Cencurity
Cencurity · 기타
Cencurity는 당신의 AI 에이전트와 그들이 호출하는 모델 사이에 위치하는 보안 게이트웨이다. LLM 프록시로 동작하며 프롬프트와 응답을 실시간으로 검사하고, 민감한 데이터가 모델이나 사용자에게 도달하기 전에 마스킹하거나 가리거나 차단할 수 있다. 네트워크 끝단이 아니라 프롬프트 계층을 겨냥한 AI 데이터 유출 방지다. 발상은 단순하다. 이미 쓰는 에이전트나 IDE로 계속 개발하면, Cencurity가 통로를 지켜보며 비밀 정보, 개인 데이터, 위험한 코드 패턴을 찾아내고 보안 팀에 넘길 수 있는 감사 기록을 남긴다.
Cencurity 소개
Cencurity란 무엇인가
Cencurity는 대규모 언어 모델로 개발하지만 코드와 자격 증명, 고객 데이터가 프롬프트를 통해 새는 것을 원하지 않는 팀을 위해 만든 AI 보안 게이트웨이다. 프록시 계층으로 동작한다. 당신의 에이전트와 IDE 도구는 공급자와 직접 통신하는 대신 여기에 연결되고, 모든 요청은 비밀 정보, 개인 식별 정보, 안전하지 않은 출력을 찾는 탐지 규칙을 통과한다. 목표는 개발자 각자가 일하는 방식을 바꾸지 않고도 프롬프트 유출을 막는 것이다.
이 제품이 겨냥하는 것은 AI가 샌드박스 밖으로 나오는 순간 대부분의 기업이 마주치는 틈이다. 누군가 API 키를 채팅에 붙여 넣는다. 에이전트가 고객 기록을 그대로 돌려준다. 코딩 어시스턴트가 토큰을 하드코딩한 코드 조각을 제안한다. Cencurity의 주장은 이런 순간을 몇 주 뒤 사후 검토가 아니라 끝단에서 실시간으로 잡아낸다는 것이다.
미리 알아 둘 제약이 두 가지 있다. 첫째, 엔터프라이즈급 게이트웨이로 판매되므로 사이트는 데모와 도입에 맞춰져 있고 셀프서비스 무료 요금제는 없다. 둘째, 프록시를 더하면 AI 트래픽에 홉이 하나 늘어나므로 팀은 지연과 설정 수고를 보호 효과와 견줘야 한다. 트래픽을 여기로 보내야 하는데, 그게 핵심이긴 하지만 도구 연결 방식이 바뀌는 것은 사실이다.
시작하기
- 공식 사이트에서 데모를 신청해 접근 권한을 받고 도입 방식을 논의한다.
- 기존 에이전트, IDE, 모델 공급자를 Cencurity 게이트웨이에 연결한다. 회사에 따르면 한 번의 통합으로 모델, 도구, 환경을 넘나들며 작동하고 설정을 다시 쓰지 않아도 된다.
- 비밀 정보, 개인 정보, 위험한 출력에 대한 탐지 정책을 구성하고 무엇을 마스킹하고 가리고 차단할지 정한다.
- 먼저 시험 실행 모드로 돌려 적용 전에 얼마나 많은 요청이 정책에 걸리는지 측정한다.
- 적용을 켜고 Webhook 알림을 Slack이나 Jira에 연결한 뒤, 트래픽이 흐르는 동안 대시보드와 로그를 확인한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 보안 및 플랫폼 엔지니어
- 기업의 엔지니어링 팀
- 컴플라이언스 및 리스크 담당자
작업
- 비밀 정보 유출 차단
- 개인 데이터 가리기
- 에이전트 활동 모니터링
활용 상황
- 전사적으로 AI 도구를 도입하기
- 유출 의심 사례를 조사하기
- 감사에 대비하기
주요 기능
LLM 프록시와 마스킹
Cencurity는 LLM 트래픽을 프록시하고 통과하는 민감한 데이터를 자동으로 가린다. 게이트웨이가 모든 프롬프트와 응답을 보므로, 민감 데이터 마스킹은 각 앱이 자기 입력을 정리하는 데 기대지 않고 통로에서 일어난다. 팀 입장에서는 모델과 통신하는 모든 코드베이스를 손댈 필요가 사라진다.
실시간 유출 방지
게이트웨이는 끝단에서 비밀 정보, 개인 식별 정보, 위험한 출력을 탐지하고 차단하며, 그 내용이 사용자나 모델에 도달하기 전에 막는다. 코딩 어시스턴트가 하드코딩된 자격 증명을 내보내려 하거나 에이전트가 고객 데이터를 돌려주려 한다면, 차단은 나가는 지점에서 일어난다. 이것이 핵심 약속이다. 유출을 사후가 아니라 그 순간에 멈춘다.
중앙 집중 보안 대시보드
하나의 대시보드가 모든 에이전트 호출을 보여 준다. 요청, 응답, 지연, 정책 적중, 마스킹, 차단을 모두 실시간으로 표시한다. 공급자 로그를 이어 붙이는 대신 AI 전체가 무엇을 하는지 한눈에 본다. 뭔가 이상해 보이고 빨리 확인해야 할 때 이 점이 중요하다. 이제 추측은 끝이다.
실시간 로그 분석
모든 상호작용을 끝에서 끝까지 추적할 수 있다. 요청, 응답, 정책 판단을 검색하고 걸러 내고 연관 지어 위험을 몇 초 만에 좁힌다. 왜 중요할까. 분류 속도 때문이다. 알림이 울릴 때 어느 호출이 방아쇠였고 모델에 무엇을 요구했는지 알 수 있다.
정책 우선 탐지와 시험 실행 배포
무엇을 위반으로 볼지는 당신이 정의하고, 게이트웨이는 중요한 것부터 우선한다. 시험 실행 모드는 적용을 켜기 전에 얼마나 많은 요청이 정책에 걸리는지 측정하게 해 주고, 이것이 첫날에 작동하는 워크플로를 깨지 않는 방법이다. 그다음에는 추측 없이 적용을 배포한다. 이 단계적 경로가 핵심이다.
Webhook 알림
검증된 알림은 Slack, Jira, 이미 쓰는 다른 도구로 보낼 수 있다. 경고를 기존 채널로 흘려보내면 팀은 아무도 보지 않는 또 하나의 콘솔이 아니라 늘 일하는 곳에서 그것을 본다.
엔터프라이즈 배포 지원
이 게이트웨이에는 로그인 정보만이 아니라 배포 프로세스가 함께 딸려 온다. 시험 실행 측정, 정책 조정, Webhook 연결은 배포의 일부로 다뤄진다. 가입하고 10분 만에 시작하고 싶다면 잘 맞지 않는다. 보안 검토와 단계적 적용이 이미 조직이 일을 처리하는 방식이라면 합리적인 선택이다.
장단점
장점
- 이미 쓰는 에이전트와 IDE에서 작동하므로 설정에 AI 워크플로를 다시 만들 필요가 없다.
- 탐지와 마스킹이 끝단에서 실시간으로 일어나 모델이나 사용자에게 도달하기 전에 유출을 잡는다.
- 시험 실행 모드로 팀은 무언가를 적용하기 전에 정책 영향을 측정할 수 있다.
- 감사 대응 로그가 보안과 컴플라이언스 팀에 모호한 요약이 아니라 구체적인 증거를 준다.
단점
- 공개 가격도 무료 요금제도 없어 비용을 판단하기 전에 영업과 이야기해야 하고, 그만큼 평가가 느려진다.
- 프록시로 트래픽을 보내면 홉이 늘어나고, 지연에 미치는 영향은 시험 없이 확인할 수 없다.
자주 묻는 질문
LLM과 에이전트 트래픽을 프록시하고, 비밀 정보, 개인 데이터, 위험한 출력을 검사한 뒤 규칙을 어기는 것을 마스킹하거나 가리거나 차단하는 보안 게이트웨이다. 감사를 위해 모든 요청과 응답의 로그도 남긴다.
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