AI 보안 태세 관리(AI-SPM)란 무엇인가요?
AI 보안 태세 관리(AI-SPM)는 인공지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 시스템의 보안과 무결성을 유지하기 위한 포괄적인 접근 방식입니다. 여기에는 AI 모델, 데이터, 인프라의 보안 태세를 지속적으로 모니터링, 평가, 개선하는 작업이 포함됩니다. AI-SPM에는 AI 도입과 관련된 취약성, 잘못된 구성, 잠재적 위험을 식별하고 해결하는 것은 물론 관련 개인정보 보호 및 보안 규정 준수를 보장하는 것이 포함됩니다.
AI-SPM을 구현함으로써 조직은 위협으로부터 AI 시스템을 선제적으로 보호하고, 데이터 노출을 최소화하며, AI 애플리케이션의 신뢰성을 유지할 수 있습니다.
AI-SPM 설명
AI 보안 태세 관리(AI-SPM)는 인공지능(AI)이 중추적인 역할을 하는 사이버 보안 환경에서 필수적인 요소입니다. 머신 러닝 모델, 대규모 언어 모델(LLM), 자동화된 의사 결정 시스템을 포괄하는 AI 시스템에는 고유한 취약점과 공격 표면이 존재합니다. AI-SPM은 기술 생태계 내에서 AI 구성 요소와 관련된 위험의 가시성, 평가 및 완화를 위한 메커니즘을 제공함으로써 이러한 문제를 해결합니다.
가시성 및 검색
AI 인벤토리가 부족하면 섀도 AI 모델, 규정 준수 위반, AI 기반 애플리케이션을 통한 데이터 유출로 이어질 수 있습니다. AI-SPM을 통해 조직은 클라우드 환경 전반에서 사용 중인 모든 AI 모델과 이러한 모델을 학습, 미세 조정 또는 접지하는 데 관련된 클라우드 리소스, 데이터 소스 및 데이터 파이프라인의 인벤토리를 검색하고 유지 관리할 수 있습니다.
데이터 거버넌스
AI 중심 법안은 AI 사용과 AI 애플리케이션에 제공되는 고객 데이터에 대한 엄격한 통제를 의무화하여 현재 대부분의 조직에서 시행하고 있는 것보다 더 강력한 AI 거버넌스를 요구합니다. AI-SPM은 AI 모델 학습 및 근거 마련에 사용되는 데이터 소스를 검사하여 오염된 모델의 출력, 로그 또는 상호 작용을 통해 노출될 수 있는 고객의 개인 식별 정보(PII) 와 같은 민감하거나 규제되는 데이터를 식별하고 분류합니다.
위험 관리
AI-SPM을 통해 조직은 AI 공급망에서 데이터 유출 또는 AI 모델 및 리소스에 대한 무단 액세스로 이어질 수 있는 취약성과 잘못된 구성을 식별할 수 있습니다. 이 기술은 소스 데이터, 참조 데이터, 라이브러리, API, 각 모델을 구동하는 파이프라인 등 전체 AI 공급망을 매핑합니다. 그런 다음 이 공급망을 분석하여 부적절한 암호화, 로깅, 인증 또는 권한 부여 설정을 식별합니다.
런타임 모니터링 및 탐지
AI-SPM은 오용, 프롬프트 과부하, 무단 액세스 시도 또는 모델과 관련된 비정상적인 활동을 감지하기 위해 사용자 상호 작용, 프롬프트 및 AI 모델(예: 대규모 언어 모델)에 대한 입력을 지속적으로 모니터링합니다. AI 모델의 출력과 로그를 스캔하여 민감한 데이터가 노출될 수 있는 잠재적 사례를 식별합니다.
위험 완화 및 대응
데이터 또는 AI 인프라에서 우선순위가 높은 보안 사고나 정책 위반이 감지되면 AI-SPM을 통해 신속한 대응 워크플로우를 지원합니다. 식별된 위험이나 잘못된 구성을 수정하기 위해 컨텍스트와 이해관계자에 대한 가시성을 제공합니다.
거버넌스 및 규정 준수
GDPR 및 NIST의 인공지능 위험 관리 프레임워크와같이 AI 사용 및 고객 데이터에 대한 규제가 강화되는 상황에서 AI-SPM은 조직이 정책을 시행하고, 모델 계보 추적, 승인 및 위험 허용 기준을 포함한 감사 추적을 유지하며, 인간과 기계 신원을 민감한 데이터 또는 AI 모델에 대한 액세스와 매핑하여 규정 준수를 달성할 수 있도록 지원합니다.
AI-SPM이 중요한 이유는 무엇인가요?
비즈니스 및 중요 인프라에 AI 시스템을 구축하면 기존 보안 조치로는 보호할 수 없는 공격 표면이 확장됩니다. 조직이 더 많은 데이터를 저장하고 유지하면서 새로운 파이프라인과 인프라를 구현해야 하는 AI 기반 애플리케이션 외에도 AI 공격 벡터는 AI 알고리즘의 고유한 특성을 노리며 고유한 종류의 위협을 포함하고 있습니다.
이러한 공격 벡터 중 하나는 데이터 중독으로, 악의적인 공격자가 신중하게 조작한 샘플을 학습 데이터에 주입하여 AI 모델이 편향되거나 악의적인 패턴을 학습하도록 하는 것입니다. 반면에 적대적 공격은 입력 데이터에 미묘한 교란을 가하여 AI 시스템이 잘못된 예측이나 결정을 내리도록 유도하는 것으로, 잠재적으로 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
공격자가 무단 액세스를 통해 조직의 독점 모델을 훔치거나 모델의 출력을 조사하여 내부 파라미터를 재구성하는 모델 추출도 우려되는 부분입니다. 이러한 공격은 지적 재산 도용 및 도난당한 모델을 악의적인 목적으로 악용할 수 있는 가능성을 초래할 수 있습니다.
AI-SPM은 AI 도입에 대한 보안 대응입니다. AI-SPM은 조직에 AI 관련 취약점과 공격을 예측하고 대응할 수 있는 도구를 제공함으로써 사전 예방적 보안 태세를 지원하여 조직이 AI 파이프라인의 위험을 관리할 수 있도록 합니다. 초기 설계 단계부터 구축 및 운영 사용에 이르기까지 AI-SPM은 AI 개발 라이프사이클에서AI 보안이 필수적인 부분임을 보장합니다.
AI-SPM은 CSPM과 어떻게 다른가요?
클라우드 보안 상태 관리(CSPM) 와 AI-SPM은 상호 보완적이지만 각각 클라우드 인프라와 AI/ML 시스템이라는 서로 다른 영역에서 보안 상태를 관리하는 데 중점을 둡니다.
CSPM은 AWS, Azure, GCP와 같은 퍼블릭 클라우드 환경의 위험을 평가하고 완화하는 데 중점을 둡니다. 주요 목표는 클라우드 리소스가 보안 모범 사례에 따라 올바르게 구성되었는지 확인하고, 취약성을 유발하는 잘못된 구성을 감지하며, 규제 정책을 준수하도록 하는 것입니다.
CSPM의 핵심 기능은 다음과 같습니다:
- 모든 클라우드 자산(컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 등)의 지속적인 검색 및 인벤토리 파악
- 보안 그룹 규칙, IAM 정책, 벤치마크 대비 암호화 설정 평가
- 새로운 위험을 초래하는 구성 변경 모니터링
- 안전하지 않은 구성의 자동화된 문제 해결
반면, AI 보안 태세 관리는 데이터, 모델 학습, 구축, 운영 등 수명 주기 전반에 걸쳐 AI 및 ML 시스템의 고유한 보안 고려 사항에 중점을 둡니다. AI-SPM은 학습 데이터, 모델, 노트북과 같은 AI 자산에 맞춘 특수 보안 제어 기능을 통합합니다. AI 위협을 적용 가능한 대응책에 매핑하는 지식 기반을 유지합니다.
데이터 리스크를 완화하기 위해 AI-SPM은 데이터 중독 및 오염을 탐지하고 방지하는 기능을 통합하여 학습 데이터에 대한 해로운 변경을 식별하고 무력화합니다. 또한 차등 개인정보 보호 기술을 활용하여 조직에서 민감한 정보를 노출하지 않고 안전하게 데이터를 공유할 수 있습니다.
모델 공급망을 보호하는 데 있어 AI-SPM은 철저한 버전 관리와 출처 추적을 통해 모델 반복 및 이력을 관리합니다. 이는 모델의 기밀성을 보호하는 암호화 및 액세스 제어와 함께 모델 추출 및 회원 추론 공격을 차단하도록 설계된 특수 테스트로 보완됩니다.
라이브 AI 및 ML 시스템 보호에는 왜곡된 입력을 통해 AI 모델을 속이려는 적대적 입력 교란에 대한 모니터링이 포함됩니다. 런타임 모델 강화는 이러한 공격에 대한 AI 시스템의 복원력을 강화하기 위해 사용됩니다.
AI-SPM은 학습 데이터, 모델, 노트북과 같은 AI 자산에 맞춤화된 특수 보안 제어와 적대적 공격, 모델 도용 등과 같은 위험에 대한 AI 전용 위협 모델을 통합합니다. AI 위협을 적용 가능한 대응책에 매핑하는 지식 기반을 유지 관리합니다.
CSPM이 클라우드 인프라 보안 태세에 초점을 맞추는 반면, AI-SPM은 클라우드 또는 온프레미스에 구축될 수 있는 AI/ML 시스템의 보안 태세를 관리합니다. 클라우드 스택 전반에 걸쳐 AI가 도입됨에 따라 포괄적인 리스크 관리를위해 두 분야를 동기화해야 합니다.
예를 들어, CSPM은 AI 워크로드를 호스팅하는 클라우드 리소스의 구성이 올바른지 확인하고, AI-SPM은 구축된 모델과 데이터 파이프라인에 적절한 보안 강화가 적용되었는지 검증합니다. 이 두 솔루션은 공동으로 풀스택 AI 보안 태세 가시성과 위험 완화를 제공합니다.
AI-SPM 대. DSPM
데이터 보안 및 개인정보 보호 관리(DSPM) 와 AI-SPM은 보안 및 개인정보 보호 관리라는 광범위한 영역 내에서 별개의 영역이지만 상호 보완적인 영역입니다. DSPM은 저장 중, 전송 중, 처리 중인 데이터를 보호하여 기밀성, 무결성, 가용성을 보장하는 데 중점을 둡니다. DSPM의 주요 측면에는 암호화, 액세스 제어, 데이터 분류, 등이 있습니다.
AI 보안 태세 관리는 AI 모델, 알고리즘 및 시스템 보안을 다룹니다. 적대적 공격, 데이터 중독, 모델 도용, 편향성 등 AI 기술로 인해 발생하는 고유한 문제를 해결합니다. AI-SPM은 안전한 모델 학습, 개인 정보 보호 AI 기술, 공격에 대한 방어, 설명 가능성을 포괄합니다.
DSPM과 AI-SPM은 보안과 데이터 프라이버시의서로 다른 측면을 다루지만, 함께 작동하여 포괄적이고 전체적인 보안 전략을 수립할 수 있습니다. DSPM은 데이터 보호를 위한 기반을 제공하며, AI-SPM은 데이터를 처리하고 분석하는 AI 기술의 안전하고 책임감 있는 사용을 보장합니다. 두 도메인을 통합하면 조직은 데이터 자산과 AI 시스템을 모두 보호하여 위험을 최소화하고 관련 규정 준수를 보장할 수 있습니다.
MLSecOps 내 AI-SPM
AI 보안 태세 관리는 머신 러닝 수명 주기를 보호하는 데 사용되는 관행 및 도구인 머신 러닝 보안 운영(MLSecOps)의 초석입니다. MLSecOps는 모델 학습에 사용되는 데이터 보안부터 구축된 모델의 취약점 모니터링까지 모든 것을 포괄하며, 개발 및 운영 전반에 걸쳐 ML 시스템의 무결성, 신뢰성, 공정성을 보장하는 것을 목표로 합니다.
MLSecOps 내에서 AI-SPM은 기존 ML에 비해 더 복잡한 모델과 기능을 포함하는 경우가 많은 AI 시스템의 특정 보안 요구 사항에 중점을 둡니다. 이러한 복잡성으로 인해 데이터 보안, 모델 보안, 모델 모니터링, 규정 준수 등 AI-SPM이 해결해야 하는 고유한 보안 문제가 발생합니다. 그리고 MLSecOps 내에서 AI-SPM의 이점은 분명합니다:
- 보안 태세 강화: AI-SPM은 AI 관련 보안 위험에 선제적으로 대응함으로써 조직의 ML 파이프라인과 구축된 모델의 전반적인 보안 태세를 강화합니다.
- AI에 대한 신뢰도 향상: AI 보안은 AI 시스템에 대한 신뢰를 강화하여 더 안정적이고 비즈니스 프로세스에 쉽게 통합할 수 있도록 합니다.
- 더 빠르고 안전한 혁신: AI-SPM은 AI 개발을 위한 안전한 환경을 조성하여 조직이 AI 기술을 통해 자신 있게 혁신할 수 있도록 지원합니다.
AI-SPM FAQ
접지와 훈련은 AI 모델 개발의 두 가지 다른 측면이지만, 둘 다 이러한 시스템의 기능과 효율성에 기여합니다.
접지란 언어 이해나 의사 결정 과정과 같은 AI의 작업을 실제 상황과 데이터에 연결하는 것을 말합니다. AI 모델의 결과물이 실제 환경에서 적용 가능하고 의미 있는지를 확인하는 것입니다. 예를 들어, 언어 모델에 근거를 두는 것은 단어와 그에 해당하는 실제 사물, 행동 또는 개념을 연결하도록 가르치는 것을 포함합니다. 이는 이미지 인식과 같이 모델이 이미지의 픽셀을 식별 가능한 레이블과 연결해야 하는 작업에서 중요한 역할을 합니다.
트레이닝은 데이터를 입력하여 AI 모델에 예측이나 의사 결정을 내리도록 가르치는 과정을 말합니다. 학습하는 동안 모델은 패턴을 인식하고, 연결하고, 시간이 지남에 따라 정확도를 향상시키는 방법을 학습합니다. 이는 다양한 알고리즘이 입력과 원하는 출력(레이블)이 알려진 대규모 데이터 세트에 모델을 노출시켜 모델의 내부 파라미터를 조정할 때 발생합니다. 이 프로세스는 학습 데이터에서 보이지 않는 새로운 상황으로 일반화하는 모델의 능력을 향상시킵니다.
접지와 훈련의 주요 차이점은 초점과 적용에 있습니다:
- 접지란 현실 세계와의 관련성과 실용적 유용성을 보장하여 추상적인 AI 계산과 실질적인 현실 응용 프로그램 사이의 다리를 만드는 것입니다.
- 교육에는 모델의 성능을 최적화하는 기술적 방법론이 포함되며, 주로 정의된 작업 내에서 정확성과 효율성에 중점을 둡니다.
가시성과 제어는 AI 보안 태세 관리의 중요한 구성 요소입니다. AI 및 ML 시스템의 보안 상태를 효과적으로 관리하려면 조직은 AI 모델, 이러한 모델에 사용되는 데이터 및 관련 인프라를 명확하게 이해해야 합니다. 여기에는 AI 공급망, 데이터 파이프라인, 클라우드 환경에 대한 가시성 확보가 포함됩니다.
가시성을 통해 조직은 잠재적인 위험, 잘못된 구성 및 규정 준수 문제를 식별할 수 있습니다. 제어를 통해 조직은 보안 정책 구현, 취약점 수정, AI 리소스에 대한 액세스 관리와 같은 수정 조치를 취할 수 있습니다.
AI 자재 명세서(AIBOM)는 AI 시스템 또는 모델을 구축하고 운영하는 데 필요한 모든 구성 요소와 데이터 소스를 캡처하는 마스터 인벤토리입니다. AI 수명 주기를 관리하는 데 매우 필요한 엔드투엔드 투명성을 제공하는 AIBOM은 다음과 같은 사항에 대한 가시성을 제공합니다:
- AI 모델 구축에 사용된 학습 데이터
- 사전 학습된 모든 모델 또는 라이브러리 활용
- 근거 또는 지식 검색에 사용되는 외부 데이터 소스
- 사용된 알고리즘, 프레임워크 및 인프라
- 모델과 통합된 API 및 데이터 파이프라인
- 모델에 액세스할 수 있는 사람/서비스에 대한 신원 정보
AIBOM은 소프트웨어 자재 명세서(SBOM) 와 비슷하지만 AI 시스템을 구성하는 데이터와 운영의 빌딩 블록을 매핑하는 데 중점을 둡니다.
AI 보안의 맥락에서 설명 가능성은 특히 잠재적인 보안 위험이나 취약성을 식별할 때 AI/ML 모델의 추론, 의사 결정 프로세스 및 동작을 이해하고 설명할 수 있는 능력입니다. 설명 가능성의 주요 측면은 다음과 같습니다:
- 입력 데이터를 기반으로 AI 모델이 출력 또는 결정에 도달하는 방식을 해석할 수 있어야 합니다. 이를 통해 모델이 의도한 대로 작동하는지 또는 보안 문제를 나타낼 수 있는 이상 징후가 있는지 분석할 수 있습니다.
- AI 모델을 블랙박스로 취급하지 않고 내부 작동 방식, 매개변수, 로직에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다. 이러한 투명성은 잠재적인 취약점이나 편견이 있는지 모델을 감사하는 데 도움이 됩니다.
- AI 모델 개발 및 운영과 관련된 데이터 소스, 알고리즘 및 프로세스를 추적할 수 있는 기능입니다. 이를 통해 전체 AI 공급망에 설명 가능성을 부여할 수 있습니다.
- 다양한 조건, 엣지 케이스 또는 적대적인 입력에서 AI 모델의 동작을 검증하고 설명하여 보안 취약점을 발견하는 기술입니다.
- 점점 더 많은 AI 규정에서 모델이 윤리적으로, 공정하게, 편견 없이 작동하는지 이해하기 위한 책임 조치의 일환으로 설명 가능성을 요구하고 있습니다.
설명 가능성은 이상 징후, 드리프트, 런타임 손상에 대한 AI 모델 모니터링, AI 관련 인시던트의 근본 원인 조사, 구축 전 보안 정책에 대한 AI 모델 검증에 필수적인 요소입니다.
노트북은 주피터 노트북이나 구글 랩 노트북과 같은 대화형 코딩 환경을 말합니다. 데이터 과학자와 ML 엔지니어는 라이브 코드, 시각화, 내러티브 텍스트 및 풍부한 출력을 결합한 단일 문서에서 데이터 탐색, 모델 훈련, 테스트 및 실험을 위한 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 반복적이고 협업적인 모델 개발 프로세스를 촉진하는 노트북은 노트북에 포함된 코드를 통해 데이터 파이프라인, 전처리 단계, 모델 아키텍처, 하이퍼파라미터 등을 정의합니다.
AI 보안 관점에서 노트북은 다음과 같은 이유로 거버넌스가 필요한 중요한 자산입니다:
- 민감한 교육 데이터세트를 포함하거나 액세스하는 경우가 많습니다.
- 모델 코드와 매개변수는 기밀 지적 재산을 나타냅니다.
- 노트북을 사용하면 적대적인 샘플이나 공격에 대해 모델을 테스트할 수 있습니다.
- 공유 노트북은 개인 데이터나 모델 세부 정보가 유출될 가능성이 있습니다.
AI 공급망은 데이터 수집, 모델 학습, 애플리케이션으로의 통합을 포함하여 AI 모델을 개발, 구축 및 유지 관리하는 엔드투엔드 프로세스를 말합니다. AI 공급망에는 관련된 다양한 단계 외에도 데이터 소스, 데이터 파이프라인, 모델 라이브러리, API, 클라우드 인프라가 포함됩니다.
AI 공급망 관리는 AI 모델의 보안과 무결성을 보장하고 민감한 데이터가 노출되거나 오용되지 않도록 보호하는 데 필수적입니다.
AI 공격 벡터는 위협 행위자가 AI 및 ML 시스템의 취약점을 악용하여 보안 또는 기능을 손상시킬 수 있는 다양한 방법을 말합니다. 몇 가지 일반적인 AI 공격 벡터는 다음과 같습니다:
- 데이터 중독: 학습 데이터를 조작하여 AI 모델에 편견이나 오류를 도입하여 부정확하거나 악의적인 출력을 생성하는 행위입니다.
- 모델 반전: AI 모델의 출력을 사용하여 학습 데이터에 대한 민감한 정보를 추론하거나 모델을 리버스 엔지니어링할 수 있습니다.
- 적대적인 예시: 인간 관찰자에게는 정상적으로 보이지만 AI 모델이 부정확하거나 유해한 결과를 생성하도록 미묘하게 변경된 입력 데이터를 조작하는 것입니다.
- 모델 도용: 무단 사용을 위한 복제본을 만들거나 잠재적인 취약점을 식별하기 위해 AI 모델 또는 해당 매개변수를 훔치는 행위.
- 인프라 공격: 클라우드 환경 또는 AI 시스템을 지원하는 데이터 파이프라인의 취약점을 악용하여 무단 액세스, 운영 중단 또는 데이터 유출을 시도합니다.
AI 기반 애플리케이션은 방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡하게 상호 연결된 시스템을 포함하기 때문에 거버넌스 및 개인정보 보호 규정에 새로운 과제를 안겨줍니다. GDPR 및 CCPA와같은 개인정보 보호 규정을 준수하려면 조직은 민감한 데이터를 보호하고 데이터 처리 투명성을 유지하며 사용자에게 자신의 정보에 대한 통제권을 제공해야 합니다. AI 기반 애플리케이션은 AI 모델의 동적 특성, 의도하지 않은 데이터 노출 가능성, 여러 시스템과 클라우드 환경 전반에서 데이터를 추적해야 하는 어려움으로 인해 이러한 요구 사항을 복잡하게 만들 수 있습니다. 따라서 조직은 규정 준수와 사용자 개인정보 보호를 위해 강력한 데이터 거버넌스 관행과 AI 전용 보안 조치를 채택해야 합니다.
