가이드라인 없는 AI 도입
생성형 AI 도구가 현장에 빠르게 도입되지만, 민감정보 유출과 프롬프트 인젝션을 방어할 거버넌스 체계가 없습니다.
탐지 → 모니터링 → 피드백 루프를 하나의 보안 풀스택으로 연결해, 민감정보 유출과 위협을 실시간으로 차단하고 탐지 품질을 지속적으로 고도화합니다.



ChatGPT·Claude 등 생성형 AI 도구가 현장에 빠르게 침투하고 있지만, 무엇이 입력되었는지 추적할 방법이 없습니다. 민감정보 유출, 프롬프트 인젝션, 모델 드리프트에 대한 사전 방어 없이 AI를 도입하는 것은 문을 열어둔 채 귀중품을 보관하는 것과 같습니다.
생성형 AI 도구가 현장에 빠르게 도입되지만, 민감정보 유출과 프롬프트 인젝션을 방어할 거버넌스 체계가 없습니다.
누가, 언제, 어떤 데이터를 AI에 입력했는지 추적할 수 없어 사후 감사가 불가능하고 컴플라이언스 리스크가 누적됩니다.
정책이 업데이트되어도 탐지 모델은 그대로여서 오탐과 미탐이 반복되고, 대응 품질이 시간이 지나도 개선되지 않습니다.
단순 차단에 그치지 않습니다. PII 탐지 → 위협 모니터링 → 라벨링 환류 → 정책 엔진 4단계가 유기적으로 연결되어 보안 품질이 운영하면서 자동으로 높아집니다.
프롬프트와 첨부 파일을 실시간으로 스캔해 개인정보·기밀 데이터를 분류하고 전송 전 즉시 차단합니다.
조직별 위험 비율, 차단 이벤트, 공격 유형을 단일 대시보드에서 통합 관제해 이상 징후를 즉시 파악합니다.
보안 담당자가 오탐·정탐을 라벨링하면 그 결과가 탐지 정책 학습 데이터로 자동 환류되어 품질이 지속 개선됩니다.
조직·사업부·사용자 레벨의 차등 보안 정책을 관리하고, 정책 변경 시 무중단으로 탐지 파이프라인에 반영합니다.
정책 변경 시 서비스 중단 없이 탐지 파이프라인에 즉시 반영합니다.
모든 탐지·차단 이벤트를 로그로 보존해 컴플라이언스 감사에 대응합니다.
모델 동작 변화를 주기적으로 감지해 예상치 못한 품질 저하를 사전에 경보합니다.
차단 하나로 끝나는 보안이 아닙니다. 탐지 품질이 학습되고, 정책이 자동화되며, 운영자가 한눈에 파악할 수 있는 구조를 갖춰야 진짜 보안입니다.
규칙 기반 패턴과 컨텍스트 분석을 결합해 주민번호·카드번호·내부 전략 문서를 프롬프트 전송 전 차단합니다.
조직별 차단 건수, 위험 유형 분포, 시계열 이벤트를 한눈에 확인해 보안 운영자가 즉각 조치할 수 있습니다.
라벨링 결과를 학습 데이터로 환류해 탐지 모델을 지속 개선하고, 신규 위협 유형에 대한 적응력을 높입니다.
조직·부서·역할별 차등 보안 정책을 설정하고, 정책 버전 이력과 변경 승인 흐름을 자동화해 컴플라이언스를 유지합니다.
얼마나 많이 차단했는지가 아니라, 얼마나 정확하게 탐지하고 얼마나 빠르게 개선되었는지가 AI 보안의 진짜 지표입니다.
프롬프트·파일 전송 전 민감정보 즉시 탐지 및 차단
탐지 → 관제 → 피드백 루프 3단계 보안 풀스택
정책 변경 시 무중단 탐지 파이프라인 반영
라벨링 환류로 탐지 품질 지속 고도화
PII 탐지, 위협 모니터링, 피드백 루프, 정책 거버넌스까지 포함한 엔터프라이즈 AI 보안 풀스택을 바로 검토하실 수 있습니다.