# Panther AI ## 개요 Panther AI는 디택션 및 대응 워크플로우를 가속화하도록 설계된 생성형 AI 기능 세트를 포함합니다. 이는 보안 엔지니어의 페르소나로 작동하며 인간 사용자에게 제공되는 Panther의 많은 동일한 [도구에](#tools) 접근할 수 있습니다. Panther AI는 알러트 및 로그와 같은 데이터를 빠르게 평가하여 인사이트를 신속하게 제공합니다. 미리 정의된 워크플로우를 실행하거나 Panther AI에 직접 질문할 수 있으며, Panther AI는 사용 가능한 도구(예: [데이터 레이크 조회](#data-search-and-analysis))를 활용해 일반적으로 인간 분석가보다 훨씬 빠르게 답변합니다.
On the right side is a slide-out panel titled "ALB Web Scanning Analysis." Below, there are various sections, like Summary, Key Findings, and Security Implications.
{% hint style="info" %} [여기에서 다양한 Panther AI 워크플로우의 비디오 데모를 시청하세요](/ko/ai/examples.md). {% endhint %} {% hint style="warning" %} **Panther AI는 귀하의 권한으로 실행됩니다.** 모든 AI 작업 — 도구 호출, 데이터 레이크 쿼리, 알러트 접근, 디텍션 수정 포함 — 은 이를 시작한 Panther 사용자의 권한으로 실행됩니다. 역할이 특정 로그 유형에 접근할 수 없으면 AI도 접근할 수 없습니다. 역할이 디텍션을 수정할 수 없으면 AI도 대신 생성하거나 편집할 수 없습니다. 이는 Console 상호작용, API 호출(AI가 API 토큰의 권한으로 실행되는 경우 포함), 그리고 [예약된 프롬프트](/ko/ai/scheduled-ai-prompts.md) (는 항상 이를 만든 사용자로 실행됩니다)에 적용됩니다. {% endhint %} Panther AI는 [Anthropic의 Claude AI 모델을](https://www.anthropic.com/claude) 통해 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/)을 사용합니다. Panther AI는 AI 학습에 귀하의 데이터를 사용하지 않습니다—[아래에서 데이터 보안에 대해 자세히 알아보세요](#ai-permissions-and-scope). Panther AI를 사용하는 동안 이전 응답을 보거나 특정 상호작용의 이름을 바꾸고, 고정하고, 저장하거나 삭제하고 싶을 수 있습니다. 이러한 작업을 수행하는 방법은 [Panther AI 응답 기록 관리](/ko/ai/managing-ai-response-history.md). {% hint style="info" %} 에서 확인하세요. Panther AI 기능 사용에는 [법률 페이지의 AI 면책 조항이](/ko/resources/help/legal.md#ai-disclaimer). {% endhint %} ## 적용됩니다. 1. **Panther AI 활성화** — 관리자가 AI를 **설정** > **Panther AI** > **구성** 에서 활성화하고 **Panther AI 활성화** 를 `ON`. 2. **으로 전환합니다.** 권한 부여 **— 적절한** 및 **설정 및 SAML 기본 설정 읽기** 권한을 적절한 [역할에](/ko/system-configuration/rbac.md#update-a-roles-permissions)할당합니다. 기본 **Admin** 역할은 **— 적절한** 자동으로 받습니다. 3. **알러트 트리아지 시도** — 아무 알러트로 이동한 다음 **View Panther AI Triage** 를 클릭하여 Panther AI가 해당 알러트와 연관 데이터를 분석하는 것을 확인하세요. 4. **그다음 더 살펴보기** — 프롬프트 바에서 후속 질문을 하거나 [검색 요약](/ko/search/search-tool.md#panther-ai-search-results-summary)을 시도하거나 [예약된 프롬프트](/ko/ai/scheduled-ai-prompts.md). ## 를 생성하세요. Console에서 Panther AI 에이전트 사용 * Panther AI * 왼쪽 탐색 모음에서 **Panther AI**을 클릭하세요. Panther AI에 무엇이든 질문할 수 있습니다. 이 진입 지점들 위에서는 알러트나 로그 이벤트처럼 문맥 의존 데이터가 분석되지 않으므로, 일반 보안 질문을 하기 좋은 장소입니다. 여기에서는 [추천 및 즐겨찾기 프롬프트](#suggested-and-favorite-prompts).
* [예약된 AI 프롬프트](/ko/ai/scheduled-ai-prompts.md): 알러트를 트리아지하고, 보안 태세를 분석하거나, 알러트 대기열을 요약하는 프롬프트를 자동으로 실행하도록 만드세요. * Panther AI 알러트 트리아지 * [AI 알러트 트리아지](/ko/alerts.md#panther-ai-alert-triage): 알러트에 대한 정보를 수집하고 분석합니다. 필요할 때 [AI 알러트 트리아지를 실행](/ko/alerts.md#run-ai-alert-triage-on-demand)할 수도 있고, [자동 실행](/ko/alerts.md#auto-run-ai-alert-triage)을 활성화하여 새 알러트에 대해 AI 알러트 트리아지가 자동으로 실행되도록 할 수 있습니다. * [알러트 목록 AI 트리아지](/ko/alerts.md#panther-ai-summary-of-alerts-list): 알러트 목록의 여러 알러트를 한 번에 트리아지합니다. * 하나 이상의 알러트를 트리아지하면 [Risk Classification 점수](/ko/ai/risk-scoring-and-classification-framework.md). * Panther AI 검색 * AI를 사용해 [자연어로 PantherFlow 쿼리 생성](/ko/search/search-tool.md#ai-powered-pantherflow-query-generation). * AI를 사용해 [Data Explorer에서 SQL 쿼리 생성](https://github.com/panther-labs/panther-docs/blob/main/docs/gitbook/data-analytics/data-explorer.md#ai-powered-sql-query-generation). * [검색 결과 AI 요약](/ko/search/search-tool.md#panther-ai-search-results-summary): 결과 이벤트 집합을 요약합니다. * Panther AI 디텍션 빌더 * [AI 디텍션 빌더](/ko/detections/rules/ai-builder.md): 룰 편집기에서 AI 지원을 받아 룰과 예약된 룰을 직접 생성 및 수정합니다. AI 디텍션 빌더는 디텍션 코드를 생성하고, 테스트 케이스를 추가하며, 디텍션 로직을 설명할 수 있습니다. * 다음과 같은 후속 프롬프트에서 [검색 결과 AI 요약](/ko/search/search-tool.md#panther-ai-search-results-summary)이 활동에 대한 Panther 디텍션을 작성하세요."라고 Panther AI에 지시할 수 있습니다. * 다음과 같은 후속 프롬프트에서 [AI 알러트 트리아지](/ko/alerts.md#panther-ai-alert-triage)"이 알러트를 트리거한 디텍션을 어떻게 조정해야 하나요?"라고 Panther AI에 물을 수 있습니다. * 디텍션 상세 페이지의 **개요** 탭에서 [AI 생성 요약을](/ko/detections.md#ai-detection-summaries).
* Panther AI 스키마 빌더 * [샘플 로그에서 스키마 추론](/ko/data-onboarding/custom-log-types.md#how-to-infer-a-schema) 또한 AI GraphQL API 작업도 제공되며 [Cloud Connected](/ko/system-configuration/panther-deployment-types/cloud-connected.md) 고객 및 [SaaS](/ko/system-configuration/panther-deployment-types/saas.md) 패스스루 청구를 사용하는 고객이 사용할 수 있습니다. 해당 항목은 [GraphQL API 스키마에서](/ko/panther/api/graphql.md#discover-the-panther-graphql-schema). 확인하세요. Panther AI 외에도 Panther는 [MCP 서버를](/ko/panther/mcp-server.md). ### 파일 첨부 Panther AI는 AI 대화에 추가 문맥을 제공하기 위한 파일 첨부를 지원합니다. 이미지, PDF, 텍스트 파일을 업로드할 수 있으며, Panther AI는 이를 프롬프트와 함께 분석할 수 있습니다. {% hint style="info" %} 파일 첨부는 Web Access가 [Panther AI 설정에서](/ko/system-configuration.md#panther-ai). {% endhint %} #### 지원되는 파일 형식 * **이미지**: PNG, JPEG, GIF, WebP 형식 * **문서**: PDF 파일 * **텍스트 파일**: 일반 텍스트 및 기타 텍스트 기반 형식 #### 첨부 제한 * **이미지 및 PDF**: 파일당 최대 5MB * **텍스트 파일**: 파일당 최대 10MB * **총 첨부 파일**: 대화당 최대 5개 파일 #### 첨부 파일의 효과적 사용 * **보안 분석**: 의심스러운 활동, 보안 알러트 또는 시스템 로그의 스크린샷을 업로드하여 AI 분석을 받으세요. * **문서 검토**: 보안 보고서, 규정 준수 문서 또는 벤더 문서의 PDF를 첨부하여 AI가 참조하도록 하세요. * **시각적 증거**: 네트워크 다이어그램, 아키텍처 스크린샷 또는 기타 시각 자료를 포함하여 AI가 환경을 이해하도록 돕습니다. * **로그 샘플**: 분석을 위해 로그 샘플 또는 구성 파일이 포함된 텍스트 파일을 업로드하세요. 첨부 파일은 안전하게 처리되며 AI 대화 기간 동안 임시로 저장됩니다. 대화가 종료되면 첨부 데이터는 제거됩니다. Panther AI는 대화 전반에 걸쳐 첨부 파일의 내용을 참조하고 분석할 수 있습니다. ## Panther AI 활성화 Panther AI 기능을 사용하려면 Panther 인스턴스의 **Panther AI 활성화** 설정이 `ON` 로 설정되어 있어야 하며, 사용자 역할에 **— 적절한** 및 **설정 및 SAML 기본 설정 읽기** 권한이 있어야 합니다. Panther AI를 활성화하려면: 1. Panther Console의 오른쪽 상단에서 톱니바퀴 아이콘(**설정**) > **Panther AI**. 2. 구성 탭에서 **Panther AI 활성화** 토글을 `ON`. * 로 설정하세요. **Panther AI 활성화** 설정은 `OFF` 로 기본 설정되어 있으며, **설정 및 SAML 기본 설정 편집** 권한이 있는 사용자만 업데이트할 수 있습니다. Panther AI 설정에 대해 자세히 알아보려면 [시스템 구성](/ko/system-configuration.md#panther-ai) 을 참조하세요. * 한번 **Panther AI 활성화** 가 `ON`로 설정되면, **— 적절한** 권한은 다음과 같이 처리됩니다: * 기본 [역할에 자동으로](/ko/system-configuration/rbac.md#default-panther-roles) **Admin** 부여됨. * 추가 역할에 할당 가능. [여기에서 역할 권한을 업데이트하는 방법을 알아보세요](/ko/system-configuration/rbac.md#update-a-roles-permissions). (사용자는 추가로 Panther AI를 사용하기 위한 **설정 및 SAML 기본 설정 읽기** 권한을 보유해야 합니다.)
On a page titled "Configuration" an empty checkbox and its label, Run Panther AI, are circled.
## Panther AI가 데이터를 사용하는 방식 Panther AI는 AI 학습에 귀하의 데이터를 사용하지 않습니다. 귀하의 프롬프트, Panther AI 응답, 그리고 도구 호출에서 생성된 모든 중간 데이터는 모두 귀하 전용의 단일 테넌트 AWS 계정(귀하의 로그와 같은)에 그대로 남습니다. 기반 추론 서비스인 Amazon Bedrock 역시 모델 학습에 고객 데이터를 사용하지 않습니다 — [Bedrock의 데이터 처리 약속에 대해 자세히 알아보세요](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-protection.html). 다음을 활성화할 수 있습니다. [Amazon Bedrock용 Panther 관리 디텍션](https://github.com/search?q=repo%3Apanther-labs%2Fpanther-analysis+path%3A%2F%5Erules%5C%2Faws_cloudtrail_rules%5C%2F%2F+bedrock\&type=code) 을 활성화하여 해당 활동을 모니터링하세요. 귀하가 [Cloud Connected ](/ko/system-configuration/panther-deployment-types/cloud-connected.md)고객인 경우 [Amazon Bedrock Guardrails도](https://aws.amazon.com/bedrock/guardrails/) 추가 보호를 위해 설정할 수 있습니다. {% hint style="info" %} 자세한 내용은 [FAQs: Panther AI 아키텍처 및 보안에서](/ko/resources/panther-architecture.md#faqs-panther-ai-architecture-and-security). {% endhint %} ## AI 권한 및 범위 모든 AI 추론은 호출한 사용자의 신원과 권한으로 실행됩니다. Console에서는 로그인한 사용자입니다. API 호출의 경우 요청을 시작한 사용자 또는 API 토큰입니다. [예약된 프롬프트](/ko/ai/scheduled-ai-prompts.md)예약된 프롬프트의 경우 프롬프트를 만든 사용자입니다. 즉, Panther AI는 호출한 사용자가 직접 수행할 수 없는 데이터에 접근하거나, 리소스를 수정하거나, 작업을 수행할 수 없습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다: * [**로그 유형 접근 제한**](/ko/system-configuration/rbac.md#how-to-restrict-log-types-for-a-certain-role): 사용자의 역할이 특정 로그 유형에 대한 접근을 제한하는 경우, AI는 해당 로그 유형을 쿼리하거나 요약할 수 없습니다. * **데이터 레이크 접근**: AI는 사용자가 적절한 데이터 분석 권한을 가진 경우에만 데이터 레이크 쿼리를 실행할 수 있습니다. * **디텍션 수정**: AI는 사용자가 관련 `PolicyModify` 또는 `RuleModify` 권한이 있어야 합니다. * **알러트 수정**: AI는 사용자가 `AlertModify` 권한을 가진 경우에만 알러트를 업데이트하거나, 댓글을 추가하거나, 알러트를 할당할 수 있습니다. ### 응답 가시성 AI 대화의 기본 가시성은 생성 위치에 따라 다릅니다: * **Panther AI 페이지** (왼쪽 탐색): 새 대화는 기본적으로 **비공개** 로 설정됩니다(개인정보 제어가 활성화된 경우). * **알러트 트리아지, 검색 요약 및 기타 진입점**: 대화는 기본적으로 **공유** (모든 사용자에게 표시됨)로 설정됩니다. * **예약된 프롬프트**: 대화는 기본적으로 **공유**은 기본적으로 공유되지만, 프롬프트를 생성하거나 편집할 때 비공개로 설정할 수 있습니다. 사용자는 대화 헤더의 개인정보 제어를 사용하여 언제든지 대화를 공유와 비공개 사이로 전환할 수 있습니다. **View AI Private Responses** 권한이 있는 다른 사용자는 다른 사용자가 만든 비공개 대화를 볼 수 있습니다. 공유 설정과 관계없이, 응답 가시성은 Panther의 나머지 부분과 동일한 역할 기반 접근 제어를 따릅니다. 즉, 사용자가 특정 알러트에 접근할 수 없으면 해당 알러트에 대한 AI 트리아지 응답도 볼 수 없습니다. ### 쓰기 작업을 위한 도구 승인 Panther AI에는 쓰기 작업을 수행하는 도구에 대한 human-in-the-loop 승인 시스템이 포함되어 있습니다. Panther AI가 데이터를 수정하는 작업을 실행하기 전에, 해당 작업을 명시적으로 승인하거나 거부해야 합니다. 이를 통해 Panther AI가 환경에 어떤 변경을 가할지 완전히 통제할 수 있습니다. #### 승인이 필요한 도구 다음 [도구에](https://docs.panther.com/ai/panther-ai-tools) 은 실행 전에 명시적인 사용자 승인이 필요합니다: | 도구 | 설명 | 필수 권한 | | ----------------------------------- | ------------------------------------------- | ------------------------ | | `panther_ai_detections_write` | 디텍션 룰 및 정책 생성 또는 업데이트 | PolicyModify, RuleModify | | `panther_ai_detections_author` | 룰 및 정책용 디텍션 코드 테스트 및 검증 | PolicyModify, RuleModify | | `panther_ai_alerts_add_comment` | 알러트에 댓글 추가 | AlertModify | | `panther_ai_alerts_update` | 알러트 상태, 품질 평가 또는 컨텍스트 태그 업데이트 | AlertModify | | `panther_ai_alerts_assign` | 알러트를 사용자에게 할당 | AlertModify | | `panther_ai_alerts_bulk_update` | 여러 알러트를 한 번에 업데이트 | AlertModify | | `panther_ai_utilities_ask_question` | 현재 작업에 필요한 정보를 수집하기 위해 사용자에게 구조화된 객관식 질문을 함 | RunPantherAI | 추가로 `panther_ai_utilities_fetch_web` 도구는 승인된 도메인 목록에 없는 도메인에 접근할 때 승인이 필요하며, **승인되지 않은 도메인에 대한 승인 필요** 설정이 활성화된 경우에 해당합니다. 승인된 도메인은 승인이 필요하지 않습니다. 자세한 구성 정보는 [Web Access를](/ko/system-configuration.md#web-access) 참조하세요. #### 도구 승인 작동 방식 Panther AI가 [승인이 필요한 도구를 사용하려고 하면](#tools-requiring-approval)Panther AI는 도구 이름과 사용하려는 매개변수를 포함하여 제안된 작업을 일시 중지하고 표시합니다.
제안된 작업의 세부 정보를 검토한 다음 **수락** 또는 **거부를 클릭하세요.**작업을 거부하면 선택적으로 거부 사유를 제공할 수 있습니다. 2분 이내에 결정을 내리지 않으면 작업은 시간 초과되어 실행되지 않습니다. #### 감사 로깅 모든 도구 승인 결정은 다음을 포함하여 [Panther 감사 로그에](/ko/data-onboarding/supported-logs/panther-audit-logs.md)기록됩니다: * 도구가 승인되었는지 또는 거부되었는지 여부 * 거부 사유(거부된 경우) * 도구 이름 및 매개변수 * 결정을 내린 사용자 * 결정 시각 이는 Panther AI가 수행한 모든 쓰기 작업에 대한 완전한 감사 추적을 제공합니다. ## Panther AI 설정에서 Panther AI 구성은 두 곳에서 수행됩니다: Panther AI 설정 페이지와 AI 프롬프트 바 자체입니다. ### Panther AI 설정 페이지 Panther AI 설정 페이지에는 Panther AI 활성화, AI 알러트 트리아지 자동 실행, Panther AI의 웹 접근 구성 설정이 있습니다. Panther AI 설정에 접근하려면 Panther Console의 오른쪽 상단 모서리에서 톱니바퀴 아이콘을 클릭한 다음 **Panther AI를 선택하세요.** [System Configuration에서 이러한 설정에 대해 자세히 알아보세요](/ko/system-configuration.md#panther-ai). AI 설정 변경 사항은 자동으로 저장되며, 플랫폼 전반의 구성 캐싱 때문에 적용되기까지 최대 10분이 걸릴 수 있습니다. ### AI 프롬프트 설정 AI 프롬프트 설정을 사용하여 Panther의 AI 생성 콘텐츠를 선호에 맞게 조정할 수 있습니다. AI 설정은 Panther의 모든 AI 진입점에 공통으로 적용되지만, 각 Panther 사용자별로 다릅니다. AI 프롬프트 설정을 지정하려면: 1. Panther Console의 AI 프롬프트 바 중 하나로 이동하세요. 2. 프롬프트 바 오른쪽에서 **프롬프트 설정 편집** 아이콘을 클릭하세요: . 3. 다음을 설정하세요 [추론 수준 설정](#reasoning-level). 4. 클릭 **설정 저장**. 구성 캐싱 때문에 변경 사항이 적용되기까지 최대 10분이 걸릴 수 있습니다. #### **추론 수준** 추론 수준 설정은 출력 길이뿐 아니라 추론 깊이, 모델 선택, 도구 호출 한도를 제어합니다. 이 설정은 Panther AI가 입력을 얼마나 철저히 분석하는지와 분석 접근 방식의 정교함을 결정합니다. 추론 수준 AI 설정에는 세 가지 값이 가능합니다: * **기본**: 빠르게 실행되며 간단한 요약을 생성합니다 * **표준**: 초기 [알러트 트리아지에](/ko/alerts.md#panther-ai-alert-triage) * **고급**: Panther AI가 깊이 조사하고 상세한 분석 결과를 생성할 수 있게 합니다
Under an "Edit prompt settings" title, there are three radio buttons: Basic, Standard, and Advanced.
{% hint style="info" %} 특정 디텍션에 의해 트리거된 알러트에 대한 자동 실행 AI 트리아지의 추론 수준은 디텍션에 태그를 추가하여 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 [자동 실행 AI 알러트 트리아지에서](/ko/alerts.md#auto-run-ai-alert-triage). {% endhint %} ### 개인 AI 선호도 내 [프로필 설정에서](/ko/system-configuration.md#profile-settings)개인 AI 선호도를 설정하여 Panther AI가 귀하와 소통하는 방식을 사용자 지정할 수 있습니다. 이를 통해 선호하는 커뮤니케이션 스타일, 역할, 전문성 수준 또는 AI 상호작용 전반에 적용될 기타 선호도를 지정할 수 있습니다. 개인 AI 선호도를 설정하려면: 1. Panther Console의 오른쪽 상단에서 이니셜을 클릭한 다음 **프로필 설정에서**. 2. 으로 이동하여 **AI Preferences** 탭을 선택하세요. 3. 텍스트 영역에 선호하는 AI 커뮤니케이션 스타일을 입력하세요(최대 2048자). * 예: "클라우드 환경에 대한 전문성을 갖춘 수석 보안 분석가로 답변해 주세요. 기술적인 언어를 사용하고 자세한 설명을 제공해 주세요." 4. 클릭 **저장**. AI 선호도 변경 사항은 구성 캐싱 때문에 적용되기까지 최대 10분이 걸릴 수 있습니다. 개인 AI 선호도는 조직의 프로필 설정과 결합되어 Panther AI가 귀하의 특정 요구와 커뮤니케이션 스타일에 맞게 응답을 조정하는 데 도움이 되는 문맥 정보를 제공합니다. ## 추천 및 즐겨찾기 프롬프트 왼쪽 탐색 메뉴에서 Panther AI를 열면 **시작하기 위한 추천 질문**아래에 무작위로 생성된 추천 프롬프트가 표시됩니다. 추천 항목을 클릭하면 실행됩니다.
프롬프트를 즐겨찾기로 지정하여 이 목록을 사용자 지정할 수 있습니다: 1. 프롬프트를 실행합니다(Panther AI 진입점 중 아무 곳에서나). 2. 프롬프트 텍스트 오른쪽에서 별표를 클릭하세요.
* 프롬프트가 즐겨찾기 프롬프트 목록에 추가되며, 이는 **시작하기 위한 추천 질문**아래, 추천 프롬프트의 왼쪽에 표시됩니다.
즐겨찾기는 사용자에게만 적용되며 다른 사용자와 공유되지 않습니다. 즐겨찾기를 제거하려면 프롬프트 타일의 오른쪽 상단에서 **X**. ## 인용 Panther AI가 데이터를 트리아지하거나 요약하는 데 도움을 줄 때, 결과를 확인할 수 있도록 관련 데이터 링크를 반환합니다. 인용에는 알러트, 디텍션 및/또는 데이터 쿼리가 포함될 수 있습니다.
Under a "Panther AI" header at the top, there is text starting with "I'll help you triage this alert." Below, text is circled in two places: one starting with Alert and the other starting with Rule.
## Amazon Bedrock 서비스 할당량 Panther AI를 자주 활용하는 경우(예: [자동 실행 AI 알러트 트리아지](/ko/alerts.md#auto-run-ai-alert-triage)를 사용하는 경우), [Amazon Bedrock 서비스 할당량](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#limits_bedrock)에 도달할 수 있습니다. 이 경우 Panther AI가 예상대로 실행되지 않거나 출력에 오류가 표시될 수 있습니다. 해결 방법: * 귀하가 [Cloud Connected](/ko/system-configuration/panther-deployment-types/cloud-connected.md) 고객인 경우 [Amazon Bedrock 할당량 증가를 요청하려면 이 Amazon 문서를 따르세요](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/quotas-increase.html). * 귀하가 [SaaS](/ko/system-configuration/panther-deployment-types/saas.md) 패스스루 청구 고객인 경우 지원팀에 문의하세요. ## 자주 묻는 질문
Panther AI는 모든 로그 소스의 데이터에 접근할 수 있나요? Panther AI는 호출한 사용자의 역할이 접근 권한을 가진 모든 로그 소스와 로그 유형에 접근할 수 있습니다. 여기에는 내장 로그 유형과 사용자 정의 로그 유형이 모두 포함됩니다. 사용자의 역할에 [로그 유형 접근 제한이](/ko/system-configuration/rbac.md#how-to-restrict-log-types-for-a-certain-role) 구성되어 있으면 Panther AI는 해당 제한을 준수하며, 제한된 로그 유형의 데이터를 쿼리, 요약 또는 표시하지 않습니다.
다른 사용자가 내 AI 대화를 볼 수 있나요? 기본 가시성은 진입점에 따라 다릅니다 — Panther AI 페이지에서 시작한 대화는 기본적으로 비공개(개인정보 제어가 활성화된 경우)이며, 알러트 트리아지 및 기타 진입점은 기본적으로 공유로 설정됩니다. 대화 헤더의 개인정보 제어를 사용하여 언제든지 대화를 공유와 비공개 사이로 전환할 수 있습니다. **View AI Private Responses** 권한이 있는 다른 사용자는 여전히 귀하의 비공개 대화를 볼 수 있습니다. 공유 설정과 관계없이, 사용자는 접근 권한이 없는 데이터를 참조하는 AI 응답(예: 제한된 로그 유형이나 자신의 범위를 벗어난 알러트)을 볼 수 없습니다.
Panther AI도 실수할 수 있나요? 모든 AI 시스템과 마찬가지로 Panther AI도 때때로 부정확하거나 불완전한 결과를 생성할 수 있습니다. 그래서 Panther AI는 [인용을](#citations) 제공하여 기본 데이터(알러트, 디텍션, 쿼리)로 연결하고, 이를 통해 결과를 검증할 수 있게 합니다. 쓰기 작업(예: 디텍션 생성 또는 알러트 업데이트)은 실행 전에 [명시적 승인](#tool-approval) 이 필요하므로 제안된 변경 사항을 검토할 기회를 제공합니다. Panther AI 사용에는 [AI 면책 조항이](/ko/resources/help/legal.md#ai-disclaimer).
Panther AI를 비활성화하면 어떻게 되나요? 관리자가 **Panther AI 활성화** 를 `OFF`를 설정하면 콘솔 전반에서 모든 AI 기능을 사용할 수 없게 됩니다. [예약된 프롬프트](/ko/ai/scheduled-ai-prompts.md) AI가 비활성화된 동안에는 실행되지 않지만, 보존되며 AI가 다시 활성화되면 재개됩니다. 이전에 생성된 AI 응답은 [응답 기록에서](/ko/ai/managing-ai-response-history.md) 계속 접근할 수 있으며 30일 보존 정책을 계속 따릅니다(명시적으로 [저장되지](/ko/ai/managing-ai-response-history.md#saving-an-ai-response)).
않는 한). Panther AI는 사용자 정의 로그 유형과 함께 작동하나요? 예. Panther AI는 내장 로그 유형과 사용자 정의 로그 유형 모두에서 작동합니다. Panther 인스턴스에 온보딩된 모든 로그 유형의 데이터를 쿼리, 요약, 분석할 수 있으며, 새 사용자 정의 로그 유형을 온보딩할 때 [샘플 로그에서 스키마를 추론하는](/ko/data-onboarding/custom-log-types.md#how-to-infer-a-schema) 데도 도움을 줄 수 있습니다.
Panther AI는 어떻게 청구되나요? Panther AI 사용량은 Amazon Bedrock으로 구동됩니다. [Cloud Connected](/ko/system-configuration/panther-deployment-types/cloud-connected.md) 고객의 경우 Bedrock 추론 비용이 AWS 청구서에 표시됩니다. [SaaS](/ko/system-configuration/panther-deployment-types/saas.md) 고객의 경우 AI 청구 세부정보는 Panther 계정팀에 문의하세요. 사용 한도에 대한 정보는 [Amazon Bedrock 서비스 할당량](#amazon-bedrock-service-quotas) 을 참조하세요. 고객은 [Panther의 AI 사용 대시보드를 통해](/ko/ai/ai-usage-dashboard.md#overview).
Panther AI를 API로 사용할 수 있나요? 예. [Cloud Connected](/ko/system-configuration/panther-deployment-types/cloud-connected.md) 고객 및 [SaaS](/ko/system-configuration/panther-deployment-types/saas.md) 패스스루 청구를 사용하는 고객은 AI GraphQL API 작업을 사용할 수 있습니다. API를 통해 호출할 경우 Panther AI는 요청 인증에 사용된 API 토큰의 권한으로 실행됩니다. 사용 가능한 작업은 GraphQL API 스키마에서 확인하세요. [GraphQL API 스키마에서](/ko/panther/api/graphql.md#discover-the-panther-graphql-schema).
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