reopt learning
AI 프로덕션 & 거버넌스

AI 보안·컴플라이언스

데이터·권한·실행·감사를 증거로 통제하는 체계

AI 리스크를 식별·점수화하고 데이터 수명주기, 실행 격리, 프롬프트 인젝션 방어, agent identity와 최소 권한을 설계합니다. 감사 증거·사고 대응·경영진 보고까지 연결해 보안을 기술 체크리스트가 아닌 의사결정 시스템으로 운영합니다.

심화 8레슨 515 XP 약 89분

출처 · 핸드북 · AI 보안·컴플라이언스 · 원문 검토 2026-07-01

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AI 프로덕션 관측과 보안 거버넌스를 표현한 일러스트
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코스 진행률9개 학습 단계 기준

1. 리스크·데이터 거버넌스

무엇을 보호하고 누가 위험을 수용하는지 증거로 남깁니다.

  1. 보안 수준은 의사결정 구조에서 갈린다5단계 risk loop, 점수·appetite·RACI와 P0~P3 데이터 분류개념45 XP
  2. 리스크·데이터 분류 퀴즈점수화·승인·수명주기 통제 판단퀴즈50 XP

2. 보안 아키텍처·인젝션 방어

모델 정확도보다 권한·실행·신뢰 경계를 먼저 설계합니다.

  1. 모델이 속아도 피해는 제한되게Gateway→Policy→Orchestrator, 격리 실행과 다층 prompt injection 방어개념45 XP
  2. 실전: 악성 RAG 문서외부 문서의 지시와 내부 tool 권한 분리시나리오60 XP

3. Agent Identity·접근제어

사람보다 낮은 신뢰의 agent를 짧고 좁은 권한으로 운영합니다.

  1. Agent는 서비스 계정보다 더 좁게identity lifecycle, token matrix, RBAC+ABAC와 secret rotation개념45 XP
  2. Agent 권한·비밀 감사identity·token·scope·rotation·audit trail 점검체크리스트55 XP

4. 감사·사고·경영 보고

통제가 실제로 실행됐다는 증거와 빠른 신뢰 회복 체계를 만듭니다.

  1. 정책 문서보다 증거의 연속성통제-증빙 매트릭스, SEV 대응, ALE·ROI와 이사회 결정 요청개념45 XP
  2. 워크북: 감사·사고 의사결정 팩증빙·SEV·CAP·경영 보고를 한 흐름으로 작성워크북70 XP

최종 챌린지

코스에서 배운 내용을 업무에 재사용할 수 있는 산출물로 완성하세요.

  1. 최종 챌린지 · AI 보안 통제 설계서리스크·데이터·아키텍처·권한·감사를 하나의 증거 체계로레슨 완료 후100 XP