공지사항
"귀사의 RAG 시스템, 임원 연봉 정보가 평사원에게 노출되고 있진 않습니까?"
최근 금융권의 망분리 규제 완화로 인해 생성형 AI(ChatGPT, Claude 등)의 사내 도입이 가속화되고 있습니다. 하지만 많은 기업들이 **'기능 구현(PoC)'**에만 집중하느라, 정작 가장 중요한 **'데이터 거버넌스'**와 **'보안 아키텍처'**를 놓치고 있습니다.
단순히 방화벽을 세우는 것만으로는 부족합니다. LLM은 **'프롬프트'**라는 비정형 데이터를 통해 내부 정보를 유출하거나, **'환각(Hallucination)'**을 통해 잘못된 정보를 사실인 양 답변할 수 있기 때문입니다.
Context Lab이 제안하는 '감사(Audit) 대응' 체크리스트
금융권 디지털 선행기술 연구소 Context Lab에서 실무 아키텍트와 보안 담당자를 위해 **[엔터프라이즈 LLM 보안 & 컴플라이언스 자가 진단 체크리스트]**를 배포합니다.
본 자료는 단순한 정책 나열이 아닙니다. 개인정보보호법 및 전자금융감독규정을 기반으로, 실제 LLM Gateway와 RAG 파이프라인에서 기술적으로 구현해야 할 32가지 핵심 통제 항목을 담았습니다.
주요 점검 항목 미리보기
이 체크리스트는 총 5개 도메인, 32개 문항으로 구성되어 있습니다.
- PART 1. 데이터 프라이버시: 문맥 기반 PII 탐지 및 비가역적 마스킹 여부
- PART 2. 입출력 통제: 프롬프트 인젝션 방어 및 환각 탐지(Grounding Check)
- PART 3. 접근 제어(RBAC): RAG 문서 레벨 권한 관리(ACL) 및 API 키 로테이션
- PART 4. 감사 추적: 전체 트랜잭션 로깅 및 로그 무결성(WORM) 보장
- PART 5. 인프라: Outbound 트래픽 통제 및 데이터 주권
*"RAG 시스템 구축 시 가장 많이 놓치는 것이 **'문서 권한(Document ACL)'*입니다. 임원 정보가 담긴 문서를 신입 사원이 AI에게 물어봐서 알게 되는 사고를 막으려면, Vector DB 조회 단계에서 메타데이터 필터링이 필수입니다." (체크리스트 내용 中)
자료 다운로드
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무료 진단 이벤트 (Open Office Hour)
체크리스트를 작성하다가 **'No'**나 **'Partial'**이 5개 이상 나오셨나요? 그렇다면 현재 귀사의 AI 아키텍처는 규제 위반 위험이 높습니다.
Context Lab 오픈 기념으로, 매월 선착순 3개 기업에 한해 **[AI 아키텍처 무료 진단 세션(30분)]**을 제공합니다. 금융권 수준의 보안 아키텍처를 설계하는 방법을 전문가와 직접 상담해 보세요.
Context Lab | Engineering Trust in AI 본 자료의 저작권은 Context Lab에 있으며, 사내 배포 및 교육 목적으로 자유롭게 활용 가능합니다.