보안과 거버넌스
보안과 거버넌스에 관한 글입니다. 실행 가능한 비즈니스 온톨로지, 관리되는 데이터, 앱 개발, 에이전트 워크플로를 실무 관점에서 다룹니다.
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누가 고객 레코드를 열었는지, AI 에이전트까지 포함해 증명할 수 있는가? 레코드 조회 감사와 조회 행이 결코 기록하지 않는 네 가지
@objectstack/cli 18.3.0에서 사람의 REST 읽기와 에이전트의 MCP get_record는 각각 sys_audit_log에 read 행 하나를 남겼고, 목록·미등록 객체·거부된 읽기는 아무것도 남기지 않았다. 행이 담는 것과 결코 담지 않는 네 가지.
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AI가 조용히 바꾼 권한을 배포 전에 어떻게 잡아내는가? 7개 항목짜리 CRM으로 실측한 접근 매트릭스 스냅샷 게이트
@objectstack/cli 18.2.0에서 에이전트가 allowDelete를 false에서 true로 바꿔도 os validate는 아무것도 보고하지 않는다. 옵트인한 앱에서는 os compile이 빌드를 실패시키고, 누가 무엇을 얻었는지 한 줄로 적어 사람이 스냅샷을 다시 만들 때까지 멈춘다.
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Power Platform 락인: Dataverse, Azure, 셀프 호스팅을 어떻게 판단할 것인가
Power Platform의 강점은 분명하다. ID, Teams, Dynamics, 청구가 같은 테넌트 안에 있다. 다만 주권, 규모 비용, AI 변경 리뷰가 중요하다면 Dataverse와 Azure 런타임의 경계를 먼저 확인해야 한다.
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Lovable는 프로덕션에 안전한가: 접근 제어 리뷰의 문제
Lovable는 빠른 프로토타입에 강하다. 하지만 프로덕션 시스템에서 물어야 할 것은 작동하는지가 아니라, 누가 접근 제어를 검토할 수 있는지다. RLS, 프런트엔드 필터, 보안 스캔의 경계를 구분해야 한다.
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열린 기업 온톨로지: 비즈니스 정의 계층은 누가 소유해야 하는가
2025년 11월부터 2026년 8월까지 다섯 플랫폼이 비즈니스 정의 계층을 출시했고 — 둘은 온톨로지로, 셋은 의미 계층으로 — 대부분 MCP 읽기 경로를 열었다. 그러나 정의 자체는 안에 남는다. 프로토콜은 열리고 정의는 닫혔다 — 소유권 질문은 더 날카로워졌다.
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EU AI Act 감사 준비: 당신의 AI 런타임은 증거를 낼 수 있는가
AI 판단의 전체 기록을 요구받을 때 모델 품질만으로는 부족하다. 런타임은 권한, 증거, 감독, 감사 이력을 보여줄 수 있어야 한다.
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AI Agent 가격: 동작당 과금과 셀프 호스팅 실행 비용
동작 단위나 token 단위 과금은 유연해 보이지만, agent가 자율적일수록 도구 호출은 늘어난다. 비용은 사용량 곡선, 데이터 반출, 락인, 자체 운영의 분기점을 함께 봐야 한다.
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Ontology는 AI 스택의 표준이 될까? 런타임이 열려 있어야 하는 이유
Ontology는 AI 스택의 표준 구성 요소가 될까? agent 인터페이스는 이미 그렇게 됐다. Ontology MCP가 2026년 6월 GA로 전환됐다. 정의 계층도 뒤따르고 있다. 런타임은 닫힌 채로 남았고, 이동성은 바로 거기에 있다.
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기업 AI 애플리케이션 플랫폼을 먼저 셀프 호스팅해야 하는 이유
AI가 업무 데이터를 읽고, 워크플로를 실행하고, 애플리케이션을 생성하고, 도구를 호출한다면 기업은 객체, 권한, 도구, 승인, 감사를 제어하는 런타임을 통제해야 합니다.
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AI 에이전트가 기업 권한 경계 안에서 작동하는 방식
기업에 필요한 것은 슈퍼 관리자 AI가 아닙니다. 사용자 권한을 상속하고, 위험한 작업은 승인으로 보내며, 모든 행동을 감사할 수 있는 제어된 에이전트입니다.
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