Sovereign AI Model PoC

데이터 주권, 국내 통제, 모델 라우팅, 감사 추적을 이해하기 위한 예시
Local-first AI Governance No real model call

소버린 AI 판단 결과

주권 점수

-

데이터 체류, 모델 통제, 감사 가능성을 합산

선택 모델

-

정책에 따라 로컬/국내 클라우드/차단 결정

위험도

-

민감정보와 국외 전송 가능성 기준

처리 상태

-

허용, 제한 허용, 차단 중 하나

AI 게이트웨이 처리 흐름

정책 결정 설명

예시 응답

소버린 AI 모델 카드

Model A

국내 온프레미스 LLM

민감정보 포함 업무의 기본 라우팅 대상입니다. 외부 API 호출 없이 내부 GPU 또는 전용 서버에서 추론합니다.

장점: 데이터 반출 최소화, 감사 로그 완전성
주의: 최신 대형 모델 대비 성능/비용 제약
Model B

국내 리전 클라우드 LLM

비식별화 이후 처리 가능하거나 내부 모델 성능이 부족한 경우 선택합니다. 국내 리전, 전용 VPC, KMS 조건이 필요합니다.

장점: 확장성, 운영 편의성
주의: 계약상 데이터 보관/학습 제외 조항 확인
Model C

국외 범용 API LLM

공개 자료나 낮은 등급 데이터에만 제한적으로 허용합니다. Restricted 데이터는 정책상 차단됩니다.

장점: 높은 범용 성능
주의: 데이터 국외 이전, 규제 대응, 로그 통제 한계

통제 항목

통제PoC 예시실서비스 권장
데이터 주권체류율과 데이터 등급으로 라우팅국내 저장소, 국내 리전, 국외 이전 승인 워크플로우
모델 주권로컬 모델 우선 정책모델 가중치, 학습 데이터, 파인튜닝 파이프라인 통제
보안민감정보 탐지 후 비식별화DLP, KMS, VPC endpoint, egress firewall, prompt logging
감사정책 평가 이벤트 표시요청자, 데이터 등급, 모델 버전, 승인자, 응답 hash 저장

감사 로그