데이터 외부반출 0 · Private LLM · 규제 준수
데이터는 사내에, AI 역량은 그대로
주권 AI(Sovereign AI)는 민감 데이터를 외부 클라우드나 외부 LLM API로 내보내지 않고, 사내 인프라(on-prem)나 VPC 내에서 Private LLM을 운영하여 데이터 주권과 규제 준수를 확보하는 AI 구축 방식입니다. TreeSoop은 제조·항공우주·대기업 HR 폐쇄망에서 on-prem AI를 실제 납품한 track record를 바탕으로, 데이터 외부반출 0·PII 마스킹·감사로그를 갖춘 규제 대응 AI를 구축하는 위시켓 평점 4.92 파트너입니다.
외부 클라우드나 상용 LLM API에 사내 문서·개인정보·영업기밀을 보내는 순간, 데이터 주권을 잃고 유출·오남용 리스크에 노출됩니다.
전자금융감독규정, 의료정보 보호, 공공 망분리 등 규제 산업은 데이터를 외부로 반출하거나 인터넷에 연결하는 것 자체가 금지되어 일반 클라우드 AI를 쓸 수 없습니다.
외부 LLM API에 보낸 데이터가 모델 학습에 재사용되거나 로그로 남을 수 있어, 계약·감사 관점에서 민감 데이터를 맡기기 어렵습니다.
사내 서버 또는 격리된 VPC 내에 Private LLM을 배포하여, 추론·검색 전 과정이 귀사 인프라 안에서만 일어나도록 구성합니다. 인터넷 미연결 폐쇄망 배포도 지원합니다.
개인정보 자동 마스킹(PII redaction), 전체 프롬프트·응답 감사로그, 역할 기반 접근제어(RBAC)로 규제 감사 요건을 충족하는 다층 보안을 구성합니다.
전자금융·의료정보 보호·공공 망분리 등 산업별 규제 요건에 맞춰 아키텍처와 데이터 흐름을 설계하고, 컴플라이언스 문서화까지 함께 지원합니다.
Llama·Qwen 등 오픈소스 LLM을 도메인 데이터로 파인튜닝하고, 양자화·경량화로 사내 GPU 자원에 맞게 최적화하여 상용 API 없이도 실무 성능을 확보합니다.
규제·망분리·데이터 등급 등 보안 요건과 가용 인프라(GPU·서버)를 진단하고 배포 아키텍처 방향을 확정합니다.
on-prem·VPC 배포 구조, Private LLM 선택, PII 마스킹·감사로그·접근제어 등 보안 아키텍처를 설계합니다.
사내 인프라에 Private LLM과 파이프라인을 배포하고, 데이터 외부반출 0을 검증하며 성능·정합성을 튜닝합니다.
컴플라이언스 문서화와 감사 대응 자료를 정리하고, 운영·모니터링 체계를 담당팀에 인수인계합니다.
NDA·외부반출 금지 환경에서 DXF 도면을 사내 on-prem으로만 처리해 BOM을 자동 추출하는 폐쇄망 AI 구축
유사 견적·부품 매핑을 사내 인프라에서만 처리하는 견적 자동화 AI를 on-prem으로 구축
임직원 개인정보·인사 데이터를 외부로 내보내지 않는 폐쇄망 HR·교육 AI 에이전트 구축
0
데이터 외부반출
민감 데이터가 사내 인프라 밖으로 나가지 않음
3건
on-prem 배포 프로젝트
제조·항공우주·대기업HR 폐쇄망 실적
Llama·Qwen
오픈소스 Private LLM
사내 배포용 파인튜닝·경량화 스택
폐쇄망
망분리 대응
인터넷 미연결 환경 배포 지원
