고객들은 F5 AI Security Platform을 어떻게 활용하고 있을까요?

F5 ADSP | 2026년 10월 22일

AI 보안에서 ‘모든 상황에 똑같이 적용되는’ 방식을 목표로 삼아서는 안 됩니다. 조직이 AI 보안 플랫폼에서 찾아야 하는 것은 모든 보안 요구 사항을 충족하도록 맞춤화할 수 있는 단일 솔루션입니다. 기본 제공되는 제어 기능만으로 요구 사항을 충분히 충족할 수 있다면 더할 나위 없이 좋습니다! 하지만 실제로 AI가 활용되는 방식은 글로벌 은행, 의료 서비스 제공업체, 소매업체마다 크게 다르므로 일반적으로 보안 요구 사항도 달라집니다.

올해 초에 출시된, F5 AI Security Platform은 AI 앱, 서비스, 모델 및 에이전트를 보호하기 위한 가장 유연한 플랫폼을 제공합니다. 그렇다면 고객들은 이 플랫폼을 어떻게 활용하고 있을까요? 또한 어떤 우려 사항을 해결하고 있을까요?

“고객이 프로덕션 환경에서 사용 중인 모든 가드레일과 정책 중 약 38%는 고객이 100% 직접 만든 것입니다. 이는 전 세계적으로 AI 도입이 이루어지고 있는 현 단계에서 맞춤화가 단순히 '있으면 좋은 것'이 아니라 '반드시 필요한 것'임을 명확히 보여줍니다.”

기본은 여전히 프롬프트 인젝션을 차단하는 것입니다

거의 모든 고객이 가장 먼저 우려하는 것은 프롬프트 인젝션이며, 공급업체는 반드시 이를 높은 효과로 방어할 수 있어야 합니다. OWASP의 2026년 LLM 10대 위험에서도 프롬프트 인젝션은 다시 한번 1위를 차지했습니다. 실행하기 가장 쉬운 공격 중 하나인 데다, 특정 AI 모델이나 에이전트가 보유한 모든 데이터, 작업 및 도구 권한이 피해 범위에 포함되기 때문입니다. 대다수 고객의 경우, F5 AI Security Platform이 제공하는 직접 프롬프트 인젝션에 대해 검증된 99.3%의 방어 효과만으로도 대부분의 프로덕션 사용 사례에 충분합니다. 하지만 사용량이 증가하더라도 이러한 보호 성능은 유지되어야 합니다.

한 글로벌 투자 은행은 이미 하루 약 10만 건의 AI 프롬프트를 처리하는 실제 운영 애플리케이션을 보유하고 있었으며, 수백 개의 애플리케이션으로 보안 적용 범위를 확대하려는 목표를 가지고 이 과제에 착수했습니다. 이 은행의 사이버 통제 팀은 워크로드가 증가하더라도 F1 점수로 측정되는 최고 수준의 위협 탐지 정확도를 유지해야 했습니다. 이 은행은 F5 AI Security Platform의 일부인 F5 AI Guardrails를 선택하여 AI 상호작용을 인라인으로 검사하고, 모든 애플리케이션에 프롬프트 인젝션 방어를 적용하는 한편, 매우 민감한 사용 사례에는 PII 보호를 추가로 적용했습니다. 감사 모드로 진행한 초기 배포에서는 위협 탐지 정확도가 향상되었으며, 워크로드가 확대되는 상황에서도 최고 수준의 F1 정확도를 유지해야 한다는 은행의 요구 사항을 충족했습니다.

고객이 이러한 기반을 구축하는 이유는 확장성뿐만이 아닙니다. 위험 허용 수준이 극히 낮은 고객이 예상하거나 런타임에서 이미 확인한 특정 공격 패턴을 바탕으로 자체 위협 방어 Guardrails를 추가하는 사례도 확인했습니다. NVIDIA의 Nemo Guardrails와의 네이티브 통합과 F5 AI Guardrails의 자연어 Guardrails 생성 기능 덕분에, 위험 허용 수준이 비슷한 고객은 프롬프트 인젝션에 대한 심층 방어 전략을 구현하기 위해 제공되는 모든 옵션을 활용하고 있습니다.

콘텐츠 조정 및 규정 준수는 그다음 방어 계층입니다

고객이 위협 방지 제어를 통해 ‘현관문을 잠그고’ 나면, 논의의 초점은 콘텐츠 조정과 규정 준수로 옮겨갑니다. 지난 1년간 고객들과 대화하면서 AI 전용 규정 준수 표준, 조직별 위험 관리 프레임워크(RMF), 팀별·지역별 책임 있는 AI 정책 등 셀 수 없이 많은 규정 준수 표준과 RMF를 접했습니다. AI 보안 플랫폼에서 자체 맞춤형 정책을 만들고 해당 제어가 얼마나 효과적으로 작동하는지 벤치마킹할 수 없다면, AI 거버넌스는 실행력을 잃고 공허한 구호에 그치게 됩니다.

또 다른 고객인 세계 최대 규모의 글로벌 시스템적 중요 은행(G-SIB) 중 한 곳에서는 이러한 근거 자료의 필요성 때문에 도입이 지연되고 있었습니다. 이 은행은 인사, 조달, 사이버 보안 등 여러 부서에서 출시할 준비가 된 AI 사용 사례를 50개 이상 보유하고 있었지만, 내부 감사 담당자들은 해당 시스템을 안전하게 배포할 수 있는지 검증할 방법이 없었습니다.

이 은행은 중앙 집중식 AI 및 보안 팀이 운영하는 기본 제공 및 맞춤형 가드레일과 AI 시스템의 실제 작동 방식에 대한 테스트를 결합한 F5 AI Security Platform을 선택했습니다. 테스트 결과, 개인 식별 정보(PII) 노출, 프롬프트 인젝션, 탈옥, 악성 콘텐츠 전반에서 90% 이상의 보호율을 입증했습니다. EU AI Act 및 ISO/IEC 42001 요구 사항에 부합하는 보고서를 통해 감사 담당자들은 그동안 확보하지 못했던 보안 증거를 얻을 수 있었습니다. 보안 아키텍처가 검증됨에 따라 이 은행은 이전에 중단되었던 사용 사례를 추진할 수 있게 되었습니다.

이는 거버넌스를 실제로 실행 가능하게 만든 구체적인 사례 중 하나일 뿐입니다. F5 AI Security Platform의 맞춤형 정책 작성 기능을 통해, 고객들이 마케터인 저조차 지원된다고 감히 주장하지 못했을 사용 사례를 위한 제어 기능을 만드는 모습을 확인했습니다. 고객이 프로덕션 환경에서 사용 중인 모든 가드레일과 정책의 약 38%는 고객이 100% 직접 만든 것입니다. 이는 전 세계적으로 AI 도입이 진행 중인 현 단계에서 맞춤화가 단순히 ‘있으면 좋은 것’이 아니라 ‘반드시 필요한 것’임을 분명히 보여주는 증거입니다.

온프레미스냐 SaaS냐의 문제가 아닙니다. 핵심은 유연성입니다.

F5는 어떤 환경에서든 모든 앱과 API를 제공하고 보호하는 것으로 잘 알려져 있습니다. 이러한 철학은 AI 워크로드 보안에도 그대로 적용됩니다. F5는 AI 보안 플랫폼이 어떠한 제약도 없이 기존 아키텍처와 데이터 주권 요구 사항에 부합해야 한다고 생각합니다.

이 두 은행 고객조차 서로 다른 접근 방식을 택했습니다. 투자은행은 SaaS 서비스 대신 엔터프라이즈 클라우드 환경 내에 자체 호스팅하는 F5 AI Guardrails를 선택하여, 사이버 통제 팀이 AI 트래픽의 처리 위치와 데이터 처리 방식을 완전히 제어할 수 있도록 했습니다. G-SIB 고객은 은행이 전적으로 소유하고 통제하는 전용 온프레미스 인프라를 사용해 F5 AI Security Platform을 자체 호스팅하기로 했습니다.

많은 고객이 당사 플랫폼을 온프레미스로 배포하며, 사용 사례에 따라 필요한 경우 완전히 에어갭된 환경에 구축하기도 합니다. SaaS를 통해 플랫폼을 배포하는 고객에게는 향후 필요성이 생길 때 검사 및 정책 적용 기능을 온프레미스로 완전히 전환할 수 있다는 점이 중요한 차별화 요소로 작용해 왔습니다. 데이터 주권은 많은 고객에게 필수 요건이 되었으며, 일부 고객은 이와 유사한 기준을 자체적으로 정해 준수하고 있습니다. 고객이 AI에 투입하는 자본과 지식재산(IP), 지식 근로자에 대한 투자를 고려하면 개인정보 보호를 타협할 수 없는 원칙으로 여기는 것은 당연합니다.

핵심은 적합성입니다

고객들로부터 계속 듣는 이야기는 기본적으로 강력한 보호 기능을 원하지만, 기존 제어 기능 때문에 관리할 수 있는 범위가 제한되기를 바라지는 않는다는 것입니다. 고객에게는 자체적으로 고려해야 할 위험과 시행해야 할 정책이 있으며, 공급업체의 한계에 맞추기 위해 기존 환경을 바꿀 수도 없습니다. 그렇기 때문에 유연하게 조정할 수 있는 플랫폼이 매우 중요하며, 고객들은 이미 그 이점을 누리고 있습니다.

자세한 내용은 F5 AI Security Platform 웹페이지에서 확인하세요. 또한 온디맨드로 제공되는 F5 Post-Mythos Security Summit도 확인해 보세요.