AI 모델과 AI 에이전트를 안전하게 보호하고 섀도 AI를 자동으로 발견하며 팀을 통합하여 신뢰할 수 있는 AI를 구현하세요.
2026년 AI 보안 강화
2026년으로 접어들면서 설계상 안전하고 신뢰할 수 있으며 복원력 있는 AI 시스템을 구축하는 방향으로 초점을 맞춰야 합니다.
여러분의 AI 위험 점수는 몇 점인가요?
조직은 AI 배포와 관련된 위험과 이를 관리하는 방법을 이해하면서 AI를 선제적으로 보호해야 합니다. IBM Guardium AI Security를 통해 섀도 AI를 발견하고 모든 AI 모델과 사용 사례를 보호하며, 악성 프롬프트로부터 실시간으로 보호받고 공통 지표에 따라 팀을 조정하여 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 구현할 수 있습니다.
클라우드, 코드 저장소 및 임베디드 AI에서 AI 모델의 자동화된 지속적인 모니터링을 사용하여 거버넌스를 위해 섀도 AI 및 AI 에이전트를 포함한 모든 AI 사용 사례를 식별할 수 있습니다.
생성형 AI 사용 사례 전반에서 자동화된 모의 침투 테스트(펜테스트)를 통해 보안 취약점과 구성 오류를 탐지하고 이를 주요 평가 프레임워크에 매핑하여 쉽게 해결할 수 있습니다.
AI 애플리케이션의 다양한 인풋 및 아웃풋 프롬프트를 스캔하고 보호하세요. 안전한 AI를 위해 코드 삽입, PII 노출, 데이터 유출 등 특정 보안 정책을 사용자 지정하세요.
IBM watsonx.governance와의 통합을 통해 서로 다른 팀이 단일 지표를 확인하고 비즈니스 및 보안 위험을 파악할 수 있는 진정한 위험 및 거버넌스 솔루션을 제공합니다.
고객 사용 사례
Guardium AI Security는 엔터프라이즈급 AI 보안을 지원합니다. 알려지고 승인된 AI, 섀도 AI, 승인되지 않고 검토되지 않은 미승인 AI 등 모든 AI에 대한 전체 보기를 통해 완벽한 가시성을 제공합니다.
자동화된 펜테스트를 실행한 후 AI의 보안 취약점과 구성 오류를 심각도별로 확인하세요. 자동화된 권장 대응을 제공하여 팀에서 신속하게 조치할 수 있도록 합니다.
watsonx.governance 및 AI Security를 사용하면 서로 다른 팀이 더 잘 협력하고 지표에 맞춰 조정할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 위험을 처리하는 시간을 크게 단축하여 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 구현할 수 있습니다.
Guardium AI Security를 통해 보안 팀이 애플리케이션에 대한 관련 보안 정책을 정의하여 악의적이거나 정책을 벗어난 인풋 또는 아웃풋 프롬프트로부터 애플리케이션을 보호할 수 있습니다.
안전하게 AI 확장
Guardium AI Security는 AI 자산의 보안을 관리하고 보안 및 거버넌스 팀을 하나의 지표로 통합하여 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 구현하기 위한 강력한 엔터프라이즈급 솔루션을 제공합니다.
Guardium AI Security를 통해 AI 사용 사례에 대한 완전한 가시성을 확보하여 생성형 AI, 섀도 AI 및 에이전틱 AI를 확인하세요. 클라우드, 코드 저장소 및 임베디드 AI에서 AI 모델의 지속적인 모니터링을 자동화할 수 있습니다.
취약점과 구성 오류는 AI를 망가뜨릴 수 있습니다. Guardium AI Security를 통해 자동화된 펜테스트를 수행하여 수정해야 하는 고위험 취약점을 식별하세요. 결과를 LLM의 OWASP 상위 10위, NIST AI RMF와 같은 일반적인 평가 프레임워크에 매핑하세요.
Guardium AI Security의 AI 게이트웨이를 프록시 모드로 사용하거나 SDK를 사용하여 애플리케이션으로 들어오는 다양한 프롬프트를 검사하고 보호하여 AI 애플리케이션의 보안을 강화할 수 있습니다.
Guardium AI Security와 watsonx.governance를 사용하면 단일 대시보드에서 동일한 AI 재고를 확인하고 보안 위험과 규정 준수 고려 사항을 모두 파악할 수 있으며 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 위한 섀도 AI 인사이트도 확보할 수 있습니다.
Guardium AI Security를 통해 AI 사용 사례에 대한 완전한 가시성을 확보하여 생성형 AI, 섀도 AI 및 에이전틱 AI를 확인하세요. 클라우드, 코드 저장소 및 임베디드 AI에서 AI 모델의 지속적인 모니터링을 자동화할 수 있습니다.
취약점과 구성 오류는 AI를 망가뜨릴 수 있습니다. Guardium AI Security를 통해 자동화된 펜테스트를 수행하여 수정해야 하는 고위험 취약점을 식별하세요. 결과를 LLM의 OWASP 상위 10위, NIST AI RMF와 같은 일반적인 평가 프레임워크에 매핑하세요.
Guardium AI Security의 AI 게이트웨이를 프록시 모드로 사용하거나 SDK를 사용하여 애플리케이션으로 들어오는 다양한 프롬프트를 검사하고 보호하여 AI 애플리케이션의 보안을 강화할 수 있습니다.
Guardium AI Security와 watsonx.governance를 사용하면 단일 대시보드에서 동일한 AI 재고를 확인하고 보안 위험과 규정 준수 고려 사항을 모두 파악할 수 있으며 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 위한 섀도 AI 인사이트도 확보할 수 있습니다.
분석가 인용
Jennifer Glenn - IDC 보안 및 신뢰 그룹 연구 책임자
“보안 팀이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 인시던트와 규정 위반 사항을 정량화된 비즈니스 리스크로 전환하는 일입니다. AI와 에이전틱 AI가 빠르게 도입되면서 이 문제는 더욱 심화되고 있습니다. AI 거버넌스와 AI 보안을 통합하면 조직은 리스크를 발견하고 그 우선순위를 지정하는 데 필요한 맥락은 파악할 수 있으며, 해당 리스크를 해결하지 않을 경우 초래할 결과까지 명확하게 전달할 수 있습니다.”
Krista Case – Futurum Group
"IBM Guardium AI Security는 이러한 무단 모델을 식별하고, IBM의 watsonx.governance를 활용하여 중앙 집중식 거버넌스 체계 하에 도입함으로써 조직이 프로토콜을 준수하도록 보장합니다. 이 기능은 민감한 데이터의 노출을 방지하고, 취약점을 완화하는 데 반드시 필요한 요소입니다."
AI는 빠르게 발전하고 있지만, 보안도 이에 발맞춰야 합니다. AI 보안의 기본, AI 보안을 위한 체계적인 접근법, 여러분의 조직에 적합한 실질적인 단계를 살펴보세요.
평가 프레임워크를 사용하여 AI 배포를 벤치마킹하고 프롬프트 삽입 및 공급망 문제와 같이 심각한 취약점을 해결하세요.
IBM 전문가들이 생성형 AI에서의 보안과 거버넌스의 중요성을 강조하며 조직에 안전하고 효과적으로 배포하기 위한 실용적인 전략을 공유합니다.