라케라

생성형 AI 보안 시나리오를 목표로 하며, Lakera는 기업이 즉각적인 인젝션, 데이터 유출, 위험한 출력 위험을 통제하고 생성형 AI 프로젝트를 가속화하는 데 중점을 두고 있습니다.

핵심 기능 및 사용 시나리오

주요 역량

• 신속한 인젝트, 탈옥, 유해 출력으로부터 보호합니다.
• LLM 기반 애플리케이션과 AI 에이전트의 보안을 지원합니다.
• 민감한 데이터 유출, 환각 및 콘텐츠 보안 관련 위험을 다룹니다.
• 엔터프라이즈급 생성형 AI 보안 거버넌스 및 테스트에 적합함.

사용자에게 적합

AI 제품 팀, 보안팀, 플랫폼 엔지니어, 컴플라이언스 리드, 그리고 LLM 애플리케이션을 출시하는 기업에 이상적입니다. 초기 프로토타입은 안전성 개념으로도 언급할 수 있습니다.

경계를 사용하세요

안전한 플랫폼은 완전한 거버넌스의 보조물이 아닙니다. 권한 설계, 로그, 수동 검토, 레드팀 구성, 사고 대응은 여전히 동시에 이루어지고 있습니다.

선발 및 착륙 제안

Lakera를 평가할 때는 LLM 애플리케이션 주변에 공격 샘플과 민감한 데이터 시나리오를 설계하여 가로채기 정확도, 오탐성, 로그 해석 가능성을 테스트할 수 있습니다.

팀이나 공개 공개 시나리오에서는 어떤 결과가 다음 단계로 바로 넘어갈 수 있는지, 책임자가 검토해야 하는 자료, 업로드할 수 없는 자산, 생성된 기록을 얼마나 오래 보관해야 하는지 등 사전 승인 기준도 합의해야 합니다. 이 점검은 팀이 AI 도구를 추적 가능한 프로세스에 적용하는 데 도움을 주어, 결과의 출처, 권한 부여, 품질 판단 불일치로 인한 재작업을 줄입니다.

도구가 고객 데이터, 개인 정보, 상업 자료, 금융 데이터, 의료 법률 콘텐츠, 페르소나를 다룬다면, 개인정보 보호, 저작권, 초상 라이선스, 플랫폼 규칙 등이 사전 사용 체크리스트에 포함되어야 합니다. 대중에게 공개할 때는 실험 결과물이 검토된 내용과 혼동되지 않도록 수동 수정 기록과 최종 확인서를 보관하는 것이 권장됩니다.

입력 자료, 생성된 결과, 수동 수정, 최종 채택 버전, 채택되지 않은 사유를 기록하는 작은 샘플 목록을 만드는 것이 더 안전합니다. 여러 차례 비교를 거친 후, 팀은 어떤 작업이 금형에 적합한지, 어떤 작업이 여전히 전문가의 주도가 필요한지 더 명확히 판단할 수 있으며, 입력, 모델 출력, 검토 프로세스에서 품질 문제를 추적하기도 더 쉬워집니다.

자주 묻는 질문

라케라가 어떤 위험으로부터 보호하는지 **

즉흥 인젝션, 탈옥, 데이터 유출, 위험한 출력 등 생성형 AI 위험을 예방하세요.

모든 챗봇에 적합한가요? **

보안 요구가 있는 LLM 애플리케이션, 특히 기업 및 운영 환경에서 적합합니다.

접근 후에 수동 보안 절차가 필요한가요? **

네, 보안 정책, 감사, 사고 대응은 여전히 팀의 책임입니다.