결코 노출할 수 없던 데이터에서 기업 AI를 실행하세요.
기업 AI가 쓸모 있으려면 고객·재무·사내 지식에 닿아야 합니다. 닿는 순간 그 데이터는 모델과 주변 인프라에 평문으로 드러나고, 가장 가치 있는 활용은 보안 검토 단계에서 멈춰 섭니다.
암호화된 사내 데이터를 AI가 활용하게 합니다. 데이터는 저장·전송·검색 전 구간에서 암호화된 채로 있고 모델에는 토큰화되거나 비식별된 내용만 전달되어, 그동안 닿을 수 없던 데이터에 AI가 닿으면서도 평문 노출은 단 한 순간도 없습니다.
핵심 가치
평문 노출 없는 AI
민감한 값은 토큰화되거나 사내에 머물러, 프롬프트와 출력이 외부 모델이나 호스트에 평문으로 드러나지 않습니다. 집계·필터링 같은 분석은 암호문 위에서 직접 수행됩니다.
기업에 즉시 적용
기존 AI·데이터 환경에 그대로 얹힙니다. 환경을 갈아엎을 일도, 데이터를 옮길 일도 없습니다.
기존 AI 스택과 연동
이미 운영 중인 모델·파이프라인에 연결되며, 모든 구간에서 암호화됩니다.
프라이버시가 기본값
민감 데이터가 설계 단계부터 보호되어, 보안 검토가 막히는 대신 빨라집니다.
한 팀이 HR·재무·고객 기록을 아우르는 사내 어시스턴트를 원합니다. 4Chains를 쓰면 어시스턴트는 그 데이터를 노출하지 않고 답을 만들어 냅니다. 민감한 값은 토큰화되거나 사내에서 처리되어, 응답을 위해 기밀 정보가 평문으로 드러나는 일은 없습니다.
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문서 하나 노출하지 않고, 사내 지식으로 LLM 답변의 근거를 만듭니다.
사내 문서에는 가진 것 중 가장 민감한 지식이 담겨 있습니다. 일반적인 RAG는 인덱싱·검색·추론 과정에서 이를 노출하고, 평문을 외부 모델로 흘려보냅니다.
원본 문서를 결코 노출하지 않는 RAG를 구축합니다. 지식은 인덱싱과 추론 내내 암호화된 채로 있고, LLM 게이트웨이가 평문이 외부 모델에 닿는 것을 막습니다.
핵심 가치
암호화 지식 검색
암호문 그대로 인덱싱·검색합니다. 인덱스를 만들기 위해 문서가 노출되지 않습니다.
평문은 밖으로 나가지 않음
LLM 게이트웨이가 평문이 외부 모델에 닿는 것을 막아, 유출 없이 근거 있는 답을 만듭니다.
설계부터 기밀
계약·기록·지식재산이 시스템에 노출되지 않은 채로 AI 답변의 근거가 됩니다.
한 기업이 계약서와 사내 정책을 LLM 어시스턴트에 연결합니다. 직원은 근거 있는 답을 얻지만, 원본 문서는 모두 암호화된 채로 남아 모델에 노출되지 않습니다.
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민감한 시스템에서 AI 에이전트가 일하게, 평문 접근 없이.
AI 에이전트가 점점 더 스스로 기업 시스템을 넘나들며 행동합니다. 자율 에이전트에 민감 데이터의 평문 접근을 허용하면 공격면과 사고 가능성이 함께 커집니다.
에이전트가 평문을 노출하지 않고 읽고, 추론하고, 행동하게 합니다. 데이터는 저장·검색 단계에서 암호화되고 민감한 부분은 토큰화되거나 사내에서 처리되며, 모든 행동은 검증·감사 가능한 상태로 남습니다.
핵심 가치
안전한 AI 자동화
에이전트는 평문을 노출하지 않고 동작합니다. 데이터는 저장·검색 단계에서 암호화되고, 민감한 부분은 토큰화되거나 사내에서 처리됩니다.
기업 워크플로
실제 운영을 위해 만든, 프라이버시를 지키는 스택 위에서 도구와 단계를 구성합니다.
프라이버시를 지키는 에이전트
모든 행동을 추적하고 감사할 수 있어 기업 거버넌스를 충족합니다.
운영 에이전트가 여러 시스템에 걸쳐 민감한 요청을 분류·전달합니다. 필요한 데이터에서 행동하되 그 데이터를 노출하지 않고, 민감한 항목은 토큰화되거나 사내에서 처리되며, 에이전트가 밟는 모든 단계는 기록되고 증명됩니다.
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