Prairie LabsAI 직원

보안 및 통제

자율성에는 경계가 있어야 합니다.

Prairie Labs는 직무를 중심으로 접근 권한, 승인, 기록, 에스컬레이션, 보존, 권한 철회를 설계합니다. AI 직원은 역할에 필요한 것만 부여받고, 중요한 결정에 대한 권한은 사람에게 있으며, 중요한 작업은 기록으로 남습니다.

구체적인 통제 방식은 도입 환경에 따라 다르며 범위 설정 단계에서 문서화됩니다. 전체 아키텍처를 검증하지 않은 상태에서 인증, 모든 시스템과의 연동, 완벽한 보안 또는 완전한 로컬 처리를 주장하지 않습니다.

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핵심 통제

최소 권한, 사람의 권한, 그리고 명확한 중단 장치.

모든 통제는 AI 직원이 수행하는 직무를 중심으로 설계되며, 가동 전에 문서화됩니다.

01 최소 권한

AI 직원은 역할에 필요한 계정, 데이터, 도구, 작업만 부여받습니다. 직원마다 공유 지식에 대해 서로 다른 보기를 가질 수 있습니다.

02 위험 기반 승인

위험도가 낮고 되돌릴 수 있는 업무는 자동으로 실행될 수 있습니다. 민감한 메시지, 금융 관련 작업, 되돌릴 수 없는 변경, 이례적인 요청은 사람의 확인을 거치도록 할 수 있습니다.

03 추적 가능한 업무

중요한 작업은 검토, 수정, 사고 조사, 개선을 뒷받침하는 기록을 남깁니다.

04 목적에 맞는 보존

선택적 메모리는 역할을 뒷받침하도록 구성됩니다. 기억하는 것과 더불어 접근, 수정, 삭제, 보존도 중요합니다.

05 예외는 사람이 처리

모호하거나, 정책을 벗어나거나, 영향이 크거나, 지원되지 않는 요청은 억지로 답을 내지 않고 책임 있는 담당자에게 넘어갑니다.

06 중단도 하나의 기능

직무, 위험 또는 비즈니스가 바뀌면 자격 증명, 일정, 연동, 자동화를 일시 중지하거나 제거할 수 있습니다.

도입 방식 선택

클라우드 또는 온프레미스, 정직하게 범위를 정합니다.

물리적 위치는 데이터 보관 위치의 한 부분일 뿐입니다. 모델, SaaS 시스템, 통신 서비스 제공업체, 로그, 백업, 텔레메트리, 지원 경로도 중요합니다.

자주 묻는 질문

공동 책임에 대한 답변.

누가 무엇을 관리하는지, 그리고 저희가 주장하는 것과 주장하지 않는 것.

01Prairie Labs는 무엇을 관리합니까?

계약에 명시된 구성 환경, 자동화, 승인된 연동, 모니터링, 유지 관리, 역할 변경, 가드레일 개선을 관리합니다.

02고객은 무엇을 결정합니까?

직무, 권위 있는 원천 자료, 승인된 사용자, 데이터 분류, 승인 담당자, 법적 의무, 그리고 사람이 계속 내려야 하는 비즈니스 결정입니다.

03함께 다루는 것은 무엇입니까?

도입이 비즈니스와 계속 일치하도록 예외 사항, 변화하는 워크플로, 접근 필요성, 증빙을 함께 검토합니다.

04온프레미스라면 데이터가 클라우드에 전혀 닿지 않습니까?

자동으로 그렇게 되지는 않습니다. 귀사 시설에 있는 전용 컴퓨터나 서버는 더 엄격한 물리적 통제를 제공하지만, 모델, SaaS 시스템, 통신 서비스 제공업체, 로그, 백업, 텔레메트리, 지원 경로도 중요합니다. 데이터 보관 위치에 관한 약속을 하기 전에 전체 아키텍처를 파악하며, 완전한 로컬 또는 에어갭 방식의 운영은 검증된 경우에 한해 범위가 정해진 제안서에만 명시합니다.

05보안 인증을 보유하고 있다고 주장합니까?

검증 없이는 주장하지 않습니다. 귀사의 도입 환경에 대한 전체 아키텍처를 검증하지 않은 상태에서 인증, 모든 시스템과의 연동, 완벽한 보안 또는 완전한 로컬 처리를 주장하지 않습니다.

06AI 직원을 중지할 수 있습니까?

그렇습니다. 자격 증명, 일정, 연동, 자동화를 일시 중지하거나 제거할 수 있으며, 권한, 승인, 중단에 대한 권한은 사람에게 있습니다.