AI 개발을 안전하게
기업의 통제 안에서

경영진

VDI 대비 인프라 TCO 절감, 안전한 AI 활용, Hot Deploy를 통한 비즈니스 연속성을 검토할 수 있습니다.

개발자

상시 감시형 PC 에이전트 부담을 줄이고, 브라우저 기반 원격 근무와 티켓 롤백으로 업무·배포 부담을 낮추는 방향입니다.

보안·운영

소스·데이터·접근권한·AI 사용·작업이력을 기업의 관리 범위 안에서 운영하는 것을 목표로 합니다.

임원진·경영진: 비용 절감과 비즈니스 연속성

• 인프라 TCO 절감: 전체 화면을 전송하는 VDI 대신 필요한 모듈과 리소스를 선별 처리하는 Runtime 구조를 지향합니다.
• 안전한 AI 활용: 생성형 AI를 일괄 차단하지 않고 회사의 보안 경계 안에서 활용할 수 있는 통로를 검토합니다.
• 무중단 반영: 도입 검토 자료에서는 정책·시스템 변경을 Hot Deploy 방식으로 반영해 서비스 연속성을 높이는 방향을 제시합니다.

실무진·개발자: 편의성과 생산성

• PC 부담 완화: 상시 감시형 보안 에이전트 의존을 줄여 IDE와 빌드 환경의 업무 부담을 낮추는 방향입니다.
• 브라우저 기반 원격 근무: 별도 프로그램 설치 부담을 줄이고 PC·태블릿·모바일에서 내부 업무 환경에 접근합니다.
• 티켓 롤백: 무중단 반영 후 형상 오류나 버그가 발생하면 이전 안정 상태로 되돌리는 운영 절차를 검토합니다.

개발자 PC에 스파이웨어가 설치되었습니다

개인 PC에 악성코드가 설치되면 키보드 입력, 파일, 접속정보가 노출될 수 있습니다.

ADSH는 개발환경과 작업 세션을 기업 서버에 두고, PC에는 소스와 개발도구를 최소한으로 남기도록 구성합니다. 감염 PC의 접근범위를 제한하고 이상접속을 확인할 수 있습니다.

노트북을 분실했습니다

개발환경이 장비에 묶여 있으면 분실 순간 소스와 접속정보가 함께 위험해질 수 있습니다.

ADSH에서는 다른 PC나 태블릿에서 다시 로그인해 업무를 이어갈 수 있고, 관리자는 분실 장비의 계정과 접근권한을 즉시 중지할 수 있습니다.

외부 AI에 소스코드를 올리려고 합니다

AI 사용을 전부 막으면 생산성이 떨어지고, 무제한 허용하면 소스 유출 위험이 커집니다.

ADSH는 회사가 승인한 AI를 사용자·부서·프로젝트 정책에 따라 사용하도록 지원합니다.

퇴사자의 권한이 남아 있습니다

서버와 프로그램이 분산되면 사용자 권한을 회수하지 못하는 일이 생길 수 있습니다.

ADSH에서는 사용자·프로젝트·개발 서버·AI 권한을 중앙에서 변경하거나 중지할 수 있습니다.

개발자

• 모바일·태블릿·PC에서 업무 재개
• 별도 개발 프로그램 설치 부담 감소
• AI 작업과 일반 개발작업 병행
• 공동 대응과 원격지원 간소화

관리자

• 사용자와 권한을 한곳에서 관리
• 현재 접속과 세션 상태 확인
• 퇴사·부서이동 시 권한 회수
• 개발 서버와 프로젝트 접근 통제

보안담당자

• 개발환경을 기업 서버로 집중
• 승인된 AI만 사용하도록 통제
• 소스와 파일 이동 이력 확보
• 사고조사와 감사 대응 근거 확보

경영진

• AI 도입에 따른 보안 불안 완화
• 개발 생산성과 보안관리 균형
• 제품·프로젝트별 운영정책 수립
• 기업 표준 개발환경으로 확장

폐쇄망 연동

완전히 격리된 망에서는 외부 AI 인프라와 직접 연동하기 어려울 수 있습니다. 내부 전용 게이트웨이나 허용 API를 선별하는 단계적 접근이 필요합니다.

정책 적응

초기에는 개발 프로세스에 보안 Rule을 적용하는 적응 기간이 필요합니다. 원격 근무 비중이 높은 파일럿 팀부터 적용하고 피드백을 반영합니다.

레퍼런스·ROI

외산 대형 솔루션과 비교할 때 사용자 수, 기존 VDI 비용, 망 구성, 연동 범위를 기준으로 PoC와 비용 효과를 별도 검증합니다.

한계 1: 완전 폐쇄망

금융권 내부망처럼 외부 인터넷과 완전히 격리된 환경에서는 OpenAI·Claude 등 외부 AI와 직접 연동하는 데 제약이 있을 수 있습니다.

대책: 내부 전용 게이트웨이를 연동하거나 통제 가능한 API만 단계적으로 오픈합니다.

한계 2: 초기 프로세스 적응

기존 개발 프로세스에 ADSH 보안 Rule이 적용되므로 초기에는 적응 기간과 사용자 거부감이 발생할 수 있습니다.

대책: 파일럿 팀 선도 적용, 피드백 수렴, 정책 보완 후 전사 확대를 진행합니다.

한계 3: 레퍼런스 축적

글로벌 대형 VDI 브랜드와 비교할 때 동종 업계의 초대형 레퍼런스 규모를 별도로 검토해야 합니다.

대책: AI 시대의 보안 전환과 TCO 절감이라는 실익을 기준으로 PoC와 운영 결과를 확인합니다.

Cost Down: 인프라·운영 비용

• VDI의 고성능 서버 구축비와 연간 라이선스·유지비 대비 가벼운 Runtime 구조의 비용 효과를 비교합니다.
• 정책·패치 변경 시 무중단 반영을 적용하면 재기동에 따른 업무 공백과 잠재적 장애 비용을 줄일 수 있습니다.

Speed Up: 업무 효율과 경쟁력

• 안전한 통로 안에서 생성형 AI를 활용해 코드 작성, 오류 수정, 데이터 분석 업무를 가속하는 효과를 검토합니다.
• 보안 에이전트로 인한 개발자 PC 대기 시간을 줄이고 업무 몰입도를 높이는 방향입니다.

Risk Reduction: 핵심 자산 보호

• 소스 코드와 개발환경을 기업 서버 중심으로 관리해 퇴사자·외부 협력사·분실 장비에 의한 유출 위험을 낮춥니다.
• 단 한 건의 대형 사고를 예방하는 효과까지 포함해 기존 보안 비용과 비교합니다.