AI 보안
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LLM 보안 감사
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.
프롬프트 보안데이터 분류거버넌스로깅Red Team
핵심 기능
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