AI-Ready Security, AI-Radar
인공지능 시대를 맞이하는 Fasoo의 AI 솔루션
데이터 분류, 정확하지 않다면 모든 것이 무너집니다
조직의 데이터는 급속도로 늘어나고 있습니다. 문제는 이렇게 방대한 데이터가 제대로 분류되지 않은 채 축적된다는 점입니다. 잘못된 분류는 단순히 관리상의 불편을 넘어 보안, AI 효용성, 운영 비용 전반에 치명적인 문제를 야기합니다.
보안 측면에서는, 민감정보가 포함된 문서가 일반 등급으로 잘못 분류되거나, 동일한 파일이 저장 위치에 따라 보안 정책이 다르게 적용돼 유출 위험이 커질 수 있습니다. AI 활용 측면에서는, 데이터가 정확히 분류되지 않으면 학습 및 분석 모델이 왜곡된 결과를 도출하거나 비효율적으로 동작할 수 있습니다. 운영 측면에서도, 담당자가 방대한 파일을 일일이 검토 및 정리하는 일은 쉽지 않습니다. 이는 곧 관리 비용의 증가와 정책 적용 실패로 이어집니다.
이제는 단순히 분류 체계를 세우는 것을 넘어, AI가 스스로 문서의 의미, 맥락, 민감도를 이해하고 올바른 태그를 부여해야만 하는 시대입니다.
데이터의 의미를 이해하는 AI 기술
AI-R Cataloger (Fasoo AI Radar for Cataloging)는 AI가 데이터의 내용과 문맥을 분석해 데이터를 보다 빠르고 정확하게 식별, 분류, 라벨링 하는 AI 기반 데이터 분류 솔루션입니다.
단순 키워드 매칭이나 파일 확장자에 의존하지 않고, AI가 문서의 실제 의미를 학습해 데이터 유형, 민감도, 소유권, 사용 패턴에 따라 분류합니다. 이로써 보안 정책의 정확도를 높이고, AI/ML 활용을 위한 데이터 거버넌스 품질을 극대화합니다.
AI-R Cataloger 특장점
AI-R Cataloger는 단순히 데이터를 분류하는 기술이 아니라, 데이터를 이해하고 의미를 부여하는 AI 에이전트입니다. 신속하고 정확한 분류는 모든 데이터 보안과 AI 활용의 출발점입니다. AI-R Cataloger로 조직의 데이터가 더 스마트하게 관리되고, 더 안전하고 효율적으로 활용될 수 있습니다.
데이터의 내용과 문맥을 분석해
보다 빠르고 정확하게 분류하는 AI
LLM 기반 자동 분류
LLM 기반 자연어 이해 기술로 문서의 맥락을 파악하고 내용, 형식, 위치 정보 등을 종합적으로 분석해 자동으로 올바른 분류 태그 부여
조직 맞춤형 카탈로그 학습
산업, 업무, 문서 특성에 맞춰 도메인별 분류 모델과 규칙 세트를 지속적으로 학습 및 정교화
AI/분석 환경을 위한 데이터 정제
비정형 데이터의 구조화와 의미 기반 그룹화를 통해 AI 모델 학습용 데이터 품질을 개선하고 중복/노이즈 데이터를 최소화
보안 정책과 연계된 분류 체계
분류 결과를 FDR, Wrapsody, FED 등 파수 문서 보안 솔루션의 정책과 연동해 파일 생성, 공유, 저장 단계별로 맞춤형 보안 정책 자동 적용
Fasoo 데이터 보안 플랫폼 (DSP)과 연계
데이터의 분류, 활용, 보호 전 과정을 하나의 거버넌스 흐름으로 통합 관리
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