AI Security GovernanceAI 보안 거버넌스
Responsible AI, Built on Trust
보이지 않는 AI 리스크를 관리하여 신뢰할 수 있는 AI 운영 환경을 구축합니다
Securing the Future of AI
안전한 AI 혁신을 위한 기반
AI Security Governance(AI 보안 거버넌스)는 AI 모델과 서비스 전반의 보안 리스크를 검증하고, 지속 가능한 AI 활용을 위한 신뢰의 기반을 제공합니다.
AI Adoption is
Outpacing Control
확산되는 AI 활용, 따라가지 못하는 관리 체계
Unmapped AI Adoption
Across the Organization
관리 체계 밖으로 확산되는 AI 활용
- 조직 내 AI 사용 현황과 내부 데이터의 연결 범위가 관리 사각지대에 놓일 수 있습니다.
- 통제되지 않은 AI 연결은 데이터 유출, 오작동, 비인가 작업 실행으로 이어집니다.
Shadow Usage Leaves
Compliance Blind Spots
Shadow AI가 만드는 보안·컴플라이언스 통제 공백
- 승인되지 않은 AI 사용과 정책 준수 여부가 가시화되지 않으면 개인정보보호와 감사 대응에 공백이 생깁니다.
- Shadow AI는 민감정보 유출과 데이터 오남용 위험을 키웁니다.
AI-specific Threats Beyond
Traditional Controls
기존 보안 통제를 넘어서는 AI 특화 위협
- 프롬프트 인젝션과 에이전트 권한 남용 같은 AI 특화 위협은 기존 보안 점검의 범위를 벗어납니다.
- 모델 탈옥과 민감정보 노출, 데이터 오염은 별도의 AI 보안 검증 체계를 요구합니다.
From AI Risk to Responsible Operations
AI 리스크를 책임 있는 운영으로
Why AI Security Governance Matters
AI 보안 거버넌스가 필요한 이유
AI 보안 거버넌스는 AI 모델, 데이터, 권한, 외부 연동, 운영 정책 전반의 리스크를 통합적으로 관리하는 체계입니다. S2W는 AI 환경의 관리 사각지대를 식별하고, 보안 검증 결과를 운영 정책과 통제로 전환할 수 있도록 지원합니다.
Map AI Risks, Establish Controls
AI 리스크 매핑 및 통제 수립
조직 내 AI 모델, 데이터 흐름, 사용자 권한, 외부 API와 에이전트 연동 구조를 분석해 잠재 리스크와 관리 사각지대를 식별합니다. 이를 바탕으로 위험별 통제 기준과 대응 우선순위를 수립합니다.
Validate AI Controls, Reduce Misuse Risk
AI 통제 검증 및 오남용 리스크 완화
프롬프트 인젝션, 모델 탈옥, 민감정보 유도, 비인가 작업 실행 등 AI 특화 위협을 기준으로 정책, 권한 통제, 데이터 보호 장치의 실효성을 점검합니다. 기술 검증이 필요한 영역은 AI 레드티밍과 연계해 취약 지점과 개선 과제를 구체화합니다.
Operationalize Governance, Sustain Compliance
운영 가능한 거버넌스 구축
AI 사용 정책, 데이터 처리 기준, 접근 권한 통제, 로그 감사, 사고 대응 절차를 조직 환경에 맞춰 수립합니다. 이를 통해 컴플라이언스 리스크를 낮추고, 신뢰할 수 있는 AI 활용 환경 및 시큐리티 가드레일을 구축합니다.
Security-tested Governance,
Built for Operations
보안 검증을 운영 통제로 연결하는 AI 거버넌스
End-to-End AI Risk Governance
AI 리스크 전반을 아우르는 통합 거버넌스
AI 거버넌스는 정책 문서만으로 완성되지 않습니다. S2W는 프롬프트, 모델, 데이터, 외부 도구, 에이전트 권한을 실제 공격 및 오남용 시나리오 관점에서 점검하고, 그 결과를 통제 기준과 운영 정책에 반영합니다.
통합 리스크 진단
모델, 데이터, 서비스, 에이전트, 권한 전반 분석
AI 특화 공격 시나리오 기반 검증
실제 생성형 AI 서비스 보안 진단 경험 반영
거버넌스 설계
기술적 보안 검증과 운영 정책 연결
From Findings to Actionable Controls
진단 결과를 AI 운영 통제로 전환
S2W는 발견된 취약점과 운영상 공백을 단순 보고서로 남기지 않습니다. 조직의 AI 도입 수준과 운영 환경을 고려해 개선 우선순위, 정책 기준, 역할과 책임, 감사 및 모니터링 체계, 단계별 이행 로드맵으로 구체화합니다.
개선 과제와 대응 기준 도출
진단 결과를 실행 우선순위로 전환
운영 통제 체계 설계
정책, 권한, 감사, 모니터링, 사고 대응 연결
단계별 개선 로드맵
조직의 AI 도입 수준과 운영 환경 반영
End-to-End AI Risk Governance
AI 리스크 전반을 아우르는 통합 거버넌스
AI 거버넌스는 정책 문서만으로 완성되지 않습니다. S2W는 프롬프트, 모델, 데이터, 외부 도구, 에이전트 권한을 실제 공격 및 오남용 시나리오 관점에서 점검하고, 그 결과를 통제 기준과 운영 정책에 반영합니다.
통합 리스크 진단
모델, 데이터, 서비스, 에이전트, 권한 전반 분석
AI 특화 공격 시나리오 기반 검증
실제 생성형 AI 서비스 보안 진단 경험 반영
거버넌스 설계
기술적 보안 검증과 운영 정책 연결
From Findings to Actionable Controls
진단 결과를 AI 운영 통제로 전환
S2W는 발견된 취약점과 운영상 공백을 단순 보고서로 남기지 않습니다. 조직의 AI 도입 수준과 운영 환경을 고려해 개선 우선순위, 정책 기준, 역할과 책임, 감사 및 모니터링 체계, 단계별 이행 로드맵으로 구체화합니다.
개선 과제와 대응 기준 도출
진단 결과를 실행 우선순위로 전환
운영 통제 체계 설계
정책, 권한, 감사, 모니터링, 사고 대응 연결
단계별 개선 로드맵
조직의 AI 도입 수준과 운영 환경 반영
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