보안

경영진, IT, 데이터 담당자 가이드. 위험을 이해하고 함께 Private AI 범위를 정하세요.

조직의 AI, 조직의 기준으로.

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

기능과 배포는 프로젝트별 확인이 필요합니다. 근거 없는 인증, ROI, 고객 주장은 하지 않습니다.

RAGBOX · RAGBOX Private AI 통제 프레임워크

01신원

02권한

03워크스페이스

04지식

05모델

06감사

누가 언제 어떤 데이터와 모델로 무엇을 했고 누가 검토하는지 기록합니다. 증거와 로그의 민감 정보 사이 균형이 필요합니다.

원본, 청크, 임베딩, 인덱스, 캐시, 답변, 로그를 포함합니다. 위치, 접근자, 삭제와 복구 방법을 알아야 합니다.

승인이나 가시성 밖의 AI 사용입니다. 위험은 데이터, 도구, 계정, 계약에 따라 다르며 모든 공개 AI가 위험한 것은 아닙니다.

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.

공개 자료는 원칙을 설명하며 RAGBOX를 인증하지 않습니다.

실무 적용 전 전문가 검토가 필요합니다. 개별 법률 또는 세무 자문이 아닙니다.

LET’S MAKE AI YOURS.

조직에 맞게 설계하는 데이터 경계