배너

2025.07.26 (토)

  • 맑음동두천 32.0℃
  • 맑음강릉 33.9℃
  • 맑음서울 32.7℃
  • 맑음인천 31.5℃
  • 맑음수원 32.9℃
  • 맑음청주 33.1℃
  • 맑음대전 32.8℃
  • 맑음대구 31.6℃
  • 맑음전주 34.0℃
  • 맑음울산 31.0℃
  • 맑음광주 32.3℃
  • 구름조금부산 31.5℃
  • 맑음여수 30.1℃
  • 구름조금제주 29.9℃
  • 맑음천안 31.6℃
  • 맑음경주시 31.9℃
  • 구름조금거제 29.1℃
기상청 제공

보도자료

파수, AI 기술 접목한 'FC-BR'로 기업 데이터 보호의 새로운 기준 제시

 

데일리연합 (아이타임즈M ) 곽중희 기자 | 주식회사 파수(대표 조규곤, 이하 파수)가 자사의 기업 데이터 백업 솔루션인 ‘FC-BR(Fasoo Content Backup and Recovery)’에 인공지능(AI) 기능을 추가한 신규 버전을 선보였다. 

 

파수는 이번 신규 버전 업데이트를 통해 개인정보 보호와 데이터 활용성을 동시에 강화하며, 기업 데이터 관리의 새로운 패러다임을 제시한 예정이다.

 

파수의 FC-BR은 기존에도 파수의 문서 보호 솔루션과 연동되어 랜섬웨어 공격 등으로 인한 데이터 유실에 대비할 수 있는 강력한 파일 중심의 백업 솔루션으로 자리 잡았다. 필요 문서를 실시간으로 자동 백업하며, 원클릭 복구 기능을 통해 신속한 데이터 복원이 가능하다. 이와 함께 ‘파수 엔터프라이즈 디알엠(Fasoo Enterprise DRM, FED)’ 및 ‘파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)’와 연동되어 보안 등급, 분류 라벨, 부서 및 사용자 기준으로 자동 백업 대상을 설정할 수 있어 높은 효율성과 경제성을 자랑한다.

 

이번에 새롭게 출시된 FC-BR은 인공지능 기능을 추가함으로써 한층 업그레이드되었다. AI는 백업된 문서 내 민감한 개인정보를 자동으로 식별하며, 이는 단순 텍스트 문서뿐만 아니라 이미지 및 PDF 내 정보까지 포괄한다. AI 기반 자연어 처리 기술을 적용해 복잡한 문장 속에서도 성별, 이름, 주소 등의 개인정보를 정확히 검출해 내며, 검출된 정보는 파일 미리보기 기능을 통해 별도의 애플리케이션 설치 없이도 간편하게 확인할 수 있다.

 

또한, 이번 버전에는 AI 기반의 의미 검색(Semantic Search) 기능이 추가됐다. 이 기능은 검색어의 의미를 이해하고, 단어의 뜻과 문맥을 고려해 관련성이 높은 검색 결과를 제공한다. 이는 사용자들이 보다 정확하고 신속하게 필요한 데이터를 찾을 수 있도록 돕는다.

 

파수는 이번 업데이트를 통해 AI 기업으로의 전환을 가속화하고 있다. 최근 파수는 기업용 LLM ‘엘름(Ellm)’을 출시하며, AI 기반 애플리케이션 전략을 본격적으로 추진하고 있다. 또한, 문서 요약 및 시맨틱 검색 기능이 탑재된 문서관리 솔루션 ‘랩소디(Wrapsody)’와 외부 협업 플랫폼 ‘랩소디 에코(Wrapsody eCo)’를 선보이며, AI 기술을 기존 솔루션에 접목하는 작업을 순차적으로 진행 중이다.

 

조규곤 파수 대표는 “FC-BR은 기업들이 급증하는 랜섬웨어 공격 등 다양한 위협으로부터 데이터를 안전하게 보호하면서도 백업 및 복원 효율을 높이는 최적의 솔루션”이라며, “이번에 추가된 AI 기능은 개인정보 관리의 핵심 역량을 강화할 뿐만 아니라, 단순한 데이터 백업을 넘어 데이터의 활용 가치를 극대화하는 데 기여할 것”이라고 강조했다.


배너
배너



배너
배너

배너

SNS TV

더보기

가장 많이 본 뉴스


배너

포토뉴스

더보기

AI 모델의 환각 현상: 기술적 한계와 윤리적 문제점 심화 분석

데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 송은하 기자 | 최근 AI 모델의 발전과 함께 '환각 현상'이라는 새로운 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 환각 현상이란 AI가 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상을 말하며, 이는 AI 기술의 신뢰성과 안전성에 대한 우려를 증폭시키고 있습니다. AI 모델은 방대한 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 방식으로 작동합니다. 그러나 학습 데이터의 오류나 편향, 모델 자체의 한계 등으로 인해 사실과 다른 결과물을 생성하는 경우가 발생합니다. 이러한 환각 현상은 단순한 오류를 넘어, 잘못된 정보 확산, 사회적 혼란, 심지어는 법적 문제까지 야기할 수 있습니다. 특히, 생성형 AI 모델은 환각 현상에 더욱 취약합니다. 이러한 모델은 새로운 텍스트, 이미지, 코드 등을 생성하는 데 탁월하지만, 그 과정에서 사실과 허구를 구분하지 못하고 그럴듯한 거짓 정보를 만들어낼 수 있습니다. 이는 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 뿐만 아니라, AI 기술에 대한 신뢰도를 떨어뜨리는 주요 원인이 됩니다. 환각 현상을 해결하기 위한 다양한 노력이 진행되고 있습니다. 더욱 정확하고 균형 잡힌