우리 기관 환경에 맞게 어떻게 도입할 수 있을지 진단해 보세요. 기관 AI 도입 상담 신청
신뢰 증거

모든 증거에 출처가 있습니다. 직접 확인해보세요.

사례, 인증, 특허, 논문을 한곳에 모았습니다. 인증서 번호는 발급 기관에서, 특허는 국가 등록부에서, 논문은 학회 이름으로 확인하실 수 있습니다. 필요하신 근거를 직접 열어보세요.

0% 원본 데이터 외부 전송 외부 AI로 · 온프레미스 배포
0.94 PII 탐지 F1 자동 대체(치환)
차단 → 사용 외부 LLM 사용 이전엔 쓸 수 없던 데이터에
도입 사례

운영 사례 기록

데이터 노출로 막혀 있던 워크플로우가 어떻게 풀렸는지.
무엇이 달라졌고, 어떻게 재현하는지 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 캡슐 전송 치환된 캡슐만 LLM에 도달
  4. 4 복원 후속 시스템을 위해 출력이 로컬에서 복원됨
재현

각 치환 실행은 로그로 남고 고정된 릴리스 상태에 바인딩되므로, 워크플로우는 감사 및 회귀 검증을 위해 동일한 치환 로직으로 재현할 수 있습니다.

근거 자료
상태 카드 치환 로그 복원 매핑 기록 재실행 기록
이전 차단됨외부 LLM (이전)

망분리(air-gapped) 환경에서는 외부 LLM을 전혀 사용할 수 없었고, 기밀 컨텍스트 노출에 대한 우려가 AI 도입을 전면 차단했습니다.

이후 활성화됨외부 LLM (이후) 0%원본 데이터 외부 전송

LLM Capsule은 민감 컨텍스트를 로컬에서 대체(치환)합니다. 원본이 아닌 치환된 캡슐만 외부 LLM이 처리하고, 결과는 경계 내부에서 로컬로 복원됩니다. 원본 기밀 컨텍스트는 경계 안에 머무르며, N2SF 가이드라인에 부합합니다.

신뢰 경계: 원본 컨텍스트는 망분리 경계 안에 유지
무엇이 달라졌나

민감 컨텍스트는 처리 전에 로컬 대체값으로 치환되고 처리 후 로컬에서 복원됩니다. 원본 데이터는 엔클레이브를 벗어나지 않습니다.

동작 방식
  1. 1 민감 컨텍스트 기밀 작전 세부 정보
  2. 2 치환 엔클레이브 내부에서 로컬로 수행
  3. 3 실행 캡슐 처리, 원본 데이터 외부 전송 0%
  4. 4 복원 로컬에서 복원; N2SF 가이드라인 부합
재현

모든 치환/복원 이벤트가 로컬에 기록되므로, 처리된 요청은 경계 내부에서 복원하고 검사할 수 있습니다.

근거 자료
로컬 복원 매핑 감사 로그 N2SF 부합
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 데이터가 조직을 벗어나지 않고도 내부 문서를 요약하고 질의할 수 있습니다.

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

LLM Capsule 계층가 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 로그로 남고 고정된 릴리스 상태에 바인딩되므로, 특정 문서 Q&A 실행을 감사를 위해 복원할 수 있습니다.

근거 자료
치환 로그 복원 매핑 기록 감사 로그
이전 차단됨검증 상태 (이전)

모델 검증에 필요한 실제 환자 기록은 규제 제약으로 인해 접근할 수 없었습니다. 검증 파이프라인이 멈췄습니다.

이후 차단 해제됨검증 상태 (이후) DP-safe프라이버시 방식

실제 분포 특성과 일치하면서도 실제 식별 가능 정보를 포함하지 않는 차분 프라이버시 안전(DP-safe) 대체 기록이 검증 파이프라인의 차단을 해제했습니다.

신뢰 경계: 실제 환자 식별자는 파이프라인에 들어오지 않습니다
무엇이 달라졌나

접근할 수 없는 실제 기록이 DP-safe 등가물로 대체되었습니다. 데이터 분포는 유지되고, 규정 준수 검토를 통과했으며, 검증 파이프라인은 수정 없이 재개되었습니다.

동작 방식
  1. 1 제한된 입력 실제 환자 기록 (규제 차단)
  2. 2 대체 DP-safe, 분포 일치 등가물
  3. 3 프라이버시 데이터셋에 실제 식별 가능 정보 없음
  4. 4 결과 검증 차단 해제; 규정 준수 검토 통과
재현

대체 데이터셋은 버전 관리되고 고정된 데이터 상태에 바인딩되므로, 검증 실행은 필요할 때 동일한 분포로 재현할 수 있습니다. 감사 추적은 전 과정에 걸쳐 유지됩니다.

근거 자료
상태 카드 DP 감사 로그 데이터셋 버전
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) Structure-preserving치환

구조 보존 치환를 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 에이전트의 분석은 고정된 데이터 상태에 바인딩되므로, 동일한 분석을 재실행하고 검증할 수 있습니다.

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

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

이후 자동화됨심사 (이후) 0.94PII 탐지 F1

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

신뢰 경계: 모든 릴리스 전에 PII를 제거하고 추적함
무엇이 달라졌나

Release State는 치환 전후의 데이터를 지문화하므로, 어떤 기록이 어떻게 변환되었는지 감사를 위해 추적할 수 있습니다.

동작 방식
  1. 1 이전 수동, 창구별 치환 (감사 어려움)
  2. 2 탐지 멀티 에이전트 PII 탐지 (F1 0.94)
  3. 3 파이프라인 탐지, 추적, 치환, 표준화
  4. 4 감사 릴리스 상태를 전후로 지문화
재현

이전 릴리스는 바인딩된 Release State에 대해 재생할 수 있어, 규제 검사를 위해 심사 프로세스를 재현합니다.

근거 자료
치환 보고서 릴리스 감사 로그 탐지 추적 상태 카드
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, Grade 1 · LLM Capsule 2024 · listed on the public Innovation Procurement Marketplace

한국 정부의 최상위 등급(1등급) 소프트웨어 품질 인증으로, 혁신조달 마켓플레이스를 통한 공공 부문 조달을 지원합니다.

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

KISA 정보보호 산업 패스트트랙 프로그램에 선정되었습니다.

Trust Center에서 전체 상세 보기
특허 · 국내 등록 · 미국 등록결정
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 App. No. 18/908,054 (Filed 2024-10-07, allowed for registration 2026-07)

LLM Capsule의 핵심 특허입니다. 개인 정보를 노출하지 않는 AI 서비스를 위한 방법 및 클라이언트 장치로, 국내에 등록되었으며, 미국에서는 등록결정(2026-07)을 받았습니다.

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. 이와 동일한 문제의식이, 모델이 반환하는 결과에서 개별 기록이 재식별되지 않도록 하는 LLM Capsule의 방식을 이끕니다.

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. 이는 민감 데이터가 모델에 닿기 전에 기업 구매자들이 반드시 확인하는 종류의 프라이버시 보장입니다.

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 특화된 최초의 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

정보·물리 보안 부문 대상을 수상했습니다.

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

제로 액세스 아키텍처와 프라이버시 기술로 선정되었습니다.

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.

정부 프로그램
Ultra-Gap Startup 1000+ (DIPS) · Global ICT Future Unicorn
Ministry of SMEs and Startups · KISED · 2025

초격차 스타트업 1000+(DIPS) 프로젝트에서 딥테크(AI·빅데이터) 기업으로 선정되었고, 같은 해 Global ICT 미래 유니콘에도 선정되었습니다.

스타트업 인정
NVIDIA Inception · SKT × Hana Bank AI Accelerator
2024–2025

NVIDIA Inception 멤버이자 공동 AI 스타트업 액셀러레이터에 선정되었습니다.

인정
Startup World Cup Finalist · NextRise Global Innovator
2024

글로벌 스타트업 경진대회 결선 진출 및 혁신 기업으로 선정되었습니다.

마켓플레이스
AWS Marketplace
LLM Capsule 등록 · 조달 준비 완료

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

인프라
NVIDIA Inception
멤버 프로그램

NVIDIA의 기술 및 시장 진출 리소스에 대한 접근을 통해 온프레미스 및 가속화된 배포를 지원합니다.

클라우드
NAVER Cloud
배포 파트너

한국의 공공·엔터프라이즈 클라우드 배포 경로로, 데이터 상주(레지던시) 제약이 있는 고객에게 적합합니다.

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 Listed in Gartner Hyper-Synthetic Data Report: Only Asian Vendor Named ↗
Electronic Times (etnews) · July 30, 2025

Gartner의 "Emerging Tech: Trends for Hyper-Synthetic Data"(2025년 6월)는 4개월간의 심층 인터뷰 과정과 60건 이상의 실제 사용 사례 분석을 거쳐 CUBIG을 26개 글로벌 핵심 벤더 중 하나로 선정했습니다. 목록에 포함된 유일한 아시아 기반 기업입니다.

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

기업과 공공기관이 데이터 유출 우려로 생성형 AI 도입을 주저하는 가운데, ChatGPT·Claude·Gemini에 대한 LLM Capsule의 실시간 민감정보 차단 기능이 규정을 준수하는 AI 활용을 위한 대표 솔루션으로 주목받고 있습니다.

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

파리에서 열린 VivaTech 2025에서 배호 대표가 인터뷰를 통해 CUBIG의 세 가지 핵심 기술(DTS, LLM Capsule, DataXpert)을 소개하고, 망분리(air-gapped) 배포가 금융·헬스케어·국방 분야에서 빠른 도입을 이끄는 이유를 설명했습니다.

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

중소벤처기업부가 기술 및 시장성, 혁신성에 대한 엄격한 평가를 통과한 LLM Capsule을 기술 시범구매(파일럿 조달) 프로그램에 선정하여, 공공 부문 직접 배포 경로를 열었습니다.

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

CUBIG은 서울 코엑스에서 열린 WIS 2025에서 LLM Capsule을 선보이며, 독립형 망분리(air-gapped) 운영, 글로벌 SaaS 및 헬스케어 기업과의 베타 테스트, 그리고 AWS 및 Google Cloud와의 클라우드 연동 계획을 강조했습니다.

FAQ

자주 묻는 질문

컨텍스트 보존 AI란, 민감한 데이터가 사용자 환경 안에 그대로 머무는 방식입니다. AI는 구조를 보존한 대체값만 처리하고, 결과는 쓰던 워크플로우로 로컬에서 복원됩니다. 그래서 바로 쓸 수 있고 검증할 수 있습니다.
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. 이는 마케팅 주장과, 조달 또는 감사 팀이 검증할 수 있는 기록의 차이입니다.
제3자 인증(ISO/IEC 27001, ISO/IEC 42001, KISA 정보보호 패스트트랙, GS Certification), 프라이버시 보존형 AI 서비스 및 온디바이스 AI 보안을 다루는 등록 특허, 창립 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. 이 세 가지가 함께 있으면 구매자는 공급업체의 말 이상의 근거에 의존할 수 있습니다.
아니요. 이 페이지의 모든 기록에서 AI와 공유되는 것은 구조를 보존한 대체값뿐입니다. 민감한 값은 구조 보존형·차분 프라이버시 기반 치환을 통해 환경 내부에 남아 있으며, 출력은 로컬에서 원래의 워크플로우로 복원됩니다.
이 페이지의 인증·특허·연구 논문·보도 자료는 각각 우리의 말에 의존하지 않고 독립적으로 확인할 수 있는 1차 출처를 인용합니다. 인증에는 인증 기관에서 확인할 수 있는 발급 기관 인증서 번호가 있고, 특허에는 국가 등록부나 Google Patents에서 조회할 수 있는 공식 KIPO 번호가 나열되어 있으며, 논문에는 DBLP를 통해 추적할 수 있는 발표 학회와 저자가 인용되어 있고, 모든 보도 자료는 원본 기사로 연결됩니다.
신뢰할 수 있는 증거란 제3자가 공급업체의 말에 의존하지 않고 검증할 수 있는 증거이며, 추천사나 마케팅 문구가 아닙니다. AI 데이터 레이어에서는 여러 신호가 함께 있어야 합니다: 무엇이 차단되고 무엇이 달라졌는지에 대한 운영 기록, 독립 인증, 공개 등록부에 등록된 특허, 그리고 창립 팀의 동료 심사(peer-review) 논문입니다. 어느 하나만으로는 약하지만, 함께 있으면 구매자는 약속 이상의 근거에 의존할 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.

아키텍처 보기 내 데이터로 확인하기