"직원들은 자꾸 챗GPT 쓰게 해달라고 조르는데,
보안 사고 터지면 결국 내 책임입니다."
많은 기업의 IT 담당자, 보안팀장들이 속으로 하는 말입니다. 생성형 AI가 업무 효율을 높여준다는 건 알지만, 우리 회사의 설계 도면, 고객 명단, 미공개 계약 조건이 외부 서버로 넘어갈 수 있다는 불안감은 쉽게 사라지지 않습니다.
최근 '프라이빗 챗GPT'를 검색하는 기업 담당자들이 늘고 있는 이유입니다. 이 글에서는 클라우드형 AI가 기업 환경에서 가져올 수 있는 보안 위험과 이를 근본적으로 해결하는 온프레미스 AI의 차별점, 그리고 다비스(DARVIS)만의 보안 기술을 단계적으로 설명합니다.
챗GPT 도입을 망설이는 기업들의 진짜 고민
AI 도입을 검토하는 기업 담당자들의 고민은 대부분 비슷합니다. DX(디지털 전환) 담당자는 "범용 AI는 우리 회사 내부 데이터를 모르니 대답이 뻔하다"고 하고, 경영진은 "AI는 도입해야 하는데 우리 기술력이 밖으로 새 나가면 큰일"이라고 합니다.
특히 다음과 같은 상황에서 도입이 막힙니다. 데이터가 SAP, MES, 그룹웨어에 흩어져 있어 AI가 제대로 읽을 수 있을지 모르겠고, 금융·공공·제조업처럼 망 분리가 의무인 환경에서는 외부 클라우드 AI 접속 자체가 문제가 됩니다.
결국 '프라이빗 챗GPT'를 찾는 기업들의 핵심 니즈는 하나입니다. 챗GPT처럼 편하게 쓰되, 우리 데이터는 절대 밖으로 나가면 안 된다는 것이죠.
클라우드형 AI 사용 시 기업이 직면하는 3가지 위험
데이터 주권 상실과 외부 전송 구간의 취약점
클라우드형 AI는 사용자의 질문과 입력 데이터가 외부 서버로 전송되는 구조입니다. 암호화 기술이 적용되더라도 데이터가 사내 망을 벗어나 외부 서버로 전송되는 과정에서 전송 구간 취약점이 발생할 수 있습니다.
더 큰 문제는 보안의 주도권이 우리 회사가 아닌 AI 서비스 제공사에게 있다는 점입니다. 서비스 제공사가 해킹을 당하면 우리 데이터도 함께 노출될 수 있습니다. 우리 회사의 보안 정책이 아무리 엄격해도, 외부 서버의 보안 수준에 기밀 데이터의 운명을 맡겨야 하는 구조입니다.
프롬프트 입력값에 의한 핵심 기밀 유출
직원들이 무심코 입력한 핵심 소스코드, 미공개 계약 조건, 신제품 기획안이 클라우드 로그에 기록될 수 있습니다. "학습에 사용하지 않겠다"는 옵션을 켜더라도, 시스템 점검이나 운영 과정에서 데이터가 열람될 가능성을 완전히 배제하기 어렵다는 점도 주의해야 합니다.
망 분리 규정 및 컴플라이언스 위반 리스크
금융, 공공기관, 국가 기간산업 등 망 분리가 의무인 환경에서는 외부 클라우드 접속 자체가 법적·제도적으로 문제가 될 수 있습니다. 또한 누가 어떤 민감 정보를 AI에게 물어봤는지, 그 데이터가 어디에 저장되어 있는지 기업이 실시간으로 감사하거나 통제하기 어렵습니다.
왜 진짜 프라이빗 챗GPT는 온프레미스여야 하는가?
온프레미스 AI는 AI 모델이 구동되는 서버를 기업 사내 환경에 직접 설치하는 방식입니다. 데이터가 사내 망을 벗어나지 않도록 설계할 수 있어, 외부 전송 경로 자체를 만들지 않는 것이 핵심입니다.
항목 | 클라우드(SaaS) AI | 온프레미스 AI |
|---|---|---|
데이터 경계 | 일반적으로 외부 인터넷 경유 | 기업 내부 네트워크 |
모델 연산 | 외부 업체 서버 | 사내 서버 |
업데이트/패치 | 업체 주도, 고객 통제 범위 제한적 | 기업이 검토 후 선택적 적용 |
데이터 보안 | 인프라 보안 업체에 크게 의존 | 기업 자체 보안 정책 적용 |
망 분리 환경 | 적용 어려움 | 폐쇄망에서도 운영 가능 |
온프레미스 AI는 인터넷이 차단된 폐쇄망 환경에서도 작동하도록 구성할 수 있어, 망 분리가 의무인 금융·공공기관에서도 도입이 가능합니다. 사내 인증 시스템(AD/LDAP)과 연동해 허가된 직원만 접근하게 하고, 모든 조회 이력을 내부 로그로 기록하여 보안팀이 직접 감시할 수 있습니다.
다만 온프레미스 AI도 내부자에 의한 정보 유출이나 일부 보조 기능의 외부 연동 가능성은 설계 단계에서 별도로 고려해야 합니다. "모든 위협을 원천 차단한다"기보다는, 외부 네트워크 경로를 차단하는 관점에서 물리적으로 가장 직접적인 방식이라고 이해하는 것이 정확합니다.
온프레미스 그 이상, 다비스(DARVIS)만의 보안 차별점
GUARDIA 보안 시스템: 세밀한 접근 제어와 감사 로그
다비스(DARVIS)의 GUARDIA 보안 시스템은 단순히 외부망을 차단하는 것을 넘어 훨씬 세밀한 통제를 제공합니다.
일반적인 온프레미스 AI가 '누가 접속했다' 수준의 로그를 남긴다면, GUARDIA는 어떤 사용자가 어떤 사내 문서를 참고해 어떤 답변을 생성했는지까지 전 과정을 기록합니다. 또한 등록된 기기와 특정 IP에서만 접근이 가능하도록 보안 에이전트를 제공해 다중 접근 제어를 구현합니다.
데이터 통합 없는 논리적 연결: 유출 경로를 최소화하는 방식
일반적인 온프레미스 AI는 여러 시스템의 데이터를 읽기 위해 한곳에 모으고 정제하는 데이터 통합 과정이 필요합니다. 이 과정에서 데이터 복제에 따른 보안 리스크가 생깁니다.
다비스(DARVIS)는 기존 ERP, MES, HR 시스템을 건드리지 않고 논리적으로 연결하는 방식을 사용합니다. 데이터를 물리적으로 옮기지 않기 때문에 복제에 따른 유출 경로가 최소화되고, 기존 시스템을 그대로 유지할 수 있어 구축 기간도 평균 1.5개월 이내로 짧습니다.
직무별 권한 동기화: 철저한 데이터 열람 제어
일반 온프레미스 AI는 학습된 데이터를 모든 사용자가 동일하게 조회하는 경우가 많습니다. 사원이 임원 급여 정보를 조회하는 보안 사고가 발생할 수 있는 구조입니다.
다비스(DARVIS)는 기업의 기존 조직도와 권한 체계와 연계해 사용자의 권한 범위 내에 있는 정보만 선별해서 답변합니다. 부서별, 직급별로 접근 가능한 데이터가 달라지도록 권한을 구현할 수 있습니다.
실제 기업 도입 사례
서울시여성가족재단은 60개가 넘는 내부 규정과 예산 자료를 관리합니다. 담당자들이 특정 규정을 찾는 데 평균 15분 이상 걸렸는데, 다비스(DARVIS) 도입 후 검색 시간이 30초로 단축되었습니다. 행정 인력이 부족한 상황에서 실질적인 업무 지원 효과를 내고 있습니다.
교육 기업 비즈니스PT는 수백 개의 강의 콘텐츠를 보유하고 있었습니다. 수강생들의 반복적인 질문에 응대하는 시간이 하루 4시간에 달했는데, 다비스(DARVIS) 도입 후 10분으로 단축되었습니다. 트레이너들이 반복 응대 대신 수강생 개별 코칭에 집중할 수 있게 되면서 업무 몰입도가 크게 향상되었습니다.
보안과 효율, 두 가지를 함께 잡는 방법
프라이빗 챗GPT를 찾는 기업들의 고민은 결국 하나입니다. 보안을 지키면서도 AI의 효율을 누리고 싶다는 것이죠.
클라우드형 AI는 편리하지만 데이터가 외부로 나가는 구조적 한계가 있습니다. 온프레미스 AI는 이 경로를 차단하는 가장 직접적인 방법이지만, 단순한 물리적 격리만으로는 부족합니다. 세밀한 접근 제어, 감사 로그, 권한 관리까지 갖춰야 기업 환경에서 실질적인 보안이 완성됩니다.
우리 회사 데이터를 안전하게 지키면서도 AI로 업무 효율을 높이고 싶으시다면, 전문 컨설턴트와 우리 기업에 맞는 도입 시나리오를 먼저 확인해보시기 바랍니다.
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