보안 팀을 위한 AI 규제 준수

AI는 AI 모델을 훈련하기 위해 민감하고 보호된 데이터를 사용하는 것부터 비즈니스에 중요한 워크플로를 지원하기 위해 AI를 무단으로 사용하는 것까지 다양한 규제 준수 문제를 도입합니다. 직원들이 비인가된 AI 기반 도구를 비즈니스에 사용함에 따라 그림자 AI의 성장은 이 문제를 악화시키며, 기업들은 가시성을 유지하고 기업 보안 정책을 시행하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

AI 사용은 계속 확장될 것이므로 보안 팀의 초점은 이 사용이 안전하고 관련 규정을 준수하도록 보장하는 데 있어야 합니다. 이를 위해 팀은 AI 사용을 관리하고 모니터링하며, 감사 추적을 생성하고, AI 관련 보안 사고의 위험을 줄이는 보안 아키텍처가 필요합니다.

주요 하이라이트

• AI 규제 준수는 단순한 법적 문제가 아니라 운영 보안 문제로 변모하고 있습니다.
• 그림자 AI는 직원들이 가시성이나 통제 없이 비인가 도구를 사용할 때 준수 위험을 생성합니다.
• 보안 팀은 AI 거버넌스를 지원하기 위해 감사 추적, 접근 통제, 정책 시행 및 데이터 보호가 필요합니다.
• AI 애플리케이션 사용 및 데이터 이동에 대한 지속적인 가시성은 준수 준비에 필수적입니다.
• 최소 권한 접근 및 중앙 집중식 정책 관리는 AI 사용이 확장됨에 따라 노출을 줄입니다.
• 보안 플랫폼은 단편화된 준수 작업을 반복 가능한 보안 운영으로 전환하는 데 도움을 줍니다.

AI 규제 준수는 보안 문제입니다.

직원 AI 사용 – 내부 및 제3자 도구 모두 -은 비즈니스에 다양한 위험을 초래합니다. AI는 종종 기업 시스템 및 데이터에 광범위하게 접근할 수 있어 데이터 접근 및 처리에 대한 우려를 불러일으킵니다. 보안 팀은 사이버 위험 및 규제 준수를 관리하기 위해 AI 사용에 대한 가시성과 기업 정책을 시행할 수 있는 능력이 필요합니다.

AI가 더욱 주류가 됨에 따라 규제 기관은 조직이 AI와 관련된 위험을 관리하기 위한 정책 및 통제를 갖추기를 점점 더 기대하고 있습니다.

• 섀도 AI
• 민감한 데이터 노출
• 약한 접근 통제
• 일관성 없는 정책 시행
• 단편화된 관리
• 약한 감사 준비

보안 팀은 규제 기대치를 충족하는 데 필요한 정책, 도구 및 보안 통제를 구현할 책임이 있습니다. 그 결과, 보안 팀은 전체 규제 준수 전략에 AI 보안을 통합해야 합니다.

일상적인 AI 사용이 어떻게 준수 노출을 생성합니까?

일상적인 AI 사용은 보안, 개인 정보 보호 및 준수 위험을 초래할 수 있습니다. 일반적인 예는 다음과 같습니다:

• AI 기반 개발(바이브 코딩)은 공격자가 악용할 수 있는 생산 코드에 취약점을 도입할 수 있습니다.
• 제3자 AI 도구와 공유된 고객 데이터는 개인 식별 정보(PII)가 모델 훈련에 사용되고 다른 사용자에게 유출될 수 있습니다.
• 무단 AI 도구의 사용은 EU AI 법 및 유사한 규제에 따른 AI 사용 제한을 위반할 수 있습니다.

이러한 유형의 위험은 보안 분야에서 새로운 것이 아니지만, AI는 광범위한 채택, 제한된 감사 가능성 및 더 큰 자율성으로 인해 문제를 악화시킵니다. 보안 팀은 기존 데이터 보호, 접근 관리, 활동 로깅 및 정책 집행 통제 및 정책이 AI 사용을 효과적으로 포괄하도록 확장되도록 해야 합니다.

보안 팀에 가장 중요한 AI 준수 주제는 무엇입니까?

수많은 법률 및 규정이 AI 사용 및 준수에 영향을 미칩니다. EU AI 법이 가장 유명하지만, GDPR, CCPA/CPRA, PCI DSS 및 HIPAA와 같은 데이터 보호 법률도 AI 사용 방식과 접근하는 데이터에 대한 규제를 포함합니다. NIST AI RMF와 같은 프레임워크는 조직이 안전하고 준수하는 AI 보안 프로그램을 구현하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

보안 팀은 앱과 데이터를 보호하고 기업 정책을 집행할 책임이 있으므로 AI 규제 준수의 부담이 종종 그들에게 떨어집니다. 고려해야 할 몇 가지 주요 요소에는 투명성, 데이터 보호, 책임, 접근 거버넌스, 모니터링 및 감사 가능성이 포함됩니다.

데이터 보호 규정은 AI 준수를 형성합니다.

AI 시스템은 작업을 수행하기 위해 잠재적으로 민감한 데이터의 대량 접근이 필요합니다. 여기에는 훈련 데이터와 사용자가 프롬프트의 일환으로 제출할 수 있는 정보가 포함됩니다.

이와 관련된 준수 의미는 조직이 통제해야 할 사항이 많기 때문에 중요합니다:

• 사용자가 제출하는 데이터
• 그 데이터가 가는 곳
• 그 데이터가 유지되는지 여부
• 누가 그 데이터에 접근할 수 있는지

이 질문에 답하기 위해서는 포괄적인 AI 앱 가시성, 데이터 분류 및 라벨링, 데이터 손실 방지 (DLP), 엄격한 접근 제어 및 지속적인 모니터링이 필요합니다. 조직이 사용 중인 도구와 사용자가 제공하는 데이터가 무엇인지 볼 수 없다면 – 그림자 AI 또는 제한된 앱 가시성으로 인해 – 규제 준수에 어려움을 겪고 데이터 유출 및 유사한 보안 사고의 위험이 커질 수 있습니다.

AI 준수를 위한 로깅 및 감사 가능성의 중요성

AI 시스템은 본질적으로 불투명합니다. 대부분의 생산 도구가 사용하는 비설명 가능한 AI 모델의 경우, 모델이 특정 결정을 내린 방법을 파악하는 것은 불가능합니다.

그 결과, 감사 추적 및 책임을 유지하려면 AI 사용에 대한 명확한 기록을 보관해야 하며, 여기에는 입력 및 출력이 포함됩니다. 이 데이터는 사고 대응, 준수 감사, 통제 검증 및 조직이 AI 도구의 의사 결정을 방어해야 하는 기타 작업을 지원하는 데 중요합니다. AI 사용이 증가하고 다양한 도구에 분산됨에 따라, 조직은 이러한 감사 로그를 수집, 관리 및 보관하기 위한 중앙 집중식 솔루션이 필요합니다.

AI 규제 준수를 위한 주요 통제

AI 규제 준수는 AI 사용을 모니터링하고 이에 대한 기업 정책을 시행할 수 있는 능력을 요구합니다. 또한, 보안 팀은 내구성이 있고 포괄적인 감사 로그를 통해 적용 가능한 규정 준수를 입증할 수 있어야 합니다.

AI 앱 인벤토리 및 모니터링

보안 팀은 존재하는 AI 도구만을 보호하고 관리할 수 있습니다. 그림자 AI가 있는 경우, 조직은 AI 앱 발견을 적극적으로 수행하고 전체 AI 앱 인벤토리를 생성하지 않으면 상당한 보안 및 준수 위험에 직면하게 됩니다.

이러한 가시성을 통해 조직은 알려진 AI 앱의 사용 패턴 및 데이터 이동을 추적할 수 있습니다. GenAI 앱 사용에 대한 완전한 가시성을 확보하는 것은 민감한 데이터가 조직 내부 또는 외부의 무단 당사자에게 노출되는 것을 방지하는 데 필수적입니다.

최소 권한 액세스

최소 권한 접근 제어는 비즈니스 내에서 사용자 또는 앱의 역할에 필요한 최소한의 접근 및 권한으로 제한합니다. 이는 AI 규제 준수에 여러 가지 적용이 있으며, 다음을 포함합니다:

• 사용자 및 AI 도구에 의한 민감하고 보호된 데이터에 대한 접근 제한
• AI 도구에 대한 접근을 관리하여 준수 범위 제한

조직은 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 구현하여 대규모로 접근을 관리할 수 있으며, 여기서 권한은 비즈니스 내 다양한 사용자 역할에 할당됩니다. 이는 역할을 다양한 엔티티에 쉽게 할당할 수 있게 하며, 엔티티별로 권한을 관리할 필요를 없애줍니다. 역할 기반 접근 제어는 할당된 권한이 특정 업무 세트에 직접 연결되어 있기 때문에 과도한 권한 부여로부터 보호하는 데도 도움이 됩니다.

감사 추적 및 이벤트 기록

감사 추적 및 이벤트 기록은 조사, 통제 검증 및 증거 수집을 지원하는 데 도움이 됩니다. 규제된 연대기 기록에서 변경 사항, 로그인 및 정책 조치는 준수를 유지하고 특정 행동을 누가 취했는지를 결정하는 데 필수적입니다, 특히 AI가 독립적으로 행동할 수 있는 시나리오에서 더욱 그렇습니다.

중앙 집중식 감사 기록은 준수 및 조사 노력의 확장성을 증가시킵니다. AI 도구가 다른 시스템과 독립적으로 상호작용할 수 있을 때, 사건의 단일 동기화된 기록은 조사를 신속하게 하고 규제 준수에 대한 보다 적극적인 접근을 가능하게 합니다.

보안 팀이 비즈니스를 지연시키지 않고 AI 사용을 어떻게 관리할 수 있을까요?

종종 보안은 차단기로 여겨지며, 공격을 방지하는 동일한 프로세스와 통제가 합법적인 사용자가 자신의 업무를 수행하는 것을 더 어렵게 만들 수 있습니다. AI와 관련하여 모든 도구를 차단하는 것이 AI 거버넌스 및 보안에 가장 간단한 접근 방식일 수 있지만, 현실적인 옵션은 아닙니다.

효과적인 AI 준수 정책은 승인된 사용 정책, 접근 제어 및 지속적인 모니터링을 통해 AI 도구에 대한 통제된 접근을 허용합니다. 모범 사례에는 다음이 포함됩니다:

• 무단 AI 사용의 자동 발견
• 모니터링, 관리 및 정책 집행을 위한 중앙 집중식 플랫폼
• 민감한 데이터, 도구 및 워크플로우에 대한 접근을 위한 최소 권한 접근 제어
• 사고 대응, 준수 감사 및 문제 해결을 지원하는 내구성 있는 로깅
• 모든 AI 입력 및 출력에 적용되는 데이터 손실 방지(DLP)
• 규제 요구 사항에 맞춘 데이터 사용 및 보존 정책

올바른 보안 아키텍처가 AI 준수를 더 쉽게 만드는 이유는 무엇인가요?

AI 준수는 AI 도구의 사용과 그들이 소비하는 민감한 데이터를 모니터링하고 관리할 수 있는 능력을 요구합니다. 올바른 보안 아키텍처가 없으면 팀은 상당한 가시성 격차로 어려움을 겪고 있으며, 확장되는 AI 사용에 따라 따라잡기 힘들어합니다. 또는 보안 팀과 어떻게 공유하는지 기술하세요.

• AI 및 클라우드 앱 사용에 대한 가시성
• 최소 권한 액세스
• 데이터 유출 방지
• 중앙 집중식 정책 집행
• 내구성 있는 기록.

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