보안 데이터는 외부 AI에 그대로 보낼 수 없습니다.
위협 분석 결과, 악성코드, 소스코드, 내부 사고 정보, 보안 정책과 운영 매뉴얼은 기업 외부로 반출하기 어려운 민감 데이터입니다. 하지만 대부분의 범용 생성형 AI는 외부 서비스 호출을 전제로 하기 때문에 보안 업무의 핵심 데이터와 직접 연결하기 어렵습니다.
민감 데이터 외부 반출 위험
보안 분석 데이터와 내부 문서를 외부 AI 서비스로 전달하는 과정에서 데이터 보호와 통제 문제가 발생할 수 있습니다.
폐쇄망·내부망에서는 활용 제약
인터넷 연결이 제한된 환경에서는 외부 생성형 AI를 업무에 직접 적용하기 어렵습니다.
범용 LLM은 보안 맥락을 충분히 알지 못합니다.
사이버보안 전문 용어, 위협 데이터, 내부 업무 절차를 충분히 반영하지 못하면 실제 보안 업무에서 활용도가 낮아집니다.
기업 정책에 맞는 통제가 필요
어떤 데이터를 AI가 조회할 수 있는지, 어떤 답변을 제공할 수 있는지 조직 내부 기준에 맞춰 제어해야 합니다.
보안 회사이면서, AI를 직접 설계하는 회사.
샌즈랩의 강점은 단순히 LLM을 가져다 사용하는 데 있지 않습니다. 오랜 기간 축적해온 사이버보안 데이터와 분석 경험을 기반으로 AI 모델, RAG, 검색, Agent, 보안 시스템 연동을 하나의 구조로 설계합니다.
LLM / sLLM 개발·최적화
목적과 운영 환경에 맞는 소형 언어모델과 보안 특화 AI 모델을 구축하고 최적화합니다.
기업 내부 데이터 기반 RAG
보안 매뉴얼, Threat Intelligence, 보고서, 사고 데이터 등 내부 지식을 검색·참조해 답변하는 구조를 설계합니다.
보안 업무 AI Agent
단순 질의응답을 넘어 검색, 분석, 요약, 조회 등 보안 업무 흐름을 수행하는 Agent 구조로 확장할 수 있습니다.
기존 보안 시스템과 AI 연결
기업 내부 시스템과 보안 데이터를 API·검색·RAG 등의 방식으로 연결해 실제 업무에서 활용 가능한 AI 환경을 구성합니다.
범용 AI에 보안의 맥락을 더합니다.
범용 LLM은 자연어 처리 능력은 뛰어나지만, 조직의 보안 데이터와 위협 맥락까지 자동으로 이해하지는 못합니다. 샌즈랩은 사이버 위협 분석과 보안 운영 경험을 바탕으로 LLM이 실제 보안 업무에 필요한 정보를 검색하고 해석할 수 있도록 도메인 지식과 데이터를 연결합니다. (Threat Intelligence · 악성코드 분석 정보 · IoC · 취약점 정보 · 소스코드 · 사고 대응 보고서 · SOC 운영 데이터 · 기업 보안 정책 · 대응 매뉴얼 · 자산 정보)
SECURITY KNOWLEDGE
보안 전문 지식과 위협 데이터
AI ENGINEERING
LLM / sLLM / RAG / Agent 개발
DATA PIPELINE
기업 내부 데이터 검색·정제·연결
SECURITY INTEGRATION
기존 보안 시스템과 연동
기업 내부 데이터와 AI를 하나의 보안 환경 안에서 연결합니다.
내부 보안 데이터
Threat Intelligence, 보고서, 소스코드, 보안 매뉴얼, 사고 대응 문서, SIEM/SOC 데이터 등 내부 보안 데이터를 활용합니다.
검색·컨텍스트 구성
질문과 관련된 내부 정보를 검색하고 AI가 답변에 참고할 Context를 구성합니다.
분석·생성
검색된 정보와 질문을 바탕으로 요약·분석·설명·답변을 생성합니다.
접근 범위 통제
AI가 접근 가능한 데이터와 시스템 범위를 조직 정책에 맞게 제한합니다.
보안 담당자가 반복하던 업무를 AI와 함께.
소스코드·어셈블리 분석 설명
분석하기 어려운 코드의 동작과 보안 관점의 의미를 자연어로 설명해 분석가의 이해를 지원합니다.
위협 인텔리전스 검색
IoC, 공격 그룹, 악성코드, 캠페인 등 위협 정보를 자연어로 검색하고 관련 내부 데이터를 함께 조회합니다.
보안 보고서 요약·교정
긴 위협 보고서와 사고 분석 자료를 요약하고 핵심 위험과 대응 내용을 빠르게 정리합니다.
기업 내부 대응 매뉴얼 검색
해킹 사고 발생 시 기업 내부 매뉴얼과 대응 절차를 검색해 상황에 맞는 대응 정보를 제공합니다.
SOC 분석 지원
보안 이벤트와 관련 정보를 검색·요약해 분석가가 판단해야 할 맥락을 빠르게 확인할 수 있도록 지원합니다.
하나의 모델에 갇히지 않는 AI 활용 구조.
생성형 AI 시장에는 다양한 상용·오픈 LLM이 빠르게 등장하고 있습니다. 샌즈랩은 특정 모델 하나를 제품처럼 고정하는 대신, 기업의 데이터 민감도와 운영 환경에 따라 On-Premise sLLM과 외부·상용 LLM을 선택적으로 연결할 수 있는 AI 통합 구조를 지향합니다. 상용·오픈 LLM 연동 구조 설계가 가능하며, 외부 LLM 연동 시에는 조직의 데이터 반출 정책과 보안 요구사항에 따라 적용합니다.
민감한 데이터는 내부에서
외부 반출이 어려운 데이터는 On-Premise 환경의 모델과 RAG에서 처리합니다.
필요한 AI는 연결해서
업무 목적과 정책에 따라 다양한 LLM을 활용할 수 있는 연동 구조를 설계합니다.
중요한 것은 모델보다 데이터 통제
어떤 데이터가 어떤 모델에 전달되는지 조직 정책에 맞게 설계하는 것이 핵심입니다.
보안 데이터를 밖으로 보내기 어려운 곳에서.
SOC·침해대응 조직
Threat Intelligence, 이벤트, 사고 대응 문서를 AI와 연결해 분석·검색·요약 업무를 지원합니다.
공공·폐쇄망 환경
외부 생성형 AI를 직접 사용할 수 없는 환경에서 내부 데이터 기반의 AI 활용 구조를 구축합니다.
보안 연구·분석 조직
악성코드, 소스코드, 취약점, 위협 데이터를 AI와 결합해 분석가의 연구와 조사 업무를 지원합니다.
기업 보안 지식검색
내부 매뉴얼, 정책, 보고서, 사고 대응 절차를 RAG로 연결해 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.
AI를 기업의 보안 경계 안에 구축합니다.
내부 인프라에서 운영
민감한 데이터가 조직 밖으로 나가지 않도록 기업 내부 인프라에 AI 환경을 구축할 수 있습니다.
폐쇄망 환경 적용
인터넷 사용이 제한된 보안 환경에서도 내부 데이터와 AI를 연결할 수 있는 구조를 설계합니다.
데이터 접근 범위 통제
RAG와 Agent가 어떤 데이터와 시스템에 접근할 수 있는지 업무 권한과 보안 정책에 맞춰 설계합니다.
기존 보안 시스템과 연동
SIEM, SOAR, Ticketing, Threat Intelligence, 내부 데이터베이스, REST API 등 시스템 유형에 맞춰 연동 구조를 설계합니다.
사이버보안 데이터에서 AI 모델까지.
샌즈랩은 단순히 외부 LLM API를 연결하는 데서 끝나지 않습니다. 사이버보안 데이터 구축, AI 모델 학습, RAG, Agent, 위협 분석 기술을 함께 연구하며 보안 업무에 특화된 AI 활용 구조를 개발합니다.
CYBERSECURITY DATA
위협 분석과 보안 운영 과정에서 축적한 사이버보안 데이터를 구축합니다.
MODEL TRAINING
보안 도메인에 맞춰 AI 모델을 학습합니다.
sLLM / LLM
목적과 운영 환경에 맞는 sLLM·LLM을 구성합니다.
RAG
내부 데이터를 검색·참조해 답변에 활용하는 구조를 설계합니다.
AI AGENT
검색, 분석, 요약, 조회 등 보안 업무 흐름을 수행하는 Agent로 확장합니다.
SECURITY WORKFLOW
실제 보안 업무 흐름에 통합해 활용합니다.
Cybersecurity sLLM에 대해 자주 묻는 질문.
일반적인 ChatGPT 같은 서비스와 무엇이 다른가요?
범용 생성형 AI는 일반 지식과 언어 능력이 뛰어나지만, 기업의 내부 보안 데이터와 업무 맥락을 자동으로 알고 있지는 않습니다. 샌즈랩은 내부 데이터와 RAG, 보안 도메인 지식을 연결해 실제 보안 업무에 활용할 수 있는 AI 환경을 설계합니다.
왜 On-Premise 방식이 필요한가요?
악성코드 분석 결과, 내부 사고 정보, 소스코드, 보안 매뉴얼과 같은 데이터는 외부 AI 서비스로 반출하기 어려울 수 있습니다. On-Premise 방식은 이러한 데이터를 조직 내부에서 처리할 수 있도록 해 데이터 통제 범위를 높일 수 있습니다.
꼭 샌즈랩의 sLLM만 사용해야 하나요?
아닙니다. 기업의 보안 정책과 데이터 민감도, 업무 목적에 따라 내부 sLLM과 다양한 상용·오픈 LLM을 조합하는 구조를 설계할 수 있습니다. 실제 연동 모델과 범위는 프로젝트별로 검토합니다.
사내 문서와 보안 데이터를 검색할 수 있나요?
RAG 구조를 활용하면 내부 보안 문서, 매뉴얼, Threat Intelligence, 보고서 등의 정보를 검색해 질문과 관련된 데이터를 AI 답변에 활용할 수 있습니다.
기존 SIEM이나 보안 시스템과 연결할 수 있나요?
기존 보안 시스템의 API, 검색 인터페이스, 데이터베이스 등을 이용해 AI와 연결하는 구조를 설계할 수 있습니다. 실제 연동 가능 범위는 고객 환경과 시스템별 API 제공 여부에 따라 달라집니다.
폐쇄망에서도 사용할 수 있나요?
On-Premise 구축 구조를 통해 외부 연결이 제한된 환경에 적용할 수 있습니다. 완전 폐쇄망의 모델 배포·업데이트 방식과 필요한 인프라는 환경에 따라 별도 설계합니다.
보안 데이터를 지키면서, AI 활용을 시작하세요.
샌즈랩의 보안 데이터·AI 개발 역량을 바탕으로 기업 환경에 맞는 On-Premise sLLM, RAG, AI Agent 활용 구조를 함께 설계합니다.
이 제품, 우리 환경에서는 어떻게 작동할까?
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