일본 AI 보안 제품 선택 방법

예를 들어, 출시 전 SaaS의 SQL 인젝션을 줄이려는 팀과 매일 쏟아지는 대량의 알림을 정리하려는 팀은 선택해야 할 제품이 다릅니다. 전자는 코드 분석이나 웹 진단, 후자는 모니터링과 조사 지원이 중심입니다. 생성형 AI 자체를 보호하려는 경우도 별개로, 프롬프트와 외부 데이터를 어떻게 다루는지 확인해야 합니다.

이 글에서는 비교하기 쉽도록 일본에 본사를 둔 사업자가 제공하는 제품과 서비스를 다룹니다. 구성 요소나 AI 모델의 개발지, 데이터 처리 장소까지 일본 내에 있다는 뜻은 아닙니다. 아래는 제품 선정의 출발점이 될 만한 예시이며, 모든 제품을 망라한 목록은 아닙니다.

개발 중인 코드를 살펴보려는 경우, TECHFUND가 제공하는 Hi AUDIT Agent는 MCP로 연결한 개발 환경에서 코드 보안 분석을 요청할 수 있는 선택지입니다. 지적된 부분과 수정안을 확인하고 개발자가 수정 사항을 검증하는 방식으로 활용할 수 있습니다.

코드와 운영 중인 앱을 지속적으로 진단하려는 경우, GMO Flatt Security의 Takumi byGMO는 코드를 활용한 진단과 블랙박스 진단, 수정 제안을 제공합니다. GitHub의 변경분을 대상으로 하는 정기 진단도 안내되어 있으므로, 개발 흐름과의 연계를 중시하는 팀이라면 확인해 보면 좋겠습니다.

웹 앱을 외부에서 진단하려는 경우, 에이아이 시큐리티 랩의 AeyeScan은 AI를 활용해 진단을 자동화하는 클라우드형 도구입니다. 인증 후 화면까지 탐색할 수 있는지는 실제 설정과 대상 앱으로 시험해 보는 것이 좋습니다.

기밀 데이터를 외부로 내보낼 수 없는 경우, CoWorker의 Purple Agent는 온프레미스 로컬 LLM을 활용하는 취약점 진단과 포렌식 분석을 안내하고 있습니다. 도입 환경의 조건과 필요한 운영 체계를 미리 확인하세요.

직원의 생성형 AI 사용을 관리하려는 경우, Layer Security의 Layer Base는 브라우저 입력과 첨부 파일을 기기에서 검사하고 규칙에 따라 경고·대체·차단할 수 있습니다. 지원되는 AI 에이전트 작업 관리 기능도 안내합니다. 지원 브라우저와 작업 범위를 확인하고, AI 탑재 앱의 실행 중 방어와는 별도로 검토하세요.

보안 모니터링의 부담을 줄이려는 경우, 이토추 테크노솔루션즈의 CTC-MSS AI SOC는 AI를 통한 위협 탐지·조사·대응안 제시를 지원합니다. 일본 기업이 제공하는 서비스이지만, 기반 기술로는 미국 Exaforce의 제품을 사용합니다.

AI 진단 결과를 비교할 때, 발견된 건수만으로 우열을 가리기는 어렵습니다. 로그인 화면에서 멈춘 검사와 권한별 화면까지 도달한 검사는 애초에 조사한 범위가 다르기 때문입니다. 코드 분석이라면 대상 저장소와 언어, 호출 지점부터 DB까지의 경로가 포함되었는지도 살펴봐야 합니다.

동일한 허가된 앱과 리비전으로 시험하고, 알려진 문제를 탐지했는지, 지적 사항의 근거를 추적할 수 있는지, 수정 후 다시 확인할 수 있는지를 비교하세요. 탐지 결과 확인과 수정의 책임을 누가 맡을지까지 정해 두면, 도입 후 사용되지 않게 되는 상황을 예방하기가 한결 수월해집니다.

일본 회사가 제공하더라도 입력 데이터의 저장 위치, 추론이 이루어지는 지역, 외부 모델의 학습 이용 여부는 각각 별개의 조건입니다. 기밀 코드나 로그를 전달하기 전에 보관 기간, 삭제 방법, 재위탁 업체까지 포함해 계약과 최신 자료에서 확인하세요.

데이터 관련 조건은 각각 따로 확인하세요. AeyeScan은 고객 데이터를 AWS의 일본 리전에 보관한다고 안내하는 한편, 생성형 AI 옵션의 Azure상 데이터는 이용 시점부터 최대 60일간 보관한 뒤 자동 삭제한다고 설명합니다. 당사 서비스에서는 TECHFUND 자체는 학습에 사용하지 않지만, 선택되는 외부 모델에서는 학습에 사용될 가능성이 있다고 설명합니다. 일본 내 보관, 학습 이용, 보관 기간, 처리 지역은 동일한 조건이 아닙니다.