AI 도입 전
보안 진단 —
모의해킹·취약점 점검·감사 대비
AI를 도입하면 공격 표면이 급격히 늘어납니다.
프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 모델 탈취 —
도입 전에 끝내세요.
2개의 치명적 취약점 발견. AI 도입 전 보안 강화 필수.
이런 고민이 있으신가요?
AI 도입했는데 보안팀이 승인을 안 해준다
외부 LLM에 사내 데이터가 전송되는지 알 수 없어서 IT 보안팀이 막고 있습니다. 보안 진단 보고서로 승인 경로를 열어드립니다.
프롬프트 인젝션·데이터 유출 리스크가 무섭다
AI 챗봇에 악의적 프롬프트를 입력해 내부 정보를 유출하는 공격이 실제 발생하고 있습니다. 도입 전 반드시 점검이 필요합니다.
금감원·공공감사에서 AI 보안 지적을 받을까봐
AI 시스템이 규제 감사 대상에 포함되기 시작했습니다. 컴플라이언스 대응 레포트와 보완 로드맵을 함께 제공합니다.
AI가 어디서 어떤 데이터를 처리하는지 모른다
어느 AI 서비스가 어떤 데이터를 처리하는지 파악되지 않으면 데이터 거버넌스 위반이 됩니다. 전수 감사로 지도를 만들어드립니다.
하나라도 해당된다면, AI 전환으로 해결할 수 있습니다.
무료 진단 받기 →AI가 만드는 새로운 보안 위협
프롬프트 인젝션
OWASP LLM Top 10 1위 위협. 악의적 입력으로 AI를 조작해 시스템 권한 탈취 또는 내부 데이터를 유출합니다. 2023년 삼성 ChatGPT 기밀 유출 사고의 재발을 막으세요.
학습 데이터 유출
AI가 학습한 사내 기밀 정보가 특정 질문 패턴으로 노출됩니다. 모델 반전 공격(Model Inversion)으로 학습 데이터를 복원할 수 있습니다.
모델 탈취 / 오용
기업 전용 파인튜닝 모델이 외부에 유출되거나 의도치 않은 방식으로 활용됩니다. 커스텀 AI 모델의 지적재산권 보호도 문제입니다.
API 키 노출
GitHub에서는 하루 수천 개의 OpenAI 키가 노출됩니다. 코드에 하드코딩되거나 로그에 기록되는 취약점이 흔합니다.
접근 제어 부재
모든 직원이 동일한 AI 시스템에 접근해 민감 정보 노출이 발생합니다. 역할 기반 접근 제어(RBAC)가 필수입니다.
감사 로그 부재
AI 사용 이력이 기록되지 않아 보안 감사 및 사고 추적이 불가능합니다. 금감원·공공기관 감사 시 즉시 불합격됩니다.
보안 진단 서비스
AI 취약점 진단
- ▸ 프롬프트 인젝션 실증 테스트
- ▸ 데이터 유출 경로 17개 항목 점검
- ▸ 모델 보안 평가 (OWASP LLM Top 10 기준)
- ▸ 역할 기반 접근 제어(RBAC) 점검
AI 모의해킹
- ▸ AI 시스템 진입 테스트
- ▸ 실제 공격 시나리오 시뮬레이션
- ▸ 취약점 익스플로잇 및 PoC 제공
- ▸ 보고서 및 패치 가이드 동반 납품
감사 대응 지원
- ▸ 금감원·공공기관 AI 감사 준비 줄체파일
- ▸ ISO27001 AI 부속서 (42001)
- ▸ GDPR / 개인정보보호법 AI 대응
- ▸ AI 보안 정책 수립 컨설팅
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