비식별화1 보안 민감 데이터 처리를 위한 로컬 LLM 기반 개인정보(비식별화) 자동 마스킹 시스템, 유출 방지책 생성형 AI 기술의 급격한 확산은 기업의 생산성을 혁신적으로 개선했으나 동시에 민감한 내부 정보와 개인정보가 외부 클라우드로 유출될 위험성을 비약적으로 높였습니다. 대다수 기업이 활용하는 퍼블릭 AI 서비스는 입력된 프롬프트 데이터를 재학습에 활용하거나 API 로그 형태로 서버에 저장하기 때문에 기업의 핵심 기밀 자산이 통제 범위를 벗어날 가능성이 상존합니다. 이러한 보안 위협을 원천적으로 차단하기 위해 데이터의 외부 전송이 전혀 없는 폐쇄망 환경 내 로컬 LLM 기반의 개인정보 자동 마스킹 시스템 구축이 기업의 필수 과제로 부상하고 있습니다.1. 퍼블릭 AI의 보안 한계와 로컬 LLM 전환의 필연성클라우드 기반 LLM의 데이터 유출 경로 및 학습 데이터 오염 리스크퍼블릭 클라우드 기반의 대형 언어 모델.. 2026. 6. 10. 이전 1 다음
