Question 1

FlowGuard AI는 어떤 회사인가요?

Accepted Answer

FlowGuard AI는 엔드포인트 기반의 기업 AI 통제 플랫폼입니다. 직원 디바이스에 직접 설치되는 경량 엔드포인트 에이전트 또는 브라우저 확장 프로그램 형태로 제공되며, ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot 등 생성형 AI 서비스로 민감정보가 전송되기 전에 탐지하고 차단합니다. 네트워크 프록시나 클라우드 게이트웨이 방식과 달리, 엔드포인트에서 직접 동작하기 때문에 사무실, 재택, 모바일 핫스팟 등 어떤 네트워크 환경에서도 동일하게 작동합니다. 기업이 생성형 AI를 안전하게 사용할 수 있도록 만드는 것이 우리의 목표입니다.

Question 2

왜 엔드포인트 방식인가요? 네트워크 프록시나 SSL 검사 방식과 어떻게 다른가요?

Accepted Answer

네트워크 프록시와 SSL 검사 방식은 회사 네트워크와 인터넷 사이에 위치하지만, AI 보안 측면에서 세 가지 근본적인 맹점이 있습니다: (1) 재택근무자나 하이브리드 근무자는 집 Wi-Fi나 모바일 데이터를 사용하기 때문에 회사 프록시를 완전히 우회합니다. AI 트래픽이 프록시를 통과하지 않습니다. (2) GitHub Copilot과 같은 IDE 통합 AI 코딩 어시스턴트는 브라우저가 아닌 IDE 프로세스를 통해 통신하므로 프록시 기반 도구로는 해당 요청을 검사할 수 없습니다. (3) SSL 검사는 모든 디바이스에 중간자(MITM) 인증서 설치가 필요하여 개인정보, 법적 문제, 성능 저하 우려가 큽니다. FlowGuard AI의 엔드포인트 에이전트는 디바이스에서 직접 동작하여 네트워크 도달 전에 애플리케이션 레이어에서 AI 전송 데이터를 가로채 세 가지 문제를 모두 해결합니다.

Question 3

FlowGuard AI 엔드포인트 에이전트는 기술적으로 어떻게 동작하나요?

Accepted Answer

FlowGuard AI 엔드포인트 에이전트는 Windows와 macOS에서 실행되는 경량 프로세스입니다. 브라우저와 IDE의 애플리케이션 레이어에 연결되어 AI 프롬프트 내용을 전송 전에 검사합니다. 직원이 모니터링 대상 AI 서비스에 프롬프트를 제출하면, 에이전트는 로컬 정책 엔진을 사용하여 텍스트를 분석합니다(원시 프롬프트 내용은 FlowGuard 서버로 전송되지 않음). 민감정보(개인정보, 소스코드, 자격증명, 금융 데이터 등)가 탐지되면 설정된 정책에 따라 차단 및 알림, 민감 부분 마스킹, 또는 컴플라이언스를 위한 조용한 이벤트 기록을 실행합니다. 브라우저 확장 프로그램은 전체 에이전트 설치 없이도 브라우저 기반 AI 도구에 동일한 커버리지를 제공합니다.

Question 4

FlowGuard AI는 어떤 생성형 AI 서비스를 커버하나요?

Accepted Answer

FlowGuard AI는 ChatGPT(OpenAI), Claude(Anthropic), Gemini(Google), Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, Perplexity, Notion AI 등 40개 이상의 생성형 AI 서비스를 커버합니다—브라우저 인터페이스와 IDE 플러그인 모두 포함합니다. 섀도우 AI 탐지 데이터베이스는 13,000개 이상의 AI 도구를 목록화하고 있어, 직원이 새로운 서비스에 처음 접근하면 자동으로 감지됩니다. 새로운 생성형 AI 서비스가 출시될 때마다 커버리지가 지속적으로 업데이트됩니다.

Question 5

기존 DLP 솔루션과 FlowGuard AI의 차이점은 무엇인가요?

Accepted Answer

기존 DLP는 이메일, USB, 파일 전송을 위해 설계되었으며 AI 프롬프트 맥락을 전혀 이해하지 못합니다. FlowGuard AI는 생성형 AI 보안을 위해 처음부터 새로 구축되었습니다: (1) 단순 키워드 패턴이 아닌 대화형 AI 프롬프트 구조를 이해합니다. (2) 엔드포인트 기반이므로 프록시 DLP가 접근할 수 없는 재택근무자와 IDE 기반 코딩 어시스턴트도 커버합니다. (3) AI 특화 가시성 제공: 어떤 AI 도구가 누구에 의해, 얼마나 자주, 어떤 유형의 데이터가 시도되었는지 파악합니다. (4) SSL 검사 인증서나 네트워크 인프라 변경이 필요 없어 수개월이 아닌 수분 내에 배포됩니다.

Question 6

FlowGuard AI는 어떤 유형의 민감정보를 탐지하나요?

Accepted Answer

FlowGuard AI가 탐지하는 데이터: 이름, 이메일, 전화번호, 주민등록번호 등 개인식별정보(PII), 계좌번호·신용카드 정보 등 금융 데이터, 소스코드·API 키·DB 접속 정보, 내부 문서·계약서·M&A 자료·전략 파일, 의료 기록, 조직 고유의 커스텀 데이터 패턴. 한국어·영어 콘텐츠 모두에 최적화되어 있으며, 민감정보와 유사하게 보이는 일반 텍스트에 의한 오탐을 줄이기 위한 AI 맥락 인식 기능이 포함되어 있습니다.

Question 7

엔드포인트 에이전트가 직원 개인정보나 성능에 영향을 주나요?

Accepted Answer

개인정보: FlowGuard AI는 외부로 전송되는 AI 프롬프트 내용만 검사하며, 일반 웹 브라우징, 키 입력, 이메일 등 다른 활동은 기록하지 않습니다. 원시 프롬프트 텍스트는 디바이스 로컬의 정책 엔진에서 분석되며 FlowGuard 서버로 전송되지 않습니다. 보안 팀에 기록되는 것은 정책 위반 메타데이터(타임스탬프, 사용자 ID, 데이터 카테고리, 취해진 조치)뿐입니다. 성능: 엔드포인트 에이전트는 경량으로 설계되었습니다. 프롬프트 분석 중 CPU 사용률은 일반적으로 1% 미만이며, 검사로 인한 AI 상호작용 지연은 100ms 미만으로 사용자가 체감할 수 없는 수준입니다.

Question 8

기업 전체에 FlowGuard AI는 어떻게 배포하나요?

Accepted Answer

FlowGuard AI는 두 가지 배포 방식을 지원합니다: (1) 브라우저 확장 프로그램 — Chrome 웹 스토어에서 설치하거나 엔터프라이즈 브라우저 정책(Google Workspace, Microsoft Intune)을 통해 자동 배포. 브라우저 기반 AI 서비스 전체 커버. 기기당 5분 이내 배포 가능하며, 정책 푸시를 통해 전체 기기에 수분 내 완료. (2) 엔드포인트 에이전트 — Windows와 macOS용 설치 애플리케이션으로 브라우저 기반 AI와 IDE 통합 코딩 어시스턴트 모두 커버. Microsoft Intune, Jamf, Kandji 등 MDM 플랫폼으로 배포 가능. 네트워크 인프라 변경, 방화벽 규칙, SSL 인증서 설치 불필요.

Question 9

섀도우 AI(Shadow AI)란 무엇이며, 왜 보안 위협인가요?

Accepted Answer

섀도우 AI는 IT 또는 보안 팀의 승인 없이 직원들이 사용하는 생성형 AI 도구를 말합니다. '섀도우 IT'가 승인되지 않은 클라우드 앱을 가리켰던 것과 같습니다. 위험이 큰 이유: 직원이 대화 기록을 무기한 저장하거나, 입력 내용을 제3자와 공유해 모델 학습에 사용하거나, 엔터프라이즈급 보안 통제가 없는 무료 AI 챗봇을 사용할 수 있기 때문입니다. FlowGuard AI 엔드포인트 에이전트는 디바이스 레벨에서 AI 서비스 접근을 탐지하고 13,000개 이상의 알려진 AI 도구 데이터베이스와 대조합니다. 새로 탐지된 AI 서비스는 자동으로 기록·플래그되어, IT 팀이 몰랐던 도구를 포함한 조직 전체 AI 사용 현황을 완전히 파악할 수 있습니다.

Question 10

FlowGuard AI는 GDPR 및 한국 개인정보보호법(PIPA)을 준수하나요?

Accepted Answer

네. FlowGuard AI는 EU GDPR, 한국 개인정보보호법(PIPA) 등 각국 데이터 보호 규정 준수를 지원하도록 설계되었습니다. 엔드포인트 에이전트가 프롬프트 내용을 로컬에서 분석하고 원시 프롬프트 텍스트를 FlowGuard 서버로 전송하지 않기 때문에, 클라우드 검사 솔루션이 직면하는 2차 데이터 처리 우려를 피할 수 있습니다. 플랫폼은 컴플라이언스 및 법무 팀이 AI 사용 거버넌스에 필요로 하는 변조 방지 감사 로그, 역할 기반 접근 제어, 데이터 거주지 옵션을 제공합니다.

Question 11

MCP(Model Context Protocol)란 무엇이고 보안에서 왜 중요한가요?

Accepted Answer

MCP는 AI 모델이 외부 데이터와 도구에 연결되는 방식을 표준화한 개방형 프로토콜입니다. 사내 위키, 데이터베이스, 티켓 시스템, 코드 저장소를 하나의 일관된 방식으로 붙일 수 있습니다. 보안에서 중요한 이유는, AI가 더 이상 텍스트만 주고받는 존재가 아니라 실제 사내 시스템을 읽고 행동하게 되기 때문입니다. 아무도 민감정보를 입력하지 않아도 데이터가 이동할 수 있어, 프롬프트 검사만으로는 위험이 덮이지 않습니다.

Question 12

AI 가드레일이란 무엇이며 AI DLP와 어떻게 다른가요?

Accepted Answer

AI 가드레일은 AI 시스템의 입력·출력·행동을 정책에 따라 검사하고 제약하는 통제 계층입니다. AI DLP는 그 첫 번째 계층에 해당합니다 — 모델에 들어가는 내용을 검사해 민감정보가 기기를 떠나기 전에 차단합니다. 가드레일은 같은 개념을 모델이 돌려주는 응답으로, 그리고 결정적으로 에이전트가 실행하려는 행동(어떤 도구를, 어떤 시스템에, 어떤 인자로 호출하는지)으로 확장합니다. AI DLP는 가드레일의 하나이지 전부는 아닙니다.

Question 13

프롬프트 단계의 AI DLP로 AI 에이전트와 MCP 연동까지 막을 수 있나요?

Accepted Answer

그것만으로는 어렵습니다. 프롬프트 DLP는 사람이 입력한 내용을 검사합니다. MCP 환경에서는 에이전트가 도구를 호출해 사내 데이터를 직접 가져오고 외부로 전달할 수 있어, 아무도 민감정보를 한 글자도 입력하지 않을 수 있습니다. "지난주 이탈 고객 정리해줘" 같은 평범한 요청이 고객 레코드를 외부 채널에 정리하는 결과로 끝날 수 있습니다. 채팅 표면에서는 프롬프트 DLP가 여전히 필요하지만, 에이전트가 행동하기 시작하면 그것만으로는 부족합니다.

Question 14

FlowGuard AI는 MCP 가시성과 에이전트 행동 가드레일을 지금 제공하나요?

Accepted Answer

아직 제공하지 않습니다. 현재 제공 중인 것은 프롬프트 계층입니다 — 어떤 AI 도구가 실제로 사용되는지에 대한 가시성, 프롬프트·응답의 민감정보 탐지 및 차단, 코드 어시스턴트를 포함한 Shadow AI 탐지, 정책 기반 통제, 감사 로그입니다. MCP 연동 가시성과 에이전트 행동 가드레일은 개발 중인 확장 방향이며, 그래서 제품 기능과 구분해 밝히고 있습니다. 구체적인 일정과 범위는 문의해 주십시오.

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