방법론

RAGBOX Private AI 통제 프레임워크

RAGBOX 계획 지침이며 외부 인증 기준이 아닙니다. 각 계층에 담당자, 증거, 테스트가 필요합니다.

AI 준비도 평가

동일 가중치: 구현100%, 일부50%, 미구현0%. 0–30긴급, 31–60위험, 61–80개선, 81–100준비됨.

초기 자가 평가이며 보안 인증이나 규정 준수 감사가 아닙니다

1. 통제되지 않는 AI — 승인이나 가시성 밖의 AI 사용입니다. 위험은 데이터, 도구, 계정, 계약에 따라 다르며 모든 공개 AI가 위험한 것은 아닙니다.
2. AI 정책 — 누가 언제 어떤 데이터와 모델로 무엇을 했고 누가 검토하는지 기록합니다. 증거와 로그의 민감 정보 사이 균형이 필요합니다.
3. 관리되는 AI — 역할별 권한을 공간, 소스, 에이전트에 연결합니다. 버튼 숨김은 권한 강제가 아닙니다.
4. 기업 지식 AI — 소스, 버전, 담당자와 승인 지식을 정리합니다. 내부 문서가 모든 직원에게 공개되는 것은 아닙니다.
5. 관리되는 전용 에이전트 — 에이전트는 모델로 목표를 위한 단계와 도구를 선택합니다. 문서 접근 외 작업 권한이 필요하며 모델 제안이 사용자 승인을 의미하지 않습니다.

적용 방법

1. 승인 문서 선택
2. 담당자 지정
3. 참조 질문과 답변 준비
4. 접근 거부와 삭제 테스트
5. 확장 전 품질, 속도, 비용 측정