AI 보안은 조직이 AI 스택을 보호하기 위해 사용하는 도구, 기술 및 보안 조치뿐만 아니라 사이버 보안 시스템을 강화하여 보안 운영 팀을 사후 대응에서 선제적 보안 태세로 이동시키는 취약점 탐지, 상관 관계 및 대응 조치를 개선하는 데 AI를 사용하는 것을 의미합니다.
목차
“인공 지능”(AI)이라는 용어는 복잡한 작업을 수행하고, 복잡한 문제를 해결하고, 미래의 결과를 예측하고, 경험을 통해 배우기 위해 인간의 뇌의 구조와 기능을 모방하는 컴퓨터와 기계를 설명하기 위해 1950년대에 처음 만들어졌습니다.
AI 보안(인공 지능 보안 또는 “AI를 위한 보안”이라고도 함)은 조직이 AI 스택을 보호하고 인공 지능 시스템, 데이터 및 애플리케이션을 잠재적 위협으로부터 보호하기 위해 사용하는 모든 프로세스, 관행 및 측정을 포괄하는 사이버 보안의 한 분야입니다. 여기에는 AI 기반 도구와 기술을 사용하여 다음을 수행하는 것이 포함됩니다.
- 엔드포인트에서 AI 모델까지 조직의 AI 네트워크의 모든 측면을 보호합니다.
- 광범위한 사이버 위협, 사이버 범죄자 및 사이버 공격으로부터 AI 모델, 시스템 및 애플리케이션 보호
- AI 보안 및 사이버 보안 방어의 격차 또는 취약점을 식별하고 완화합니다.
- AI 인프라 및 트레이닝 데이터를 보호하여 AI 모델의 손상, 중독 또는 데이터 도난 방지
- AI 대형 언어 모델(LLM), 생성형 AI(GenAI) 엔진, 딥 러닝 및 머신 러닝(ML) 파이프라인의 데이터 품질 및 무결성 보장
- 편견, 투명성, 데이터 프라이버시 및 설명 가능성과 관련된 잠재적인 윤리적 문제 및 우려 사항을 해결합니다.
- 모든 AI 사용, 데이터 및 개발이 관련 법률, 회사 정책 및 업계 규정을 완전히 준수하는지 확인합니다.
AI 보안 대 AI 사이버 보안
두 용어가 거의 동일하게 들리지만 AI 보안과 AI 사이버 보안에는 중요한 차이가 있습니다.
AI 보안은 AI 자체를 보호하는 것입니다. 즉, 조직의 AI 스택을 보호하고 AI 시스템, 구성 요소, 네트워크 및 애플리케이션을 보호하는 것입니다.
AI 사이버 보안 (“보안을 위한 AI”라고도 함)은 AI 도구와 기술을 사용하여 사이버 범죄자, 사이버 공격 및 기타 사이버 위협으로부터 IT 인프라를 보호하는 것입니다. 여기에는 AI를 사용하여 다음을 수행하는 것이 포함됩니다.
- 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 탐지하고, 이상을 식별하며, 잠재적 보안 위험을 강조합니다.
- 조직의 사이버 보안 방어 에서 격차와 취약점을 스캔하고 제거합니다.
- 데이터 침해 및 기타 사이버 공격을 실시간으로 식별하고 방어
- 위협 탐지 및 대응 툴을 자동화 하여 보안 팀의 수요를 줄이고 사이버 방어의 속도와 정확성을 개선합니다.
- 최신 위협 인텔리전스 를 활용하여 공격자보다 앞서 나가고 새로운 또는 새로운 공격 경로를 파악하십시오.
- 조직의 전반적인 사이버 위협 관리 전략 및 기능 강화
AI 시스템 보안의 중요성
인공지능에 대한 아이디어는 수십 년 동안 지속되었지만, AI 기술의 최근 발전은 운송 및 의료에서 사이버 보안에 이르기까지 다양한 산업을 변화시켰습니다. 안타깝게도 AI의 광범위한 채택으로 악의적인 공격자가 이를 악용하여 사이버 공격의 수, 범위 및 정교함이 크게 급증했습니다.
따라서 조직은 AI 데이터의 무결성, 기밀성 및 가용성을 유지하고, 새로운 사이버 위험 및 사이버 공격으로부터 AI 도구와 애플리케이션을 보호하고, 끊임없이 진화하는 다양한 사이버 위협으로부터 AI 모델, 시스템 및 알고리즘을 보호하기 위해 최선을 다해야 합니다.
이러한 위협 중 하나로부터 AI 시스템을 보호하고 보호하지 못하면 조직이 공격에 노출되고, 클라이언트와 파트너가 위험에 처하게 되며, 결국 복구 비용, 몸값 요구, 판매 손실 및 생산성 손실에 수백만 달러의 비용이 들 수 있습니다.
AI 보안에 대한 위험은 무엇입니까?
사이버 보안 분야를 혁신하는 인공 지능의 잠재력은 분명히 유망합니다. 그러나 효과적인 AI 보안 전략을 구현할 때 조직이 고려해야 할 AI 보안 위험과 과제가 점점 증가하고 있습니다. 이에는 다음이 포함됩니다.
- 공격 표면이 증가할 위험—전용 및 타사 AI 모델을 조직의 IT 인프라에 통합하면 공격 표면을 크게 확장하고, 공격자가 활용할 수 있는 약점의 수를 늘리고, AI 시스템을 더 강력하거나 빈번한 사이버 공격에 취약하게 만들 수 있습니다.
- AI 데이터 및 알고리즘에 대한 악의적 또는 적대적 공격 위험—악의적인 공격자는 AI 도구 및 데이터에 무단 액세스하고, AI 데이터 및 알고리즘을 조작하여 격차 또는 편견을 삽입하고, AI 모델이 정확한 예측을 하거나 향후 공격을 방어하는 능력을 위태롭게 하고, AI 모델 및 알고리즘을 조작, 오용 또는 훔칠 수 있습니다.
- 데이터 중독, 손상 및 조작의 위험—사이버 범죄자는 의도적으로 입력 데이터를 변경하거나 AI 도구와 시스템을 손상시키기 위해 새로운 데이터를 삽입하여 머신 러닝(ML) 파이프라인 또는 AI 모델을 손상시킬 수 있습니다.
- AI 트레이닝 모델의 위험—사이버 범죄자는 독점 AI 트레이닝 모델을 훔치거나 조작하거나 리버스 엔지니어링할 수 있습니다. 또한 AI 모델을 개발하고 교육하는 데 사용되는 데이터를 손상, 침해 또는 변조하여 정확성, 효과 및 무결성을 손상시킬 수 있습니다.
- 편견, 차별, 데이터 프라이버시 및 투명성 부족의 위험 - 인적 오류 및 사이버 공격은 AI 모델에서 데이터 프라이버시 우려와 편견을 증가시키고 투명성, 공정성 및 책임의 원칙을 잠재적으로 손상시킬 수 있습니다.
- 산업 및 정부 규정 미준수 위험 - 민감한 데이터, 개인 데이터 또는 기밀 데이터를 보호하지 않으면 GDPR(일반 데이터 보호 규정)을 포함한 정부 및 산업 규제 기관의 심각한 처벌 및 미준수 혐의를 받을 수 있습니다.
- 타사 공급업체에 대한 공격 위험—공격자는 타사 파트너의 AI 네트워크, 구성 요소, 프레임워크 및 소프트웨어 라이브러리의 취약점을 활용하기 위해 조직의 공급망을 따라 어디서나 AI 시스템을 표적으로 삼은 다음 이러한 취약점을 사용하여 체인을 따라 다른 AI 모델을 표적으로 삼을 수 있습니다.
- AI 모델의 드리프트 및 디케이 위험—시간이 지남에 따라 모든 AI 모델은 드리프트 또는 디케이에 취약할 수 있습니다. 악의적인 공격자는 붕괴되거나 드리프팅된 AI 모델을 활용하여 행동을 변경하거나 정확성과 신뢰성을 손상시킬 수 있습니다.
- 챗봇 자격 증명 도난 위험—사이버 범죄자는 ChatGPT와 같은 AI 제공업체를 위해 챗봇 자격 증명을 도용하거나 다크 웹에서 훔친 자격 증명을 구매하여 독점 AI 도구 및 시스템에 불법 액세스하기 위해 사용할 수 있습니다.
- 딥페이크 사진, 비디오 및 오디오 위험—악의적인 행위자는 AI에서 생성된 딥페이크 이미지 및 비디오를 사용하여 조직을 사취하고, 개인 또는 회사를 강요하고, 직원을 속여 중요한 시스템에 대한 액세스 권한을 부여하거나 기밀 정보를 공개하거나 중요한 데이터를 훔칠 수 있습니다.
- 직접 및 간접 프롬프트 인젝션 공격의 위험 - 즉석 인젝션 공격은 악성 코드를 사용하여 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 AI 도구를 사용하여 민감한 정보를 유출하거나 무단 액세스를 허용하거나 주요 문서를 삭제하도록 속일 수 있습니다.
- AI 환각 남용 위험—악의적인 행위자는 일반적인 AI “환각”을 활용하여 AI 모델이 의존하는 데이터와 의사결정을 의도적으로 손상시킬 수 있습니다.
- 클라우드 자산 및 인프라에 대한 위험—사이버 범죄자는 클라우드 기반 AI 모델을 해킹하고 데이터 및 기타 자산을 손상시키거나 훔칠 수 있습니다.
조직이 AI 보안 및 사이버 보안 조치가 가능한 한 강력하고 포괄적이며 최신 상태인지 확인하지 못하면 공격자는 이러한 위험과 기타 위험을 활용하여 AI 모델의 효과와 신뢰성을 약화시키고 민감한 또는 개인 데이터를 훔치며 잠재적으로 상당한 재정적 및 평판 피해를 초래할 수 있습니다.
AI 보안의 이점은 무엇입니까?
AI 스택을 보호하기 위해 AI 보안 조치를 구현하는 조직은 여러 가지 강력한 이점을 누릴 수 있습니다. 여기에는 다음과 같은 향상된 기능이 포함됩니다.
- AI 데이터가 손상, 손상, 조작, 침해 또는 도난되지 않도록 보호합니다.
- 실시간 위협 탐지 및 대응, 위협 헌팅 및 취약점 스캔도구 및 기술을 실행하여 해킹 또는 사이버 공격으로부터 AI 모델을 보호합니다.
- 사이버 방어의 격차 또는 취약점을 사전에 제거하고, 사이버 위험을 관리 및 완화하며, AI 자산을 보호하여 AI 인프라를 보호합니다.
- 악성 코드 공격, 불법 또는 무단 액세스, 사기 및 피싱 계획, 멀웨어 및 랜섬웨어 공격으로부터 AI 사용자 및 로컬 애플리케이션 보호
- 대형 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 포함한 프라이빗 및 퍼블릭 AI 서비스에 대한 액세스 제어
- 이전에 알려지지 않은 소프트웨어 또는 하드웨어 취약점을 표적으로 삼는 제로데이 공격으로부터 보호하여 공격자가 데이터를 훔치거나, 기밀 정보를 침해하거나, 멀웨어 및 기타 바이러스를 설치하거나, 조직의 IT 인프라에 액세스할 수 있도록 합니다.
AI 보안을 위한 모범 사례
가장 효과적인 AI 보안 솔루션은 AI 도구와 리소스를 보호하고 보안 태세를 강화하기 위해 여러 산업 표준 모범 사례를 따릅니다. 이러한 관행에는 다음이 포함됩니다.
- 지능형 위협 모델링 및 위협 헌팅 활동과 AI 기반 위험 평가 기능, 포괄적인 AI 보안 제어, 조직의 AI 시스템 및 데이터를 보호하기 위한 상세한 사고 대응 계획 및 절차를 결합한 포괄적인 AI 보안 전략을 개발합니다.
- 투명성, 편견 및 설명성을 둘러싼 문제를 해결하기 위해 AI 트레이닝 데이터의 품질, 무결성 및 신뢰성을 보장하고 AI 모델이 가능한 한 정확하고 효과적인지 확인합니다.
- 업계 표준 AI 보안 프레임워크를 구현하여 AI 시스템을 보호하고, AI 방어의 격차 또는 취약점을 제거하고, 모든 관련 AI 보안 규정을 준수하기 위한 명확한 표준 및 지침을 수립합니다. 여기에는 NIST(National Institute of Standards and Technology) 인공 지능 위험 관리 프레임워크와 같은 보안 프레임워크, 인공 지능 시스템(ATLAS) 매트릭스 및 AI 보안을 위한 합리적인 규제 프레임워크를 위한 MITRE 공격자 위협 환경 오픈 월드와이드 애플리케이션 보안 프로젝트(OWASP)는 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 위한 10대 모범 사례 목록입니다. Google의 Secure AI Framework(SAIF) 정보 보안 관리 시스템(ISMS)에 대한 ISO/IEC 27001 표준을 준수합니다.
- AI 보안을 기존 보안 및 사이버 보안 조치와 통합하여 모든 AI 및 IT 애플리케이션, 도구, 시스템 및 네트워크에 대한 사이버 위협으로부터 완벽한 엔드 투 엔드 보호를 생성합니다.
- 사이버 보안 팀과 다른 직원 모두의 최신 위협 및 보안 조치에 대한 인식을 높이고 지속적인 개선을 기반으로 기업 문화를 조성하기 위해 정기적인 직원 교육 및 인식 프로그램을 수행합니다.
- AI 모델을 지속적으로 모니터링, 평가 및 업데이트하여 AI 도구 및 시스템의 취약점을 검색하고 완화하며, 새로운 위협이 발생할 때와 발생할 때 이를 식별하고, AI 모델과 애플리케이션을 지속적으로 개선하여 정확성, 성능 및 신뢰성을 개선합니다.
AI 사이버 보안 적용 사례
인공 지능 도구가 발전함에 따라 사이버 보안에서 AI의 잠재적 사용과 애플리케이션도 거의 매일 확장되고 있습니다.
AI 기반 사이버 보안 애플리케이션은 위협 탐지 및 사고 대응 활동을 자동화하고, 취약점 스캔 및 기타 선제적 조치를 정기적으로 또는 지속적으로 수행하며, 최신 위협 인텔리전스 및 보안 분석을 사용하여 새로운 사이버 위협과 새로운 사이버 위협으로부터 조직을 예측, 선점 및 보호함으로써 조직의 사이버 보안 방어의 도달 범위와 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
AI 사이버 보안의 가장 효과적이고 널리 채택된 애플리케이션으로는 데이터 보호, 엔드포인트 보안, 클라우드 보안, 지능형 위협 헌팅, 사기 탐지 및 ID 및 액세스 관리(IAM)에 인공 지능을 사용하는 것이 있습니다.
- 데이터 보호
조직은 AI를 사용하여 기밀 또는 민감한 정보를 분류 및 암호화하고, 시스템에 대한 액세스를 모니터링하여 데이터 침해를 더 빠르고 정확하게 탐지하고, AI 데이터를 손실 또는 손상으로부터 보호하고, AI 스택을 무단 액세스, 사용 또는 공개로부터 보호할 수 있습니다. 그러나 AI 환경에서 민감한 정보 사각지대는 심각한 데이터 침해 및 규정 준수 문제로 이어질 수 있으므로 이러한 취약점을 사전에 식별하고 완화하는 것이 중요합니다.
- 엔드포인트 보안
AI 지원 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 솔루션은 멀웨어, 랜섬웨어 및 기타 사이버 공격이 발생하기 전에 사전에 탐지하고 차단하여 노트북, 데스크톱, 컴퓨터 서버, 모바일 장치 및 기타 네트워크 엔드포인트를 실시간으로 보호할 수 있습니다.
- 클라우드 보안
AI 기반 클라우드 보안 기술은 24시간 내내 클라우드 환경에 대한 액세스를 모니터링 및 제어하고, 이상 또는 의심스러운 활동을 식별하고, 잠재적인 위협이 발생할 때 보안 팀에 경고하고, 무단 액세스 및 데이터 침해로부터 클라우드 기반 데이터 및 애플리케이션을 보호할 수 있습니다.
- 지능형 위협 추적
지능형 AI 위협 헌팅 도구는 데이터 로그, 네트워크 트래픽 패턴, 사용자 활동 및 행동을 빠르고 쉽게 분석하여 악성 공격을 찾고, 지속적인 피해를 입히기 전에 사이버 범죄자를 포착하고, 지능형 지속적 위협(APT) 및 기타 사이버 공격으로부터 AI 시스템 및 인프라를 보호할 수 있습니다.
- 사기 탐지
은행 및 금융 서비스 산업의 조직은 머신 러닝(ML) 알고리즘, 신경망 및 기타 고급 AI 기술을 사용하여 잠재적으로 사기성 활동을 감지하고 은행 또는 기타 온라인 계정에 대한 무단 액세스를 차단하며 금융 및 전자 상거래 거래에서 신원 도용을 방지할 수 있습니다.
- ID 및 액세스 관리(IAM)
AI 지원 ID 및 액세스 관리(IAM) 솔루션은 조직이 인증, 권한 부여 및 액세스 관리 프로세스의 모든 단계를 모니터링하고 보호하여 모든 AI 회사 정책 및 플레이북을 준수하고, 업계 규정을 준수하며, 민감한 데이터에 대한 무단 액세스를 방지하고, 해커를 시스템에서 차단하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI 보안에 대한 도움은 어디에서 얻을 수 있습니까?
Trend Vision One™은 올인원 AI 사이버 보안 기반 플랫폼 입니다.
Trend Vision One은 기존의 인간 주도 보안 팀보다 훨씬 빠르고 효과적으로 사이버 위협을 탐지, 예측 및 방지할 수 있는 강력한 industry 주도 AI 도구 및 기술을 제공합니다. 효과적인 AI 스택 보안을 달성하려면 섀도우 AI 배포에 대한 가시성을 보장하고, 컴플라이언스를 위한 엄격한 액세스 제어를 시행하고, AI API에 대한 가드레일을 구축하여 오용 및 모델 중독을 방지함으로써 데이터에서 인프라, 사용자에 이르기까지 모든 계층을 보호해야 합니다. 이러한 기능을 통해 조직은 전체 AI 스택을 보호하고 AI 데이터, 애플리케이션 및 시스템을 대부분의 사이버 공격으로부터 보호할 수 있습니다.
Trend Vision One에는 세계 최초의 진정한 사이버 보안 AI인 Trend Cybertron의 타의 추종을 불허하는 AI 기반 기능도 포함되어 있습니다. 트렌드마이크로의 입증된 대규모 언어 모델(LLM), 데이터 세트, 고급 AI 에이전트 및 AI 보안 분야에 대한 20년 이상의 투자를 기반으로 Trend Cybertron은 과거 패턴과 데이터를 분석하여 각 고객에 특정한 공격을 예측하고, 조직이 기존 침해 사고 대응보다 99% 빠른 복구 시간을 달성하고, 조직의 보안 운영을 사후 대응에서 사전 대응으로 변환할 수 있습니다.
Trend Cybertron은 또한 조직의 요구 변화에 보조를 맞추고 사이버 범죄자들이 채택하고 있는 최신 전술, 기술 및 절차(TTP)를 파악하도록 지속적으로 진화하고 적응하도록 설계되었습니다. 이를 통해 조직은 AI 보안 및 AI 사이버 보안 방어가 항상 강력하고 완전하며 최신 상태인지 확인할 수 있습니다.