웨비나속 Q&A
최근 웨비나 진행 중 발생한 질문과 답변을 조회할 수 있습니다
Q
[질문]기존 부서와 업무 단위의 파편화된 문서에 대한 시스템, 인프라 집중화를 통한 정제와 관리에 대한 주요 정책과 방안은 어떻게 세워야 하는지요? AI에서 활용하는 문서에 대한 재가공과 일관성과 정합성을 유지하기 위한 인젠트의 차별화 지원과 재가공 시, 데이터 지연 등을 방지하기 위한 보완 방안은 무엇인지요?
아직 답변이 없습니다
Q
[질문] RAG Data의 Pollution 부분 검색과 패턴이 아닌 null 및 prompt injection등에 대한 문제점을 검출하고 업데이트 하는 방법은 어떤 것들을 통해 해결하고 있는지요?
아직 답변이 없습니다
Q
[질문]도입을 검토하는 기업이 가장 먼저 수행해야 할 준비 과제는 무엇인가요? 데이터 분류, 문서 현황 진단, 권한 체계 정비, 파일럿 업무 선정 중 우선순위가 궁금합니다.
A
가장 먼저 도입 목적(활용 방안)/필요한 솔루션이 구체적으로 수립되어야 합니다. 그리고 여기에 필요한 데이터인데 여기서는 신뢰성 있는 문서(파일)이 얼마나 준비되어 있는지가 중요합니다. 실제로 이러한 데이터가 준비되어 있지 않아서 이를 취합하고 준비하는데 가장 많은 시간을 허비하기도 합니다.
인젠트 담당자
2026-09-29 14:50
Q
[질문] RAGOps 기반으로 생성형 AI를 활용할 때, 문서중앙화에 저장된 비정형 데이터의 사용자/부서별 접근 권한(ACL)이 LLM 답변 생성 과정 및 Vector DB 검색 시에도 실시간으로 엄격하게 반영되는지, 또한 기밀데이터가 프롬프트를 통해 외부/내부 LLM으로 유출되지 않도록 차단하는 가드레일(Guardrail) 정책은 어떻게 구현되어 있나요?
아직 답변이 없습니다
Q
[질문]AI 기반 문서 분류 및 데이터 유출 방지(DLP) 연계 시, 오탐(False Positive)과 미탐(False Negative)을 줄이기 위해 고려해야 할 핵심 요소는 무엇인가요?
아직 답변이 없습니다
Q
[질문] AI의 성패는 바로 쓸 수 있게 정제된 AI-Ready Data에 달려있는데, 인젠트의 문서중앙화는 단순 문서 관리 솔루션을 넘어 AI가 바로 활용할 수 있도록 데이터를 정제하고 관리한다는 것인가요?
아직 답변이 없습니다
Q
[질문]제로트러스트 아키텍처에서 '최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege)'을 문서중앙화 환경에 적용할 때 가장 알맞은 구현 방식은 무엇인가요?
아직 답변이 없습니다
Q
[질문] 인젠트의 문서중앙화 x AI x N2SF를 통합 솔루션 안전한 지능형 업무 환경을 구현시 이슈와 해결을 통한 차별점이 궁금합니다
아직 답변이 없습니다
Q
[질문]AI 기술이 문서중앙화 기반의 제로트러스트 보안 체계에 결합될 때 기대할 수 있는 대표적인 효과는 무엇인가요?
아직 답변이 없습니다
Q
[질문]외부 LLM을 사용하는 경우 원문 데이터를 외부로 보내지 않고 RAG를 구현하는 아키텍처와, 모델 학습·로그·임시 저장 영역에 데이터가 남지 않도록 하는 통제 방안이 어떻게 되는지 궁금합니다.
아직 답변이 없습니다
Q
[질문]N2SF 환경에서 전통적인 경계 기반 보안(Perimeter-based Security)의 한계를 극복하기 위해 데이터 중심 제로트러스트 아키텍처가 채택하는 핵심 원칙은 무엇인가?
아직 답변이 없습니다
Q
[질문] 문서중앙화 시스템에 RAGOps 기반 AI를 연결해 업무에 활용할 때, 직급·부서·문서 등급에 따른 접근 권한이 AI 검색·생성 결과에도 정확히 반영되나요? 권한 밖의 문서 내용이 AI 답변에 포함되는 보안 사고를 방지하는 구체적인 통제 방법이 궁금합니다.
아직 답변이 없습니다
Q
[질문] 직원이 퇴사한 이후에도 개인 PC나 부서 파일서버에 업무문서가 남아 있는 경우에는 문서 유출 가능성을 어떻게 통제하고, 기존에 사용하던 문서에 대한 접근권한은 어떻게 관리할 수 있나요?
A
문서중앙화의 경우 로컬 통제를 통해 로컬 PC에 저장할 수 없도록 하고, 문서중앙화에 등록된 문서는 유통 통제하고 있습니다.
인젠트 담당자
2026-09-29 14:33
Q
[질문] 문서중앙화는 선택이 아닌 필수 인프라가 되었는데, 하드웨어와 소프트웨어를합쳐 어플라이언스 방식으로 기업 상황에 맞는 맞춤형 도입 모델을 구축 가능한지 궁금합니다.
아직 답변이 없습니다
Q
[질문] N2SF 체계로 전환 시 데이터 중요도(Confidential, Sensitive, Open) 분류가 핵심인데, 기존 문서중앙화 시스템에 축적된 방대한 수 비정형 문서들의 중요 등급을 메타데이터 분석이나 AI 모델을 통해 자동으로 분류·라벨링해주는 기능이 제공되는지, 그리고 이 과정에서 오분류 리스크는 어떻게 제어하는지 궁금합니다.
아직 답변이 없습니다
Q
[질문] RAG 기반 지능형 검색 플랫폼을 통해 방대한 비정형 데이터를 AI가 활용 가능한 형태로 수집 저장하고 사용자 인가 등급에 따라 검색 범위를 분리 운영하여 정보 유출 환각 우려를 방지하는지 궁금해요
아직 답변이 없습니다
Q
[질문] 아직 답변을 받지 못했지만. VDI/DLP와 같은 기존 문서중앙화 인프라를 클라우드로 전환되어야 하는 것인가요
아직 답변이 없습니다
Q
[질문] N2SF의 기밀 민감 공개 등급 기반 문서 관리 체계를 확립하여 보안성과 운영 효율성을 극대화하며 AI 기반 자동 등급 분류 솔루션과 연계하여 문서의 등록부터 분석 등급 분류 저장소 이동 전 과정을 자동화하나요?
아직 답변이 없습니다
Q
원문 문서를 문서중앙화 시스템에서 안전하게 관리하더라도 임베딩과 청크가 벡터DB에 별도로 저장되면 새로운 정보 사본이 생깁니다. N2SF 환경에서는 벡터DB의 데이터 등급, 암호화, 접근권한, 보존 기간과 삭제 동기화를 원문과 어떻게 일치시키나요?
아직 답변이 없습니다
Q
[질문]N2SF 모델 8과 같은 클라우드 기반 통합 문서체계에서, 인터넷 단말·업무 단말·모바일 단말 간 문서 이동을 허용하거나 차단하는 기준은 무엇인가요?
아직 답변이 없습니다