AI와 데이터

그렇습니다. 에이전트, 도구, 모델은 고객의 데이터 센터나 리전 소버린 클라우드의 프라이빗 네트워크 안에서 실행할 수 있습니다. 우리 소버린 LLM 조직이 그곳에서 모델을 호스팅합니다.

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그렇습니다. 에어갭 환경, 고객의 서버, 리전 소버린 클라우드의 프라이빗 네트워크에서 모델을 호스팅합니다. 프롬프트, 문서, 답변은 그 경계 안에 머물며 어떤 제3자도 이를 학습에 사용하지 않습니다.

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어떤 텍스트가 모델에 도달하기 전에 검색 단계에서 행 및 역할 수준 접근 규칙을 적용합니다. 답변은 질문자가 읽을 수 있는 콘텐츠만으로, 기존 신원 및 접근 규칙을 사용해 구성됩니다.

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의사결정과 데이터의 변동 폭에 따라 다릅니다. 시작할 때 보유 데이터를 평가하고 충분한지 명확히 알려드립니다. 부족하면 무엇을 수집해야 하는지, 또는 더 단순한 방법으로 충분한지 말씀드립니다.

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고객이 허용한 곳에서만 처리하며, 고객 자체 환경 안에서 처리할 수도 있습니다. 접근은 제한하고 기록하며, 작업이 허용하는 범위에서 개인 데이터를 마스킹합니다. 보존은 고객의 규칙을 따릅니다.

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문서는 고객 자체 환경 안에서 처리할 수 있어 외부로 나가지 않습니다. 접근은 역할로 제한하고 기록하며, KYC 및 개인 데이터는 고객의 보존 규칙을 따릅니다.

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귀사가 정하는 곳으로 갑니다. 엔터프라이즈 시스템은 귀사 환경이나 지역 소버린 클라우드에서 운영되며, 어떤 제3자도 귀사 데이터로 학습하지 않습니다. 배포 전에 호스팅과 데이터 상주 위치를 합의합니다.

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각 엔지니어는 업무에 필요한 권한만 가진 실명 계정을 사용하며, 작업 기간 동안만 부여하고 기록합니다. 가능한 한 마스킹 또는 샘플 데이터로 작업합니다. 자격 증명은 고객의 시크릿 저장소에 보관하고, 운영 환경 변경은 고객의 변경 절차를 따르며 롤백을 준비합니다.

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고객이 보유합니다. 키는 고객이 통제하는 키 저장소나 하드웨어 보안 모듈에 보관됩니다. 우리 엔지니어는 고객이 승인한 역할과 절차를 통해서만 키를 사용하며, 한 사람이 단독으로 키를 내보내거나 삭제할 수 없습니다.

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암호화는 키 없이는 데이터를 읽을 수 없게 합니다. 토큰화는 카드 번호 같은 값을 보호된 금고 밖에서는 의미가 없는 토큰으로 대체합니다. 마스킹은 값의 일부 또는 전부를 가리며, 주로 현실적인 테스트 데이터를 만들 때 사용합니다.

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운영 데이터 사본을 마스킹하거나 토큰화하거나, 같은 규칙을 따르는 합성 데이터를 생성합니다. 테스트 데이터는 실제 고객을 노출하지 않으면서 테스트에 필요한 형식과 예외 사례를 유지합니다.

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그렇습니다. 개인 데이터가 어디에 보관되고 처리되는지 매핑하고 위험에 비례해 보호하며 결정을 문서화합니다. 법률 자문은 제공하지 않습니다. 규칙의 적용 방식은 고객의 법무팀이 결정하며, 우리는 그들과 협업합니다.

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아니요. 대시보드, 보고서, AI 답변에 동일한 행 및 역할 수준 접근 규칙이 적용되어 각 사용자는 볼 수 있는 것만 봅니다.

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먼저 기반을 고칩니다. 대시보드와 AI 분석가는 그 아래 데이터만큼만 좋으므로 필요한 소스, 품질 검사, 정의부터 시작합니다.

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고객이 결정하는 곳에 둡니다. 에어갭, 고객 사내, 또는 리전 소버린 클라우드에 모델을 배포하므로 규제 대상 데이터가 국내에 머뭅니다. 이를 허용하는 서비스를 선택하지 않는 한 데이터는 기업 외부로 나가지 않습니다.

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