차세대 AI 데이터 보안 플랫폼
데이터를 지키는 것과 AI 사용을 지켜보는 것, 두 축이 함께 움직이는 보안
생성형 AI는 이미 업무 환경 곳곳에 들어와 있습니다. Public LLM, SaaS에 내장된 AI, 외부 LLM API를 사용하는 내부 시스템, PC에 설치되는 AI 에이전트까지 AI에 접근하는 경로는 계속 늘어나고 있습니다. 문제는 경로마다 통제 수단이 다르다는 점입니다. 정책은 개별적으로 수립되고 로그는 서비스별로 흩어지며, 그 사이에서 조직이 파악하지 못한 Shadow AI가 방치됩니다.
이 경로들을 모두 촘촘히 감시한다 해도 문제가 끝나지 않습니다. 애초에 어떤 파일이 민감한지 모른다면 통제는 판단 근거를 잃고, 반대로 파일을 암호화해 접근을 통제해도 그 보호는 인가된 사용자가 파일을 여는 순간 사실상 끝납니다. 화면을 캡처하거나, 클립보드로 복사한 내용을 AI 챗봇에 붙여넣는 행위는 파일 자체의 보호 범위 밖에 있습니다.
이 둘은 서로 다른 통제 지점입니다. 데이터 자체를 지키는 문제와, 그 데이터가 향하는 AI 서비스를 지켜보는 문제는 하나로 해결되지 않습니다.
Fasoo AI는 AI 데이터 시큐리티 플랫폼을 통해 이 문제를 두 개의 축으로 나눠 대응합니다. 하나는 데이터 자체를 지키는 축이고, 다른 하나는 그 데이터가 향하는 AI 서비스를 지켜보는 축입니다. 두 축은 따로 운영되지 않고, 하나의 정책으로 연결됩니다.
파일을 암호화하고 접근을 통제하는 것은 데이터 중심 보안의 출발점입니다. Advanced Data Security는 민감정보를 찾아 분류하고, 라벨과 암호화로 접근을 통제해 파일이 어디로 이동하든 보호가 함께 따라다니게 합니다.
하지만 보호는 파일이 열리는 순간에 끝나지 않아야 합니다. Extended Security Control은 화면 캡처를 차단하고, 보이거나 보이지 않는 워터마크로 열람 세션을 추적 가능하게 만들며, 클립보드와 출력물까지 정책으로 통제합니다. 암호화가 파일이 어디에 있든 지키는 층이라면, Extended Security Control은 파일이 열려 있는 그 순간을 지키는 층입니다.
AI 사용은 하나의 지점에서 관측되지 않습니다. 웹 브라우저를 통한 접속은 네트워크에서 보이지만, PC에 설치된 AI 에이전트는 엔드포인트에서만 확인할 수 있고, 내부 시스템의 LLM API 호출은 또 다른 경로로 이뤄집니다. 레이어마다 정책과 로그가 따로 쌓이면, 조직은 AI 사용 전체를 하나의 그림으로 보지 못한 채 부분적인 통제에 머무르게 됩니다.
AI Radar는 이 모든 레이어를 하나로 묶는 중심입니다. 탐지 및 차단 정책을 중앙에서 설정해 Network, Endpoint, API 각 레이어로 일괄 배포하고, 각 레이어가 수집한 로그와 이벤트를 다시 하나로 모아 조직 전체의 AI 사용 현황과 위험도를 분석합니다.
이를 중심으로 각 레이어는 저마다의 역할을 수행합니다. 실제 사용 중인 AI 서비스와 승인되지 않은 Shadow AI를 식별하고, 프롬프트와 첨부 파일에 담긴 민감정보를 탐지해 통제하며, 부서와 문서 등급에 따라 차등화 된 정책을 적용합니다. 이 지점에서 데이터 보호 축의 분류와 라벨이 그대로 이어져, DRM과 Extended Security Control로 이미 운영 중인 보안 체계가 AI 사용 구간까지 확장됩니다.
AX 조직이 다음 단계로 나아가기 위해 필요한 건, 더 많은 통제점이 아니라 끊기지 않는 하나의 보안입니다. AI Security Platform을 통해 지금 흩어져 있던 데이터 보호와 AI 사용 통제가 하나의 정책으로 이어지는 과정을 확인해보세요.
