aisight 도움말도입 검토보안과 권한 통제
도입 검토

보안과 권한 통제

인프라 격리, 역할 기반 접근 통제(RBAC), 데이터 마스킹을 결합한 다중 방어 체계로 질의 한 건이 답변으로 나오기까지 다섯 단계를 통과합니다.

1
질의 입력
사용자가 자연어로 질문을 입력합니다.
2
RBAC 검증
사내 인사·조직 시스템(SSO/AD)과 연동해 사용자의 부서·직급별로 허용된 스킬과 열람 가능한 데이터 범위를 실시간으로 확인합니다.
3
PII 마스킹
주민등록번호, 전화번호, 금융 계좌 등 사전 정의된 민감정보 패턴을 LLM 전송 전에 비식별화합니다.
4
안전한 추론
검증을 통과한 데이터로만, 메인 DB와 분리된 격리된 런타임에서 실행합니다.
5
전수 감사
모든 트랜잭션(SQL, 조회)을 100% 로깅해 추적 가능하게 남깁니다.

하이브리드 LLM 라우팅

민감 데이터와 보안이 최우선인 분석은 외부로 데이터가 나가지 않는 사내 GPU 기반 sLLM에서 처리합니다. 한국어와 사내 맥락에 맞춰 튜닝돼 있습니다. 반대로 최신 모델이 필요한 고난도 다단계 추론은 외부 상용 LLM(Claude/GPT 등)으로 보냅니다. 라우터가 보안 등급(PII 스캔)·연산 복잡도·SLA 임계치를 기준으로 실행 직전 시점에 어느 쪽으로 보낼지 정합니다. 외부망과 완전히 단절된 Air-gapped 환경이나 전용 VPC 구축도 지원하며, 외부 API로 보낼 때는 익명화된 범용 데이터만 나가도록 통제합니다. 저장소·클라우드 환경도 GCP는 물론 AWS S3·NFS 등 고객사 환경에 맞춰 구성할 수 있습니다.

~80%일상 대화·단순 질의를 사내 GPU가 흡수
60%↓API 인프라 비용 절감 여력
20%고난도 추론에만 선별적으로 외부 API 과금
비용 관점

세일링스톤은 일상적인 대화·단순 질의의 상당 부분을 사내 GPU로 흡수하고, 논리적 추론이나 코드 생성처럼 고난도 작업에만 외부 API 예산을 선별적으로 투입하는 라우팅 구조를 제시합니다. 이를 통해 사용량이 늘어도 API 비용이 선형적으로 폭증하지 않도록 인프라 지출을 통제하는 것을 목표로 합니다.