AI 보안이란?

AI는 전 세계에 놀라운 혁신을 가져왔습니다. 아쉽게도 사이버 범죄자들은 전 세계의 AI 기술을 빠르게 수용하여 새로운 보안 취약성, 위협 및 과제를 제시합니다.

AI 보안 또는 인공 지능 보안은 이러한 위협으로부터 AI 시스템을 보호하기 위해 설계된 조치 및 사례를 나타냅니다. 기존의 IT 시스템에서 해킹, 바이러스 및 무단 액세스로부터 보호가 필요한 것처럼 AI 시스템은 기능적이고 안정적이며 보호된 상태를 유지하기 위해 자체 보안 조치를 요구합니다.

AI 보안은 다음과 같은 여러 가지 이유로 중요합니다.
 

• 중요한 데이터 보호. AI 시스템은 금융, 의료, 개인 및 재무 정보를 포함하여 방대한 양의 중요한 데이터를 처리합니다. 

• 시스템 무결성 유지 관리. AI 시스템의 확인되지 않은 취약성으로 인해 모델이 손상될 수 있으며, 이로 인해 부정확하거나 유해한 결과가 발생할 수 있습니다.

• AI 서비스의 가용성을 보호. 다른 서비스와 마찬가지로, AI 시스템은 특히 더 많은 사용자와 조직이 이러한 서비스에 의존함에 따라 사용 가능하고 운영적인 상태를 유지해야 합니다. 보안 위반으로 인해 가동 중지 시간이 발생하여 필수 서비스가 중단되는 경우가 많습니다. 

• 책임. AI를 글로벌 규모로 채택하려면 사람과 조직은 AI 시스템이 안전하고 안정적이라는 것을 신뢰해야 합니다.

• 기밀성: 권한이 부여된 개인 또는 시스템에서만 중요한 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. 

• 무결성: AI 시스템의 정확성과 일관성 유지

• 가용성: AI 시스템이 계속 작동하고 액세스할 수 있도록 보장합니다. 
  
  
• 책임: AI 시스템에서 수행한 작업을 추적하는 기능입니다.

 

관련된 두 가지 개념과 다른 개념을 구분하는 것이 중요합니다. AI 보안 및 사이버 보안을 위한 AI입니다.

AI 보안은 AI 시스템 자체의 보호에 중점을 둡니다. 위협으로부터 AI 모델, 데이터 및 알고리즘을 보호하기 위한 전략, 도구 및 사례를 포괄하는 AI의 보안입니다. 여기에는 AI 시스템이 의도한 대로 작동하고 공격자가 취약성을 악용하여 출력을 조작하거나 중요한 정보를 도용할 수 없도록 하는 것이 포함됩니다.

반면 사이버 보안을 위한 AI는 AI 도구 및 모델을 사용하여 모든 기술 시스템에 대한 위협을 감지, 대응 및 완화하는 조직의 기능을 개선하는 것을 의미합니다. 조직에서 방대한 양의 이벤트 데이터를 분석하고 잠재적 위협을 나타내는 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 사이버 보안을 위한 AI는 여러 원본에서 이벤트 및 사이버 위협 데이터를 분석하고 상호 연결할 수 있습니다.

요약하면 AI 보안은 AI 시스템 보호에 관한 것이지만 사이버 보안을 위한 AI는 조직의 전반적인 보안 상태를 향상하기 위해 AI 시스템을 사용하는 것을 의미합니다.

AI 시스템의 보안을 보장하려면 기술 및 운영 문제를 모두 해결하는 포괄적인 접근 방식이 필요합니다. AI 시스템 보안을 위한 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

AI 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터의 무결성과 기밀성을 보장하기 위해 조직은 다음과 같은 강력한 데이터 보안  조치를 구현해야 합니다. 

• 중요한 데이터를 암호화하여 AI 학습 데이터 세트에 대한 무단 액세스를 방지합니다.

• 데이터 원본 확인: 학습에 사용되는 데이터가 신뢰할 수 있고 검증 가능한 원본에서 제공되는지 확인하여 데이터 손상 위험을 줄이는 것이 중요합니다.

• 악의적이거나 원치 않는 요소를 제거하기 위해 데이터를 정기적으로 삭제하면 AI 보안 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

공격으로부터 AI 모델을 보호하는 것은 데이터를 보호하는 것만큼 중요합니다. 모델 보안을 보장하기 위한 주요 기술은 다음과 같습니다.

• 적대적 공격에 대한 잠재적 취약성을 식별하기 위해 AI 모델을 정기적으로 테스트하는 것은 보안을 유지하는 데 매우 중요합니다.

• 차등 개인 정보를 사용하여 공격자가 AI 모델에서 중요한 정보를 리버스 엔지니어링하지 못하도록 방지합니다.

• 공격을 시뮬레이션하는 알고리즘에서 AI 모델을 학습하여 실제 공격을 보다 빠르게 식별하는 데 도움이 되는 적대적 학습을 구현합니다. 

강력한 액세스 제어 메커니즘을 구현하면 권한 있는 개인만 AI 시스템과 상호 작용하거나 수정할 수 있습니다. 조직은 다음을 수행해야 합니다. 

• 역할 기반 액세스 제어를 사용하여 사용자 역할에 따라 AI 시스템에 대한 액세스를 제한합니다.

• 다단계 인증을 구현하여 AI 모델 및 데이터에 액세스하기 위한 추가 보안 계층을 제공합니다.

• 모든 액세스 시도를 모니터링하고 기록하여 무단 액세스가 빠르게 검색되고 완화되도록 합니다.

AI 시스템의 지속적인 모니터링 및 감사는 잠재적인 보안 위협을 감지하고 대응하는 데 필수적입니다. 조직은 다음을 수행해야 합니다. 

• 정기적으로 AI 시스템을 감사하여 시스템 성능의 취약성 또는 불규칙성을 식별합니다. 

• 자동화된 모니터링 도구를 사용하여 비정상적인 동작 또는 액세스 패턴을 실시간으로 검색합니다. 

• AI 모델을 정기적으로 업데이트하여 취약성을 패치하고 새로운 위협에 대한 복원력을 개선합니다. 

AI 시스템의 보안을 강화하는 데 도움이 되는 몇 가지 도구와 기술이 있습니다. 여기에는 보안 프레임워크, 암호화 기술 및 특수 AI 보안 도구가 포함됩니다.

NIST AI Risk Management Framework와 같은 프레임워크는 조직이 AI와 관련된 위험을 관리하고 완화할 수 있는 지침을 제공합니다. 이러한 프레임워크는 AI 시스템 보안, 잠재적 위험 식별 및 AI 모델의 안정성을 보장하기 위한 모범 사례를 제공합니다.

암호화 기술을 사용하면 데이터와 AI 모델을 모두 보호할 수 있습니다. 조직은 중요한 데이터를 암호화하여 데이터 위반 위험을 줄이고 공격자가 데이터에 액세스할 수 있더라도 계속 사용할 수 없도록 할 수 있습니다.

AI 애플리케이션을 보호하기 위해 다양한 도구와 플랫폼이 개발되었습니다. 이러한 도구는 조직이 취약성을 감지하고, 잠재적인 공격에 대한 AI 시스템을 모니터링하고, 보안 프로토콜을 적용하는 데 도움이 됩니다. 

AI가 더 널리 보급됨에 따라 이러한 시스템에 대한 위협은 계속 더 정교해질 것입니다. 한 가지 주요 관심사는 AI 자체를 사용하여 사이버 공격을 자동화하여 악의적 사용자가 고도로 대상 지정되고 효율적인 캠페인을 보다 쉽게 수행할 수 있도록 하는 것입니다. 예를 들어 공격자는 대규모 언어 모델 및 AI 피싱 기술을 사용하여 공격 대상의 속일 가능성을 높이는 개인 설정된 유도 메시지를 작성합니다. 이러한 공격의 규모와 정밀도는 기존의 사이버 보안 방어에 새로운 과제를 제시합니다.


이러한 진화하는 위협에 대응하여 많은 조직에서 AI 기반 방어 시스템을 채택하기 시작했습니다. Microsoft의AI 기반 Unified SecOps 플랫폼과 같은 이러한 도구는 비정상적인 동작을 식별하고 공격에 대한 응답을 자동화하여 실시간으로 위협을 감지하고 완화합니다..

AI 보안 문제가 계속 진화함에 따라 조직은 AI 시스템의 안전과 안정성을 보장하기 위해 진화하는 위협 환경의 보안 전략을 사전에 조정해야 합니다. 주요 전략에는 포괄적인 보안 프레임워크 채택, 암호화 기술 및 액세스 제어에 투자, 새로운 위협 및 새로운 솔루션에 대한 정보를 유지하는 것이 포함됩니다.

최신 AI 보안 솔루션은 AI를 보호하고 제어하는 이러한 새로운 위협에 대한 조직의 보호를 크게 향상시킵니다. 조직은 이러한 강력한 AI 보안 솔루션을 통합하여 중요한 데이터를 더 잘 보호하고, 규정 준수를 유지 관리하고, 향후 위협으로부터 AI 환경의 복원력을 보장할 수 있습니다.