MCP(Model Context Protocol) 시대의 PAM(Privileged Access Management)을 재정의 하다.
MCP 기반 AI 에이전트의 보안 취약점을 정리하고, PAM을 결합한 통합 거버넌스 전략을 설명했습니다. AI 전용 권한 제어와 모니터링으로 안전한 기업 운영 방향을 제시했습니다.
#MCP#PAM#LLM
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- 2026. 3. 12.
QueryPie 기술 블로그 글 (45)
MCP(Model Context Protocol) 시대의 PAM(Privileged Access Management)을 재정의 하다.
MCP로 AI 에이전트가 기업 시스템에 연결되는 만큼, 특권 접근 관리와의 통합이 중요하다고 설명했습니다. 보안 프록시, 최소 권한, 모니터링과 감사 체계를 통해 AI 거버넌스를 강화하는 전략을 제안했습니다.
#MCP#PAM#LLM
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AI를 통한 개인정보 식별 및 분석 개선
대규모 데이터에서 개인정보를 정확히 식별하기 위해 AI 분류기를 적용했습니다. 문맥 분석과 모델 최적화로 규제 준수와 운영 효율을 높였습니다.
#LLM#검색#DB
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AI를 통한 개인정보 식별 및 분석 개선
QueryPie는 개인정보 식별을 위해 문맥 분석 기반 AI 분류기를 도입했습니다. BERT 계열 모델과 데이터 정제, 증강으로 정확도와 규제 준수를 높였습니다.
#LLM#ML#Kubernetes
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다양한 벤더의 SQL 파싱하는 핵심 기술, QSI(Query Structural Interface)
다양한 데이터베이스 쿼리를 하나의 구조로 통합해 분석하는 QSI를 소개했습니다. 실시간 쿼리 분석과 세밀한 접근 제어로 데이터 보안과 컴플라이언스 대응을 강화하는 방법을 설명했습니다.
#SQL#AST#MongoDB
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AI를 통한 개인정보 식별 및 분석 개선
QueryPie의 AI 분류기로 개인정보를 문맥 기반으로 식별하고 규제 준수를 지원하는 방법을 소개했습니다. 정규식 기반 한계를 보완하며 정확도와 운영 효율을 높인 사례를 설명했습니다.
#개인정보#DB#BERT
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QueryPie가 제시하는 새로운 패러다임, 연동을 넘어선 연결로
QueryPie가 폐쇄적 보안 모델을 넘어 연동과 연결 중심의 접근 제어 패러다임을 제시했습니다. IDP, 클라우드, SIEM, Secret Store 통합으로 관리 자동화와 보안 효율을 높이는 방향을 소개했습니다.
#MCP#cloud#Kubernetes
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개인정보 유출: 내부에서 시작된 작은 틈, 데이터 재앙으로 번지다
개인정보 유출 사고 사례를 통해 내부자 위협과 보안 취약점의 위험을 정리했습니다. 데이터 접근 제어와 로그, 마스킹으로 GDPR, CCPA, PIPL 대응 방안을 설명했습니다.
#데이터 분석#보안#GDPR
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감성 분석에서 기업이 배울 수 있는 것
감성 분석의 개념과 규칙 기반·머신러닝 기반 분류 방식을 설명했습니다. 브랜드, 제품, 고객 지원 분석 활용과 문맥·윤리 문제를 짚었습니다.
#NLP#ML#감성 분석
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