AI 활용 전 과정의 데이터 규정·보호·감사 지원
GenAI 활용이 확산되면서 누가 어떤 정보를 요청 또는 입력하는가에 대한 세부적인 관리가 중요해졌습니다. 예를 들어, 임직원들의 연봉 정보는 급여 담당자에게는 필요하지만, 다른 임직원에게 제공되면 이슈가 발생합니다. 민감한 정보 또는 문서를 그대로 LLM에 학습하는 경우, 해당 정보가 외부로 유출되거나 의도치 않게 재활용될 위험이 있습니다. 이처럼 ACL이 반영되지 않은 학습 데이터는 여러 리스크를 안고 있습니다.
AI 보안은 단순히 차단이 아니라, 사용자 권한에 맞는 정보만 AI가 학습 및 응답할 수 있도록 통제하는 것이 핵심입니다. 이를 위해 데이터 단위에서 항상 ‘ACL (Access Control List)’이 존재하고, 이 정책을 기반으로 입력 또는 출력 여부를 실시간 판단할 수 있어야 합니다. 즉, 모든 데이터에 ACL이 내재화돼 있어야 생성형 AI DLP (Data Loss Prevention) 및 DHC (Data Hygiene Control)가 실현될 수 있습니다.
이를 통해 조직은,
에이전트 AI 환경을 제대로 구축하려면, 반드시 ‘AI가 어떤 정보를 학습하고, 누구에게 어떤 답변을 줄 수 있는가’를 ACL를 통해 제어해야 합니다. FDR, Wrapsody, FED는 모두 AI 시대에 필수적인 데이터 ACL 관리 솔루션을 제공합니다.
