안전의 시작, AI 거버넌스 인프라

AI 활용 전 과정의 데이터 규정·보호·감사 지원

보안 정책 최적화를 통한 정보유출 방지

(FILM x FXM/FSM)

데이터 리니지 기반 분류와 ACL 최적화로 안전한 AI 인프라 구현

생성형 AI 활용이 확산되면서 누가 어떤 정보를 요청 또는 입력하는가에 대한 세부적인 관리가 중요해 졌습니다. 기업들은 DLP, 암호화, 접근제어 등 다양한 보안 인프라를 갖추고 있지만, ACL (Access Control List) 정책이 잘못 설정되면 그 동안의 모든 노력이 무의미해질 수 있습니다. 예를 들어, 연구개발 부서 전용으로 관리돼야 할 신제품 설계도가 다른 부서에서도 열람 가능하다면, 보안 사고는 언제든 발생할 수 있습니다. 즉, 인프라가 아니라 정책 자체가 가장 큰 취약점이 될 수 있습니다.

효과적인 보안을 위해서는 단순히 인프라를 구축하는 것을 넘어, 정확한 데이터 리니지 정보를 바탕으로 올바른 정책을 적용해야 합니다. 문서의 오너, 주 사용자, 권한 이력, 사용 내역, 예외 정책 등 데이터의 실제 흐름과 맥락을 이해해야만 적정한 분류와 ACL 적용이 가능하고, 정보유출 방지 정책도 제대로 작동할 수 있습니다.

FILMFXM/FSM이 제공하는 데이터 리니지 기반의 정책 최적화를 통해 보안성과 효율성을 동시에 강화하세요.
  • 리니지 가시성 확보: 문서 오너, 주 사용자, 권한 이력, 사용 패턴, 예외 정책까지 추적
  • 정확한 분류: 데이터 특성과 사용 맥락을 반영한 보안 라벨 자동 부여
  • ACL 최적화: 리니지 정보를 기반으로 불필요한 권한 제거, 정책 오류 최소화
  • 향상된 DLP 정책 운용: 정확한 라벨과 ACL 적용을 통해 민감정보 차단/관리 정책 실행
  • 지속적 거버넌스: 보안 정책과 실제 사용 내역을 정기적으로 검증 및 보완

이를 통해 조직은,

  • 데이터 인프라의 보안 효과를 극대화하고, 잘못된 ACL로 인한 취약점 제거
  • 향상한 데이터 라벨링과 권한 정책으로 보다 안전한 Data Curation 달성
  • 거버넌스 기반의 지속 가능한 보안 운영 체계 확보

중요한 것은 다양한 툴이 아니라, 보다 정확하고 확실한 보안 정책을 제대로 적용하는 것입니다. FILM과 FXM/FSM은 데이터 리니지 정보 및 예외정책 내역들을 제공해 데이터 인프라 보안 효과를 극대화합니다.

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