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0.12초 페이지당 처리 시간 2,200자 1쪽 · 답변 생성 시간 제외 · 자체 시험
0.94 PII 탐지 F1 개인정보 자동 탐지 · 자체 시험
차단 → 사용 외부 LLM 사용 이전엔 쓸 수 없던 데이터에
도입 사례

운영 사례 기록

데이터 노출 때문에 멈춰 있던 워크플로우를 다시 쓸 수 있게 된 과정을 담았습니다.
달라진 점과 감사용 재현 방법을 기록했습니다.

01 보험 LLM 기반 보험금 청구 처리: 민감 데이터 치환
이전 노출됨프롬프트 내 민감 데이터

가입자 이름, 주민번호, 의료 정보가 포함된 청구 서류가 외부 LLM API로 직접 전송되고 있었습니다. 규정 준수팀이 이 워크플로우를 차단했습니다.

이후 치환됨민감 필드 유지됨출력 활용성

LLM Capsule은 전송 전에 민감 필드를 복원 가능한 대체값으로 치환했습니다. 출력은 반환되어 후속 시스템에서 사용할 수 있도록 로컬에서 복원되었습니다.

신뢰 경계: 원본 가입자 및 의료 데이터는 내부에 머무릅니다
무엇이 달라졌나

LLM Capsule 계층이 워크플로우에 삽입되었습니다. 치환은 이름, 신분증 번호, 날짜, 의료 필드 패턴을 포괄했습니다. 민감한 원본 값은 로컬 복원 매핑에 남았습니다.

동작 방식
  1. 1 탐지 이름, 신분증 번호, 날짜, 의료 필드 패턴
  2. 2 치환 전송 전 복원 가능한 대체값
  3. 3 모델 요청 치환된 값만 LLM에 전달
  4. 4 복원 후속 시스템을 위해 출력이 로컬에서 복원됨
재현

각 치환 실행은 감사 로그와 사용량 기록에 남아 감사 때 추적할 수 있습니다.

근거 자료
치환 로그 복원 매핑 기록 감사 로그 사용량 기록
이전 차단됨내부 문서 대상 LLM (이전)

개인 정보 및 기밀 정보가 담긴 계약서, 인사 기록, 고객 파일 등 내부 문서는 요약이나 검색을 위해 ChatGPT, Claude, Gemini로 전송할 수 없었습니다. 보안팀이 이를 차단했습니다.

이후 활성화됨민감 데이터 LLM 사용 (이후) 로컬PII 탐지 및 복원

LLM Capsule은 요청이 외부 LLM에 도달하기 전에 개인 및 기밀 필드를 로컬에서 탐지·치환한 다음, 응답에서 원본 값을 복원합니다. 그래서 직원들은 원본 데이터를 외부 LLM에 보내지 않고도 내부 문서를 요약하고 질의할 수 있습니다.

신뢰 경계: 원본 내부 문서는 내부에 머무르고, 대체값만 외부 LLM 공급업체에 도달
무엇이 달라졌나

LLM Capsule 계층이 내부 도구와 외부 LLM 사이에 배치되었습니다. 탐지는 이름, 연락처, 신분증 번호, 계좌/계약 식별자를 포괄했으며, 원본 값은 로컬 복원 매핑에 남았습니다.

동작 방식
  1. 1 탐지 이름, 연락처, 신분증 번호, 계좌/계약 식별자
  2. 2 치환 요청이 나가기 전 복원 가능한 대체값
  3. 3 전달 계층 치환된 요청만 ChatGPT / Claude / Gemini에 도달
  4. 4 복원 응답에서 원본 값이 로컬로 복원됨
재현

각 요청의 치환은 감사 로그와 사용량 기록에 남아, 특정 문서 Q&A 실행을 감사 때 추적할 수 있습니다.

근거 자료
치환 로그 복원 매핑 기록 감사 로그
이전 제한됨원본 OT 데이터 (이전)

OT/ICS 네트워크 데이터는 민감한 운영 세부 정보를 담고 있어, 자동 위협 분석을 위해 외부 AI로 전송할 수 없었습니다.

이후 활성화됨AI 위협 분석 (이후) 구조 보존치환

구조 보존 치환을 통해 AI 에이전트가 네트워크 데이터를 분석하고 위협 관련 질문에 답할 수 있습니다. 민감한 값은 대체값으로 치환되고 관계는 유지됩니다. (글로벌 OT 보안 플랫폼의 탐지 솔루션과 연동됨.)

신뢰 경계: 민감한 운영 값은 내부에 머무르고, 대체값만 나갑니다
무엇이 달라졌나

네트워크 데이터의 민감 필드는 치환되지만 토폴로지와 관계는 그대로 유지되므로, 에이전트는 현실적인 컨텍스트를 기반으로 추론할 수 있습니다.

동작 방식
  1. 1 제한된 입력 운영 세부 정보가 담긴 OT/ICS 네트워크 데이터
  2. 2 치환 구조 보존 (토폴로지 그대로 유지)
  3. 3 분석 AI 에이전트가 현실적이고 치환된 컨텍스트로 추론
  4. 4 연동 글로벌 OT 보안 탐지 플랫폼과 연동
재현

치환된 데이터셋과 에이전트 분석은 감사 로그에 기록되어 실행을 추적할 수 있습니다.

근거 자료
치환된 데이터셋 에이전트 분석 로그 구조 맵
이전 수동릴리스 심사 (이전)

민감한 집계 통계를 내보내는 사용자는 수동으로, 창구별 치환과 릴리스 검토를 거쳐야 했고, 일관성이 없고 감사가 어려웠습니다.

이후 자동화됨심사 (이후) 추적됨릴리스 감사 추적

자동 치환 모듈과 멀티 에이전트 파이프라인이 집계 데이터 내 개인 정보를 탐지·추적·치환하여, 릴리스 검토 프로세스를 자동화하고 표준화합니다.

신뢰 경계: 릴리스 전에 개인정보를 치환하고 치환 내역을 추적합니다
무엇이 달라졌나

각 치환은 감사 로그에 남아, 어떤 기록이 어떻게 변환되었는지 감사 때 추적할 수 있습니다.

동작 방식
  1. 1 이전 수동, 창구별 치환 (감사 어려움)
  2. 2 탐지 집계 데이터 전반의 개인정보 탐지
  3. 3 파이프라인 탐지, 추적, 치환, 표준화
  4. 4 감사 치환 내역을 감사 로그에 기록
재현

규제 검사 때에는 이전 릴리스의 감사 로그와 사용량 기록으로 심사 과정을 확인할 수 있습니다.

근거 자료
치환 보고서 릴리스 감사 로그 탐지 추적 사용량 기록
인증 · 특허 · 연구

독립 검증 근거

인증, 특허, 동료 심사 연구. 전부 출처에서 직접 확인할 수 있습니다.

인증
ISO 27001: Information Security Management
ISO/IEC 27001:2022 · Certified by Korea Foundation for Quality (KFQ) · 2026

정보 보안 관리에 대한 국제 표준입니다. 민감 정보를 체계적으로 관리하는 접근 방식을 입증합니다.

인증
ISO 42001: AI Management System
ISO/IEC 42001:2023 · Certified by Korea Foundation for Quality (KFQ) · 2026

AI 관리 체계에 대한 국제 표준입니다. 책임 있는 AI 거버넌스와 리스크 관리를 입증합니다.

인증 · GS 1등급
GS Certification (Grade 1): LLM Capsule
Korean SW Quality Certification (Good Software), Grade 1 · LLM Capsule v1.0 (2024) · v2.0 (2026)

한국 소프트웨어 품질 인증(GS)의 최상위 등급(1등급)으로, LLM Capsule v1.0(2024)과 v2.0(2026)이 받았습니다.

인증
KISA Fast Track (2024)
Korea Internet & Security Agency (KISA) · 2024

LLM Capsule이 KISA 정보보호시스템 신속확인(Fast Track)을 받았습니다(2024).

인증
AI Product & Service Verification (2026)
Telecommunications Technology Association (TTA) · 2026

LLM Capsule이 한국정보통신기술협회(TTA)의 AI 제품·서비스 확인을 받았습니다(2026).

Trust Center에서 전체 상세 보기
특허 · 국내 + 미국 등록
AI-Based Service Providing Method Without Leaking Private Information and Client Apparatus
KR Reg. No. 10-2757651 (App. 10-2023-0133086, Registered 2025-01-16) · US Pat. No. 12,737,496 B2 (App. 18/908,054, Filed 2024-10-07, Registered 2026-09-15)

LLM Capsule의 핵심 특허입니다. 개인 정보를 노출하지 않는 AI 서비스를 위한 방법 및 클라이언트 장치로, 국내(2025-01)와 미국(2026-09)에 모두 등록되었습니다.

특허 · 출원 중 · 국내 + 미국
Method for Providing Security for On-Device Artificial Intelligence Models
KR App. No. 10-2025-0003223 (Filed 2025-01-09) / 10-2026-0000037 (priority, Filed 2026-01-02) · US App. (Ref. PO25-025-US)

온디바이스에서 실행되는 AI 모델을 위한 보안 제공 방법으로, 온프레미스 / 망분리 실행 경로를 지원합니다. 국내 우선권 출원과 이에 대응하는 미국 출원으로 구성됩니다.

특허 · 출원 중 · 국내 · 우선심사
Data Management Method and System for AI Execution Control
KR App. No. 10-2026-0053050 · Filed 2026-03-24 · Expedited examination granted 2026-04-08

AI 실행 환경 내에서 데이터 상태를 제어하고 관리하기 위한 방법 및 시스템입니다. 우선심사가 인용되었습니다.

특허 · 출원 중 · 국내
Method and Inference Apparatus for Building Deep Learning Models Robust to Private Information Exposure
KR App. No. 10-2023-0074745 · Filed 2023-06-12

개인 정보 노출에 강인한 딥러닝 모델 구축에 관한 것입니다. 출원인: 이화여자대학교(공동 연구).

특허 · 출원 중 · 국내
Method and Analysis Apparatus for Building AI Models that Process Heterogeneous Datasets
KR App. No. 10-2023-0013029 · Filed 2023-01-31 · Under examination

이종 데이터셋을 처리하는 AI 모델 구축 방법입니다. 출원인: 이화여자대학교(공동 연구).

치환 및 구조 보존
IEEE BIBM 2023
Privacy-Preserving Publishing of Individual-Level Medical Data for Cloud Services
Ho Bae, Heonseok Ha, Siwon Kim · IEEE BIBM · Istanbul, Dec 2023

개인 단위 의료 기록을 엄격한 프라이버시 제약 아래 유용성을 유지하면서 클라우드 서비스에 공개할 수 있는 방법을 형식화합니다. 이는 LLM Capsule이 다루는 바로 그 문제, 즉 원본 기록을 넘기지 않고도 조직이 외부 서비스와 민감 데이터를 활용할 수 있도록 하는 문제를 규정합니다.

IEEE/ACM TCBB 2022
DNA Privacy: Analyzing Malicious DNA Sequences Using Deep Neural Networks
Ho Bae, Seonwoo Min, Hyun-Soo Choi, Sungroh Yoon · IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics · 2022

가장 엄격하게 규제되는 데이터 유형에 속하는 유전체 서열에 대한 보안·프라이버시를 딥러닝으로 접근한 연구입니다. AI 데이터 레이어가 일상적으로 다루는 문서·표 형식 데이터를 훨씬 넘어서, 창업 팀의 프라이버시 연구가 얼마나 폭넓게 미치는지를 보여줍니다.

PSB 2020
AnomiGAN: Generative Adversarial Networks for Anonymizing Private Medical Data
Ho Bae, Dahuin Jung, Hyun-Soo Choi, Sungroh Yoon · Pacific Symposium on Biocomputing · 2020

다운스트림 모델이 의존하는 통계적 구조를 보존하면서 GAN으로 민감한 의료 기록을 익명화합니다. LLM Capsule은 동일한 구조 보존 원리로 작동합니다. 즉, 필드가 외부 LLM에 도달하기 전에 치환하고 이후 복원함으로써, 데이터가 노출되지 않으면서도 사용 가능한 상태로 유지됩니다.

멤버십 및 추론 공격 방어
BMVC 2022
MPGAN: Membership Privacy-Preserving GAN
Heonseok Ha, Uiwon Hwang, Jaehee Jang, Ho Bae, Sungroh Yoon · BMVC · London, Nov 2022

멤버십 추론 공격에 강인한 생성 모델을 학습시켜, 공격자가 특정 기록이 학습 데이터에 포함되었는지 알 수 없도록 합니다. 외부 모델이 보는 데이터에 민감한 기록이 그대로 들어가지 않게 하는 창업 팀의 연구 흐름을 보여줍니다.

ACM AsiaCCS 2022
Membership Feature Disentanglement Network
Heonseok Ha, J. Jang, Y. Jeong, S. Yoon · ACM Asia Conference on Computer and Communications Security · 2022

멤버십을 드러내는 특징을 모델 표현으로부터 분리하여 추론 공격에 대한 노출을 낮춥니다. 민감 데이터가 모델에 닿기 전에 기업 구매자가 묻는 추론 공격 문제를 다룹니다.

분산 학습 보안 및 기반 연구
ESORICS 2024
VFLIP: A Backdoor Defense for Vertical Federated Learning via Identification and Purification
Yungi Cho, Woorim Han, Miseon Yu, Younghan Lee, Ho Bae, Yunheung Paek · ESORICS · 2024

수직 연합학습(VFL)에 맞춘 백도어 방어 기법입니다. 추론 시점에 백도어로 오염된 임베딩을 식별하고 정화합니다.

ESORICS 2023
FLGuard: Byzantine-Robust Federated Learning via Ensemble of Contrastive Models
Younghan Lee, Yungi Cho, Woorim Han, Ho Bae, Yunheung Paek · ESORICS · 2023

대조 학습 모델 앙상블로 악성 클라이언트를 탐지하는 비잔틴 강건 연합학습 기법입니다. non-IID 데이터에서도 강건합니다.

JMLR 2025
Regularizing Hard Examples Improves Adversarial Robustness
Hyungyu Lee, Saehyung Lee, Ho Bae, Sungroh Yoon · Journal of Machine Learning Research · 2025

어려운 예제를 정규화하여 강건한 일반화를 개선하는 적대적 강건성 연구입니다.

Sensors 2024
Evaluation of Malware Classification Models for Heterogeneous Data
Ho Bae · Sensors (MDPI) · 2024

이종 데이터에서 멀웨어 분류기의 설명가능성을 다룬 연구입니다. 높은 정확도가 오히려 잘못된 안심을 줄 수 있음을 보입니다.

CUBIG 창업 팀과 공동 연구진의 선별된 발표 논문입니다. 전체 논문 목록과 인용 정보는 요청 시 제공됩니다.

수상 · 파트너 · 보도

시장의 인정

수상, 파트너십, 보도. 일자와 링크까지 남겼습니다.

산업 수상
Deutsche Telekom T-Challenge 2026: 2nd Place
T-Mobile / Deutsche Telekom · 2026

치환 및 로컬 복원 기술로 글로벌 오픈 이노베이션 프로그램에서 2위를 차지했습니다.

정부 포상
Information Security Product Innovation Award: Minister of Science and ICT Prize
Ministry of Science and ICT · 2024-11-26

LLM Capsule로 정보보호제품 혁신대상(상반기) 과학기술정보통신부 장관상을 받았습니다.

인정
2026 Emerging AI+X Top 100
Korea AI Industry Association · 2026

한국인공지능산업협회(AIIA) Emerging AI+X Top 100에 선정되었습니다(2026년 1월).

정부 프로그램
Selected Supplier: 2026 AI Voucher Program
Ministry of Science and ICT · NIPA · 2026

2026 AI(클라우드) 바우처 공급기업으로 선정되어, 기관이 정부 바우처로 LLM Capsule을 포함한 CUBIG 솔루션을 도입할 수 있습니다.

공공 조달
Innovative Product Designation: LLM Capsule
Public Procurement Service · 2025

2025년 5월 조달청 혁신제품으로 지정되어, LLM Capsule이 공공기관이 이용하는 혁신조달 마켓플레이스에 등록되었습니다.

정부 프로그램
Ultra-Gap Startup 1000+
Ministry of SMEs and Startups · 2025

초격차 스타트업 1000+ 프로젝트에서 딥테크(AI·빅데이터) 기업으로 선정되었습니다.

정부 프로그램
Global ICT Future Unicorn
Ministry of Science and ICT · NIPA · 2025

2025년 5월 과학기술정보통신부 글로벌 ICT 미래 유니콘 육성기업으로 선정되었습니다.

스타트업 인정
SKT × Hana Bank AI Accelerator
2024

SKT·하나은행 공동 AI 스타트업 액셀러레이터에 선정되었습니다.

인정
Startup World Cup Finalist
Startup World Cup · 2025

2025년 10월 Startup World Cup 글로벌 스타트업 경진대회 결선에 진출했습니다.

인정
NextRise Award Global Innovator
NextRise · 2024

2024년 6월 NextRise Award에서 Global Innovator로 선정되었습니다.

마켓플레이스
AWS Marketplace
LLM Capsule 등록 · 조달 준비 완료

AWS를 통한 직접 구매 및 프라이빗 오퍼 배포가 가능하여 엔터프라이즈 조달을 간소화합니다.

언론 보도
CUBIG Validates LLM Capsule's Technical Efficacy Across Global Industrial Sites ↗
Korea Economic Daily Business · April 22, 2026

LLM Capsule의 컨텍스트 보존 데이터 레이어 아키텍처가 글로벌 산업 사이버보안 기업 Claroty와 함께 실제 운영 환경에서 검증되었으며, 원본 데이터가 고객 환경 안에 남는다는 점을 다룬 보도입니다.

언론 보도
CUBIG Named a Representative Vendor in Gartner® Hyper-Synthetic Data Report ↗
Electronic Times (etnews) · July 30, 2025

Gartner® 〈Emerging Tech: Provider Differentiation Strategy-Trends for Hyper-Synthetic Data〉(2025) 리포트에 CUBIG이 대표 벤더(Representative Vendor)로 등재된 소식을 다룬 기사입니다.

언론 보도
LLM Capsule Emerges as Essential Tool for Safe Enterprise AI Adoption ↗
Korea Economic Daily · April 1, 2025

기업과 공공기관이 민감한 운영 데이터로 ChatGPT·Claude·Gemini를 활용할 방법을 찾는 가운데, LLM Capsule을 다룬 기사입니다.

인터뷰
[VivaTech 2025] CUBIG: "Designing the Future of AI Data Security" ↗
NewsPim · June 4, 2025

VivaTech 2025(파리)에서 배호 대표가 CUBIG의 AI 데이터 기술을 소개한 인터뷰입니다.

언론 보도
LLM Capsule Selected for South Korea's Government Tech Pilot Purchase Program ↗
TechWorld News · June 2, 2025

2025년 5월 한국중소벤처기업유통원 시범구매제품으로 LLM Capsule이 선정되었습니다.

언론 보도
CUBIG to Unveil Next-Generation Synthetic Data Technology at World IT Show 2025 ↗
AVING News · April 22, 2025

CUBIG이 서울 코엑스에서 열린 WIS 2025에서 LLM Capsule을 선보였습니다.

FAQ

자주 묻는 질문

AI를 위한 컨텍스트 보존 데이터 레이어는 원본 그대로 옮길 수 없는 운영 데이터로도 AI가 일할 수 있게 합니다. 업무에 필요한 구조·문맥·관계를 유지한 채 민감한 용어를 치환하고, 결과는 원래 이름·코드·값으로 복원됩니다.
운영 증거란 AI 시스템이 실제 운영 환경에서 주장한 대로 동작한다는 것을 입증하는 구체적이고 검증 가능한 문서입니다. 이전에 무엇이 차단되었는지, 배포 후 무엇이 달라졌는지, 배포 레퍼런스, 그리고 이를 뒷받침하는 인증·특허·동료 심사(peer-review) 연구입니다. 운영 증거는 조달·감사 팀이 직접 검증할 수 있는 기록이라는 점에서 마케팅 주장과 다릅니다.
제3자 인증(ISO/IEC 27001, ISO/IEC 42001, KISA 정보보호시스템 신속확인, GS 인증, TTA AI 제품·서비스 확인), 개인 정보 노출 없는 AI 서비스 제공 방법 등록 특허(국내·미국)와 온디바이스 AI 모델 보안 등 출원 중인 특허, 창업 팀의 동료 심사(peer-review) 논문, 그리고 규제 산업 전반의 배포 레퍼런스를 통해 검증됩니다.
인증은 독립 기관이 보안 및 AI 관리 관행을 감사했음을 보여주고, 특허는 방식이 새롭고 문서화되어 있음을 보여주며, 동료 심사(peer-review) 연구는 기반 기술이 학술적 검증을 견뎌낸다는 것을 보여줍니다. 세 가지가 함께 있으면 구매자는 공급업체 설명만이 아니라 제3자 근거로 판단할 수 있습니다.
이 페이지의 치환 사례에서 외부 AI가 받는 값은 원래 민감값이 아니라 치환된 값입니다. 치환은 고객 환경 안에서 이루어지며 업무에 필요한 구조를 유지하고, 결과는 고객 내부 매핑을 통해 로컬에서 원래 워크플로우로 복원됩니다.
이 페이지의 인증·특허·연구 논문·보도 자료에는 CUBIG 설명 없이도 직접 확인할 수 있는 1차 출처를 함께 적었습니다. 인증마다 발급 기관을 밝혔고 세부 정보는 Trust Center에서 보실 수 있습니다. 특허는 국가 등록부나 Google Patents에서 조회할 수 있는 KIPO·USPTO 번호를, 논문은 DBLP로 추적할 수 있는 발표 학회와 저자를 적었고, 모든 보도 자료는 원본 기사로 연결됩니다.
신뢰할 수 있는 증거란 추천사나 마케팅 문구가 아니라, 제3자가 공급업체 설명 없이도 검증할 수 있는 증거입니다. AI 데이터 레이어라면 무엇이 차단되고 무엇이 달라졌는지에 대한 운영 기록, 독립 인증, 공개 등록부에 등록된 특허, 창업 팀의 동료 심사(peer-review) 논문이 함께 있어야 합니다. 어느 하나만으로는 약하지만, 함께 있으면 구매자는 약속 이상의 근거로 판단할 수 있습니다.

이번엔 귀사의 데이터로 확인해 보세요.

데이터 노출로 막혀 있는 워크플로우 하나면 충분합니다. 이 페이지와 같은 증거를 귀사의 데이터와 시스템, 제약 조건 안에서 그대로 보여드립니다.

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