내부 시스템 연동 및 데이터 주권, 네트워크 연결성, 보안 정책 측면에서는 Kubernetes 기반의 프라이빗 구축이 관리형 API 서비스보다 유리합니다. 프라이빗 구축은 데이터를 내부에서 관리하여 데이터 주권을 확보할 수 있으며, VPC Peering 등을 통해 내부 네트워크와 저지연으로 연결하고 IP 허용, TLS termination 등 보안 정책을 직접 제어할 수 있습니다.
민감 데이터 환경에서 LLM 서빙 시 보안 및 데이터 주권 문제를 해결하기 위한 실질적인 옵션으로는 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드에 LLM을 직접 구축하는 방식이 있습니다. 데이터 암호화, 접근 제어, 데이터 마스킹/비식별화 기술을 적용하고, 데이터 처리 과정을 엄격하게 감사하는 것이 중요합니다. 특정 사례는 각 기업의 보안 정책 및 규제 준수 요건에 따라 달라질 수 있습니다.
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LLM을 PoC에서 실서비스로 확장할 때 가장 큰 비용 폭등 요인은 인프라, 특히 고성능 GPU 자원 비용입니다. 또한, 관리형 API 사용 시 예측 불가능한 토큰 사용량에 따른 과금이 서비스 규모가 커질수록 크게 증가합니다. 이를 통제하려면 모델 최적화, 인프라의 효율적인 배치 추론 및 오토스케일링, 그리고 토큰 사용량 최소화 전략을 통해 비용을 절감해야 합니다. 좀 더 상세한 답변이 필요하시면 웨비나 후 공유된 메일 주소로 문의 부탁드립니다.
어떤 상황인지는 확인이 필요한데요, 발표자에게 문의 주시면 협의 드리도록 하겠습니다.
Splunk는 보안장비 또는 SW 별로 표준화된 App/Add-On 을 제공하고 있습니다.
개인정보처리시스템에서 고객정보를 10분동안 10회 이상 조회 예시와 같이 탐지 하며 현재는 AI 적용은 되지 않습니다.
일단 시나리오별로 위험등급을 정의하고 Critical 한 알림에 대해서 우선 대응 하고, 현재 로드맵으로 탐지 이벤트를 ML 을 이용하여 자동분류하는 기능은 구현 예정입니다.
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이부분은 아직 로드맵으로 Splunk AI Assistant 가 완료 될 경우 접목할 예정 입니다.
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안녕하세요. 방금 말씀 하신 부분은 SM 단계에서 지원 하고 있습니다. 바이텍에서는 S사에서 진행 하고 있습니다.
안녕하세요. 스플렁크에서 제공되는 대시보드를 통해 html, css, java 사용해서 커스텀하게 사용 할 수 도 있습니다.
안녕하세요. 암호화 데이터만 아니면 모든 데이터 수집 가능 합니다.