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AhnLab News

2020.10.23 안랩, ‘안랩 ISF 2020 버추얼 컨퍼런스(AhnLab ISF 2020 Virtual Conference)’ 성료

by 보안세상 2020. 10. 23.

안랩, ‘안랩 ISF 2020 버추얼 컨퍼런스(AhnLab ISF 2020 Virtual Conference)’ 성료

- 10 21() ~ 22() 양일간 온라인 세미나 방식으로 진행, 양일 누적 참가자 1,400여명

- 최신 보안위협 트렌드 및 전략, 도입사례 등 발표와 안랩 세션 발표자가 직접 실시간으로 질의에 응답하는 ‘Live Talk(라이브 토크)’로 참가자로부터 호응

안랩_ISF 2020_강석균 대표

안랩(대표 강석균, www.ahnlab.com ) 10 21 22일 양일에 걸쳐 온라인 세미나(웨비나) 방식으로 개최한 통합 보안전략 컨퍼런스 ‘AhnLab ISF 2020 Virtual Conference(이하 안랩ISF 2020 버추얼)’를 성료했다고 밝혔다.

 

코로나19 확산 방지를 위해 2009년 첫 개최 이래 최초로 온라인으로 열린 이번 ‘안랩 ISF 버추얼’ 행사에는 1,400여명(양일 누적 시청자 수 기준)이 참가해 기존 현장(오프라인)행사의 열기를 이어갔다.

 

특히 안랩은 이번 행사에서 최신 보안위협 트렌드 및 전략, 도입사례 등 발표(보충자료 참고)세션 외에 발표자가 직접 실시간으로 질의에 응답하는 ‘Live Talk(라이브 토크)’ 세션을 진행해 참가자들로부터 호응을 얻었다.

 

발표자들은 클라우드 등 새로운 환경에 대한 보안 방안에서부터 안랩 솔루션에 대한 문의까지 참가자들의 다양한 질문에 답하며 보안 노하우를 전했다. 이 밖에도 안랩은 참가자의 댓글 문의에 실시간 답글로 쌍방향 소통을 이어나갔다.

 

안랩 강석균 대표는 행사 인사말에서 “‘코로나19’ 상황에서도 ‘안랩 ISF’를 국내 최대 보안지식 공유 플랫폼으로 발전시키기 위해 ‘버추얼 컨퍼런스’를 시도하게 됐다”며 “앞으로도 보안과 관련한 새로운 기술과 변화를 주제로 고객과의 소통을 지속하기 위해 노력할 것”이라고 말했다.

 

안랩은 안랩 공식 유튜브 채널(https://www.youtube.com/user/OfficialAhnLab)과 별도의 웹페이지에서 컨퍼런스 다시보기 영상을 제공할 예정이다.

 

안랩_ISF 2020 컨퍼런스 진행현장

 

[보충자료] 발표 세션 주요내용 소개

1) 10 21(): Day 1 Market & Tech Trend Day’ 세션

▲예기치 못한 위협의 시대, 무엇을 보호하고 어떻게 보안할 것인가: 위협 탐지, 대응 관점에서의 보안 실행 매트릭스를 활용한 보안 우선순위 파악 가이드 제시

▲끝나지 않는 전쟁, 효과적인 공격과 방어 전략: 공격 트렌드 변화 소개 및 보안제품 관점에서의 방어 기법과 효과적인 대응 방안 소개

▲변화하는 클라우드에 적합한 구축 전략과 합리적인 보안 방안: 클라우드 네이티브 환경에 맞는 보안 전략 및 단계별 보안 방안 제시

▲클라우드 환경에서의 웹 위협 대응방안: 다양한 클라우드 보안 환경에 따른 공격 양상 및 보안 대응 방안과 안랩 웹방화벽 관제서비스 소개

▲클라우드 네이티브 환경에서의 데이터 보안: 자동화로 위험 감소: 클라우드 환경 도입 시 고려사항, 클라우드 보안 접근 방식, 스파이스웨어를 활용한 클라우드 데이터 보안 강화 방안 제시

 

2) 10 22(): Day 2 Demo & Case Study Day’ 세션

▲엔드포인트 플랫폼 기반의 보안 고도화 사례 소개: 안랩 엔드포인트 플랫폼 제품군을 활용한 엔드포인트 보안 강화 사례 소개

▲슬기로운 EDR 생활: 엔드포인트 위협탐지·대응 솔루션 ‘AhnLab EDR’ 실제 도입 및 적용 사례를 활용한 운영 노하우 제시

▲언택트 시대를 위한 원격업무 환경 구축 방안: 원격업무를 위한 VPN 활용 방안 및 차세대 방화벽 ‘AhnLab TrusGuard VPN 구축 사례 제시

▲보안 업무가 한눈에 보이는 프로세스를 통한 시간 아끼기: 보안 오케스트레이션·자동화 및 대응(SOAR) 솔루션 필요성 및 기대효과 소개

▲보안위협과 IT장애의 정밀탐지/미래예측 AI시스템(JMachine): AI 이상징후 탐지 시스템의 주요 기능 소개 및 도입 사례 제시

 

 

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