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ConfidenceAI

ConfidenceAI는 기업 및 규제 산업용 LLM 런타임 보안 플랫폼으로, 온프레미스나 프라이빗 환경에서 프롬프트와 응답을 실시간으로 탐지·정책 판단·감사 기록하여 AI 상호작용 리스크를 일괄 관리합니다.
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ConfidenceAI 기능

애플리케이션-LLM 사이에서 인라인 보안 탐지 및 판단 수행
프롬프트·응답에 대한 규칙 매칭 및 시맨틱 리스크 분석
Allow·Block·Flag 3종 처리 결과로 리스크 대응
enforce·shadow·bypass 등 다양한 운영 모드 전환
역할 기반·임계치 기반 정책 관리(RBAC) 제공
통합 제어 플레인으로 이벤트·역할·웹훅·감사 로그 관리
로컬 IDC·프라이빗 클라우드·Kubernetes·Docker 등 배포 지원
SIEM/SOC 시스템 연동으로 보안 이벤트 통합·분석 가능

ConfidenceAI 사용 사례

정부·금융 등 민감 데이터 환경에서 LLM 요청을 로컬 네트워크 내에서 처리
AI 어시스턴트 출시 전 shadow 모드로 리스크·오탐 사례 사전 관찰
프롬프트 인젝션·위반 출력 차단으로 운영 리스크 노출 최소화
팀·모델·엔드포인트별 보안 정책 차등 적용로 단계별 관리
보안팀이 감사 로그를 SIEM 플랫폼에 연동해 통합 알림 및 추적
다중 모델 병행 시 동일 보안 정책 재사용로 관리 분산 방지
에어갭·격리망 환경에 AI 보안 게이트웨이 배포로 온프레미스 운영 달성

ConfidenceAI FAQ

QConfidenceAI란 무엇인가요?

ConfidenceAI는 애플리케이션과 모델 사이에 배치되는 엔터프라이즈 LLM 런타임 보안 플랫폼으로, 상호작용 리스크를 탐지하고 정책을 적용합니다.

QConfidenceAI는 어떤 리스크를 주로 해결하나요?

자료에 따르면 프롬프트 인젝션, 데이터 유출(PII 포함), 정책 위반 및 비정상 행동 등을 핵심적으로 다룹니다.

QConfidenceAI는 모델 요청을 어떻게 처리하나요?

규칙·패턴 매칭, 시맨틱 분석, 리스크 점수 산정 후 Allow·Block·Flag 중 하나의 결정을 반환합니다.

QConfidenceAI는 어떤 배포 방식을 지원하나요?

공개 정보에 따르면 로컬 IDC·프라이빗 클라우드/VPC·Kubernetes(sidecar/DaemonSet)·Docker 등에서 배포 가능합니다.

QConfidenceAI는 차단 없이 모니터링만 가능한가요?

네, shadow(모니터링만)와 enforce(차단) 모드를 포함한 다양한 운영 모드를 단계별로 선택할 수 있습니다.

Q기존 보안 운영 체계와 연동할 수 있나요?

자료에 따르면 SIEM/SOC 도구 연동이 가능하며, 일반적인 로그·이벤트 연동 방식을 지원합니다.

Q성능 지표가 공개되어 있나요?

자료에는 저지연·단일 CPU 고처리량 언급이 있으나, 구체적 수치와 조건은 공식 문서와 실측 결과를 기준으로 해야 합니다.

Q가격이나 버전 정보는 어디서 확인할 수 있나요?

현재 제공된 정보에는 정가가 없으므로, 공식 웹사이트나 세일즈 채널을 통해 최신 버전과 견적을 문의하시기 바랍니다.

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