FireMon 에이전트와 MCP 실전 활용: 정책 질문에서 실무 Workflow까지

FireMon의 Agentic AI Framework와 Model Context Protocol(MCP)이 실제 네트워크 보안 정책 workflow 두 가지에서 어떻게 작동하는지 직접 확인하십시오. 데모 중심으로 진행되는 이번 세션에서는 FireMon 내부의 agent와 MCP로 연결된 외부 AI 도구가 정책 컨텍스트를 활용해 실무자의 액세스 조사와 검토용 변경 작업 준비를 어떻게 지원하는지 보여 드립니다.

먼저 FireMon 내부의 에이전트 지원 workflow에서 액세스 요청이 정책 권고안부터 실무자 검토용 변경 계획안까지 이어지는 과정을 따라갑니다. 이어서 지원 외부 AI 도구가 MCP를 통해 FireMon의 정책 인텔리전스를 활용해 네트워크 액세스 관련 질문을 조사하는 과정을 확인합니다. 각 데모에서는 요청의 흐름을 추적하고 반환된 정보를 검토하며, 실무자가 결과를 평가하고 다음 조치를 결정하는 지점을 보여 드립니다.

FireMon 내부 에이전트를 사용해야 할 상황과 MCP를 통해 외부 AI workflow를 연결해야 할 상황을 설명합니다. 또한 데모와 관련된 지원 연결 방식, 구성 전제 조건, 액세스 권한도 함께 다룹니다. 세션을 마치면 각 접근 방식이 정책 운영에 어떻게 부합하는지, 그리고 실제 환경에 적용하기 전에 데이터 액세스와 실무자 감독 측면에서 무엇을 검증해야 하는지 파악하실 수 있습니다.

다음 내용을 학습하실 수 있습니다:

• FireMon의 Agentic AI 플랫폼을 활용해 정책 권고안을 수립하고 실무자 검토용 변경 계획안을 준비하는 방법.
• MCP를 통해 FireMon의 정책 인텔리전스에 연결된 지원 외부 AI 도구로 네트워크 액세스 관련 질문을 조사하는 방법.
• FireMon 내부 에이전트를 사용할 시점과 MCP를 통해 외부 AI workflow를 연결할 시점을 선택하는 방법.
• 두 접근 방식 중 하나를 도입하기 전에 지원 연결 방식, 전제 조건, 데이터 권한, 실무자 검토 체계를 평가하는 방법.