토큰화, 기업의 AI 에이전트 프로덕션 도입 지원

AI 에이전트를 프로덕션에 도입하려는 기업들은 이제 토큰화 및 기타 데이터 보호 방법이 프로젝트 진행 속도를 결정한다는 사실을 깨닫고 있습니다.

그러나 모델에 입력된 민감한 데이터는 다시 회수하기 어렵고, 과거의 느린 시대에 맞춰 구축된 보안 검토는 배포를 지연시키고 있습니다. 과제는 데이터를 잠그는 것에서 보호된 데이터를 계속 사용할 수 있도록 유지하는 것으로 옮겨가고 있습니다. Protegrity USA Inc.의 고객 성공 및 프리세일즈 부사장인 Diego Loureda(사진)에 따르면, 이러한 긴장감은 Cloudera Inc.’s partner ecosystem 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 보안은 이제 최종 관문이 아닌 AI 가치를 위한 전제 조건이 되고 있습니다.

“데이터 유출은 여전히 발생하고 있습니다. 모델에 민감한 데이터를 넣거나, 벡터 저장소 또는 다른 에이전트로 전파될 에이전트의 메모리에 민감한 데이터를 넣는다면, 그 민감한 데이터를 제거하는 것은 불가능에 가깝습니다.”라고 Loureda는 말했습니다. “그것을 할 수 있는 방법은 없습니다.”

Loureda는 SiliconANGLE Media의 라이브 스트리밍 스튜디오인 theCUBE에서 진행된 독점 인터뷰를 통해 Cloudera EVOLVE26에서 theCUBE의 Rebecca Knight 및 Paul Gillin과 대화를 나눴습니다. 그들은 데이터 보안과 Protegrity가 Cloudera의 '올해의 신흥 기술 파트너'로 선정된 것에 대해 논의했습니다. (* 아래 공개 고지 참조.)

토큰화는 AI를 위해 보호된 데이터의 사용성을 유지합니다

기존의 암호화는 데이터를 너무 강력하게 잠가서 분석가와 모델이 더 이상 사용할 수 없게 만들 수 있습니다. Loureda는 Protegrity가 수학적 알고리즘에 의존하는 대신 민감한 값을 대체 값으로 교체하는 토큰화에 접근 방식의 중심을 두고 있다고 설명했습니다. 이러한 설계는 양자 컴퓨팅이 오늘날의 암호화 기술을 위협함에 따라 더욱 중요해졌습니다.

“우리의 주요 보호 방식인 토큰화는 이미 양자 기술에 대비되어 있습니다.”라고 Loureda는 말했습니다. “그 이유는 그 뒤에 수학적 알고리즘이 없기 때문입니다. 모든 것이 메모리 상의 교체를 기반으로 합니다.”

하지만 보호만으로는 속도 문제를 해결할 수 없습니다. Loureda는 Protegrity가 Enterprise Management Associates Inc.에 의뢰한 research Protegrity commissioned에서 리더의 83%가 프로젝트 지연을 보고했다고 언급했습니다.