기존 기업 보안 환경에서는 DLP(Data Loss Prevention)를

활용해 개인정보나 기밀정보의 외부 반출을 통제해왔습니다.

하지만 생성형 AI 사용 환경에서는 새로운 형태의 데이터 이동이 발생합니다.

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파일을 이메일로 전송하는 대신 ChatGPT에 업로드할 수 있고,

문서를 복사하는 대신 프롬프트에 내용을 붙여넣을 수 있으며,

텍스트가 아니라 이미지로 변환해 AI 서비스에 입력하는 경우도 발생할 수 있습니다

때문에 최근에는 생성형 AI에 입력되는 프롬프트와

첨부파일 자체를 검사하는 AI DLP가 새로운 보안 영역으로 주목받고 있습니다.

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컴트루테크놀로지의 Sphinx AI DLP 역시 이러한 생성형 AI 데이터 보안에 초점을 맞춘 솔루션입니다.

기업 사용자가 생성형 AI를 이용할 때 입력하는 프롬프트와

첨부파일을 분석해 개인정보·민감정보·기업 기밀정보가

외부 AI 서비스로 전달되는 것을 탐지하고 차단하는 방식입니다

ChatGPT, Gemini, Copilot 등 다양한 생성형 AI 사용 환경을 지원하며,

텍스트뿐 아니라 이미지와 첨부파일 내부에 포함된 민감정보도 검출할 수 있도록 설계돼 있습니다

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최근에는 탐지 영역도 이미지 기밀정보까지 확대됐습니다.

기업이 사전에 등록한 설계도면이나 신제품 디자인 등의 이미지와

사용자가 생성형 AI에 업로드하려는 이미지의 유사도를 분석해,

이미지 형태로 변환된 기업 기밀정보의 유출까지 탐지하는 기능이 추가됐습니다

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또한 프롬프트에 포함된 민감정보 탐지, 문맥 기반 기밀정보 유사도 분석, 개인정보 검출,

사용 로그 관리 등의 기능을 통해 기업의 생성형 AI 이용 현황을 관리할 수 있도록 지원합니다.

이번 Claude 활용 OpenAI 보안 연구 사례는 AI 기술이 얼마나 빠르게 발전하고 있는지를 보여줍니다.

앞으로 AI는 개발뿐만 아니라 취약점 분석과

보안 테스트에서도 더욱 강력한 도구가 될 가능성이 높습니다.

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그렇다고 기업이 생성형 AI 사용을 모두 막는 것도 현실적인 해결책은 아닙니다.

업무 효율과 생산성을 위해 AI 사용은 계속 확대될 가능성이 높기 때문입니다

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결국 필요한 것은 AI를 사용할 수 있도록 허용하면서도

기업의 중요한 데이터가 어디로 이동하는지는 통제할 수 있는 환경입니다.

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AI의 성능이 높아질수록 보안의 기준도 달라져야 합니다.

이제 기업의 생성형 AI 보안은 단순한 서비스 접속 차단을 넘어,

“누가 어떤 AI에 어떤 데이터를 입력하고 있는가”를 관리하는 것에서 시작해야 할 시점입니다.

생성형 AI 사용 환경에서의 정보 유출 방지나

Sphinx AI의 기능 및 도입 방식에 대해

더 궁금한 점이 있으시다면 언제든 문의해 주세요

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기업의 AI 사용 환경에 맞춰 어떤 정보가 보호 대상이 되는지,

기존 보안 환경과 어떻게 연계할 수 있는지 함께 확인해보실 수 있습니다!

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