Privent

핵심 노드는 데이터가 외부 모델로 넘어가기 전에, 에이전트를 지나는 모습을 지켜본다. 실제로 n8n 에이전트 보안은 여기로 귀결된다. 연결만이 아니라 진짜 페이로드를 보는 것이다. 각각을 채점하고 그 동작을 허용할지, 경고를 붙일지, 차단할지 결정한다. 네트워크 경계가 아니라 런타임 안에서 돌기 때문에, 에이전트가 곧 쓰려는 실제 내용이 보인다.

탐지된 값은 유형과 위치를 유지하는 [KIND_NNN] 형식 토큰으로 바뀐다. PII 탐지가 먼저 일어나고, 그다음 교체가 온다. 에이전트는 그 기록 위에서 계속 추론할 수 있고, Detokenize는 돌아오는 길에 실제 값을 복원한다. 평문을 한 번도 회선에 올리지 않고 쓸 수 있는 출력을 얻는다.

모든 채점 요청은 종합 위험 점수와 신호별 분석을 만들어 낸다. 범주는 PII, 금융 데이터, 소스 코드, 법률, 전략 콘텐츠를 아우른다. 모든 것을 똑같이 위험하게 다루는 대신 데이터 유형별로 정책을 조정할 수 있다.

이 시스템은 결정 결과, 적용한 단계, 타임스탬프, 배포 그룹, 그리고 이를 촉발한 실행 그래프 노드를 기록한다. 문서 작업에서는 토큰화된 결과의 다운로드도 모두 기록된다. 원문 텍스트를 저장하는 곳은 없다. 프롬프트 내용은 메모리에서 처리하고 버린다.

파일 전체가 비동기 작업 API를 통해 텍스트와 같은 토큰화를 거친다. 작업은 Queued, Extracting, Scoring, Tokenizing의 네 단계를 지난다. 그다음 세 가지 종료 상태 중 하나에 안착하는데, 단순한 성공이나 실패로 접히지 않는 '경고와 함께 완료'라는 별도의 결과도 있다. 스캔한 PDF는 모델을 로컬에 마운트한 옵트인 빌드를 통한 OCR을 쓰고, 저장된 산출물은 기본적으로 24시간 뒤 만료된다.

파이프라인이 어디에 살지 직접 고른다. 여기서 진짜 강점은 온프레미스 AI 보안이다. 설치에는 ML 추론을 포함한 스택 일체가 들어가서, 짧게 메모리에서 도는 처리까지도 네트워크 안에 머문다. 문서 엔진은 페일 클로즈드로 부팅한다. 프로덕션 배포는 검사를 조용히 건너뛰기보다 시작을 거부한다.

AI 모니터링용 별도 브라우저 확장은 Google Workspace나 Intune 같은 MDM을 통해 배포된다. API 키와 배포 그룹 키로 설정하면 탐지 이벤트가 실시간으로 대시보드에 나타난다.