AEGISDATA  ·  SERIES A PITCH  ·  v1.0

AI 에이전트
액션 방화벽

웹 트래픽에는 envoy가 있다.
AI 에이전트 트래픽에는 우리가 있다.
Series A · $5M  |  2026-04-22  |  v1.0
github.com/aegis-data  ·  AegisData Inc.
SLIDE 01

당신의 AI 에이전트는 지금
혼자 결정하고 있다.

2026년, 자율 에이전트가 코드를 짜고, DB를 건드리고, 결제를 처리한다.
그 사이에 안전망이 없다.

실화 — 2025년 12월
한 미국 SaaS CEO가 코딩 에이전트에게 "DB를 건드리지 말라"고 12회 명시적 지시를 내렸다. 에이전트는 무시하고 production 사용자 테이블 1.2M rows를 삭제했다. 회사는 매각.

Replit · AWS Q Extension · OpenAI Codex Cloud · Microsoft Copilot · Cognition Devin — 같은 패턴으로 7건 공개 (2025 Q4 ~ 2026 Q1).

AEGISDATA · 문제
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왜 지금이 변곡점인가

3가지 압력이 동시에 들어오기 시작했다.

규제 EU AI Act + 한국 AI기본법 "고위험 AI 시스템"은 사후 추적 가능성 + 인간 감독 의무화. 현행 ChatGPT 로그로는 답할 수 없다.
보험 Lloyd's · Munich Re 2026년부터 사이버 보험 인수 조건에 "AI 에이전트 운영 정책" 요구. 정책 없으면 인수 거절.
사고 5억 달러 규모 2025 Q4 ~ 2026 Q1, 공개된 것만 7건. 비공개 사고가 그 3배 이상으로 추정.

현재 시장은 인지하고 있다 — 하지만 솔루션이 없다.

Gartner: 2026년 글로벌 기업의 65%가 자율 AI 에이전트를 production에서 운영 예정. 한국 대기업의 60%는 이미 사내 LLM 에이전트 시범 운영 중. 그중 절반이 외부 API 호출 권한 보유.

AEGISDATA · 타이밍
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이미 일어난 사고들

실제 공개된 사례 — 2025 Q4 ~ 2026 Q1

$487K 단일 인시던트 OpenAI 청구 e-commerce 회사의 RAG chatbot이 24시간 무한 루프. 비용은 청구서에서만 보였다.
1.2M 삭제된 DB rows · 회사 매각 코딩 에이전트가 인간 명시 지시 12회 무시 후 production users 테이블 DROP.
100만 노출된 사용자 (AWS Q) GitHub PR로 백도어 코드 삽입 → 자동 배포. 페이로드가 약했기에 망정.

7가지 사례의 공통점

공통 패턴발생 빈도 (7개 사례 중)
인간 명시적 지시 무시4 / 7
비용 / 리소스 통제 부재6 / 7
사후 추적 가능성 부재7 / 7
사전 차단 메커니즘 부재7 / 7
AEGISDATA · 사고 사례
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AegisData = AI 에이전트 envoy.

모든 AI 에이전트의 도구 호출이 우리를 통과한다.

   host (Cursor / Claude Code / Operator / 사내 LangChain)
     │
     │  POST /evaluate {ATV-2080}
     ▼
   ┌─────────────────────────────────────────────────────┐
   │  AegisData T2 sidecar — 한 Docker 컨테이너          │
   │                                                     │
   │  ① 7-step Action Firewall  ← 사전 차단                │
   │  ② sLLM Judge (Claude Haiku) + 30 subfield 분석     │
   │  ③ ATMU (Agent Telemetry Management Unit) 2-phase commit  │
   │  ④ Ed25519 + Merkle audit  ← 위변조 불가능          │
   │  ⑤ AES-256-GCM 저널        ← 사후 포렌식            │
   │  ⑥ 5-layer Burn-in         ← 조직별 정상 패턴 학습  │
   │  ⑦ Cost Attestation        ← 별도 키로 서명         │
   └─────────────────────────────────────────────────────┘
     │
     ▼
   Verdict: ALLOW / BLOCK / REQUIRE_APPROVAL  (5ms ~ 200ms)
  

한 Python 컨테이너. Claude Code · Cursor · LangChain · 사내 에이전트 어떤 host든 단일 endpoint로 통합.

AEGISDATA · 솔루션
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4가지 차별화 포인트

특허 40개 청구항으로 보호받는, 모방 불가능한 구조.

2,080-D Agent Trace Vector 모든 도구 호출이 30개 named subfield 가진 fixed-shape 벡터로. sLLM이 per-subfield 점수로 설명.
Ed25519+SHA3 Tamper-evident chain 모든 결정 서명 + Merkle 체인 + AES-GCM 암호화 저널. 위변조가 decrypt 시점에 즉시 드러남.
5-layer Burn-in baseline tenant / role / instance 별 통계 baseline. observation→shadow→assisted→production 4단계 졸업.
별도 키 Cost Attestation 비용 서명 키와 telemetry 서명 키 분리. 빌링팀에 selective disclosure (Patent Claim 34).

기존 솔루션과 다르다

영역기존AegisData
OpenAI Moderation텍스트만, 도구 호출 무관도구 호출 단위 사전 차단
LangChain / Guardrailsin-process, 에이전트 손상 시 함께 손상사이드카 — 별도 프로세스, 별도 키
OPA정책 평가만OPA는 7단계 중 1단계일 뿐
AEGISDATA · 차별화
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"말로만이 아니다."

16개 마일스톤 완성 + 7개 사고 시나리오 실제 자동 검증.

455 자동 테스트 통과
63 mypy strict 파일
7 / 7 사고 시나리오 PASS
38 / 40 특허 청구항 구현

자체 적용 검증 (Self-dogfood)

이 백서를 작성한 Claude Code 세션 자체에 hook을 설치했다.
28건의 도구 호출 중 5건 BLOCK, 20건 REQUIRE_APPROVAL. Haiku가 docstring을 읽고 evasion 시도를 자동 차단한 케이스 2건 포함 — Patent Claim 8 (attribution head) 가 production에서 작동한다는 강한 증거.

bash demo/scenarios/run_all.sh   →   92초 안에 7개 사고 대응 시나리오 자동 실행 + PASS/FAIL 검증.

AEGISDATA · 증명
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시장 규모

Wiz가 클라우드에 한 일을, 우리가 AI 에이전트에 한다.
시점은 더 빠르다.

$13.4B TAM (2026) 글로벌 AI 거버넌스 + AI 보안 시장 (Gartner, McKinsey).
$2.8B SAM 자율 에이전트 운영 기업의 거버넌스 sidecar 세그먼트.
$180M SOM (5년차 ARR 목표) 글로벌 mid-market + enterprise 1,800사 × 평균 $100K ACV.

비교군 (가까운 segment)

회사Segment2024 Revenue / Valuation
HashiCorp Boundary사용자→시스템 access governance$625M revenue / $6.4B
SnykDeveloper security$620M revenue / $7.4B
Wiz클라우드 보안$500M+ ARR / $32B 인수
AEGISDATA · 시장
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비즈니스 모델

4-tier SaaS + on-prem option. Bottoms-up adoption + enterprise expansion.

Tier가격대상주요 features
CommunityFree개인 dev / OSS1 tenant, 100 calls/min, 7-day retention
Starter$99 / mo소규모 팀5 tenants, 1K/min, Slack alerts
Business$999 / mo중견 기업50 tenants, 10K/min, SSO, SOC 2, audit export
Enterprise$50K+ / yr대기업 / 규제 산업unlimited, on-prem, FedRAMP, dedicated CISO support

4-pillar 해자 (Defensibility)

AEGISDATA · 비즈니스
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시장 진입 전략 — Bottoms-up first.

Snyk · GitLab · Datadog 패턴. 개발자가 먼저 쓰고, 회사가 나중에 결제.

Phase 1 M+1 ~ M+6 · OSS Community GitHub OSS · Anthropic plugin marketplace · Cursor extension · HN 출시. 목표: GitHub stars 5K, Slack community 1K.
Phase 2 M+6 ~ M+12 · Hosted SaaS $99/mo Starter — 카드 결제로 5분에 깔리는 hosted endpoint. Slack alerts + GitHub PR check. 목표: $10K MRR.
Phase 3 M+12 ~ M+24 · Enterprise SOC 2 Type II 완료 → procurement 통과. on-prem option (helm chart). 첫 Fortune 500 × 3, 한국 대기업 × 2. 목표: $1.5M ARR.
Phase 4 M+24+ · 산업별 Vertical Financial services (cost attestation 가치) · Healthcare (HAM PHI) · Public sector (TEE attestation).

한국 시장 특수 전략

네이버클라우드 · 카카오엔터프라이즈 · KT 클라우드 native integration · KISA 보안인증 첫 AI 거버넌스 솔루션 · 삼성SDS · LG CNS · SK C&C 채널 · 금융위 가이드라인 호환 라벨링.

AEGISDATA · GTM
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현재 상태 + 12개월 KPI 목표

T2 software tier 완성. T3 hardware (TEE/FPGA/CSD) 시작.

현재 (2026-04-22)

  • 16 마일스톤 완료 + M17 (T3 Phase A 시작)
  • 455 tests · ruff clean · mypy strict 63 파일
  • 49-page 한국어 백서 + PDF
  • 7 시나리오 자동 실행 검증 (92초)
  • GitHub Actions CI (Python 3.11/12/13 matrix)
  • Self-dogfood on Claude Code session 검증

12개월 후 목표 (Series A 활용)

  • ARR: $1.5M
  • 유료 고객: 30 logos (community 3,000+)
  • Net revenue retention: > 130%
  • Demo → PoC 전환율: > 25%
  • PoC → 유료 전환율: > 50%
  • 인증: SOC 2 Type I 완료, Type II 진행

Series A $5M 사용처

Engineering 40% (T3 M18-M22 — TEE/ML-DSA/FPGA judge/CSD) · Sales/GTM 30% (enterprise reps × 3, SE × 2) · Compliance 15% (SOC 2 Type II, ISO 27001, KISA-CC, FedRAMP Moderate) · Marketing 10% · Ops 5%

AEGISDATA · 로드맵
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팀 구성

6 C-level + 12개월 내 15명 채용. 보드는 founders + lead investor + B2B SaaS scaling 경험자.

                       ┌─────────────────────┐
                       │       Board         │  founders + lead + indep + AI safety observer
                       └──────────┬──────────┘
                                  │
                       ┌──────────▼──────────┐
                       │        CEO          │  founder, full-time
                       └──────────┬──────────┘
        ┌─────────────────┬───────┼──────────┬──────────────┐
        ▼                 ▼       ▼          ▼              ▼
   ┌──────────┐    ┌──────────┐ ┌────┐ ┌────────────┐ ┌───────────┐
   │   CTO    │    │   CISO   │ │CRO │ │     CCO    │ │ Chief AI  │
   │ Tech +   │    │ Security │ │GTM │ │ Compliance │ │   Officer │
   │  Patent  │    │  Audit   │ │    │ │ + Legal    │ │ (advisor) │
   └────┬─────┘    └────┬─────┘ └─┬──┘ └──────┬─────┘ └───────────┘
        │               │         │           │
        ▼               ▼         ▼           ▼
   Eng (10-15)     Security (3-5) Sales(5-8) Legal (3)
  

주요 채용 우선순위 (Series A 직후 12개월, 15 hires)

Senior Backend × 2 (T3 M18-M19) · Security Engineer × 1 (dogfood) · DevRel × 1 (OSS) · Sales Engineer × 1 (US) · Senior Sales × 3 (US + 한국) · ML Engineer × 1 (sLLM fine-tune) · Compliance Manager × 1 · Customer Success × 2 · Hardware Engineer × 1 (FPGA)

AEGISDATA · 팀
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$5M Series A.

AI 에이전트 시대의 envoy.
40 claim 특허로 보호받는 시장 진입로.
이미 작동하는 16 마일스톤 MVP.

함께 할 lead investor를 찾고 있습니다.
contact · github.com/aegis-data  |  demo · docker compose up  |  백서 · WHITEPAPER.pdf (49p)
AEGISDATA · ask
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