조직에서 AI 위험을 관리하기 위해 기존 CASB와 DLP 솔루션을 주로 활용하고 있지만, 이러한 도구는 AI 대화의 의미와 누적된 맥락을 깊이 있게 평가하는 데 한계가 있습니다. AI 위험은 단순히 계정 번호나 API 키 같은 데이터의 직접적 유출뿐만 아니라, 프롬프트, AI 모델이 생성한 응답, 자율 에이전트의 작업 등 대화 맥락 전반에서 발생합니다. 따라서 단일 보안 규칙만으로 감지하기 어려운 AI 특유의 비정형적 민감 정보 공유 및 위험 요소를 차단하는 새로운 보안 접근이 필요합니다.
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