AI 사용 제어는 사용자, 앱, ID, 환경 전반에서 이루어지는 실시간 상호작용에 거버넌스를 적용해, 기업이 자사 전반의 AI 사용을 탐색하고 이해하며 제어할 수 있도록 지원하는 보안 및 거버넌스 기능입니다.
핵심 내용
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섀도 AI는 거버넌스에 필요한 가시성에 심각한 격차를 초래합니다.
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관리되지 않는 AI 툴은 기업을 데이터 유출 위험에 노출시키므로, 모든 상호작용을 보호하려면 AI 사용 현황을 지속적으로 탐색해야 합니다.
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정적인 보안 스택으로는 동적으로 변화하는 AI 상호작용에서 발생하는 리스크를 차단할 수 없습니다.
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기존의 경계 방어는 브라우저 및 SaaS 활동을 포착하지 못하므로, 효과적인 방어를 위해서는 실시간 상호작용 제어가 필수적입니다.
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AI를 전면 금지하면 사용자는 위험하고 관리되지 않는 우회 수단을 찾게 됩니다.
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접속을 제한하면 섀도 AI 사용이 늘어나지만, 맥락을 고려해 정책을 적용하면 AI를 안전하게 도입하고 생산성을 높일 수 있습니다.
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실제로 적용되지 않는 정책은 기업을 컴플라이언스 위반 위험에 노출시킵니다.
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기술적 제어 없이 문서로만 존재하는 정책은 감사 결과에 따른 제재로 이어질 수 있으므로, 상호작용이 이루어지는 시점에 자동으로 작동하는 가드레일이 필요합니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
자주 묻는 질문(FAQ)
Gartner는 AI 사용 제어를 AI 신뢰, 리스크 및 보안 관리(AI TRiSM)의 기본 구성요소로 정의합니다. AI 사용을 탐색하고, 리스크를 동적으로 평가하며, 정책을 적용하고, 비정상적인 행동을 탐지하도록 설계되었습니다.
기존 보안 스택은 네트워크 경계를 통과하는 경로나 노출 이후의 데이터 검사에 의존합니다. 그러나 AI 상호작용은 네트워크 경로를 우회하는 경우가 많으므로, 상호작용이 실제로 이루어지는 지점에서 실시간으로 거버넌스를 적용해야 합니다.
관리되지 않는 AI 사용은 가시성 상실, 정책 미적용, ID 및 맥락 정보의 단절, 프롬프트 조작이나 비정상적인 행동의 탐지 누락, 심각한 컴플라이언스 격차로 이어집니다.
전면 금지로는 AI 사용을 막을 수 없습니다. 오히려 직원들이 기업의 가시성 범위 밖에서 개인 디바이스와 관리되지 않는 섀도 AI 툴을 사용하도록 유도하므로, 금지 조치 자체가 보안 리스크를 초래합니다.
효과적인 솔루션은 허용, 모니터링, 경고, 사유 제출 후 우회, 차단, 민감 정보 가림 처리 등 유연한 단계별 제어 기능을 제공해야 합니다.
기업은 브라우저 기반 툴, SaaS 내장 기능, 브라우저 확장 프로그램, 데스크톱 애플리케이션, 에이전틱 워크플로 전반의 AI 사용을 지속적으로 탐색하고 기업 및 개인 ID에 매핑해야 합니다.
Akamai Workforce Protector는 네트워크 아키텍처를 변경하거나 사용자 경험을 저해하지 않으면서, 상호작용이 실제로 이루어지는 지점에서 프롬프트, 에이전트 동작, 데이터 교환을 제어하는 라스트 마일 AI 보안 플랫폼입니다.