OpenAI, Claude, 자체 LLM부터 AI Agent와 MCP까지 기업의 AI 활용 범위가 넓어지면서 보안 정책과 접근 권한, 감사 로그, API Key, 사용 비용도 여러 환경에 분산됩니다.
여기에 승인되지 않은 AI 서비스 사용, Shadow AI (섀도우 AI)까지 더해지면서 기업의 AI 보안 관리 사각지대도 커지고 있습니다.
부서·서비스별 Guardrails 적용 차이로 일관된 AI 보안 통제 기준 부재
서비스별로 흩어진 AI 활동 이력으로 감사 및 추적 복잡성 증가
개인 Key 사용과 하드코딩으로 인한 보안 및 권한 관리 부담
팀·프로젝트별 Token 사용량 파악과 예산 통제의 어려움
모든 AI 요청에 일관된 LLM 가드레일 과 보안 정책 적용
사용자와 조직 단위의 AI 접근 권한 및 AI 비용 관리
AI의 모든 활동을 추적 가능한 운영 데이터로 관리
AI Agent가 사용하는 Tool과 MCP까지 통제




기존 OpenAI 애플리케이션 및 개발 환경과 연동
외부 API와 자체 LLM을 연결하는 멀티 LLM 관리 지원
클라우드와 내부 인프라를 연결한 유연한 운영
AI 데이터와 운영 체계를 내부 인프라에서 직접 관리
외부 네트워크와 분리된 폐쇄망 환경에서 독립 운영
공공 및 규제 환경을 위한 전용 클라우드 구축
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