통합 제로 트러스트 CNAPP 
보안 API 
보안 쿠버네티스 
보안 비밀 
그림자 AI와 즉각적인 공격에 대한 방어, AI-SPM 레드팀
현대 AI 위협, 제로 트러스트 프롬프트 및 샌드박싱 대응
일반적인 AI 준수 및 보안 과제
준수 과제
산업 및 규제 기준을 준수하는 것은 매우 복잡합니다.
가시성 부족
조직들은 AI/ML 파이프라인의 보안 위험을 모니터링하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
오구성
애플리케이션, 모델, 워크로드 및 환경은 종종 적절한 보안 통제가 부족합니다.
AI 모델 취약점
AI 모델은 적대적 공격, 데이터 오염, 무단 접근과 같은 위협에 직면해 있습니다.
데이터 보안 위험
민감한 데이터가 AI 모델 훈련과 추론 과정에서 노출될 수 있습니다.
당신의 AI는 위험 없고 준수하나요?
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우리 AI 보안 플랫폼의 사용 사례
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AI 거버넌스, 리스크 및 컴플라이언스 (AI-GRC)
- NIST AI, MITRE AI, AISCP, SOC 등 다양한 프로그램을 지원합니다.
- 감사 추적과 정책 점검을 자동화합니다.
- AI 거버넌스에 대한 가시성과 통제력을 강화합니다.
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자동 레드 팀
- AI 모델의 취약점을 동적으로 테스트합니다.
- 약점을 사전에 식별하는 자동화된 적대적 공격 시뮬레이션.
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LLM 프롬프트 방화벽
- 즉각적인 주사 공격으로부터 보호합니다.
- LLM 기반 애플리케이션에서 안전하고 통제된 상호작용을 보장합니다.
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교육 파이프라인 보안
- 모델 학습 파이프라인과 산출물을 안전하게 보호합니다.
- 학습된 AI 모델을 도난, 변조, 악의적 변경으로부터 보호합니다.
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데이터 보안
- PII/PHI 노출 탐지.
- 데이터셋 조작을 방지합니다.
- 무단 접근을 방지합니다.
AI 보안을 위한 예약 및 온디맨드 보고서 받기
AI 보안 모듈
AI 보안 포스처 관리(AISPM)
AI 배포 보안
AI 데이터 보안
AI 런타임 보안
AI 레드 팀
AI 거버넌스 및 컴플라이언스
멀티클라우드 플랫폼 전반에 걸친 AI 에이전트 보안
Azure AI Foundry, Copilot Studio, AWS Bedrock 전반에 걸친 AI 에이전트의 실시간 가시성, 샌드박싱 및 감사를 제공합니다.
멀티 클라우드 에이전트 가시성 및 감사
클라우드 환경 전반에 걸친 AI 에이전트의 지속적인 발견, 행동 감사, 위험 모니터링.
샌드박스 안전하지 않은 도구 사용
에이전트가 위험한 외부 도구, API 및 런타임 워크플로우 동작을 실행하는 것을 방지합니다.
샌드박스 자동 생성 코드
LLM이 생성한 스크립트와 코드 실행을 격리하여 악의적인 런타임 행동을 방지합니다.
멀티플랫폼 지원
주요 클라우드 플랫폼 전반에 걸친 업계 최초의 에이전트 발견 및 거버넌스.
지속적인 거버넌스를 위한 AI 모델 카드
모델 문서를 정적인 보고서에서 실시간 보안 및 리스크 대시보드로 전환하세요.
- 지속적 보안 및 공급망
모든 모델 구성 요소에 대해 실시간 소프트웨어 자재 대서(SBOM), 실시간 취약점 스캔, 지속적인 라이선스 준수 점검을 받아보세요. - 자동 검증 및 위험 점수 측정
샌드박스 기반 평가를 활용해 자동 레드팀링, 안전성, 편향, 독성, 탈옥 회복력 평가, 동적으로 변화하는 위험 점수 할당을 활용하세요. - 런타임 옵저버시빌리티 및 펜싱
행동 기준선을 설정하고 운영 활동을 모니터링하여 정책 위반을 감지하고 모델 데이터 저장소의 실시간 데이터 격리 및 펜싱을 보장합니다.
AI 보안 활용 사례
프롬프트 방화벽
- 신속 인젝션 방어
- 개인 정보 및 비밀 삭제
- 독성 필터링
- 코드 실행 방지
AI 레드 팀
- 공급망 보안(악성 페이로드)
- 프롬프트 누수 위험 (하드코딩된 비밀)
- 라이선스 준수(제한적 라이선스)
- 편향 및 독성 탐지
AI 클라우드 인프라 보안
- 노출된 노트북 (공개 접근 가능)
- 암호화되지 않은 학습 데이터
- 과도한 관용 역할(IAM 위험)
- 섀도우 알 자산 (승인되지 않은 인스턴스)
모델 샌드박싱
- 에이전트 네트워크 격리 (API 제한)
- 파일 시스템 보호 (읽기 전용 경로)
- 프로세스 화이트리스트 (블록 서브 셸)
- 데이터 유출 제어 (DNS 필터링)
AI 탐지 및 대응
- 클라우드 및 모델 전반에 걸친 AL 활동 모니터링
- 정책 기반 이상 탐지
- 실시간 경보 및 자동 복구
- Al 행동에 대한 전체 감사 추적
AI 기반 티켓 생성
- Al 보안 알림에서 자동 티켓 생성
- 증거와 메타데이터가 포함된 맥락 풍부한 티켓
- Jira 및 ServiceNow와의 통합
- 워크플로우 기반 복원 추적
AccuKnox AI-SPM은 AI의 모든 계층에서 보안을 제공합니다
보안 전문가와 상담하세요
민감한 클라우드 자산을 보호할 준비가 되셨나요?
통합, 안전, 유연한 AL 배포
온프레미스부터 멀티클라우드까지 어디서든 Al 워크로드를 배포할 수 있으며, 향상된 보안, MCP를 통한 원활한 오케스트레이션, 그리고 가장 광범위한 Al/ML 플랫폼 생태계 지원을 제공합니다.
AI 보안 핵심 차별화 요소
LLM을 판사로 하는 실행 프롬프트 방화벽 정결과 차단
주사, 환각, 독성, 편향에 대한 자동화된 AI 레드팀 배치
모델, 에이전트, 데이터셋, 파이프라인 전반에 걸친 다층 AI 보안
에이전트, 모델, 파이프라인 계보 매핑을 포함한 AI 자산 인벤토리
모델 오용 및 인프라 오구성에 대한 AI 탐지 및 대응
모델 레드팀링, 알림 필터링, 데이터셋 무결성 검사, 안전한 ML 공급망 제어를 통해 AI 특화 위협을 탐지 및 차단할 수 있습니다.
AI 보안 경쟁 스택 순위
AI/LLM 워크로드 보안 FAQ
AccuKnox의 ModelKnox는 AI 워크로드 행동에 특화된 실시간 런타임 가시성과 위협 탐지를 제공합니다. 이 시스템은 밀리초 단위로 추론 조작, 모델 추출, 자원 남용을 식별한 후, 응답 시간을 95% 단축하는 자동 복원을 트리거합니다.
네. AccuKnox는 프롬프트 입력, 모델 동작, API 호출, 런타임 이상 현상에 걸친 신호를 연관시켜 다단계 공격 경로를 재구성합니다. AI-SPM, 런타임 모니터링, API 보안 등 크로스레이어 가시성을 통해 팀이 연쇄 공격을 악화되기 전에 감지할 수 있습니다.
AccuKnox는 프로세스 수준의 가시성을 갖춘 런타임 관측성을 제공하며, 컨테이너, 에이전트, AI 파이프라인 전반에 걸쳐 실행 계보를 생성합니다. 프롬프트, 모델, 도구 또는 API 호출, 시스템 동작 간의 관계를 매핑하여 완전한 감사 추적과 동작 타임라인을 가능하게 합니다.
AccuKnox의 CDR 기능은 AI 보안 사고 복구를 자동화하여 AI 워크로드에 특화된 지능형 자동화를 통해 응답 시간을 95% 단축합니다. 사고 대응은 수동 개입 없이 발생하며, 위협이 하위 피해를 일으키기 전에 억제합니다.
AccuKnox ModelKnox는 프롬프트 인주, 출력 조작, 모델 추출 등 AI 워크로드 공격 패턴에 맞춰 실시간 위협 탐지를 제공합니다. 전통적인 보안 도구는 밀리초 응답 창에서 필요한 추론층 가시성을 갖추지 못합니다.
AccuKnox는 행동 모니터링과 실행 시 위협 탐지를 사용하여 AI 워크로드에 대한 새로운 공격 패턴을 피해를 일으키기 전에 식별합니다. 이 기술은 시그니처가 아닌 행동을 분석하기 때문에, 모델이나 훈련 데이터의 숨겨진 약점을 악용하는 미지의 위협을 포착합니다.
AccuKnox는 모델, 라이브러리, 의존성에 대한 AI-SBOM 및 AIBOM 기반 가시성을 제공합니다. 취약점과 악성 패키지를 지속적으로 탐색하고, 손상된 의존성에서 발생하는 이상 행동을 감지하며, LangChain과 같은 LLM 프레임워크 전반에 신뢰할 수 있는 레지스트리와 서명된 산출물을 강제합니다.
AccuKnox는 데이터 수집부터 학습까지 데이터 파이프라인을 보호하며, 데이터셋, 학습 프로세스, 모델 출력 전반에 걸쳐 가시성과 통제를 제공합니다. 기존 개발 수명주기 동안 감지되지 않은 학습 데이터 중독 및 데이터셋 조작을 감지합니다.
ModelArmor는 eBPF 기술을 사용하여 AI 워크로드에 대한 런타임 샌드박스 및 격리를 제공합니다. 커널 레벨 강제로 운영 LLM 환경을 모델 추출, 추론 조작, 자원 남용으로부터 보호하여 추론 파이프라인에 에이전트 오버헤드를 추가하지 않습니다.
AccuKnox는 데이터 수집부터 배포까지 AI 라이프사이클 전체를 보호하며, 단계에 맞는 제어를 적용합니다. 교육은 데이터 중독 탐지와 파이프라인 거버넌스를 제공합니다. 추론은 즉각적인 방화벽, 출력 모니터링, 행동 이상 감지를 지원합니다.
AccuKnox는 KubeArmor와 통합하여 Kubernetes 클러스터 전반에 걸쳐 AI 전용 런타임 제어를 포함한 포괄적인 정책 집행을 제공합니다. 컨테이너 오케스트레이션 보안과 AI 워크로드 특화 요구사항을 통합 정책 프레임워크 내에서 모두 처리합니다.
AccuKnox는 AWS, Azure, GCP, 하이브리드 환경 전반에 걸쳐 통합 정책 집행 및 준수 모니터링과 함께 일관된 LLM 보호를 제공합니다. 보안 태세는 모델이 어디에 배포되든 균일하게 유지되어, 각 클라우드 도구에서 발생하는 공백을 제거합니다.
AskADA AI 공동 조종사는 위협 인텔리전스 피드와 실시간 분석을 통합하여 AI 특화 위협과 취약점에 대한 맥락적 보안 인사이트를 제공합니다. 보안 팀이 피드 간 수작업으로 연관하지 않고도 관련 정보를 제공합니다.
AccuKnox의 AI 기반 상관관계는 AI와 LLM 워크로드 패턴에 맞게 조정된 지능형 분석을 통해 오탐률을 95% 줄여줍니다. 이는 합법적인 AI 운영과 실제 위협을 구분하며, 보안 팀을 압도하는 소음을 발생시키지 않습니다.
ModelKnox는 모든 AI 자산에 걸쳐 가시성, 위험 관리, 준수 추적을 제공하는 통합 대시보드를 제공합니다. 보안 팀은 분산된 도구를 이어붙이는 대신 태세, 취약점, 정책 위반, 준수 상태를 하나의 창으로 통합할 수 있습니다.
AskADA는 맥락적 보안 인사이트를 제공하며, NIST AI RMF, EU AI Act, OWASP, AVID, MITRE에 대한 준수 검사를 동시에 자동화합니다. 규제 격차를 드러내고 통합 보고서를 생성하여 팀이 수동 감사 준비에 소요하는 시간을 줄입니다.
AccuKnox는 독특한 AI 및 LLM 위협을 다루는 전문 백서, AI 거버넌스 체크리스트, 위협 분석 보고서, 구현 가이드를 제공합니다. 자료는 AI-SPM 도구, 거버넌스 프레임워크, 그리고 일반적인 문서 이상의 도움이 필요한 실무자들을 위한 안전한 AI 워크로드 배포를 포함합니다.
AccuKnox는 환경 전반에 걸쳐 내부적으로 개발된 에이전트, 모델, 파이프라인의 전체 인벤토리를 발견합니다. 에이전트 역량, 데이터 접근, 도구 통합을 매핑한 후, 빌드, 배포, 런타임 라이프사이클 전반에 걸쳐 정책-코드 거버넌스를 적용하며 지속적인 행동 모니터링을 수행합니다.
AccuKnox는 전 세계 모든 모델과 에이전트에서 12+ 카테고리에 걸쳐 즉각적인 방화벽 규칙을 시행하며, 비즈니스별 맞춤형 가드레일을 맞춤화합니다. 정책 엔진은 프롬프트, 모델, API, 런타임 계층에서 실행 전 동작을 검증하며, 진화하는 동작을 위한 지속적인 레드팀 방식을 사용합니다.
AccuKnox는 런타임 동안 에이전트 애플리케이션 동작을 이해하기 위해 샌드박스 방식을 사용합니다. 행동 패턴을 분석해 의도를 추론하고, 과잉 침해를 식별하기 위한 유효 권한과 필수 권한을 평가하며, NHI를 위한 적시 접근 통제를 통해 최소 권한 부여를 시행합니다.
AccuKnox는 패턴 매칭과 맥락 분류를 결합하여 프롬프트와 모델 응답 모두에서 개인 식별자(PII), API 키, 자격 증명 및 기타 민감한 데이터를 감지합니다. 모니터링, 알림, 차단 등 구성 가능한 동작을 지원하며, 전송 중인 데이터와 생성된 출력을 모두 포함합니다.
AccuKnox는 LLM 위협 패턴을 위해 특별히 설계된 런타임 모니터링과 행동 분석을 통해 AI-SPM을 통해 적대적 공격에 대응합니다. 자동화된 레드티징은 지속적인 적대 시뮬레이션을 실행하여 모델 방어를 테스트하고 실시간으로 보안 태세를 조정합니다.
AccuKnox는 인젝션 공격을 방지하고 안전하고 감사 가능한 프롬프트 상호작용을 강제하는 LLM용 프롬프트 방화벽을 특징으로 합니다. 모든 연결된 모델과 에이전트에 구성 가능한 정책을 적용하여 모델 추론에 도달하기 전에 인젝션 시도를 차단합니다.
AccuKnox는 GitHub Actions 및 기타 CI/CD 파이프라인 도구와 통합되어 AI 개발 수명 주기 전반에 걸친 보안 스캔을 가능하게 합니다. DevSecOps 팀은 모델 배포 속도를 방해하지 않으면서 기존 워크플로우에 LLM 보안을 내장할 수 있습니다.
AccuKnox는 벤더의 데이터 처리 관행, 모델 동작, 접근 통제를 평가할 것을 권장하며, 이를 통해 AIBOM, 감사 로그, EU AI 법 및 ISO 42001에 따른 준수 매핑을 투명하게 요구합니다. 배포 후 제3자 접근에 대한 지속적인 런타임 모니터링이 필수적입니다.
AccuKnox는 엔드포인트, 브라우저, SaaS, 클라우드 환경에서 지속적인 AI 자산 발견을 수행합니다. 이 도구는 아웃바운드 트래픽, API 호출, 브라우저 상호작용을 분석하여 사용자 신원 및 데이터 접근 패턴과 사용도를 연관시켜 위험을 평가함으로써 섀도우 AI 사용을 감지합니다.
AccuKnox는 SaaS 플랫폼 내 내장형 AI 기능을 식별하며, 여기에는 코파일럿, 플러그인, 서드파티 통합 등이 포함됩니다. 애플리케이션 동작, API 호출, 데이터 흐름을 분석하여 숨겨진 AI 사용을 밝혀낸 후, 거버넌스 정책을 기반으로 무단 통합을 표시합니다.
AccuKnox는 KubeArmor 기술을 기반으로 한 샌드박스를 통해 AI 및 ML 작업을 안전하게 격리하는 오픈소스 솔루션으로 ModelArmor를 제공합니다. 조직은 특정 배포 요구에 맞춘 커뮤니티 주도 AI 보안 혁신을 활용하여 벤더 락인을 피합니다.
AccuKnox의 에이전트리스 AI-SPM은 AI 인프라에 소프트웨어를 설치하지 않고도 API 통합을 통해 포괄적인 위험 평가를 제공합니다. 이는 추론 성능을 유지하면서 보안 태세의 가시성을 보장하여, 에이전트 기반 접근법이 초래하는 공격 표면과 오버헤드를 제거합니다.
AccuKnox의 제로 트러스트 AI 보안 프레임워크는 통합 CNAPP 아키텍처 내에서 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 지속적인 검증과 정책 집행을 보장합니다. 모든 에이전트, 모델, API 상호작용은 어디에서 실행되든 신뢰한다고 가정하는 것이 아니라 검증됩니다.
라이브 투어 받아보세요
맞춤형 보안 평가를 받을 준비가 되셨나요?
"AccuKnox를 선택한 이유는 오픈소스 KubeArmor가 eBPF와 LSM 기술을 혁신적으로 사용해 런타임 보안을 제공한 데 힘입었습니다."
골란 벤-오니
최고정보책임자
"프루던트에서는 애플리케이션 및 클라우드 보안에 있어 종합적인 종단 간 방법론을 옹호합니다. AccuKnox는 우리의 심층 평가에서 모든 분야에서 뛰어난 성과를 거두었습니다."
마노즈 커른
CIO
"Tible은 모든 이해관계자를 위한 포괄적인 보안, 준수 및 거버넌스 제공에 전념하고 있습니다."
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저희 소개
AccuKnox는 AI, API, 애플리케이션, 클라우드, 공급망 보안을 위한 제로 트러스트 보안 플랫폼을 제공합니다. 연구개발 혁신가인 SRI International(스탠포드 연구소)에서 인큐베이션된 AccuKnox는 획기적인 제로 트러스트 보안 특허를 보유하고 있으며, National Grid Partners, Dolby Family Ventures, Dreamit Ventures, Avanta Ventures, 5G Open Innovation Lab 등 최상위 투자자들의 지원을 받고 있습니다.