Security Technology
고객의 데이터와 인프라를 중심으로, 신뢰할 수 있는 Security by Design 기반 AI 아키텍처를 설계합니다.
정부·공공기관과 기업이 AI를 도입할 때 가장 먼저 검토해야 할 것은 “어떤 AI를 사용할 것인가”만이 아닙니다.
기관과 기업의 데이터가 어디에서 처리되고, 누가 접근하며, 외부로 무엇이 전송되고, AI의 판단과 실행을 어떻게 통제할 것인가.
이것이 Enterprise AI와 Public AI의 출발점입니다.
주식회사 예진은 AI 오케스트레이션, Private sLM, Local RAG, On-Premise AI, 멀티브레인 교차검증 기술을 기반으로 고객의 보안정책과 인프라 환경에 적합한 Security by Design 기반 AI 아키텍처를 설계합니다.
AI SECURITY
일반적인 생성형 AI 서비스는 사용자의 질의와 데이터를 외부 AI 서비스 또는 클라우드로 전달하여 처리합니다.
개인 사용자에게는 편리한 방식일 수 있지만, 정부·공공기관과 기업에게는 전혀 다른 문제가 됩니다.
행정정보, 개인정보, 기업기밀, 설계도면, 계약서, 연구자료, ERP·CRM 데이터, 고객정보, 소스코드와 같은 중요 데이터를 외부 AI 서비스에 그대로 전달할 수 없기 때문입니다.
예진은 고객의 보안정책에 따라 AI 모델과 데이터 처리 영역을 조직 내부로 가져오는 Private AI Architecture를 제공합니다.
Your Data. Your Network. Your AI. 데이터가 있어야 할 곳에서 AI가 작동하도록 설계합니다.
PUBLIC SECTOR SECURITY
정부기관, 공공기관, 지방자치단체가 AI를 도입하기 위해서는 일반 기업용 SaaS와 다른 수준의 보안 아키텍처가 필요합니다.
예진은 기관의 업무 중요도, 데이터 민감도, 내부망 구성, 외부망 연계 여부 및 서비스 제공 방식에 따라 보안 수준별 AI 구축 구조를 설계합니다.
외부 인터넷과 분리된 내부망에 AI 서버와 sLM을 구축하여 기관 내부에서 질의·검색·추론·응답이 이루어지는 구조입니다.
외부 상용 LLM API를 사용하지 않고도 기관 내부 문서와 데이터를 기반으로 AI 서비스를 운영할 수 있도록 설계합니다.
적용 대상은 행정문서 검색, 내부 규정 질의, 법령·지침 검색, 보고서 작성 지원, 내부 지식검색, 업무지원 AI Agent 등입니다.
핵심 설계
외부 AI 또는 외부 데이터를 일부 활용해야 하는 경우에는 내부 데이터 처리 영역과 외부 서비스 영역을 분리합니다.
민감정보는 내부 영역에서 처리하고, 정책상 허용된 정보만 통제된 연계구간을 통해 외부 모델 또는 서비스로 전달하도록 설계할 수 있습니다.
핵심 설계
민원, 복지, 행정안내 등 외부 사용자가 이용하는 AI 서비스와 기관 내부 시스템을 직접 연결하는 경우에는 서비스 영역과 내부 업무 영역을 분리하고 최소한의 데이터만 연계하는 보안구조가 중요합니다.
대민 AI 서비스가 기관 내부 시스템 전체에 접근하는 구조가 아니라, 허용된 데이터와 기능만 선택적으로 연결하는 구조를 적용합니다.
업무 특성과 기관 정책에 따라 On-Premise와 Private Cloud를 결합하거나, 중요 데이터와 일반 데이터를 분리해 Hybrid AI 구조로 구성할 수 있습니다.
클라우드를 활용하는 공공사업의 경우 적용 서비스와 사업 유형에 따라 CSAP 등 관련 보안인증 및 기관별 보안요건을 검토하여 적용 구조를 설계합니다.
PUBLIC AI SECURITY FRAMEWORK
공공부문 정보보호 정책과 AI 보안 요구사항을 아키텍처에 반영합니다.
※ 세부 보안기준과 인증 적용 여부는 사업별 보안성 검토 결과에 따라 달라집니다.
ENTERPRISE SECURITY
기업이 생성형 AI를 업무에 도입하면서 가장 우려하는 문제는 데이터 유출입니다.
고객정보, 경영자료, 연구개발자료, 계약서, 재무자료, 제조공정, ERP·SCM·MES·CRM 데이터가 외부 AI 서비스로 전달되는 순간 기업은 데이터에 대한 완전한 통제권을 유지하기 어려워질 수 있습니다.
예진은 기업의 중요 데이터를 기업 내부에 유지하면서 AI를 활용할 수 있도록 Enterprise Private AI 환경을 구축합니다.
설계도면, BOM, 작업표준서, 품질문서, 제조공정, MES·ERP 데이터 등 제조 핵심정보를 내부 AI 환경에서 분석합니다.
생산망·업무망·외부망 구조를 고려하여 AI 접근 영역을 분리하고 제조기업의 기술정보 보호 요구에 대응합니다.
계약서, 고객자료, 재무정보, 법률문서 등 높은 기밀성이 요구되는 데이터를 Private RAG와 sLM 기반으로 처리할 수 있습니다.
사용자의 직책과 업무에 따라 데이터 접근 범위를 제한하는 권한체계를 적용할 수 있습니다.
CRM, POS, 고객상담, 재고, 주문·발주 데이터를 AI Agent와 연계하면서 개인정보 및 영업 데이터를 내부에서 관리할 수 있도록 구성합니다.
소스코드, 특허, 기술문서, 연구자료와 같은 핵심 지식자산을 외부 AI에 전송하지 않고 내부 AI 환경에서 검색·분석·요약·생성하는 구조를 구축할 수 있습니다.
YEJIN SECURITY ARCHITECTURE
AI 시스템이 어디에 연결될 수 있는지를 먼저 통제합니다.
폐쇄망, 망분리, 내부망, DMZ, Private Cloud 등 고객 환경을 분석하여 AI 서버와 데이터베이스, 업무시스템 간 통신경로를 설계합니다.
외부 연결이 필요한 경우 허용된 목적과 경로만 사용할 수 있도록 통신구간을 제한하는 구조를 적용합니다.
AI 보안의 가장 중요한 대상은 모델이 아니라 데이터입니다.
예진은 중요 데이터를 고객이 통제하는 인프라 내부에 유지하는 것을 기본 방향으로 합니다.
Local RAG와 내부 Vector Database를 활용하면 기업의 문서를 외부 AI 서비스에 저장하지 않고 자체 지식베이스로 활용할 수 있습니다.
프로젝트 보안정책에 따라 데이터 최소처리, 마스킹·비식별화, 저장·전송구간 보호, 보존기간 및 삭제정책 등을 설계합니다.
모든 사용자가 모든 데이터를 볼 수 있는 AI는 기업용 AI가 아닙니다.
부서, 직책, 역할, 데이터 등급에 따라 AI가 검색할 수 있는 정보와 실행할 수 있는 기능을 구분하는 접근통제 구조를 설계합니다.
관리자, 사용자, 개발자, 운영자 권한을 분리하고 고객의 인증·계정관리 정책과 연계할 수 있도록 구성합니다.
AI가 접근하는 데이터에도 권한이 필요합니다.
AI 시스템에는 일반적인 정보보안과 다른 새로운 보안위협이 존재합니다.
비정상 입력, Prompt Injection, 학습·검색 데이터 오염, 과도한 Agent 권한, 민감정보 출력, 모델·API 오용 등 AI 특화 위험을 고려해야 합니다.
예진은 프로젝트 위험도에 따라 입력·출력 통제, 모델 접근정책, RAG 데이터 관리, Agent 실행권한 제한 및 모델 격리 구조를 설계합니다.
Private sLM을 적용할 경우 모델 자체가 고객 인프라 내부에서 실행되므로 외부 AI API 의존성을 크게 줄일 수 있습니다.
AI 서비스는 모델만으로 구성되지 않습니다.
웹·앱, API Gateway, 데이터베이스, 업무시스템, AI Agent와 다양한 외부 시스템이 연결됩니다.
따라서 API 접근제어, 서비스별 인증, 네트워크 정책, Secret 관리, 컨테이너 격리 및 서비스 간 권한분리를 고려한 전체 애플리케이션 보안구조가 필요합니다.
예진은 AI 모델과 애플리케이션을 하나의 보안 아키텍처로 설계합니다.
누가, 언제, 어떤 데이터에 접근했고 AI가 어떤 시스템을 사용했는지 확인할 수 있어야 합니다.
사용기록, 시스템 이벤트, 오류, 관리자 활동 및 주요 AI 실행내역을 기록하고 고객의 내부통제 정책에 따라 보관할 수 있도록 운영체계를 구성합니다.
이상 징후 모니터링, 장애 대응, 보안 패치, 백업·복구와 같은 운영 보안체계도 AI 구축의 중요한 부분입니다.
AI 보안은 데이터를 외부로부터 보호하는 것만으로 끝나지 않습니다.
AI가 잘못된 정보를 생성하여 중요한 의사결정에 영향을 주는 것 역시 AI 시스템의 중요한 리스크입니다.
예진의 Multi-Brain 기술은 복수의 AI가 생성한 결과를 비교하고 의미·논리·정합성을 교차검증하여 단일 모델에 대한 의존성을 낮춥니다.
RAG 근거정보와 Multi-Brain Cross-Model Validation을 결합하여 데이터 보안과 AI 결과 신뢰성을 동시에 강화하는 것이 예진 AI 보안 아키텍처의 차별점입니다.
PRIVATE AI
보안 수준이 높은 조직에서는 AI 자체가 내부에 있어야 합니다.
예진은 고객의 목적과 인프라 환경에 따라 Private sLM을 GPU 서버에 구축하고 Local RAG와 내부 데이터베이스를 연계하여 외부망 연결 없이도 사용할 수 있는 AI 환경을 설계합니다.
데이터와 질의, 검색정보, AI 처리 결과를 고객의 통제영역 내부에서 처리할 수 있습니다.
데이터의 저장 위치와 사용 범위를 조직이 통제합니다.
특정 외부 AI 서비스에 종속되지 않고 자체 AI 환경을 운영할 수 있습니다.
사업 목적과 환경에 따라 다양한 LLM·sLM을 선택·교체할 수 있습니다.
외부 인터넷이 제한되거나 차단된 환경에서도 AI 시스템을 구성할 수 있습니다.
ZERO TRUST FOR AI
예진은 사용자, 디바이스, 애플리케이션, AI Agent와 데이터 간 접근을 무조건 신뢰하지 않는 Zero Trust 관점의 AI 보안설계를 지향합니다.
사용자에게 필요한 최소 권한만 부여하고, AI Agent에도 수행할 수 있는 작업과 접근 가능한 데이터의 범위를 명확히 제한합니다.
AI가 모든 시스템에 연결되는 것이 아니라,
“누가 → 어떤 AI를 → 어떤 데이터에 → 어떤 목적으로 → 어디까지 사용할 수 있는가”
를 기준으로 접근정책을 설계합니다.
AI AGENT SECURITY
AI Agent는 단순히 질문에 답하는 AI와 다릅니다.
메일을 발송하고, 문서를 생성하고, ERP 데이터를 조회하고, 발주를 등록하거나 다른 시스템을 호출할 수 있습니다.
따라서 Agent에게 과도한 권한이 부여될 경우 AI의 오류가 실제 업무 실행으로 이어질 수 있습니다.
예진은 AI Agent 구축 시 업무별 Agent 권한을 분리하고 데이터 접근범위와 실행 가능한 도구를 제한하며, 중요 업무에는 사람의 승인 단계를 포함할 수 있도록 설계합니다.
AI Automation에는 반드시 AI Governance가 필요합니다.
SECURITY DEPLOYMENT
| 구축 유형 | 데이터 처리 위치 | 외부 AI 연결 | 추천 대상 |
|---|---|---|---|
| Closed On-Premise | 기관·기업 내부 | 없음 | 정부기관, 공공기관, 금융, 핵심 R&D |
| Private AI | 고객 전용 인프라 | 제한 또는 없음 | 대기업, 제조, 전문기관 |
| Hybrid AI | 내부 + 승인된 외부 영역 | 선택적 | 일반 기업, 중견·중소기업 |
| Secure Cloud AI | 승인된 클라우드 | 정책에 따라 허용 | SaaS·대민서비스·일반 업무 |
예진은 특정 방식 하나를 모든 고객에게 적용하지 않습니다.
보안 등급, 데이터 특성, AI 성능, 비용, 운영 편의성을 함께 분석하여 가장 적합한 아키텍처를 제안합니다.
WHY YEJIN SECURITY
01. AI와 보안을 하나의 아키텍처로 설계합니다. AI 모델, RAG, 데이터, 네트워크, Agent와 업무시스템을 통합적으로 분석합니다.
02. 완전 폐쇄망까지 대응 가능한 Private AI 구조를 보유합니다. On-Premise, sLM, Local RAG 기반의 내부 AI 환경을 구축합니다.
03. 특정 AI 공급자에 종속되지 않습니다. 상용 LLM과 오픈소스 모델, 자체 sLM을 고객 정책에 따라 선택할 수 있는 개방형 오케스트레이션 구조를 적용합니다.
04. 데이터 보안과 AI 신뢰성을 함께 다룹니다. 멀티브레인 교차검증을 통해 AI 결과의 오류와 환각 위험까지 구조적으로 관리합니다.
05. B2B와 B2G 환경을 모두 고려합니다. 기업의 데이터 주권과 공공기관의 망·접근·감사 요구사항을 각각 분석하여 구축합니다.
SECURITY IMPLEMENTATION PROCESS
01 SECURITY ASSESSMENT 업무·데이터·네트워크·AI 활용 목적을 분석합니다.
02 SECURITY ARCHITECTURE Cloud / Hybrid / On-Premise / Closed Network 중 적합한 구조를 설계합니다.
03 PoC & VALIDATION 실제 데이터를 제한된 범위에서 적용하여 보안성과 AI 성능을 검증합니다.
04 SYSTEM INTEGRATION RAG, sLM, AI Agent 및 ERP·CRM·그룹웨어 등 내부 시스템을 연계합니다.
05 SECURITY HARDENING 접근제어, 네트워크 정책, 데이터 통제, 로깅과 운영정책을 적용합니다.
06 OPERATION & GOVERNANCE 모니터링, 유지관리, 보안 패치, 권한관리 및 AI Governance 체계를 운영합니다.
FAQ
가능합니다. 고객 인프라에 sLM과 Local RAG를 구축하는 On-Premise 방식으로 외부 인터넷 연결 없이 운영할 수 있습니다. 필요한 모델 규모와 GPU 사양은 사용 목적과 동시 사용자 수에 따라 설계합니다.
완전 폐쇄형 On-Premise 구조에서는 기관 내부에서 모델과 RAG를 운영하므로 외부 AI API로 데이터를 전송하지 않는 구조를 구성할 수 있습니다.
가능합니다. 기관 또는 기업의 보안정책이 허용하는 경우 예진의 AI 오케스트레이션을 통해 외부 모델과 내부 sLM을 함께 사용하는 Hybrid AI 환경을 설계할 수 있습니다.
가능합니다. API와 데이터 연동 구조를 분석하여 사용자의 권한 범위 내에서 필요한 정보와 기능만 AI Agent가 사용할 수 있도록 설계합니다.
개인정보가 포함된 경우 개인정보 처리 목적, 범위, 접근권한, 보존·삭제정책과 관련 법규를 우선 검토해야 합니다. 공공기관의 경우 개인정보 영향평가 등 관련 절차를 고려하여 구축범위를 정합니다.
기관의 업무 중요도, 데이터 민감도와 네트워크 구조를 기반으로 관련 보안 요구사항을 검토하여 시스템 아키텍처에 반영할 수 있습니다. 최종 적용 및 적합성 판단은 해당 기관의 보안성 검토 및 관련 절차에 따릅니다.
CSAP 적용 여부는 공공기관의 서비스 유형과 클라우드 이용 방식에 따라 달라집니다. 적용이 필요한 사업은 인증된 클라우드 환경과 구축 구조를 검토하여 아키텍처를 구성합니다.
예진은 이를 AI 신뢰성 리스크로 봅니다. RAG와 멀티브레인 교차검증을 통해 근거정보와 복수 모델 결과를 비교함으로써 단일 AI 모델에 대한 의존도를 낮춥니다.
SECURE AI. TRUSTED AI.
정부기관, 공공기관, 지방자치단체, 금융·제조·연구기관과 기업의 AI 도입은 일반적인 AI 서비스 도입과 달라야 합니다.
예진은 고객의 중요한 데이터가 어디에 존재해야 하는지부터 시작합니다.
그리고 그 데이터가 누구에게, 어떤 AI에, 어떤 목적으로, 어디까지 사용될 수 있는지 설계합니다.
AI를 도입하는 것을 넘어 신뢰할 수 있는 Private AI 환경을 구축하십시오.
YEJIN Inc. Human-Centered AI. Secure by Design.