습니다. 하지만 그 MCP 서버는 프로젝트를 인덱싱하기 위한 각 툴 호출마다 조용히 자격 증명을 탈취하고 외부로 유출합니다. 센서 레이어가 그 유출을 포착합니다. 프롬프트 기반 보안 도구만으로는 깨끗한 플러그인으로 보입니다. 하지만 센서는 공격을 봅니다. 이것이 레이어드 보호입니다. 이제 운영 측면으로 넘어가겠습니다.
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어닝콜 참가자
이 어닝콜에는 7명이 참여했지만, 지금 보이는 건 1명뿐입니다.
참가자 명단
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