GLX는 사용자 입력부터 AI 응답까지 생성형 AI 서비스 전 구간의 위험을 탐지·차단하는 AI Security Guardrail입니다. 경량 파인튜닝 모델과 CPU 기반 시맨틱 캐시를 결합해 보안 검증에 따른 지연과 GPU 부담을 줄이면서, 생성형 AI 서비스를 빠르고 안전하게 운영할 수 있도록 지원합니다.
보안을 강화할수록 AI가 느려져서는 안 됩니다.
생성형 AI는 빠르게 업무와 서비스에 적용되고 있지만, Prompt Injection과 Jailbreak, 민감정보 노출, 유해 콘텐츠 등 기존 애플리케이션과 다른 위험을 함께 가져옵니다. 문제는 이러한 위험을 검증하기 위해 또 다른 대형 LLM을 반복 호출하면 응답 지연과 GPU 사용량이 증가해 실제 서비스 운영 부담이 커진다는 점입니다. GLX의 목표는 AI 서비스의 응답성을 유지하면서 보안 검증을 수행하는 것입니다.
생성형 AI 고유의 위험
Prompt Injection, Jailbreak, 유해 콘텐츠, 개인정보·기밀 유출, Source Code 유출, 기업 정책 위반까지 — 생성형 AI는 기존 애플리케이션과 다른 위험을 함께 가져옵니다.
Guard 적용으로 인한 운영 부담
이러한 위험을 검증하기 위해 또 다른 대형 LLM을 반복 호출하면 추가 LLM 호출, Latency 증가, GPU 자원 사용 증가, 처리 비용 증가로 이어져 대량 트래픽 확장이 어려워집니다.
같은 GPU로 더 많은 요청을 안전하게.
GLX는 모든 요청을 무조건 GPU 기반 모델에 전달하지 않습니다. 반복되거나 의미가 유사한 요청은 CPU 기반 시맨틱 캐시가 우선 판정하고, 추가 분석이 필요한 요청은 보안 특화 경량 모델이 처리하는 구조로 불필요한 GPU 추론을 줄입니다.
사용자 요청 수신
GLX는 모든 요청을 무조건 GPU 기반 모델에 전달하지 않습니다.
반복·유사 요청은 CPU에서 먼저
이미 판정된 요청과 의미적으로 유사한 입력은 CPU 기반 시맨틱 캐시가 우선 처리해 동일한 보안 판단을 반복해서 GPU에 요청하지 않도록 합니다.
새로운 위험은 경량 보안 모델이 분석
캐시에서 즉시 판정할 수 없는 신규·복합 요청은 GLX의 보안 특화 경량 파인튜닝 모델이 분석합니다.
보안 판정 후 LLM App으로
Semantic Cache와 경량 모델을 결합해 동일한 GPU 환경에서 더 많은 생성형 AI 요청을 검증할 수 있는 구조를 지향합니다.
입력부터 응답까지, 생성형 AI의 전 과정을 보호합니다.
사용자 입력 검증
사용자가 입력하는 Prompt에서 유해 요청, Prompt Injection, Jailbreak, 민감정보 및 정책 위반 가능성을 분석합니다.
AI 응답 검증
LLM이 생성한 응답에서 개인정보, 기밀정보, Source Code, 유해 콘텐츠 등 외부로 노출되면 안 되는 내용을 검사하고 정책에 따라 통제합니다.
RAG 검색 결과 검증
검색 증강 과정에서 외부 또는 내부 문서의 민감정보와 악성 지시가 AI 응답으로 전달되지 않도록 검색 결과의 위험을 검증합니다.
26가지 위험을 하나의 Guardrail로.
GLX는 생성형 AI 서비스에서 발생할 수 있는 구조적 공격, 유해 콘텐츠, 민감정보 노출, 기업 내부 정책 위반 등을 다각도로 분석합니다. (26개 위험 카테고리 · 한국어·영어·중국어·일본어 4개 언어 지원)
Prompt Attack
Prompt Injection, Jailbreak, 모델 지침 우회 등 생성형 AI의 지침을 무력화하려는 구조적 공격을 분석합니다.
Harmful Content
불법 콘텐츠, 유해 콘텐츠, 위험 요청 등 서비스 운영에 위협이 되는 콘텐츠를 탐지합니다.
Sensitive Data
개인정보, 인증정보, 금융정보, 건강정보 등 노출되면 안 되는 민감정보를 검증합니다.
Corporate Assets
Source Code, 시스템 정보, 기밀정보, 비즈니스 정보 등 기업 내부 자산의 유출 가능성을 검증합니다.
Policy Violation
기업 내부 정책 위반, 허용되지 않은 요청, 부적절한 AI 응답을 통제합니다.
위험한 요청은 차단하고, 왜 위험한지도 보여줍니다.
사용자 Prompt 입력
사용자가 입력한 Prompt가 GLX로 전달됩니다.
위험 여부 분석
GLX가 Prompt Injection, Harmful Content 등 위험 신호를 실시간으로 분석합니다.
위험한 요청은 차단
분석 결과 위험도가 높은 요청은 차단하고, 왜 위험한지 근거를 함께 보여줍니다.
안전한 응답 제공
해당 요청은 안전 정책에 위배되어 응답을 제공할 수 없다는 안내와 함께 안전한 처리 결과를 반환합니다.
보안을 더해도, 서비스 속도를 포기하지 않도록.
Lower Latency
보안 검증에 따른 응답 지연 최소화를 핵심 설계 목표로 합니다.
Lower GPU Load
불필요한 GPU 추론 호출 감소로 자원 부담을 줄입니다.
Higher Throughput
동일한 자원에서 더 많은 요청을 처리할 수 있는 구조를 지향합니다.
생성형 AI를 사용하는 곳이라면, Guardrail이 필요합니다.
대외 고객용 생성형 AI
고객이 직접 입력하는 악성·유해 Prompt를 탐지하고, AI가 생성하는 부적절한 응답과 민감정보 노출을 통제합니다.
사내 생성형 AI
임직원이 입력하거나 AI가 출력하는 개인정보, 기밀, Source Code, 시스템 정보 등 기업 내부 민감정보의 노출 위험을 줄입니다.
사내 지식검색·RAG
검색 문서와 지식베이스에 포함된 민감정보와 악성 Prompt가 생성형 AI 응답으로 연결되지 않도록 검증합니다.
AI Agent 기반 서비스
AI Agent가 도구와 데이터에 접근하는 과정에서 Prompt 공격, 권한 우회, 민감정보 노출 및 정책 위반 가능성을 통제하는 Guardrail로 확장할 수 있습니다.
기존 AI 서비스에 Guard Layer를 더합니다.
사용자와 LLM App 사이, 필요하다면 RAG/지식베이스 구간까지 GLX를 Guard Layer 형태로 연결하는 구조를 지향합니다.
기존 AI 서비스에 Guard Layer를 더합니다
사용자 요청과 AI 응답 사이에 GLX를 Guard Layer 형태로 연결하는 구조를 지향하며, 필요한 경우 RAG/지식베이스 구간에도 동일하게 적용할 수 있습니다.
기업 내부 환경에서도 가볍게
GLX는 GPU 의존도를 낮춘 경량 구조를 바탕으로 기업 내부 LLM 환경에 적용할 수 있도록 설계되었습니다.
특정 LLM 하나에 종속되지 않도록
기존 생성형 AI 애플리케이션과 Guard Layer 형태로 연동하는 구조를 지향하며, 도입 시 현재 공식 지원 범위를 별도로 확인합니다.
안전하게 통제하고, 가볍게 운영합니다.
위험한 입력과 출력을 통제
Prompt Attack 방어, 유해 콘텐츠 차단, 민감정보 보호, Source Code/기밀 보호를 수행합니다.
AI 서비스 성능 부담 최소화
Lightweight Model과 Semantic Cache로 Lower GPU Load, Low Latency를 지향합니다.
기업 정책에 맞는 AI 사용 통제
허용/차단 정책과 위험 Category를 기반으로, 조직별 정책을 적용할 수 있는 Guardrail 구조를 지향합니다.
가볍게 동작하고, 보안 성능으로 검증합니다.
Security
위험 카테고리별 탐지 성능을 검증합니다.
Speed
입력 길이와 요청량에 따른 지연시간을 검증합니다.
Resource
CPU/GPU 자원 사용량을 검증합니다.
Scale
동시 요청 및 대량 트래픽 처리 성능을 검증합니다.
GLX에 대해 자주 묻는 질문.
LLM 자체의 Safety 기능이 있는데 왜 별도의 GLX가 필요한가요?
LLM 자체 Safety는 모델 사업자가 정의한 공통 정책을 중심으로 동작합니다. GLX는 생성형 AI 애플리케이션 앞뒤의 별도 Guardrail Layer에서 Prompt 공격, 민감정보, 기업 내부 정책 등 서비스 운영 환경에 필요한 위험을 추가로 검증하는 역할을 합니다.
Prompt Injection과 Jailbreak도 탐지할 수 있나요?
네. GLX는 모델의 기존 지침을 우회하거나 무력화하려는 Prompt Injection과 Jailbreak 유형을 생성형 AI의 주요 위험군으로 분석합니다.
개인정보와 기업 기밀의 유출도 검사하나요?
GLX는 사용자 입력과 AI 응답에서 개인정보, 인증정보, Source Code, 시스템 정보, 비즈니스 정보 등 민감한 데이터의 노출 가능성을 검증할 수 있도록 설계되었습니다.
GLX를 적용하면 AI 응답 속도가 느려지지 않나요?
GLX는 보안 검증으로 발생하는 지연과 자원 부담을 줄이는 것을 핵심 설계 목표로 합니다. 반복·유사 요청은 CPU 기반 시맨틱 캐시가 우선 판정하고, 추가 분석이 필요한 요청은 경량 보안 모델이 처리해 불필요한 GPU 추론을 줄입니다.
어떤 LLM과 연동할 수 있나요?
GLX는 특정 LLM 하나에 종속되지 않는 Guardrail 구조를 지향합니다. 다만 현재 공식 지원 모델 및 Framework 목록은 제품 버전과 구축 방식에 따라 달라질 수 있으므로 도입 시 지원 범위를 확인해야 합니다.
On-Premise 환경에서도 사용할 수 있나요?
GLX는 GPU 서버에 대한 의존도를 줄인 경량 구조로 기업 내부 On-Premise LLM 환경에 적용할 수 있도록 개발되었습니다. 현재 제공 방식과 시스템 요구사항은 도입 환경에 따라 별도 확인합니다.
한국어 외 언어도 지원하나요?
최신 GLX는 한국어·영어·중국어·일본어 등 4개 언어의 생성형 AI 보안 검증을 지원하는 방향으로 구성되어 있습니다.
빠르고, 가볍고, 안전한 생성형 AI 환경을 시작하세요.
GLX로 생성형 AI 서비스의 입력부터 응답까지 위험을 검증하고, 보안에 따른 성능 부담은 줄여보세요.
이 제품, 우리 환경에서는 어떻게 작동할까?
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