최근 IT 분야에서는 AI 기술이 단연 최고 1순위로 화두가 되고 있습니다. 인공지능 기술 발달에 따른 보안의 역할도 매우 중요시 되고 있는데요. 오늘은 AI 보안에 대해서 구체적으로 알아보는 시간을 갖고 핵심 적인 AI 보안에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 본문 내용은 유명 보안업체 체크포인트 내용을 일부 참조하여 작성된 글임을 미리 말씀드립니다.
AI 보안 취약시 위험성
인공지능 보안 위협 인공지능 기술은 여러 산업 영역에서 큰 가능성과 이점을 지니고 있지만, 아래와 같은 보안 위협을 일으킬 수도 있습니다.
정보 유출의 문제점이 매우 심각해집니다. 인공지능 모델은 학습 시 많은 양의 데이터를 활용합니다. 이렇게 대량의 데이터들을 모아서 활용하다 보면 외부 침입자에게 노출되어 보안 상 위협이 될 가능성이 존재합니다.
또한, 여러 과정에 인공지능이 합쳐지면서 해커들이 AI를 노릴 가능성이 높아졌습니다. 이를테면, 공격자는 훈련 데이터를 조작하거나 악의적인 인공지능 시스템을 구축하여 인공지능 모델의 결함을 탐지하고 회피하거나 오용할 수 있는 능력을 갖출 수 있습니다.
인공지능 모델은 라벨링 된 학습 데이터를 바탕으로 만들어집니다. 해당 데이터에 어떤 인구 통계 그룹에 대한 이미지가 집중되어 있다면, 그 특성을 기반으로 인공지능 모델도 같은 편견을 습득하게 됩니다. 투명성 부재로 AI는 동향을 식별하고 복잡한 연관성을 감지할 수 있습니다. 하지만 해당 모델은 명확하지 않거나 이해하기 어려워 마지막 모델에서 오류 또는 편견을 감지하는 것이 불가능합니다.
AI는 사이버 보안분야에서 어떻게 사용될까요?
인공지능은 사이버 보안 분야에서 어떤 식으로 활용되고 있나요?. 인공지능은 수많은 데이터를 분석해서 유행이나 특이사항을 뽑아내는 능력이 뛰어납니다. AI 기술을 사이버 보안에 활용할 수 있는 몇몇 가능성 있는 분야로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
- 사이버 위협 탐지 및 대응: 인공지능의 추세 파악과 이상징후 감지 능력은 사이버 보안 상 존재할 수 있는 위협들을 찾아내는 데 있어 탁월합니다. 이를테면, 인공지능은 네트워크 소통량을 관찰하여 분산 서비스 거부 공격이나 악성 소프트웨어 때문에 발생하는 이상 징후나 급격한 소통량 증가를 감지할 수 있습니다.
- 사용자 행동 분석 : 인공지능을 활용하여 사용자들의 움직임을 예측하고 특이사항을 감지하는 일도 가능합니다. 인공지능은 사용자 계정 내에서의 이상 징후를 파악해서 계정 해킹이나 권한 오용 등을 방지하는데 기여할 수 있습니다.
- 취약성 평가 : 소프트웨어의 취약점들이 계속해서 증가하면서 이에 대한 관리와 패치 작업도 더욱 어려워지고 있습니다. 인공지능은 자동으로 취약점 검사를 실시하고, 그 결과를 유형별로 분류 가능하며, 탐지된 보안 공백을 보완하는데 필요한 수정 방안 또한 제안할 수 있습니다.
- 자동화 된 보안: 인공지능 기술을 활용한 보안 도구는 미리 정해진 절차인 플레이북에 따라 일상적이고 주기적인 보안 업무를 자동 실행할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 불법적인 접근이 탐지되었을 때 빠르게 대규모 사이버 공격에 대처할 수 있습니다.
AI 기술을 보안에 적용했을 때의 장점
이렇듯 인공지능 기술은 기업의 정보보안 분야에서 아래와 같은 큰 가능성을 제시합니다.
- 발전된 위협 감지: 인공지능은 수많은 보안 알림을 상세히 살펴봄으로써 실질적인 위협을 명확하게 판별 가능합니다.
이를 활용하여 보안 팀은 향후 발생 가능성이 있는 침입을 보다 빠르게 감지하고 대처할 수 있게 됩니다. - 보안 사고 빠른 수정 : 보안 사건이 탐지되면 인공지능 시스템이 미리 정해진 절차에 따라 자동으로 문제 처리를 진행합니다. 이렇게 함으로써 사고 대응 과정을 빠르게 하고 간단하게 하여 해커가 조직에 손해를 끼칠 수 있는 확률을 낮출 수 있습니다.
- 보안 가시성 개선 : 인공지능은 대규모 데이터를 분석해서 유의미한 통찰력과 위협 정보를 얻어낼 수 있어요. 이렇게 함으로써 해당 단체는 정보기술 및 보안 체제의 현황을 보다 명확하게 파악할 수 있게 됩니다.
- 업무 효율 개선 : 인공지능은 수많은 반복적이며 간단한 IT 업무를 자동화 할 수 있습니다. 이렇게 처리하면 IT 담당자의 업무량이 감소하여 효율성이 높아질 뿐만 아니라 이런 일들이 규칙적이고 정확하게 이루어질 수 있습니다.
- 연속적인 학습 : 인공지능은 동작하면서도 계속해서 모델을 익히고 개선할 수 있어요. 이를 바탕으로 최근의 사이버 공격 사례를 파악하고 이에 대한 방어 전략을 습득할 수 있습니다.
인공지능 보안 체계
잠재적인 보안 위협을 관리하기 위해 설계된 몇 가지 AI 보안 프레임워크로는 다음과 같은 것들이 있습니다:.
OWASP 톱 10 for LLM이란? 이것은 다른 OWASP 상위 10개 리스트와 유사하게, LLM에서의 가장 핵심적인 보안 위협 요소들과 그에 대한 효과적인 관리 방법들을 파악하는데 도움을 줍니다. 구글의 보안 AI 프레임워크(SAIF)은 인공지능 시스템 구축 및 활용 시 발생하는 보편적인 이슈들을 해결하기 위해 6단계 과정을 제시합니다. 인공지능 보안 관련 권장사항 및 우수 사례. 인공지능 개발 시 지켜야 할 보안 관련 권장 사항은 아래와 같습니다.
인공지능 구현을 위한 몇가지 대표적인 좋은 예시가 있는데요. 다음 내용을 읽어보시면 도움이 될것입니다.
학습 데이터의 질 확보가 매우 중요합니다. 인공지능은 학습 데이터의 퀄리티에 따라 그 성능과 효과가 좌우됩니다. 인공지능 시스템과 모델을 만들 때는 라벨링이 된 학습 데이터의 신뢰도를 확보하는 것이 핵심입니다. 그리고, 윤리적 문제에 대응해야하는데요. 인공지능 활용은 교육을 목적으로 한 개인정보의 치우침이나 부적절한 사용으로 인해 윤리적 측면에서의 영향을 초래할 수 있습니다. 교육 데이터가 누락되거나 불필요한 개인정보가 포함되지 않았는지 검토하고, 학생 및 학부모의 동의를 받는 절차가 제대로 이루어졌는지 점검합니다
정기적인 검증과 최신화를 실행하는것이 좋습니다. 인공지능 모델은 시일이 지나면서 결함이 생기거나 시대에 뒤떨어질 가능성이 있습니다. AI 모델의 신뢰도와 활용도를 높이기 위해서는 꾸준한 검증과 최신화가 필요합니다. 끝으로, AI 보안 대책 마련이 시급합니다. 사이버 범죄자들은 AI 시스템을 공격 대상으로 삼는 경우가 있을 수 있습니다. AI 학습 데이터와 모델을 잠재적인 악용으로부터 보호하기 위해 보안 정책과 제어 기능을 구현하시기 바랍니다.