Zone 1 · 기업 내부 네트워크
운영 시스템이 이미 있는 곳
ERP, CRM, 티켓팅, DMS/ECM, 레거시 DB, RAG 파이프라인 등 기존 엔터프라이즈 시스템은 그대로 유지되며 별도의 데이터 마이그레이션이 필요하지 않습니다. 캡슐은 소스 환경에 맞춰 REST, gRPC, JDBC 또는 Graph API를 통해 데이터를 실시간으로 읽어옵니다.
기술 관점 · 존(Zone) 기반 아키텍처
기술 관점에서의 아키텍처
아키텍트 및 보안 검토자를 위한 운영 데이터 연동, 캡슐화 과정, 그리고 LLM 상호작용 방식에 대한 전체 존(Zone) 기반 아키텍처 뷰를 제공합니다.
01
Source Data
Corporate Internal Network
On-prem DB · Enterprise Systems
Unstructured
DB1
Customer Data
Personally Identifiable Info
Personally Identifiable Info
DB2
Ticket Data
CS Tickets / Status
CS Tickets / Status
DB3
Detail Data
Unstructured Claims
Unstructured Claims
Raw Input Fields
Customer
David Lawson
ID
Ticket
CS-4203
CD
Free Text
Shipping delayed...
BD
×
PII guardrails protect fields. Enterprises run on structures.
We are not criticizing PII filters. We handle a different category of data — table schemas, cross-references, alarm sequences, and ticket threads that simple field-level masking cannot preserve.
Plug-in for AI Teams
ERP
SAP·Oracle
CRM
Salesforce
RAG
Vector DB
Legacy
Oracle
Ticket
Jira·SN
DMS
SharePoint
REST · gRPC · JDBC · Graph API
Zero System Modification
Integrates via a single API call with zero modifications to existing ERP, CRM, or legacy systems
02 Enterprise Environment Execution
Unstructured Data In
02
DP Encapsulation
DMZ — Differential Privacy
Same Org · EU Region · GDPR Ready
Encapsulation Flow
IN
Raw Input
Unstructured Data
Unstructured Data
PROCESS
DP Engine
Differential Privacy
Differential Privacy
OUT
Encapsulated
Token Capsule
Token Capsule
Encapsulation
✓ Protected
Name
* * * * * * *
ID
Champ Id
CS-* * * *
CD
Free Text
[tokenized...]
BD
DP Engine
epsilon-DP Active
Noise Injection (Laplace)
k-Anonymity Enforcement
Semantic Tokenization
Free-Text NER Masking
DMZ Guarantee
Goes beyond simple encapsulation. Differential privacy techniques make original sensitive data mathematically irreversible
01 Structure-Preserving
05 Zero Exposure & Audit
Protected Data Out
03
AI Processing
In-House Team
Same Org · Anonymized LLM Proxy
LLM Pipeline
LLM-a-Proxy Anonymized Routing
Path A · External
Public cloud
Region-hosted
Path B · On-prem
Private
On-prem
swap any model — capsule contract stays the same
✓
No Direct Access to Source DB
AI teams never touch the source database. They only receive structure-preserved, differentially-private data
Privacy Isolation Module
PDESC / ISOLA
Privacy Descriptor
Isolated Computation Zone
Output De-identification
Re-identification attempts contained · Output validated
Compliance
EU GDPR
EU Region
01 Structure-Preserving
05 Zero Exposure & Audit
AI Response (tokenized)
04
Local Auto Reconstruction
Local — Auto Reconstruction
Internal Only · No External Egress
Reconstruction Flow
IN
AI Token
Tokenized Response
Tokenized Response
PROCESS
Reconstruction
Local Restoration
Local Restoration
OUT
Original Value
Business-Ready
Business-Ready
Token → Original
Customer
David Lawson
ID
Ticket
CS-4203
CD
Details
Shipping delayed...
BD
Reconstruction
Local Only
Token Map Lookup
Original Value Restore
Context Re-binding
Output Validation
Local Reconstruction Guarantee
Token map exists only in local storage · Delivers Business-Ready Output instantly
Output Properties
Original Values Restored
Zero External Exposure
Context Fully Preserved
Business-Ready Output
Auto Restore
Local Only
Data Residency
03 Business-Ready Reconstruction
04 Enterprise Context Control
06 Time-Shifting Policy
Zone 2 · DMZ — 비무장지대
캡슐화가 일어나는 곳
강화된 캡슐화 레이어(Enhanced Encapsulation Layer)는 민감한 요소를 탐지하고, 구조 보존 및 차분 프라이버시(Differential-privacy) 기반 기술로 보호된 안전한 토큰으로 교체한 뒤 라우팅 단계로 전달합니다. 원본 데이터는 외부로 나가지 않고 로컬 토큰 맵(Local token map)에 안전하게 보관됩니다.
Zone 3 · 사내 팀
거버넌스와 라우팅이 이루어지는 곳
조직의 정책, 권한 및 도메인 맥락에 따라 캡슐의 처리 위치가 결정됩니다. 이는 승인된 외부 LLM(Path A) 또는 온프레미스 로컬 모델(Path B) 중 하나로 선택됩니다. 이 결정은 워크플로우별 정책을 기반으로 하며, 모든 감사(Audit) 데이터는 조직 내부에 보관됩니다.
Zone 4 · 로컬 — 자동 재구성
AI 응답이 비즈니스용 결과물로 완성되는 곳
AI 응답은 오직 조직 내부에서만 토큰에서 원래 값으로 자동 복원됩니다. 신뢰 경계(Trust boundary)를 벗어난 데이터는 외부에서 복원이 불가능하며, 최종 복원된 결과값은 기존 워크플로우로 다시 전달됩니다.
인터랙티브 제품 둘러보기
5단계 프로세스. 단 한 장의 문서로 확인하는 실전 결과물
동일한 캡슐화 메커니즘이 통신·의료·금융·국방·법률·OT 전 영역에서 작동합니다. 아래는 계약서 검토 워크플로우입니다. 원본 문서는 절대 조직 외부로 나가지 않습니다.
NOC Ticket · INC-2025-0427
Circuit ID:ACME-CKT-4821-NYC[Circuit_A]
Device IP:10.44.72.31[Device_A]
Contract Ref:MSA-ACME-2025-0312[Contract_A]
Site Code:NYC-DC1-FLOOR3[Site_A]
Service circuit ACME-CKT-4821-NYC[Circuit_A] reported signal degradation on device 10.44.72.31[Device_A]. Per master agreement MSA-ACME-2025-0312[Contract_A], clause 4.2 mandates log retention for 36 months. On-site verification scheduled at NYC-DC1-FLOOR3[Site_A] pending change approval.
Analyze this incident for root cause and recommended actions.
✦ Run Capsule
Step 01 — 소스 지정
데이터 이동 없이, 문서가 보관된 위치에서 직접 읽어옵니다
LLM Capsule은 고객의 환경 내부에서 구동되며, SharePoint, Jira / ServiceNow, Salesforce, Oracle ERP, 내부 NOC 콘솔 또는 자체 포털 등 이미 운영 중인 시스템에서 문서를 직접 읽어옵니다. 별도의 데이터 마이그레이션이나 외부 파이프라인 연결, 아키텍처 변경 없이 기존 인프라를 그대로 활용해 즉시 도입할 수 있습니다.
기존 시스템은 REST / gRPC / JDBC / Graph API / 온프레미스 API / 임베디드 SDK / Slack App을 통해 조직 내부에서 Capsule을 호출합니다.
내부 환경 실행데이터 외부 전송 없음기존 소스 연동
Step 02 — 정책 정의
우리 회사에 맞는 필터를 어드민에서 설정합니다.
기본 제공 마커 세트에서 선택하거나 직접 작성합니다. 프로젝트 코드, 계약 참조, 네트워크 ID, 임무 참조, 금융 용어, 취약점 레이블 등을 활용할 수 있습니다. 재배포 없이 마커를 추가·삭제·시점 변경할 수 있으며, 모든 정책 버전은 이력으로 기록됩니다.
기본 마커 11개커스텀 정규식정책 버전 관리RBAC 범위 지정
Step 03 — 캡슐화
문서 구조가 보존된 형태로 민감요소(커스텀필터 포함)가 자동으로 교체됩니다.
DMZ(비무장지대, 4존 아키텍처의 Zone 2) 내에서 Enhanced Encapsulation Layer가 민감 요소를 문서 구조 보존 플레이스홀더로 교체합니다. 차등 프라이버시 기반 보호(epsilon-DP, Laplace noise, k-익명성, NER 마스킹)로 재식별 위험을 낮춥니다. 표, 교차 참조, 문서 계층 구조는 그대로 유지됩니다. 4존 아키텍처 보기
epsilon-DPLaplace noiseNER 마스킹문서 구조 보존
Step 04 — 처리
모든 LLM은 조직 운영환경 최적화 (온프렘/망분리)
캡슐만 전송됩니다. 원본은 절대 전달되지 않습니다. 승인된 외부 LLM(ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) 또는 망분리 워크플로우용 온프레미스 경량 모델로 라우팅되며, 경로는 워크플로우별 정책에 따라 결정됩니다.
Path A · 외부 LLMPath B · 온프레미스정책 기반 라우팅
Step 05 — 복원
AI 결과물이 즉시 사용 가능한 형태로 출력됩니다.
AI 응답이 로컬에서 자동 복원됩니다. 토큰 맵 조회, 원본 값 치환, 컨텍스트 재결합, 출력 검증이 이루어집니다. 실제 이름, 실제 수치, 실제 참조값이 원본 티켓에 그대로 나타납니다. 토큰 맵은 절대 기업 외부로 나가지 않습니다. 최종 사용자는 완성된 운영 가능 결과물을 바로 받습니다.
로컬 복원컨텍스트 재결합출력 검증감사 이력 기록
성능 — 실제 기업 문서 기준 측정값
검증된 정량 성능 지표
평균 2,200자 문서 기준 벤치마크. 금융·의료·법률·공공 분야 워크플로우에서 테스트 완료.
0.12초
페이지당 처리 시간
바로 120밀리초 — 원본 문서에서 캡슐화 완료까지 걸리는 시간입니다. SLA를 깨지 않고 실시간 NOC 알림, 보험 청구 접수, 임상 워크플로우에 바로 연결할 수 있을 만큼 빠릅니다. 대부분의 기업 AI 파일럿은 지연 시간에 막힙니다. 저희는 다릅니다.
100%
복원율모든 캡슐화에는 가역적 로컬 매핑이 존재합니다. 모호함 없음. 수동 복구 없음.
98%
응답 유사도원본 문서를 AI가 직접 처리했을 때와 비교한 수치입니다. 복원을 거쳐도 비즈니스 의미가 그대로 유지됩니다.
98.1%
탐지 정확도구조화 필드와 자유 텍스트 필드 모두에서 민감 엔티티를 탐지합니다. 커스텀 마커 포함.
99.14%
워크플로우 정확도원본 입력에서 복원된 출력까지, 실 운영 워크플로우 전 구간의 정확도입니다.
워크플로우 갤러리
동일한 제품. 여섯 개의 산업. 실제 고객.
아래의 각 카드는 LLM Capsule이 실제 운영 환경에서 구동 중인 워크플로우입니다. 카드를 클릭하여 상세 도입 사례를 확인해 보세요.
통신
운영 트래픽에 대한 NOC 사고 분석
장치 ID, 회선 ID, 사이트 참조 정보, 알람 시퀀스, SLA 영향도, 가입자 식별 정보 등을 로컬에서 안전하게 캡슐화하여, 실시간 티켓 데이터 기반의 RCA(원인 분석)를 수행합니다. 가공되지 않은 원본 운영 데이터가 외부 LLM에 노출될 위험이 전혀 없습니다.
SK Telecom · Deutsche Telekom T Challenge 2026 — Top 12
의료
PHI가 외부로 유출되지 않는 상태에서의 방사선 보고서 초안 작성
AI는 실제 임상 워크플로에서 영상의학 요약문 초안을 작성합니다. PHI는 로컬에서 캡슐화되며, 복원은 병원 네트워크 내부에서 이루어집니다. 이는 HIPAA를 준수합니다.
이화여자대학교 의료원 (EUMC)
금융 / 보험
실제 고객 데이터를 활용한 AI 청구 처리
실제 보험계약자 데이터에 대한 AI 기반 청구 분류, 손해 평가, 사기 탐지. 고객 데이터는 보험사의 환경 밖으로 유출되지 않습니다.
교보생명 · DB손해보험 · IBK기업은행
공공 부문 / 국방
기밀 워크플로우에 대한 임무 개요 초안 작성
AI가 기밀 데이터를 기반으로 정보 브리핑 및 운영 요약서 초안을 작성합니다. 완전한 온프레미스 로컬 실행 경로를 제공하여 외부 데이터 전송을 원천 차단하며, 지휘 통제권 하에 완벽한 감사 추적(Audit trail) 체계를 유지합니다.
대한민국 국방부
운영 거버넌스
관리자 콘솔 — 모든 이벤트, 모든 정책, 모든 모델
엔터프라이즈 AI 거버넌스는 단순한 마케팅 슬로건이 아닙니다. 귀사의 감사(Audit) 팀이 직접 로그인하여 통제하는 실제 콘솔입니다.
감사
정책
토큰
탐지
모델
10:24:18INC-24091 · NOC-team-v2 · 경로 A복원된
10:24:11CLM-77241 · finance-v3 · 경로 A복원된
10:23:58MR-440-Z · defense-v1 · 경로 B복원된
10:23:42정책 NOC 팀이 v2로 업데이트됨정책
10:23:30탐지 · 사용자 지정 마커가 추가됨정책
단일 화면. 5개의 탭. 완벽한 관리 추적성.
모든 캡슐화, 처리 및 복원 이벤트가 이곳에 기록됩니다. 감사 팀은 어떤 데이터가 보호되었는지, 적용된 정책 버전은 무엇인지, 어떤 모델이 이를 처리했고, 최종적으로 무엇이 복원되었는지 등 모든 이벤트를 엔드투엔드(End-to-end)로 추적하고 재현할 수 있습니다.
- 감사 — 타임스탬프 및 정책 버전이 포함된 모든 이벤트 기록
- 정책 — 버전 변경 이력, 적용 범위, 및 RBAC
- 토큰 — 모델 사용량, 비용 및 팀별 세부 내역
- 탐지 — 어떤 데이터가 민감 정보로 분류되었으며, 탐지 방식은 무엇인지 확인
- 모델 — 시스템 상태, 처리량 및 결과물 품질 비교
Capability 06 · 심층 분석
무엇이 민감한 정보인지는 고객이 직접 정의하며, 언제든 유연하게 변경할 수 있습니다.
어제는 네트워크 로그였고, 오늘은 M&A 코드명일 수 있으며, 다음 분기에는 새로운 규제 기관의 지침이 될 수도 있습니다. 일반적인 개인정보(PII) 분류는 고정되어 있지만, 비즈니스는 끊임없이 변화합니다. LLM Capsule은 운영 환경과 규제 요건의 변화에 맞춰 기밀성 마커(Confidentiality markers)를 정의, 추가, 삭제 및 버전 관리할 수 있도록 지원합니다. 이와 동시에 어떤 마커가 언제 보호되었는지에 대한 완벽한 감사 로그(Audit trail)를 생성합니다.
정의
범용 PII를 넘어서
프로젝트 코드, 거래 조건, 내부 ID, 계약 참조, 네트워크 식별자, OT 자산 ID, 임무 참조. 마커는 벤더의 고정 목록이 아니라 우리 팀이 직접 정의합니다.
버전 관리
정책을 시점에 맞춰 전환합니다
오늘 마커를 추가하고, 다음 분기에 하나를 폐기합니다. 정책 버전 관리와 즉각적인 적용이 함께 이루어집니다. 모든 캡슐화 이벤트에 대해 어떤 마커가 활성 상태였는지 감사 로그에 정확히 기록됩니다.
범위 지정
워크플로우·팀·데이터 유형별 정책 적용
NOC팀, 종양학팀, OT 운영팀, M&A — 각기 다른 정책, 동일한 거버넌스 체계. RBAC + 범위별 적용 + 정책별 감사. LLM Capsule 하나로 여러 정책을 운용합니다.