생성형 AI의 시대, 새롭게 등장한 보안 리스크
업무 환경에서 생성형 AI 서비스 활용이 빠르게 확대되고 있습니다. 그러나, 임직원들이 다양한 AI 도구를 자유롭게 사용하면서, 기존 보안 정책이 적용되지 않는 새로운 위협 영역이 생겨나고 있습니다. 적절한 통제 없이 사용될 경우 부정확한 프롬프트 입력이나 내부 정보 노출을 통해 데이터 유출, 개인정보 보호 및 컴플라이언스 위반으로 이어질 수 있습니다.

프롬프트 속 민감 정보 유출을 차단하고,
AI 서비스 오남용을 통제하여 안전하고 자유로운 GenAI 활용을 보장합니다.
업무 환경에서 생성형 AI 서비스 활용이 빠르게 확대되고 있습니다. 그러나, 임직원들이 다양한 AI 도구를 자유롭게 사용하면서, 기존 보안 정책이 적용되지 않는 새로운 위협 영역이 생겨나고 있습니다. 적절한 통제 없이 사용될 경우 부정확한 프롬프트 입력이나 내부 정보 노출을 통해 데이터 유출, 개인정보 보호 및 컴플라이언스 위반으로 이어질 수 있습니다.
단순 키워드 필터링을 넘어, 사용자가 입력하는 요청과 생성형 AI의 응답의 맥락을 분석해 민감 정보 유출이나 악의적 활용 가능성을 사전에 차단합니다. OWASP에서 제시한 LLM 10대 보안 취약점(OWASP Top 10 for LLM) 기준에 따라 프롬프트 인젝션, 모델 오염 등 LLM 애플리케이션에 특화된 공격 시도를 실시간으로 탐지·차단합니다.
문서, 고객 정보, 소스코드 등 기업의 중요 데이터가 사용자의 요청 프롬프트나 업로드된 파일을 통해 외부로 노출되지 않도록 보호합니다. 실시간 DLP (Data Loss Prevention) 정책을 적용해, 자유로운 생성형 AI 사용 환경에서도 안전한 데이터 관리를 보장합니다.
웹과 클라우드 SECaaS 애플리케이션에 접근하는 트래픽을 모니터링하고 제어하여 사용자를 보호하는 SSE 플랫폼
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