01 / MODEL
AI 모델 안전성 평가
생성형 AI의 유해 응답, 편향, 정보 노출 및 지시 준수 실패를 시나리오 기반으로 검토합니다.
AI SAFETY REVIEW · SEOUL
AI의 가능성을,
신뢰할 수 있는 현실로.
모델에서 실제 서비스까지. meetu는 AI의 위험을 구조적으로 검토하고, 안전한 도입과 운영을 위한 실행 가능한 개선 방향을 제시합니다.
MEETU / REVIEW FRAMEWORK01 — 03
01 / MODEL
02 / APPLICATION
03 / OPERATIONS
IDENTIFYThreat & context
EVALUATEEvidence & impact
IMPROVERemediation & review
검토의 세 가지 관점MODEL BEHAVIORAPPLICATION SECURITYHUMAN OVERSIGHT↓
01 / OUR SERVICES
안전은 하나의 테스트가 아닌,
전체 시스템의 문제입니다.
사용 목적과 배포 환경에 맞춰 검토 범위를 정합니다. 발견 사항은 재현 조건, 영향, 개선 우선순위와 함께 전달합니다.
02 / APPLICATION
AI 서비스 · Agent 보안 검토
프롬프트 인젝션, RAG 데이터 접근, 도구 호출 권한과 외부 연동을 검토해 서비스 경계의 취약점을 살핍니다.
03 / ASSURANCE
레드팀 테스트 · 개선 검증
합의된 범위에서 공격 시나리오를 실행하고, 위험의 우선순위를 정리하며 수정 후 동일 조건으로 재검토합니다.
02 / HOW WE WORK
추측보다 증거.
발견에서 개선까지.
안전하다는 한마디 대신, 무엇을 어떤 조건에서 확인했는지 설명합니다. 검토의 범위와 한계도 결과의 일부입니다.
01
맥락과 범위 정의
사용 사례, 데이터 흐름, 자산 및 권한을 확인하고 검토 기준과 산출물을 합의합니다.
02
시나리오 설계와 검토
위협을 구체적인 테스트로 전환하고, 관찰 결과와 재현 절차를 기록합니다.
03
위험 분석과 개선 제안
영향과 발생 조건을 바탕으로 위험을 정리하고 실행 가능한 수정 방향을 제시합니다.
04
재검토와 결과 인계
합의된 수정 사항을 재확인하고, 남은 위험과 운영 시 고려할 사항을 전달합니다.
03 / ABOUT MEETU
사람과 기술 사이,
신뢰의 기준을 세웁니다.
meetu는 서울을 기반으로 AI 안전성 및 보안 검토 서비스를 제공합니다. AI가 실제로 사용되는 맥락을 이해하고, 기술적 발견을 제품과 운영의 의사결정으로 연결합니다.
검토 범위 논의하기 ↗생성형 AI
텍스트 생성, 대화형 서비스와 콘텐츠 안전성
RAG · 데이터
검색 경계, 데이터 노출과 접근 통제
Agent · 도구 연동
도구 권한, 외부 작업과 승인 경계
운영 · 거버넌스
사람의 감독, 변경 관리와 위험 문서화
명확한 범위 · 재현 가능한 발견 · 실행 가능한 개선검토 보고서의 구성과 상세 수준은 프로젝트 범위에 따라 협의합니다.
LET’S BUILD TRUST
다음 AI 프로젝트,
안전성부터 함께 검토하세요.
서비스 개요와 검토하고 싶은 내용을 보내주세요.
목적과 일정에 맞는 검토 범위를 함께 논의합니다.