보안 / AI·데이터
생성형 AI / LLM 프롬프트 보안 및 거버넌스 감사
데이터 유출 방지 및 안전한 생성형 AI 도입 컨설팅
생성형 AI 도입 시 데이터 유출, 프롬프트 인젝션, 비인가 모델 사용, 감사 추적 부재 등 리스크를 점검합니다. 정책·기술·운영 관점의 개선 과제를 우선순위와 함께 제시합니다.
핵심 기능
01
사용 현황 인벤토리
어떤 업무에서 어떤 모델·API·RAG 데이터가 쓰이는지 목록화.
02
위협 시나리오 점검
프롬프트 인젝션, 시스템 프롬프트 유출, PII/기밀 유입·유출 시뮬레이션.
03
통제 설계
마스킹, DLP 연동, 승인 워크플로, 모델/버전 고정, 감사 로그 필수 항목 정의.
04
경영·규제 대응
내부 규정·개인정보·산업 가이드에 맞춘 권고안 및 로드맵.
사양 / 스펙
- —형태: 킥오프 인터뷰 → 기술 점검 → 결과 보고서 → 재점검(옵션)
- —범위: 챗봇, 코파일럿, RAG, 외부 API, 온프레미스 모델
- —산출물: 위험 등급 매트릭스, 조치 권고, 샘플 정책 문서
- —기간: 환경 규모에 따라 2~6주(협의)
- —비밀유지: NDA 및 데이터 취급 범위 사전 합의
활용 사례
- ✓법무·보안팀의 생성형 AI 거버넌스 수립
- ✓고객 응대·내부 지식검색 챗봇 론칭 전 검증
- ✓금융·의료 등 민감 데이터 환경
- ✓협력사·해외 API 사용에 대한 감사 대응
- ✓Enterprise 플랜에 포함된 LLM 보안 패키지 확장