PromptArmor
PromptArmor · AI 탐지 · 기타
PromptArmor는 제3자 AI 벤더를 평가하는 AI 리스크 인텔리전스 플랫폼이다. 26개 리스크 항목으로 점수를 매기고 권한, 모델, 데이터 접근의 변화를 계속 추적한다.
PromptArmor 소개
About
PromptArmor란
PromptArmor는 직접 만들지 않은 AI 도구를 승인해야 하는 보안, 프라이버시, 법무 팀을 위한 웹 플랫폼이다. 벤더가 공개한 제품 정보를 읽어 구조화된 평가로 바꾸고, 승인 뒤에도 그 제품을 계속 지켜본다. 대체하는 대상은 대부분의 팀이 아직 손으로 돌리는 스프레드시트와 설문지 순환이다.
중심에는 에이전트 공급망이 있다. AI 공급망 보안이 실제로 걸리는 지점도 여기다. 벤더가 회사를 대신해 운영하는 애플리케이션, 에이전트, 모델, 스킬, 커넥터, 플러그인이 대상이다. 각 구성 요소는 데이터를 읽고 도구를 호출하며 다른 모델로 내용을 넘길 수 있다. PromptArmor는 이것들이 어떻게 겹치는지 보고, 데이터가 빠져나갈 경로와 외부 콘텐츠에 숨은 지시가 에이전트를 돌려세울 지점을 짚는다.
계약 전에 알아야 할 한계가 두 가지다. 범위는 벤더가 공개한 내용에 달려 있어서, 평가는 공개 문서와 자체 조사에 기반하지 벤더 시스템을 직접 시험한 결과가 아니다. 무료 요금제는 애플리케이션 5개와 모니터링 1개월에서 멈추고, 기업 조건은 영업과 협상한다.
시작하기
- 데모를 예약하거나 무료 평가판을 열고 이미 쓰는 AI 벤더를 등록한다. 애플리케이션 5개까지 비용 없이 평가할 수 있다.
- 먼저 심사할 자산을 고른다. 애플리케이션, 에이전트, 모델, 스킬, 커넥터, 플러그인을 모두 다루며 순서는 직접 정한다.
- 보고서를 읽는다. 자산마다 26개 항목 점수와 NIST AI RMF, OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS 대응이 붙어서, 지적 사항이 팀이 이미 쓰는 보고 형식에 그대로 들어간다.
- 노출 항목을 확인한다. 프롬프트 인젝션과 프라이버시 화면에서 커넥터 도달 범위, 학습 기본 사용 여부, 보존 기간, AI 재수탁자를 볼 수 있다.
- 결과를 기존 흐름으로 되돌린다. 보고서는 ServiceNow, ProcessUnity, Zscaler, Netskope, Archer로 보낼 수 있고, 기업 계정은 API로 같은 데이터를 당겨 쓴다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 제3자 AI 리스크 분석가
- CISO와 보안 리더
- 프라이버시와 법무 팀
- 구매와 벤더 관리
작업
- 도입 전 AI 도구 심사
- 간접 프롬프트 인젝션 노출 검토
- 승인 후 벤더 변경 추적
- 프라이버시 심사용 재수탁자 정리
- 이사회나 감사인 대상 AI 리스크 보고
활용 상황
- 분기 벤더 점검. 포트폴리오에 AI 도구가 십여 개 있고, 각각 지난 확인 이후 업데이트를 냈다.
- 섀도 AI 발견. 직원이 구매 절차 없이 결제한 도구를 누군가 급히 따라잡아야 하는 상황.
- 규제 산업 심사. 감사인이 받아들이기 전에 리스크 문서에 NIST AI RMF나 OWASP LLM Top 10 인용이 필요하다.
- 갱신 전 실사. 벤더가 에이전트 기능을 추가했고 데이터 처리에 대해 물을 수단이 계약뿐인 때.
주요 기능
AI 자산 인벤토리
PromptArmor는 벤더가 실제로 운영하는 AI 구성 요소를 정리한다. 애플리케이션, 에이전트, 모델, 스킬, 커넥터, 플러그인이다. 챗봇과 사내 문서 저장소에 연결된 에이전트는 노출이 전혀 다르기 때문에 이 분해가 중요하다. 인벤토리는 다른 모든 화면의 토대라서, 여기서 빠지면 보고서 전체가 약해진다.
26개 리스크 항목 점수
자산마다 26개 항목으로 만든 점수가 붙는다. 통과 아니면 실패라는 이분법이 아니다. 점수는 NIST AI RMF, OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS로 대응돼 컴플라이언스 팀이 쓰는 보고에 그대로 들어간다. 읽는 방식은 벤더 간 비교이지 절대적 안전 판정이 아니다.
간접 프롬프트 인젝션 분석
회사를 알린 역량이다. AI 애플리케이션이 어떻게 만들어졌는지, 커넥터가 어디까지 닿는지, 어떤 데이터 접근을 쥐고 있는지 살피고, 외부 콘텐츠의 숨은 지시가 에이전트를 어디서 돌려세울 수 있는지 보여준다. 보고서는 공격자가 택할 경로를 서술하고, 기술 통제로 막을지 계약 조항으로 막을지는 팀이 정한다.
변경 지속 모니터링
벤더는 두 번의 심사 사이에 모델을 갈아 끼우고 권한을 넓힌다. PromptArmor는 포트폴리오를 지켜보며 AI 범위, 권한, 데이터 접근의 변경을 알린다. 무료 평가판에도 1개월 모니터링이 포함된다. 결과적으로 심사는 연말 몰아치기가 아니라 상시 절차가 된다.
프라이버시와 재수탁자 지도
프라이버시 화면은 모든 AI 계약에서 나오는 질문에 답한다. 기본값으로 회사 데이터를 학습에 쓰는지, 어떤 AI 재수탁자가 손대는지, 얼마나 보관하는지다. 학습 제외 정책과 보존 의무도 다룬다. 구매 절차를 거치지 않은 벤더를 찾는 데 쓰이고, 섀도 AI의 대부분이 거기에 쌓인다.
워크플로 연동과 기업 통제
보고서는 ServiceNow, ProcessUnity, Zscaler, Netskope, Archer로 넘어가서 AI 리스크가 벤더 리스크와 정책 집행이 이미 있는 자리에 도착한다. 기업 요금제는 API, 전용 커넥터, 역할 기반 접근 제어, OAuth 신원 관리를 붙인 SSO를 더한다. 작은 팀은 화면 안에서 작업하고 연동은 포트폴리오가 커진 뒤로 미뤄도 된다.
장단점
장점
- 26개 항목 점수와 프레임워크 대응이 감사 질문을 견디는 구조를 심사에 부여한다.
- 간접 프롬프트 인젝션 분석이 커넥터 범위와 데이터 접근까지 들어가는데, 일반 설문지는 거의 닿지 못하는 영역이다.
- 지속 모니터링이 권한과 모델 변경을 잡는다. 연간 심사가 놓치기 쉬운 갱신이 바로 그 종류다.
- 무료 요금제가 실질적이어서 애플리케이션 5개와 모니터링 1개월을 준다. 이미 아는 벤더로 보고서 품질을 시험할 수 있다.
- ServiceNow, ProcessUnity, Zscaler, Netskope, Archer 연동 덕분에 지적 사항을 위한 두 번째 자리를 찾지 않아도 된다.
단점
- 평가는 벤더 공개 정보와 PromptArmor 자체 조사에 기대므로, 입을 닫은 벤더는 얇은 보고서를 낳고 누군가 추가로 확인해야 한다.
- 기업 가격은 영업 견적으로만 나와서 예산 편성이 늦어지고 다른 AI 거버넌스 도구와 비교하기 어렵다.
- 무료 요금제가 애플리케이션 5개에서 끊겨서 중간 규모 포트폴리오는 평가 단계에서 유료 장벽을 만난다.
- 온프레미스 옵션이 없어서 벤더 데이터를 SaaS로 보낼 수 없는 팀에는 선택지가 되지 못한다.
자주 묻는 질문
벤더가 운영하는 AI 제품을 평가하고 모니터링한다. AI 자산 인벤토리를 만들고 26개 항목으로 리스크를 매기며 간접 프롬프트 인젝션 노출을 분석하고 권한, 모델, 데이터 접근의 변경을 추적한다.
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