정의와 개요
누가 언제 어떤 데이터와 모델로 무엇을 했고 누가 검토하는지 기록합니다. 증거와 로그의 민감 정보 사이 균형이 필요합니다.
적용 방법
이벤트와 추적 ID를 정하고 시각 동기화, 로그 권한, 보존을 확인하세요. 로그 화면뿐 아니라 사건 재구성으로 감사 가능성을 입증합니다.
RAGBOX · RAGBOX Private AI 통제 프레임워크
01신원
02권한
03워크스페이스
04지식
05모델
06감사
시작 전 점검
- 누구와 언제
- 모델과 소스
- 로그 보존·권한
기능과 배포는 프로젝트별 확인이 필요합니다. 근거 없는 인증, ROI, 고객 주장은 하지 않습니다.
핵심 요점
- 승인 문서 선택
- 담당자 지정
- 참조 질문과 답변 준비
- 접근 거부와 삭제 테스트
- 확장 전 품질, 속도, 비용 측정
RAGBOX 계획 지침이며 외부 인증 기준이 아닙니다. 각 계층에 담당자, 증거, 테스트가 필요합니다.
자주 묻는 질문
데이터가 네트워크 밖으로 나가나요?
배포와 연결 서비스에 따라 다릅니다. 모델, OCR, 임베딩, 백업, 로그 트래픽을 파악한 뒤 경계를 확인하세요.
AI 답변을 바로 신뢰해도 되나요?
법률, 회계, 중요한 결정에서는 원문, 완전성, 버전을 확인하세요. 출처는 검토를 돕지만 정확성을 보장하지 않습니다.
어떻게 시작하나요?
활용 사례 하나, 승인 문서, 담당자, 수용 기준을 정하고 소규모로 품질, 권한, 비용을 테스트한 후 확장하세요.
참고 자료
공개 자료는 원칙을 설명하며 RAGBOX를 인증하지 않습니다.
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
실무 적용 전 전문가 검토가 필요합니다. 개별 법률 또는 세무 자문이 아닙니다.