큐 단어 삽입

OpenGuardrails是首个完整开源的企业级大模型安全护栏平台，支持119种语言、统一LLM架构、可配置敏感度策略、多云部署。本报告深度解析其核心技术创新、应用场景、部署模式、性能对标与未来发展，为金融、医疗、法律等受管制行业的AI应用提供安全合规指引。通过分析OpenGuardrails的可配置策略、高效模型设计与生产级基础设施，揭示下一代AI安全护栏的发展方向。

聚焦 MCP 如何在赋予 AI 实际“执行权”的同时，直接冲击现有安全体系。 一方面，MCP 让 LLM 通过统一协议接入工具、数据库和业务系统，真正变成能跨系统的多Agent，而不是被动问答机器人。 另一方面，这种能力依赖“混合身份”和长链路授权与身份验证，使零信任要求的清晰身份、最小权限和持续验证被系统性削弱，上下文投毒、工具中毒、供应链攻击等隐形威胁面随之急剧放大。
当下，必须围绕 MCP 重建治理——以网关为中枢，统一身份、细粒度授权和全链路审计，才能在不牺牲安全的前提下释放 agentic AI 的真正价值。

기업 애플리케이션에 대규모 언어 모델(LLM)과 생성 인공 지능(GenAI)이 널리 보급되면서 결정론적 논리에 기반한 기존의 소프트웨어 보안 패러다임으로는 모델 역전, 데이터 중독, 큐 워드 삽입과 같은 새로운 확률적 위협에 더 이상 대응할 수 없게 되었습니다.2023년에 출시될 Google의 보안 AI 프레임워크(SAIF)는 전통적인 사이버 보안 모범 사례와 AI 시스템의 특수성을 결합하는 것을 목표로 하는 체계적인 방어 아키텍처를 제안하고 있습니다. 구글이 2023년에 출시할 보안 AI 프레임워크(SAIF)는 기존 사이버 보안의 모범 사례와 AI 시스템의 특수성을 결합하는 것을 목표로 하는 체계적인 방어 아키텍처를 제안합니다. 이 백서에서는 아키텍처 설계 관점에서 SAIF의 6가지 핵심 요소, 생태적 시너지 메커니즘, 진화 경로를 분석하여 엔터프라이즈급 AI 보안 시스템 구축을 위한 이론적, 실무적 참고자료를 제공합니다.

이 보고서는 AI 어시스턴트, 에이전트, 도구, 모델, 스토리지의 5가지 핵심 공격 표면과 표적 보안 위험, 방어 아키텍처 및 솔루션으로 구성된 5가지 핵심 공격 표면을 기반으로 작성되었습니다.