살금살금

“이론을 현실로, 지식을 실천으로 – LLM 보안의 완성을 향하여” 지금까지의 여정을 돌아보며 지금까지 우리는 LLM 보안의 전체 여정을 함께 걸어왔습니다. 1~4화에서는 규제 환경과 위험성을 파악했고,5~9화에서는 기술적 해결책과 탐지 방법을 살펴봤습니다.10~12화에서는 맞춤형 정책 수립과 조직 문화를 다뤘고,13~15화에서는 실제 사고 사례와 리스크의…

“지금 지켜야 할 건, 단지 정보가 아니라 ‘고객과의 약속’입니다.” 숫자보다 더 무서운 것은 신뢰의 붕괴 많은 기업들이 개인정보 유출 사고를 단기적인 과징금이나 법적 책임의 문제로만 생각합니다.하지만 진짜 리스크는 사고 이후 고객의 신뢰를 잃는 것에서 시작됩니다. 한 번 흔들린 신뢰는 회복까지…

“사고는 예고 없이 찾아오지만, 예방은 지금 시작할 수 있습니다.” 실제 유출 사례가 주는 경고 LLM 보안 정책을 아무리 완벽하게 수립해도,실제 사고 사례를 통해 배우지 않으면 같은 실수를 반복하게 됩니다. 최근 몇 년간 국내외에서 발생한 실제 사고들을 분석해보면,대부분 “예방 가능했던 사고”라는…

“보안 정책을 만드는 것은 시작일 뿐, 지키게 만드는 것이 진짜 보안입니다.” 완벽한 정책도 지켜지지 않으면 무용지물 LLM 보안 정책이 아무리 정교해도,현장에서 지켜지지 않으면 아무 소용이 없습니다. 실제로 많은 기업들이 이런 문제를 겪고 있습니다. “정책은 있는데, 누구도 지키지 않아요.”“직원들이 불편하다고 시스템을…

“LLM 보안 정책 수립, 기술보다 먼저 정의해야 할 것들이 있습니다.” ⚠️ 이 글에서 다루는 각 기관별 예시와 체크리스트는 LLM 보안 정책 수립의 이해를 돕기 위한 사례일 뿐,정해진 기준이나 가이드라인으로 해석해서는 안 됩니다.동일한 기관이라 하더라도, 업무 유형, 데이터 처리 범위, 부서별…

“LLM 보안 정책, 모두에게 같은 기준은 없습니다.” 같은 정보, 다른 기준 LLM 보안을 도입하려는 기업과 기관들이 가장 먼저 마주하는 질문이 있습니다. “어떤 정보를 민감정보로 탐지해야 하나요?”“이 정보도 마스킹 대상인가요?” 하지만 이 질문에 단일한 정답은 없습니다.같은 정보도, 업종이나 사용 맥락에 따라…

“사람이 할 수 있는 보안에는 한계가 있습니다” “우리가 직접 점검하고 있으니 안전합니다.” 많은 기업들이 개인정보 보호 대책을 설명할 때 이렇게 말합니다. “우리는 모든 로그를 정기적으로 확인하고 있습니다.”“출력 결과는 사람이 검토하고 있습니다.” 이러한 수작업 대응 방식은 전통적으로 유효한 접근이었으며,소규모 시스템에서는 지금도…

“입력부터 출력까지, 자동화된 보안이 작동하는 흐름” “사람이 모든 로그를 확인할 수 없다면, 시스템이 대신 해야 합니다.” 기업이 생성형 AI나 챗봇을 도입하면서 가장 먼저 부딪히는 현실은 이렇습니다.“개인정보가 유입될 수는 있는데, 담당자가 그걸 매번 확인하고 있지는 못한다.” 바로 이 지점에서 ‘실시간 탐지…

“LLM 시대, 단순 가림을 넘어 ‘문맥 기반 대응’이 필요할 때” “민감정보를 가리면 끝”일까요? 생성형 AI의 도입이 확대되면서 개인정보 보호의 방식도 함께 진화해야 한다는 요구가 커지고 있습니다.특히 챗봇이나 LLM을 도입한 기업들은“개인정보를 가명 처리하거나 마스킹하면 된다”는 인식에 머무르는 경우가 많습니다. 그러나 현실은…