개요
프롬프트 보안 게이트웨이는 사용자와 AI 모델 사이에 위치하여 프롬프트의 민감 데이터를 스캔하고, 플래그된 패턴이 포함된 요청을 필터링하거나 차단합니다. API 상호작용 레이어에서 작동합니다. LLM Capsule은 문맥 보존 데이터 레이어로서, 데이터가 AI 워크플로우에 진입하기 전에 데이터 자체를 전환하여 차단이 아닌 AI 도입을 실현합니다. 두 접근은 작동하는 지점부터 다릅니다. 게이트웨이는 요청 시점을, LLM Capsule은 그 이전의 데이터 단계를 다룹니다.
프롬프트 보안 게이트웨이의 작동 방식
프롬프트 게이트웨이는 LLM 제공업체로의 API 호출을 가로챕니다. 프롬프트 텍스트에서 PII 패턴, 차단된 주제, 규정 위반을 스캔합니다. 민감 데이터가 감지되면 게이트웨이는 요청을 차단하거나, 플래그된 콘텐츠를 제거하거나, 관리자에게 알립니다. 일부 게이트웨이는 데이터 유출 여부를 확인하기 위해 AI 응답도 스캔합니다.
한계점
- 프롬프트 한정 범위. 게이트웨이는 최종 프롬프트만 확인하며 기반 데이터 파이프라인은 보지 못합니다. RAG 시스템이나 배치 파이프라인을 통해 처리된 문서는 게이트웨이를 완전히 우회할 수 있습니다.
- 차단 또는 통과 이진 결정. 대부분의 게이트웨이는 요청을 차단하거나 통과시키는 이진 결정을 합니다. 사용성을 유지하면서 데이터를 전환하는 메커니즘이 없습니다.
- 출력 복원 불가. 게이트웨이가 프롬프트에서 민감 데이터를 제거하면 AI 출력에 해당 맥락이 누락됩니다. 이를 되돌리는 복원 메커니즘이 없어, 결과를 사람이 다시 맞춰야 합니다.
- 패턴 기반 탐지. 게이트웨이는 패턴 매칭에 의존하므로 맥락 의존적 민감 데이터를 놓치고, PII 패턴과 일치하는 비민감 콘텐츠에 대해 오탐을 발생시킵니다.
LLM Capsule의 차별점
LLM Capsule은 프롬프트 이전 단계에서 작동합니다. AI 처리가 시작되기 전에 문서 수준에서 민감한 원본 값을 구조보존 대체어로 전환합니다. 이 전환은 표·계층·관계 같은 문서 구조를 그대로 유지하므로, AI는 온전하게 처리 가능한 문서를 받습니다. AI가 출력을 생성하고 나면 고객 환경 내부의 매핑 레이어가 엔터프라이즈 맥락을 자동으로 되돌립니다.
핵심은 결과가 실제 업무로 다시 돌아온다는 점입니다. 원본 값은 신뢰 경계 내부에 남고, 사용 가능한 결과만 워크플로우로 돌아옵니다. 그래서 LLM Capsule은 데이터를 막지 않고도 엔터프라이즈 AI 도입을 가능하게 합니다.
어느 접근이 맞을까
게이트웨이는 프롬프트 단계의 정책 위반을 빠르게 걸러내는 데 유용합니다. 다만 RAG나 배치 파이프라인처럼 데이터가 여러 단계를 거쳐 AI에 도달하는 워크플로우에서는 프롬프트만 검사하는 방식으로는 충분하지 않습니다. 이런 환경에서는 데이터가 파이프라인에 진입하기 전에 전환되는 데이터 레이어 접근이 더 넓은 범위를 다룹니다.
비교
| 기능 | 프롬프트 보안 게이트웨이 | LLM Capsule |
|---|---|---|
| 작동 레이어 | API / 프롬프트 수준 | 문맥 보존 데이터 레이어 |
| 범위 | 프롬프트 텍스트만 | 전체 데이터 파이프라인 |
| 데이터 처리 방식 | 차단 또는 제거 | 구조 보존 대체 |
| 출력 복원 | ✗ | ✓ 환경 내부 복원 |
| 맥락 인식 데이터 제어 | 제한적 패턴 매칭 | 정책 기반 분류 |
| RAG 파이프라인 지원 | 부분적 | 파이프라인 전 구간 통합 |
| 모델 독립성 | 제공업체 종속 | 모든 LLM과 호환 |
엔터프라이즈 워크플로우 예시
기업이 내부 문서를 검색하여 AI 응답을 보강하는 RAG 시스템을 배포합니다. 프롬프트 게이트웨이는 최종 조합된 프롬프트만 스캔할 수 있으며, 해당 프롬프트에 입력되는 50개의 검색된 문서 청크에는 미치지 못합니다.
LLM Capsule은 문서가 RAG 인덱스에 진입하기 전에 데이터 레이어에서 모든 문서를 구조보존 대체어로 전환합니다. 이후 모든 검색, 모든 프롬프트 구성, 모든 AI 출력이 전환된 데이터 위에서 이뤄집니다. 최종 응답 단계에서는 고객 환경 내부의 매핑 레이어가 엔터프라이즈 맥락을 되돌려, 사용자는 실제 값이 담긴 답을 받습니다.