AI 기반 분석 내장으로 보안 보장

보안은 항상 ISV 및 SaaS 플랫폼의 최우선 과제였습니다. 그러나 팀이 타사 제공업체의 임베디드 분석을 구현하면 그 우선 순위가 압박 포인트로 바뀝니다.

고객 데이터는 내부 벽을 넘어 이동합니다. 대시보드는 외부 사용자에게 정보를 표시합니다. 그리고 이제 AI가 혼합되면서 위험이 증가합니다. 팀은 특히 모델이 관련된 경우 데이터에 액세스, 처리 및 노출되는 방법에 대해 생각해야 합니다.

기술 리더의 51%는 보안을 2025년 소프트웨어 개발 과제로 꼽았고, 73%는 AI 사용을 확대할 계획입니다. 따라서 안전한 통합은 협상할 수 없습니다.

이 시급한 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 AI 기반 임베디드 분석을 통합하는 동안 직면할 수 있는 모든 주요 문제를 공유하는 이 문서를 작성했습니다. 모든 사용자의 안전을 보장하기 위한 모범 사례, 새로운 AI 기반 임베디드 분석 계층을 통해 데이터 유출을 방지하는 방법, Reveal 임베디드 분석의 보안을 보장하는 데 어떻게 도움이 되는지 배우게 됩니다.

AI 기반 임베디드 분석의 보안 과제

통찰력을 찾기 위해 사용자를 다른 플랫폼으로 보내는 것을 중단해도 보안 위험은 사라지지 않습니다. 오히려 그들은 번식합니다. 데이터가 내부 시스템에서 사용자 대면 대시보드로 이동할 때 아키텍처는 데이터를 보호하기 위해 더 열심히 노력해야 합니다. 이것은 액세스에서 시작됩니다. 행 수준 보안 및 역할 기반 대시보드는 모든 테넌트, 환경 및 사용자 유형에서 정확하게 유지되어야 합니다. 단일 구성 오류로 인해 한 고객의 데이터가 다른 고객에게 노출될 수 있습니다. 이러한 종류의 오류는 고객 데이터를 노출하고 규정 준수 제어를 위반합니다.

인증 및 권한 부여가 더욱 계층화됩니다. 포함된 구성 요소는 SSO, OAuth 또는 사용자 지정 공급자를 사용하는지 여부에 관계없이 기존 ID 규칙을 상속해야 합니다. 이러한 컨트롤이 고장나면 사용자는 볼 수 없었던 보기에 액세스할 수 있습니다. AI 기반 기능은 조사를 강화합니다. 모델이 스키마 메타데이터 또는 집계된 결과만 처리하는 경우에도 규정 준수 리더는 증거를 원합니다. 어떤 데이터가 환경을 떠나나요? 엔드포인트는 누가 관리하나요? 어떤 로그가 발생했음을 보여주나요? 레거시 BI 도구는 임베디드 워크플로 전반에 걸쳐 완전한 투명성을 지원하는 경우가 거의 없습니다. 모니터링 및 경고는 분석 수준 위험이 아닌 앱 수준 이벤트를 다루는 경우가 많습니다. 이로 인해 감사 가능성을 시행하기가 어렵습니다. 또한 특히 인사이트가 자동으로 제공되거나 사용자가 예측할 수 없는 방식으로 대시보드와 상호 작용할 때 거버넌스가 제한됩니다. 보안 리더는 플랫폼이 무엇을 노출하는지 확인하고 데이터가 취할 수 있는 모든 경로를 제어해야 합니다. 이러한 가시성이 없으면 SaaS 제품에 분석을 내장하는 것은 관리되지 않는 위험의 문을 여는 것처럼 느껴질 수 있습니다.

임베디드 분석 보안을 보장하기 위한 모범 사례

AI 기반 임베디드 분석은 보안 태세를 약화시킬 필요가 없습니다. SaaS 팀과 분석 공급업체는 통합의 모든 단계에서 보안을 강화하기 위한 명확한 규칙을 개발했습니다.

강력한 액세스 제어 시행

1. 모든 임베덴드 분석 계층은 앱의 액세스 제어를 미러링해야 합니다. 이는 일관된 ID, 일관된 역할 및 섀도 사용자가 없음을 의미합니다.

2. 인증 및 권한 부여로 시작하십시오. 포함된 대시보드는 앱의 로그인 흐름(SSO, OAuth, SAML 또는 사용자 지정 메서드)을 준수해야 합니다. 분석 사용자를 별도의 엔터티로 취급하지 마십시오.

3. 쿼리 수준에서 행 수준 보안을 적용합니다. 이렇게 하면 현재 사용자의 컨텍스트에 따라 데이터가 필터링되므로 허용된 항목만 볼 수 있습니다. 테넌트, 역할 및 포함된 뷰에서 작동해야 합니다.

4. 역할 기반 대시보드를 사용하여 노출을 더욱 줄입니다. 모든 사용자가 동일한 시각화를 볼 필요는 없습니다. 액세스 권한과 일치하도록 콘텐츠를 제한합니다.

이러한 계층 중 하나만 누락하면 신뢰도가 손상될 뿐만 아니라 심각한 재정적, 법적 결과를 초래할 수도 있습니다.

통합 계층 강화

임베디드 분석을 통한 보안은 통합 계층에서 시작됩니다.

1. 보안 API와 강화된임베디드 SDK를 사용하여 무단 액세스를 방지하고 신뢰할 수 있는 프런트 엔드만 데이터 서비스와 통신하도록 합니다.

2. 토큰이 만료되었는지 확인합니다. 모든 통화의 유효성을 검사합니다. 각 상호 작용을 기록합니다.

3. 클라우드 네이티브 멀티 테넌트 SaaS 플랫폼의 모든 임베디드 뷰에서 테넌트 데이터를 격리 합니다. 이렇게 하면 잘못된 바인딩 또는 잘못 구성된 세션 토큰으로 인한 테넌트 간 노출을 방지할 수 있습니다.

4. CORS, CSP 및 iFrame 정책을 검토합니다. 보안 분석 통합은 엔드포인트 또는 대시보드 정의를 개방형 웹에 노출하지 않습니다.

감사 가능한 분석 워크플로 구축

포함된 대시보드는 다른 비즈니스 크리티컬 서비스와 마찬가지로 로그를 생성해야 합니다.

1. 분석별 동작과 관련된 모니터링 및 경고로 시작합니다. 여기에는 실패한 쿼리, 권한 불일치 또는 비정상적인 사용량 급증이 포함됩니다.

2. 대시보드 로드, 적용된 필터, 쿼리 실행 및 AI 기능 사용을 추적합니다. 비정상적인 것을 조사할 수 있도록 감사 로그 파이프라인에 저장합니다.

3. 모든 분석 이벤트에 사용자 컨텍스트가 포함되어 있는지 확인합니다. 이 기능이 없으면 나중에 의도를 증명하거나 액세스를 추적하는 데 어려움을 겪을 것입니다.

감사 가능성은 규제 환경에서 협상할 수 없습니다.

보안 희생 없이 UX를 우선시하세요

보안이 사용자 경험을 방해할 필요는 없습니다. 화이트 라벨 분석을 사용하면 모든 액세스 규칙을 준수하는 깔끔한 브랜드 대시보드를 제공할 수 있습니다.

1. 세션은 짧지만 지속적으로 유지하십시오. 역할에 따라 컨텍스트 인식 기본값을 사용합니다. 필요하지 않은 옵션으로 사용자에게 과부하를 주지 마십시오.

2. 목표는 대시보드가 네이티브처럼 느껴지도록 하는 동시에 백그라운드에서 모든 데이터 상호 작용을 보호하는 것입니다.

3. 고객마다 다른 규칙이 필요한 경우 분석 도구가 아닌 앱에서 액세스 로직을 구성합니다. 분석 엔진은 보안 정책을 지시하는 것이 아니라 따라야 합니다.

핵심 인프라와 같은 임베디드 BI 관리

1. 임베디드 분석을 애드온이 아닌 제품 인프라의 일부로 취급 합니다. 이는 데이터와 보안 팀 모두에 대한 완전한 소유권을 의미합니다.

2. 스키마 변경, 대시보드 게시, AI 기능 출시 및 액세스 제어 검토를 다루는 거버넌스 프레임워크를 구축 합니다. 기록하십시오. 테스트해 보세요. 문서화하십시오.

3. 누군가가 그것을 소유하고 있는지 확인하십시오. 명확한 소유자가 없는 분석은 종종 불안정한 영역으로 흘러갑니다.

4. 공급업체의 관행도 검토하십시오. 포함된 BI 도구가 거버넌스, 모니터링 또는 기본 제어를 지원할 수 없는 경우 보안 플랫폼에 속하지 않습니다.

AI 기반 분석을 내장할 때 데이터 유출을 방지하는 방법

임베디드 분석을 보호하는 것은 이미 복잡합니다. AI는 새로운 위험 계층을 추가합니다. 동적 출력, 모델 엔드포인트 및 예측할 수 없는 데이터 흐름을 도입하며, 이들 중 어느 것도 기존 BI 보안에서 다루지 않습니다. 엄격한 통제가 없으면 AI 기반 기능이 기존 노출 지점을 활성 취약점으로 바꿀 수 있습니다.
 
따라서 임베디드 분석 공급업체를 선택할 때 해당 제품이 AI 계층에도 불구하고 데이터 유출 방지를 보장하는지 확인하십시오. 찾아야 할 사항은 다음과 같습니다.

모델에 도달하는 항목 제한

AI 기능은 기본적으로 원시 데이터를 수신해서는 안 됩니다. 스키마 메타데이터, 요약 또는 사전 집계된 결과에 대한 입력을 제한합니다. 특히 테넌트 간에 중요한 레코드를 가져오는 모델 상호 작용을 피하십시오.

엄격한 범위 지정 논리를 사용하여 모델이 액세스할 수 있는 필드 또는 테이블을 정의합니다. AI에 노출되는 모든 것은 명시적으로 승인되어야 하며 공유 데이터 소스에서 상속되는 것이 아닙니다.

자체 엔드포인트 호스팅 및 관리

AI 인프라에 대한 완전한 제어가 필요합니다. 즉, 엔드포인트를 선택하고, 모델 동작을 구성하고, 응답 처리를 정의합니다.

고객 관리형 엔드포인트를 사용합니다.

OpenAI, Azure, AWS 또는 프라이빗 모델. 이렇게 하면 감사하거나 제한할 수 없는 타사 라우팅을 방지할 수 있습니다. 팀은 데이터가 어디로 가는지, 무엇이 기록되는지, 인사이트가 반환되는 방법을 관리해야 합니다.

AI 사용을 명시적이고 감사 가능하게 만들기

AI 기능은 항상 옵트인해야 합니다. 사용자는 모델이 언제 실행되는지, 어떤 데이터를 사용하고 있는지, 모델이 보는 것에 어떤 영향을 미치는지 알아야 합니다.

모든 AI 상호 작용을 메타데이터(사용자 ID, 쿼리 또는 프롬프트, 모델 유형 및 타임스탬프)와 함께 기록합니다. 문제가 발생하면 전체 추적이 필요합니다.

이는 설명 가능한 AI도 지원합니다. 감사자, 제품 팀, 심지어 고객도 자동화된 인사이트가 어떻게 생성되었는지 이해해야 합니다.

출력을 염두에 두고 설계

모델이 반환하는 내용은 수신한 것만큼 민감할 수 있습니다. 과도한 개인화, 명명 패턴 또는 추론된 메트릭을 통해 간접적으로 데이터를 유출할 수 있는 상황별 통찰력에 주의해야 합니다.

• 모든 출력을 잠재적 노출처럼 취급하십시오.

• 응답을 표시하기 전에 삭제합니다.

• 형식과 범위를 확인하지 않고 결과를 자동으로 렌더링하지 마세요.

기존 BI 컨트롤에 의존하지 마세요.

레거시 BI 도구는 이러한 수준의 동적 상호 작용을 위해 구축되지 않았습니다. 엔드포인트 제어, 프롬프트 필터링 또는 AI 관련 거버넌스를 제공하지 않습니다. 그들은 기계가 생성한 응답이 아닌 인간이 설계한 대시보드를 가정합니다.

새로운 거버넌스 구조가 필요합니다. 여기에는 엔드포인트 정책, 기능 플래그 및 모델 모니터링과 함께 기존 감사 및 액세스 제어가 포함됩니다.

AI 기반 분석은 실질적인 가치를 창출할 수 있습니다. 그러나 이를 고객 대면 제품에 내장하는 경우 모든 입력, 프로세스 및 출력을 잠가야 합니다. 이것이 새로운 공격 표면을 열지 않고 안전한 자동화를 제공할 수 있는 유일한 방법입니다.

Reveal에서 AI 기반 분석을 보호하는 방법

AI 기반 분석과 관련된 위험은 현실이지만 올바른 아키텍처를 통해 관리할 수 있습니다. 그렇기 때문에 Reveal는 모든 AI 기능의 중심에 제어, 투명성 및 보안을 두고 구축되었습니다.

Reveal AI가 데이터와 상호 작용하는 방식을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 기본적으로 아무 것도 활성화되지 않습니다. Reveal 서버를 통해 라우팅되는 것은 없습니다. 그리고 구성하지 않는 한 모델 액세스가 발생하지 않습니다.
 

AI 기능은 항상 옵트인입니다.

Reveal의 모든 AI 기능은 켤 때까지 꺼져 있습니다. 대화형 인터페이스를 구축하든 자동화된 통찰력을 활성화하든 AI를 도입할 시기와 방법을 결정할 수 있습니다.

개발 팀은 JSON 및 AI 관련 API를 통해 모든 것을 구성합니다. 놀라움, 숨겨진 종속성, 사용자 모르게 실행되는 백엔드 프로세스가 없습니다.

AI 엔드포인트를 제어할 수 있습니다.

Reveal는 대규모 언어 모델을 소유하거나 운영하지 않습니다. 연결할 모델(OpenAI, Azure, AWS, 프라이빗 엔드포인트 또는 소규모 로컬 모델)을 선택합니다.

Reveal 인터페이스 역할을 합니다. 엔진을 관리합니다. 즉, 엔드포인트, 동작 및 규정 준수 경계를 정의합니다.

원시 데이터는 전송되지 않습니다.

Reveal의 대화형 AI는 테이블 이름, 열 유형 및 관계와 같은 스키마 메타데이터만 보냅니다. 이 모델은 사용자 쿼리, 대시보드 또는 원시 레코드를 볼 수 없습니다.

Reveal의 데이터 에이전트 API를 사용하는 경우 사전 집계된 컨텍스트 인식 값만 모델에 전달됩니다. 그 결과 민감한 기록을 노출하지 않고 AI로 구동되는 안전한 임베디드 대시보드가 탄생했습니다.

모든 AI 작업은 감사 가능합니다.

각 AI 상호 작용은 사용자 ID, 사용된 모델, 요청 시간 및 출력 구조와 함께 기록될 수 있습니다. 이는 제품 팀과 규정 준수 감사 모두에 대한 추적성과 설명 가능한 AI를 지원합니다.

누가 무엇을 트리거했는지, 모델이 무엇을 반환했는지 항상 알 수 있습니다.

규정 준수가 높은 환경을 위한 설계

이 모델은 대부분의 도구가 실패하는 부문에서 작동합니다. 예를 들어, 의료 분야의 사이버 보안 회사인 Sensato는 HIPAA나 환자 개인 정보를 손상시키지 않으면서 병원 위협 탐지를 위한 분석을 강화하는 Reveal 내장했습니다.

데이터 경계를 존중하는 AI 기반 분석이 필요했습니다. Reveal 백엔드 노출이 전혀 없고 완전한 고객 제어로 이를 제공했습니다.

보안 우선 AI 분석이 앞으로 나아갈 수 있는 유일한 방법인 이유

SaaS 제품에 AI를 내장해야 한다는 압박감은 현실입니다. 그러나 통제 없는 속도는 부담입니다. AI 기반 분석은 다른 기능처럼 취급할 수 없습니다. 액세스, 데이터 흐름 및 모델 동작과 관련하여 다른 수준의 규율이 필요합니다.

그렇기 때문에 보안 우선 접근 방식은 선택 사항이 아닙니다. 이는 고객 데이터, 규정 준수 및 플랫폼 무결성을 담당하는 팀이 앞으로 나아갈 수 있는 유일한 실행 가능한 경로입니다.

통제할 수 있는 아키텍처가 필요합니다. 이미 설정한 규칙을 존중하는 도구가 필요합니다. 대시보드, 모델 및 실시간 인사이트 제공 전반에 걸쳐 작동하는 거버넌스가 필요합니다.

Reveal 그것을 위해 만들어졌습니다.

옵트인 AI 기능 및 고객 관리 엔드포인트부터 완전한 감사 가능성 및 엄격한 데이터 경계에 이르기까지 Reveal SaaS 팀이 신뢰, 속도 또는 규정 준수를 희생하지 않고 AI 기반 통찰력을 제공할 수 있도록 지원합니다.

Reveal 원하는 방식으로 안전한 AI 기반 분석을 내장하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아볼 준비가 되셨나요? 맞춤형 데모를 예약하세요.