사후 대응형 정책 탈피를 통한 Proactive AI Governance 아키텍처 설계

Context

사건 발생 후 정책을 추가하는 Reactive Governance 구조로 인한 지속적인 보안 갭 발생. AI의 비결정적 행동 특성과 빠른 기술 변화 속도로 인해 기존의 정적인 리스크 관리 방식으로는 emergent behavior와 Prompt Injection 등의 신규 위협 대응 불가.

Technical Solution

• Threat Modeling 기반의 Proactive Governance로 전환하여 잠재적 Failure Mode 사전 정의
• Shadow AI 제거를 위한 실제 배포 현황 중심의 Accurate Inventory 매핑
• 도구 중심 분류에서 데이터 접근 권한과 자율 동작 범위 기반의 Capability-level Risk Classification 체계 도입
• Access Restriction, Audit Logging, Human Escalation 등 기능별 제어 항목을 매핑한 Control Mapping 설계
• 배포 프로세스 내 2일 이내 완료 가능한 구조적 Checkpoint를 삽입하여 Shadow AI 유인 제거
• Data Sovereignty를 제약 조건으로 설정한 Self-hosted AI 아키텍처 설계를 통해 외부 인프라 전송 리스크 원천 차단