FireMon Agentic AI를 소개합니다. 자세히 보기 →

웨비나: FireMon Agents & MCP

AI 준비를 갖춘 기업을 위한 정책 Control Plane

FireMon의 AI 솔루션은 실무자에게 정책을 다루는 세 가지 방식을 제공합니다. 에이전트를 활용해 권장 사항과 검토 가능한 변경 계획을 준비하고, 자연어로 정책에 대해 질문하며, AI 분석을 통해 정책 리스크를 파악할 수 있습니다. FireMon은 실무자가 근거에 기반한 의사 결정을 내리고 운영 통제력을 유지하는 데 활용하는 정책 컨텍스트를 중심으로 이러한 기능을 통합합니다.

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[ 네트워크 보안 정책 통제를 위한 에이전틱 AI ]

네트워크 보안 정책 업무를 수행하는 에이전트, FireMon Agentic AI

기본 제공되는 Policy Change Designer workflow는 저장 전 실무자 검토 단계를 포함합니다. 그 외 에이전트 및 MCP workflow는 위임된 권한과 해당 workflow 통제 하에서 작동합니다.

접근 권한은 에이전트를 실행하거나 MCP 요청을 수행하는 FireMon 사용자의 권한을 따릅니다. 정책 결과, 경로 분석, 권장 사항은 FireMon이 산출하며, 모델은 도구를 선택하고 결과를 설명합니다.

왼쪽 그림 예시: 액세스 요청이 디스커버리, 권장 사항, 실무자 검토 및 지원되는 Policy Planner 저장을 거치는 과정

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FireMon Agentic AI 도입 방식 세 가지

기본 제공 에이전트 사용

지원되는 정책 업무는 기본 제공 에이전트로 시작하십시오. 정책 데이터를 조사하고, 액세스 권장 사항을 도출하며, 검토용 변경 계획을 준비합니다.

  • FireMon Intelligence Agent: 정책을 검색하고 분석하며 설명합니다.
  • Network Designer: 액세스 요구 사항을 분석하고 장비와 정책을 디스커버리하며 firewall 정책 변경을 권장합니다.
  • Policy Change Designer: Policy Plan 변경 사항과 룰 이름을 준비하고, 선택과 검토를 요청한 후 Policy Planner에 저장합니다.
에이전트 구축 또는 커스터마이즈

FireMon 도구를 기반으로 스킬을 구성하고 Agent Builder에서 역할이 정의된 에이전트를 생성하거나, 기본 제공 에이전트에서 시작하십시오. 에이전트는 요청 시, 일정에 따라, 또는 이벤트에 대응하여 실행할 수 있습니다.

보유한 AI 애플리케이션 연결

FireMon의 컨텍스트를 기존 AI workflow에 통합하십시오. 고객이 관리하는 AI 애플리케이션은 FireMon Model Context Protocol(MCP) Server를 통해 FireMon 도구와 정책 컨텍스트에 연결되어 검색, 디스커버리, 분석, 변경 준비를 수행하고, 권한이 부여된 경우 Policy Planner에 저장할 수 있습니다. 변경 workflow에는 Policy Planner가 필요합니다.

[ FireMon Insights ]

Insights로 리스크를 파악하고 액세스를 조사하십시오

지원되는 firewall 정책 및 네트워크 액세스 관련 질문을 자연어로 하십시오. Insights는 각 답변의 근거를 함께 제시하므로 실무자가 직접 검증할 수 있습니다. 지원되는 정책 쿼리와 액세스 경로 분석은 읽기 전용으로 수행됩니다.

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네트워크 보안 정책 관리를 위한 FireMon AI 자세히 알아보기

AI 기반 방화벽 관리 FAQ

Insights chat은 지원되는 정책 및 네트워크 액세스 관련 질문에 자연어로 답변하고 각 답변의 근거를 함께 제시합니다. Insights 분석은 정책 측정값에 AI 해석을 적용해 실무자가 조사가 필요한 지점을 확인할 수 있도록 합니다.

FireMon Agentic AI는 정의된 권한 범위 내에서 에이전트가 할당된 정책 업무를 수행하도록 합니다. 정책 컨텍스트 조사, 권장 사항 도출, 검토용 변경 계획 준비 등이 이에 해당합니다. 이 세 가지는 자동으로 이어지는 단계가 아니라 상호 보완적인 기능이며, Insights chat과 분석은 에이전트를 사용하기 전에 반드시 거쳐야 하는 단계가 아닙니다.

FireMon Agentic AI는 세 가지 도입 방식을 제공합니다. 기본 제공 에이전트 사용, Agent Builder에서 에이전트 구축 또는 커스터마이즈, FireMon Model Context Protocol(MCP) Server 활용입니다. 고객이 관리하는 AI 애플리케이션은 FireMon MCP Server를 통해 FireMon 도구와 정책 컨텍스트에 연결되며, MCP Server의 역할은 단순한 데이터 접근에 그치지 않고 검색, 디스커버리, 분석, 변경 준비, 권한이 부여된 저장 등 지원되는 작업을 포함합니다. MCP workflow는 위임된 권한과 해당 workflow 통제 하에서 작동합니다.

FireMon은 AI 모델 자체를 보호하거나 AI 보안 또는 AI 거버넌스 플랫폼을 대체하지 않습니다. FireMon의 역할은 정규화된 네트워크 보안 정책 데이터에 대한 통제된 접근을 제공하는 것입니다.

기본 제공되는 Policy Change Designer workflow는 Policy Planner에 저장하기 전 실무자 검토 단계를 포함하며, 저장은 배포가 아닙니다. Insights chat과 분석은 답변과 분석 결과를 제공할 뿐 정책을 변경하지 않습니다. 그 외 에이전트 및 MCP workflow는 위임된 권한과 해당 workflow 통제 하에서 작동합니다.

다음을 위한 단일 방화벽 정책 Control Plane

FireMon AI의 실제 작동 모습 보기

Insights가 정책 질문에 답하고 정책 측정값을 해석하는 과정을 확인한 뒤, 에이전트가 할당된 정책 업무를 수행하는 모습을 살펴보십시오.

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