AI 애플리케이션을 위한 데이터 보호 및 거버넌스 강화

AI가 주도하는 세상에서 데이터 보안은 그 어느 때보다 중요하고 까다로워졌습니다. 전 세계 모든 기업은 생성적 AI와 기타 신기술을 구축하여 업무 방식, 혁신 방식, 고객 참여 방식을 혁신하기 위한 가속화된 여정에 나섰습니다. 그러나 이러한 가능성이 아무리 흥미진진하더라도, 특히 데이터 보호 및 거버넌스와 관련된 경우 상당한 복잡성을 수반합니다. 

AI 애플리케이션은 고도로 분산되어 있으며 데이터 저장소, 모델, 애플리케이션 간에 엄청난 양의 데이터가 이동하는 데 의존합니다. 이러한 데이터를 보호하고 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하는 것은 IT 및 보안 팀에게 큰 과제입니다. 기존의 데이터 유출 방지(DLP)와 데이터 보안 태세 관리(DSPM) 도구는 종종 데이터 흐름에 대한 실시간 가시성이 부족하고 정확한 분류에 어려움을 겪으며, 시행 기능이 제한적입니다. 이로 인해 보호에 격차가 발생합니다.   

이런 격차는 모든 애플리케이션에 문제가 되지만 AI는 이를 완전히 새로운 차원으로 끌어올립니다. 학습 입력이든 생성 AI 모델에 대한 사용자 입력이든 방대한 양의 민감한 데이터는 잘못된 사람의 손에 넘어가거나 규정을 위반하지 않도록 보장하기 위해 정확한 가시성과 정책 중심의 거버넌스가 필요합니다. 

F5가 이런 과제를 해결하기 위해 중요한 조치를 취하고 있다는 사실을 전할 수 있어 매우 기쁩니다. 올해 말에는 F5 애플리케이션 전송 및 보안 플랫폼 에 획기적인 데이터 보호 및 거버넌스 기능을 추가할 예정입니다. 이를 통해 조직은 민감한 데이터의 흐름을 실시간으로 관리하고, 더 큰 관찰성을 확보하고, 규정 준수를 강화할 수 있습니다. 간단히 말해, 기업이 현대적이고 AI 기반 애플리케이션을 도입함에 따라 발생하는 심각한 데이터 보호 격차를 해소하고 있습니다.

이러한 역량은 데이터 거버넌스 및 보호 솔루션 분야의 선도적 공급업체인 LeakSignal의 인수를 통해 확보되었습니다. LeakSignal은 선구적인 데이터 분류, 사전 예방 및 전송 중인 데이터에 대한 AI 기반 정책 시행으로 미국 국립표준기술원(NIST)으로부터 인정을 받았습니다.  

향후 몇 달 안에 이 기능이 F5 솔루션 전체에 통합되어 API, 기존 및 AI 애플리케이션, 엔드포인트의 민감하고 독점적인 데이터를 보호하고 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 데이터 입력 및 출력을 중재하게 됩니다. 다음은 기대할 수 있는 내용의 일부입니다.

• 실시간 데이터 분류 및 분석 : 조직에서는 어떤 유형의 데이터가 전송되고, 어디로 가는지 정확하게 파악할 수 있으며, 정책 기반 제어를 적용하여 효과적으로 위험을 관리할 수 있습니다. 
• 정책 기반 시행 및 사고 대응 : 향상된 관찰성을 통해 조직은 데이터 흐름을 확인하는 데 그치지 않고, 데이터를 제어하고 필요한 경우 조치를 취할 수 있습니다. 
• 지속적인 모니터링 및 거버넌스 : 규정 준수는 단 한 번으로 끝나는 활동이 아닙니다. 우리는 규제 기준을 준수하도록 보장하기 위해 지속적인 감사와 데이터 접근 및 전송에 대한 모니터링을 통해 더 강력한 감독을 제공할 것입니다. 

이러한 기능을 F5 애플리케이션 제공 및 보안 플랫폼에 통합함으로써 조직이 AI 시대의 복잡성을 자신 있게 탐색할 수 있도록 지원합니다. 전송 중인 민감한 데이터를 보호하는 것부터 멀티클라우드 환경 전반의 규정 준수를 보장하는 것까지, 당사의 솔루션은 타협 없이 혁신을 실현하도록 설계되었습니다. 저는 이 다음 단계에 대해 기대하고 있으며, 고객이 AI로 가능한 것의 경계를 넓히는 데 필요한 안전하고 데이터 중심적인 기반을 구축하도록 도울 수 있기를 기대합니다.