GOVERNANCE
15분 소요

AI 안전·거버넌스


조직에서 LLM을 운영하려면

LLM은 기능이면서 동시에 조직의 데이터/권한을 건드리는 시스템입니다. 리스크 분류부터 역할 분담, 사고 대응, 규제 준수까지 체계적인 거버넌스 프레임워크를 정리합니다.

SECURITY STATUS
ACTIVE

리스크 유형

체크 항목

역할 분담

성숙도 단계

핵심 원칙

거버넌스는 “사람이 지키는 규칙”이 아니라 “시스템이 강제하는 제약”으로 구현되어야 합니다.

정책 문서만 있고 시스템 통제가 없으면 사고가 나도 추적이 불가능합니다.

리스크 분류 체계

발생 가능성 × 영향도로 우선순위 설정

데이터 리스크

PII 유출, 학습 데이터 오염

보안 리스크

프롬프트 인젝션, 탈옥

품질 리스크

환각, 편향, 일관성 부족

규제 리스크

GDPR, EU AI Act 위반

운영 리스크

서비스 중단, 비용 폭증

평판 리스크

부적절 응답, 신뢰 상실

최소 거버넌스 체크리스트

데이터 분류

공개/내부/기밀/극비 4단계

접근 권한

RBAC 역할 기반 통제

로깅 체계

PII 마스킹 + 감사 추적

승인 플로우

고위험 작업 HITL 필수

변경 관리

프롬프트 버전 + 롤백

사고 대응

탐지→격리→분석→복구

역할 분담 매트릭스

보안팀

정책/리스크/감사

개발팀

구현/API/툴 보안

운영팀

모니터링/대응/비용

법무팀

규제/약관/리스크

점진적 성숙도 단계

1
1단계

최소 통제

극비 데이터 차단 + 고위험 승인 플로우

2
2단계

구조화

전체 데이터 분류 + RBAC + 로깅

3
3단계

자동화

모니터링·이상 탐지 + 사고 대응 플레이북

4
4단계

성숙

규제 인증 + 정기 감사 + 지속 개선

가장 위험한 것부터 막고,
점진적으로 성숙도를 높여가세요

AI 거버넌스는 도입 초기 비용처럼 보이지만,
사고 예방과 신뢰 구축이라는 장기적 가치를 만듭니다.

#Security
#Governance
#Policy
#Compliance
#Ops

2025-12-21 · 럿지 AI 팀