macOS용 LLM Capsule 출시: 개인정보 보호 규정을 준수하며 업무에 생성형 AI를 활용하는 방법
안녕하세요. 기업이 AI를 안전하게 도입할 수 있도록 지원하는 CUBIG입니다. 😎 많은 조직이 MacBook을 포함한 업무용 노트북에서 ChatGPT나 Claude 같은 생성형 AI 도구를 활용하고 싶어…
블로그
AI를 자신 있게 사용하는 방법 — 새로운 LLM Capsule을 소개합니다
우리는 인공지능이 일상생활과 업무에 깊숙이 통합된 시대에 살고 있습니다. 하지만 많은 사용자들이 여전히 궁금해하는 한 가지 질문이 있습니다. "제가 AI 모델에 입력하는 데이터는 어떻게…
AI 차단이 섀도우 AI 문제를 해결하지 못하는 이유
요약 보고서 수년간 기업 보안은 새로운 기술을 관리하기 위해 엄격한 방화벽과 광범위한 금지 조치에 의존해 왔습니다. 그러나 생성형 AI의 등장으로 이러한 접근 방식은 실패했습니다.…
섀도우 AI 해결하기: 데이터 게이트웨이로 무너진 AI 컴플라이언스를 바로잡는 법
전통적 거버넌스 프레임워크는 업무를 가능하게 하기보다 접근을 제한하는 데 기댈 때 실패한다. 컨텍스트 보존 데이터 레이어가 원본 값을 고객 환경 안에 둔 채 섀도우…
섀도 AI를 막지 말라: 안전한 인에이블먼트 계층을 구축하라
전면 금지는 무단 AI 사용을 음지로 몰아넣기 쉽습니다. 섀도 AI를 막는 대신 승인된 AI를 실제 업무에 쓰게 하는 인에이블먼트 방식과, 원본 그대로 보낼 수…
활성화 중심의 엔터프라이즈 AI 거버넌스로 섀도 AI 극복하기
경직된 차단은 직원을 검증되지 않은 AI 도구로 내몰 수 있습니다. 엔터프라이즈 AI 거버넌스가 제한에서 통제된 활용으로 옮겨 가야 하는 이유와, 원본 그대로 보낼 수…
가역적 데이터 레이어가 지금 AI 리스크 관리를 정의하는 이유
직원들이 경직된 사내 제한 정책을 우회하면서 섀도 AI 사용이 빠르게 늘고 있습니다. 가역적 데이터 레이어가 문서 인텔리전스 병목을 어떻게 풀고, AI 리스크 관리를 실제로…
섀도우 AI, 이제 금지하지 마세요: AI 게이트웨이만으로는 부족한 이유
직원들이 IT 통제를 우회해 무단 AI 도구를 쓰면서 데이터 거버넌스 리스크가 커지고 있습니다. 전면 금지가 실패하는 이유, AI 게이트웨이가 다루는 범위와 한계, 그리고 원본…
2026년, 기업 AI 거버넌스의 혁신
자율 에이전트가 빠르게 확산되면서 새로운 신뢰 경계 위험이 생겼습니다. 포인트 투 포인트 아키텍처가 한계에 부딪히는 이유와, 컨텍스트 보존 방식으로 원본 그대로 보낼 수 없는…
당신의 LLM 컴플라이언스 전략은 에이전트형 AI 시대에 대비되어 있는가?
에이전트형 AI 워크플로우에서 엔터프라이즈 데이터 팀은 큰 병목에 부딪힙니다. 기존 데이터 거버넌스가 에이전트형 AI 앞에서 한계를 보이는 이유, AI 게이트웨이가 다루는 범위, 그리고 문서…
AI 에이전트의 폭발 반경과 책임 있는 AI의 새로운 시대
추상적인 윤리 위원회만으로는 데이터 유출이나 통제를 벗어난 자율 에이전트 문제를 풀 수 없습니다. 책임 있는 AI에는 외부 모델에 어떤 맥락이 전달되는지 통제하고, 원래 값은…
업무 환경에서 AI 에이전트는 안전한가? 반드시 알아야 할 AI-Ready 데이터 리스크
AI 에이전트가 실제 업무 시스템에 연결되면서 데이터 환경 문제가 다시 부각되고 있습니다. OpenClaw 취약점 사례로 직접 연결의 위험을 살펴보고, 원본 그대로 보낼 수 없는…
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