안녕하세요! 오늘은 기업용 AI 시스템 구축의 시작이자 끝이라고 할 수 있는 데이터 거버넌스와 보안에 대해 다뤄보겠습니다.

많은 경영진이 "ChatGPT 같은 AI를 쓰면 우리 회사 기밀이 AI 학습에 이용되는 것 아닌가요?"라는 걱정을 합니다. 결론부터 말씀드리면, 구글 클라우드(GKE, Vertex AI) 생태계를 사용하면 그런 걱정은 전혀 하실 필요가 없습니다. 그 이유를 세 가지 핵심 방어막으로 설명해 드립니다.

1. 학습에 사용되지 않는 데이터 (Data Privacy)

가장 중요한 원칙입니다. 기업이 구글 클라우드에 올린 판례, 매뉴얼, 사내 기밀 데이터는 구글의 공용 AI 모델을 학습시키는 데 절대 사용되지 않습니다.

• 데이터 소유권: 데이터는 전적으로 기업의 소유이며, 해당 기업의 전용 프로젝트 공간(Project) 내에만 격리되어 존재합니다.
• 학습 차단: 여러분이 입력한 프롬프트(질문)와 저장된 문서들은 오직 해당 기업의 RAG 시스템이 답변을 생성하는 용도로만 일시적으로 사용되고 소멸되거나 암호화되어 저장됩니다.

2. VPC 서비스 컨트롤 (VPC Service Controls): 철통 보안 울타리

클라우드상에 우리 회사만의 **'가상 성벽'**을 쌓는 기술입니다.

• 네트워크 격리: 외부 인터넷과 단절된 독립된 네트워크 망을 구성합니다. 인가된 사용자나 시스템만 데이터에 접근할 수 있도록 통제합니다.
• 데이터 반출 방지(Exfiltration Protection): 내부자가 실수나 악의로 데이터를 외부로 전송하려고 해도, 설정된 보안 경계를 넘지 못하도록 원천 차단합니다.
• 3. 데이터 거버넌스 (Data Governance): 누가, 언제, 무엇을 했는가?

단순히 지키는 것을 넘어, 데이터를 투명하게 관리하는 체계입니다.

• IAM (Identity and Access Management): "A 대리는 인사팀 문서만 볼 수 있고, B 과장은 기술 매뉴얼만 볼 수 있다"는 식의 세밀한 권한 관리가 가능합니다.
• Cloud Audit Logs: 모든 데이터 접근 기록이 남습니다. 누가 어떤 문서를 참조해서 AI에게 질문했는지 실시간으로 모니터링하고 기록하여 차후 보안 사고에 대비합니다.
• 데이터 레지던시 (Data Residency): 법률이나 규정에 따라 데이터를 반드시 '한국 리전(Seoul Region)' 내에만 저장하도록 설정할 수 있습니다.

💡 사업화 관점에서의 소구점 (The Sales Point)

자본 확보 후 관공서나 대기업을 상대로 영업할 때, 이 보안 아키텍처는 여러분의 가장 강력한 무기가 됩니다.

"저희 시스템은 단순히 답변만 잘하는 것이 아닙니다. 구글 클라우드의 엔터프라이즈급 보안 가이드라인을 준수하여, 사내 기밀은 철저히 보호하면서 AI의 지능만 빌려 쓰는 **'프라이빗 AI 환경'**을 구축해 드립니다."