루브릭 Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

저희는 지난 여러 해 동안 예방과 탐지만으로는 충분하지 않다고 계속 이야기해 왔습니다. 막을 수 없는 것은 막을 수 없기 때문에, 사람들은 복구와 복원력을 정말로 고민해야 합니다. 미토스와 프런티어 모델들이 보여준 것은, 이런 공격은 머신 속도로 이뤄지기 때문에 사실상 무엇이든 예방하거나 탐지하는 게 어렵고, 머신 속도에서는 예방이 불가능하다는 점입니다. 지난 20~30년 동안 우리가 구축해 온 모든 사이버 기술은 사람 운영자와 사람 공격자를 전제로 만들어졌습니다. 지금은 완전히 다른 시대에 와 있습니다. 지금은 새로운 국면이고, 우리가 할 수 있는 것은 시스템을 머신 속도로 패치하는 방법과 사이버 복구를 머신 속도로 제공하는 방법을 고민하는 것뿐입니다. 루브릭은 고객을 위해 바로 그 문제, 즉 머신 속도로 사이버 복구를 수행하는 것을 해결하고 있습니다.

저희 목표는 운영의 모든 측면에 복원력을 제공하는 것입니다. 그럼 우리가 하는 일은 무엇이냐? 첫째는 데이터입니다. 고객의 데이터가 복구되고 애플리케이션이 정상적으로 가동되도록 보장하고자 합니다. 둘째는 아이덴티티입니다. 데이터 리스크가 아이덴티티에서 비롯된다는 점을 감안해, 아이덴티티 리스크를 확실히 관리하고 아이덴티티 시스템이 정상적으로 가동되며 올바른 상태를 유지하도록 보장하고자 합니다. 그리고 세 번째 축은 AI입니다. 아시다시피 에이전트는 아이덴티티를 가정하고 민감한 데이터에서 작동합니다. 따라서 에이전트에 대해서도 복원력과 보안을 갖춰야 합니다. 에이전트가 올바른 행동만 하도록 어떻게 보장할까요? 만약 잘못된 행동을 했다면, 에이전트의 행동을 어떻게 되돌릴 수 있을까요? 저희는 매우 분명하게 보고 있습니다. 시장에는 AI와 사이버보안이라는 두 가지 큰 트렌드가 있습니다. AI와 사이버보안의 기반에는 아이덴티티와 데이터가 있습니다.

저희는 데이터, 아이덴티티, 그리고 에이전틱 세상 전반에 걸쳐 완전한 사이버 복원력을 제공하고자 합니다.

제 생각에는 공격이 머신 스피드로 이뤄질 것이기 때문에, 지속적인 공격의 세계가 될 것입니다. 오늘날 어떤 기업에서든 운영과 사이버는 서로 다른 두 팀이고, 내부적으로도 서로 다른 영역입니다. 저는 이 두 가지, 즉 운영과 보안이 결국 합쳐질 것이라고 봅니다. 지속적인 공격, 지속적인 복구, 지속적인 패치가 이뤄지는 상황이 될 것입니다. 이처럼 지속적인 공격과 지속적인 패치의 세계에서는, 최소한의 수준에서는 사람을 루프에 두고 사람은 의사결정을 내리되 기계가 그 결정을 실행하는 구조가 필요합니다. 사이버는 바로 그 방향으로 갈 것입니다. 대부분은 사람을 루프에 두지 않고 패치를 적용하고, 복구도 대부분 사람을 루프에 두지 않는 세계가 될 것입니다.

Mythos, 프런티어 AI, 그리고 머신 스피드라는 개념을 떠올려 보면, 기업—특히 이사회와 CEO—는 사이버가 엔드포인트, 네트워크, 클라우드, 제로 트러스트 네트워크 같은 온갖 기술 용어의 논의에서 ‘리스크’ 논의로 점점 더 이동하고 있다는 점을 깨닫고 있습니다. 즉, 우리 비즈니스를 계속 가동할 수 있느냐는 것입니다. 하루, 이틀, 사흘 동안 멈춘다면 금액 기준으로 우리가 감수해야 할 리스크가 얼마나 되느냐는 것이죠. 랜섬웨어 공격이나 사이버 공격 때문에 대규모 제조 라인이 그대로 멈춰 서는 상황이 생기느냐는 질문입니다. 지금의 논의는 바로 이것입니다. Rubrik은 이 논의에서 역할을 합니다. 저희는 고객에게 ‘무슨 일이 벌어지든, AI 공격이든 사람에 의한 공격이든 머신 스피드 공격이든, Preemptive Recovery Engine 덕분에 항상 시스템을 가동할 수 있다’고 확신을 드리기 때문입니다.

저희는 평시(정상 상황)에 클린 데이터 상태를 미리 산출해, 머신 스피드 복구를 제공할 수 있도록 합니다. 이 메시지가 시장에서 공감을 얻고 있습니다. 물론 Rubrik은 신중히 검토해 구매하는 제품입니다. 페이스북 앱처럼 수백만 명이 하룻밤 사이에 다운로드하고 저희가 시장을 장악하는 그런 형태는 아니니까요. 검토 과정이 있을 것입니다. 저는 그 과정이 좋습니다. 결국 저희가 여러 해 동안 일관된 고성장을 이어가길 바라기 때문입니다. 저희는 그에 맞게 준비돼 있다고 믿습니다.

그럼 에이전트만 놓고 보겠습니다. 에이전틱 보안과 거버넌스를 생각해 보시면, 그 안에는 여러 구성 요소가 있습니다. 승인된 에이전트든 승인되지 않은 에이전트든, 모든 에이전트에 대한 가시성을 확보하셔야 합니다. 두 번째는, 이 에이전트들의 활동에 대해 아이덴티티 기반의 적시(Just-in-Time) 통제를 할 수 있느냐입니다. 이것이 두 번째입니다. 즉, 아이덴티티 기반으로 MCP 서버 레벨에서 이들이 어떤 데이터베이스의 어떤 엔터티를 업데이트할 수 있는지 통제하는 것입니다. 세 번째는 런타임 보안이며, 여기서는 에이전트의 의도(intent)를 이해하는 것이 중요합니다. OpenAI Hugging Face에서 있었던 일은, 이 에이전트들이 목표에 도달하기 위해 자신들을 위해 구축된 가드레일을 실제로 우회했다는 것입니다. 따라서 에이전트의 의도를 이해하고, 에이전트가 상호작용할 때마다 그 의도를 점검하여, 실행 시점에 행동 지점에서 에이전틱 행위를 중단할 수 있어야 합니다.