생성적 AI 보안이란 무엇인가요?

생성적 AI(GenAI) 보안은 ChatGPT나 Claude와 같은 LLM 챗봇과 관련된 보안 위험을 관리합니다. 주요 위험에는 데이터 유출, 프롬프트 주입, LLM에서 생성된 오류가 포함됩니다. 이러한 위험은 직원들이 기업의 승인이나 감독 없이 GenAI 도구를 사용할 때 더욱 악화됩니다.

GenAI 보안은 AI 보안의 더 넓은 분야의 하위 집합입니다. 기업들이 LLM을 점점 더 많이 채택하고 있는 반면, 예측 AI와 같은 AI의 다른 응용 프로그램은 고유한 사용 사례와 관련된 보안 요구 사항을 가지고 있습니다.

GenAI 채택이 증가함에 따라 이러한 시스템을 효과적으로 보호할 필요성도 증가합니다. 기업의 GenAI 보안 프로그램은 기술과 관련된 위험을 관리하기 위해 사용 가능한 프레임워크, 잠재적 통제 및 규제 지침을 고려해야 합니다.

생성적 AI 보안의 범위에는 무엇이 포함되나요?

GenAI 보안은 비즈니스 내에서의 GenAI 사용의 모든 측면을 보호하는 것을 포함하며, 여기에는 접근 관리, 모니터링 및 허용된 사용이 포함됩니다. 성숙한 GenAI 보안 프로그램은 다음과 같은 다양한 정책과 통제를 포함합니다:

• 허용된 사용 및 사용자 행동 정책
• 프롬프트 및 데이터 입력 거버넌스
• 출력 검토 및 콘텐츠 진위 통제
• 액세스 관리
• AI 상호작용의 모니터링 및 로깅
• AI 관련 데이터 흐름에 대한 준수 및 감사 가능성
• 내부 및 외부 LLM에 대한 위험 관리

GenAI 보안 프로그램은 조직의 기술 사용 가능성을 모두 고려해야 합니다. 여기에는 공개 모델, 내부 LLM, SaaS 도구에 내장된 AI, 브라우저 확장 및 API 통합이 포함됩니다.

GenAI 보안 프로그램은 비즈니스의 모든 부분에 영향을 미치며, 사이버 보안, 데이터 보호, 법률 및 준수를 다룹니다. 프로그램은 모든 관련 비즈니스 부서와 협력하여 개발되어야 하지만, 프로그램과 비즈니스의 GenAI 사용이 변화하고 성숙해짐에 따라 프로그램에 대한 책임은 이동할 수 있습니다.

핵심 개념

GenAI 보안은 조직의 GenAI 사용을 보호하는 데 필요한 정책, 프로세스 및 기술적 통제를 포함합니다. GenAI 보안 범주에 포함되는 자산은 다음과 같습니다:

• 프롬프트
• 입력
• 출력
• 모델 접근
• API
• 신원
• 맥락 메타데이터
• 로그

이 각각에 대해 조직은 기밀성, 무결성 및 가용성의 “CIA 삼각형”을 고려해야 하며, 이는 공개 LLM과 내부 배포 모두에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 조직은 비즈니스의 요구를 고려하면서 GenAI에 의해 민감한 데이터가 부적절하게 처리되지 않도록 보호해야 합니다.

로그 기록 및 모니터링은 GenAI 프로그램의 중요한 구성 요소이기도 합니다. 기업은 정책 및 규제 요구 사항 준수를 보장하고 새로운 잠재적 위협에 대한 통제를 개발하기 위해 GenAI 사용에 대한 가시성이 필요합니다.

더 넓은 AI 거버넌스와의 관계

GenAI는 더 큰 기업 AI 거버넌스 전략의 한 구성 요소입니다. GenAI 사용이 광범위하지만, 기업은 맞춤형 정책과 통제를 요구하는 다른 형태의 AI도 채택하고 있습니다. 그러나 투명성, 책임, 주의 의무 및 위험 관리와 같은 주요 거버넌스 원칙은 전반적으로 적용됩니다.

GenAI 보안의 역할은 NIST AI 위험 관리 프레임워크(NIST AI RMF)와 ISO/IEC 42001과 같은 프레임워크에 의해 정의되고 명확해지며, 이는 효과적인 AI 위험 관리 프로그램을 개발하는 방법을 명시합니다. 이 프로그램은 보안 팀이 통제를 정의하고, 법무 팀이 허용 가능한 사용을 보장하며, 준수 팀이 감사를 관리하는 등 여러 기능이 교차합니다.

왜 생성적 AI 보안이 오늘날 기업에 중요한가요?

GenAI 사용은 빠르게 증가하고 있으며, 직원들이 비즈니스 감독 없이 기술을 사용하는 그림자 AI가 포함됩니다. 이것은 비즈니스에 이점을 가져오지만, 민감한 고객 또는 비즈니스 데이터의 유출 가능성과 같은 다양한 위험도 초래합니다.

기업 AI 사용에 대한 가시성과 통제가 없으면 조직은 이러한 위험에 취약해집니다. GenAI 보안 프로그램을 개발함으로써 회사는 현재의 AI 사용을 관리하고 기술 사용에 따라 확장 가능한 프로그램을 개발할 수 있습니다.

기업의 채택 및 노출

기업의 GenAI 채택은 빠르게 증가하고 있으며, 아마도 기업이 생각하는 것보다 더 빠를 것입니다. 많은 공급업체가 자사 제품에 AI를 통합하고 있어, 기존 솔루션이 갑자기 AI 기반 기능을 나타낼 수 있습니다.

직원들은 또한 승인되지 않은 솔루션을 채택할 수 있으며, 이는 그림자 AI를 통해 회사의 AI 노출을 확대합니다. 이는 다음과 같은 다양한 경로를 통해 발생할 수 있습니다:

• 브라우저 확장
• LLM 챗봇에서 복사하여 붙여넣은 입력
• SaaS 플랫폼에 내장된 AI
• 검증되지 않은 API
• 모바일 AI 앱
• 기업 소프트웨어를 위한 관리되지 않는 플러그인

이러한 잠재적인 노출 지점 각각은 가시성과 보안 격차의 위험을 초래합니다. AI 사용에 대한 전체적인 그림이 없으면 조직은 관련 사이버 보안 및 준수 위험을 효과적으로 관리할 수 없습니다.

거버넌스 및 신뢰의 함의

AI 보안은 기업과 소비자 모두에게 가장 중요한 보안 고려 사항입니다. 회사가 AI 사용을 관리하지 않으면 신뢰가 약화되고 다음과 같은 다양한 위협이 발생할 수 있습니다:

• 규제 위반
• 지적 재산 유출
• 콘텐츠 진위 문제
• 허위 정보
• 내부 의사 결정의 무결성 상실

규제가 발전함에 따라 규제 기관은 점점 더 명시적인 AI 관련 문서화 및 감독을 기대하고 있습니다. 또한, 약한 GenAI 거버넌스는 조직이 AI 도구로 들어오고 나가는 비로그 데이터 흐름에 대한 가시성이 부족하기 때문에 사건 대응을 방해할 수 있습니다.

주요 생성 AI 보안 위험 및 위협은 무엇입니까?

GenAI는 유용한 도구이지만 다양한 보안 위험이 따릅니다. 주요 위험에는 데이터 유출, 환각, 오용, 조작 및 거버넌스 격차가 포함됩니다. 그러나 이것은 포괄적인 목록과는 거리가 멀며, 위협 환경은 기술과 그 응용 프로그램에 따라 진화하고 있습니다.

주요 위험 범주

GenAI는 다양한 위험을 수반하지만, 그 중 일부는 다른 것보다 더 중요합니다. GenAI의 주요 위험 중 일부는 다음과 같습니다:

• 데이터 유출: 프롬프트 및 입력에 사용되는 민감한 데이터는 모델을 훈련하는 데 사용되며 무단 사용자에게 표시될 수 있습니다.
• 프롬프트 주입: 공격자 또는 내부 위협자는 민감한 데이터에 무단으로 접근하거나 AI 도구가 바람직하지 않은 행동을 하도록 유도하기 위해 프롬프트를 작성할 수 있습니다.
• 모델 반전: AI 모델 분석은 이를 훈련하는 데 사용된 민감하고 개인적인 데이터를 드러낼 수 있습니다.
• 합성 콘텐츠 남용: 악의적이거나 유해한 AI 생성 콘텐츠를 만들기 위한 GenAI의 사용.
• 섀도 AI 비즈니스 맥락에서의 무단 GenAI 도구 사용.
• 모델 오용: 사기 활동이나 사이버 공격의 일환으로 GenAI 도구를 사용하는 것.
• 환각: GenAI가 생성한 부정확한 출력은 비즈니스 워크플로에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

조직적 영향

직접적인 AI 보안 위험을 넘어, 통제되지 않은 GenAI 사용은 비즈니스에 다양한 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 주요 위협에는 다음이 포함됩니다:

• 규제 벌금
• 지적 재산 손실
• 허위 정보
• 브랜드 손상
• 운영 중단

예를 들어, 조직의 민감한 비즈니스 데이터가 공개 GenAI 도구에 입력되어 다른 사용자의 출력에 나타날 수 있습니다. 또는, 주요 비즈니스 결정을 위해 GenAI에 의존하는 것은 도구가 환각을 일으킬 경우 비즈니스에 해를 끼칠 수 있습니다. 이러한 위험을 관리하려면 GenAI 입력 및 출력을 지속적으로 모니터링하고 사건 대응 활동을 지원하기 위해 세션을 기록해야 합니다.

신흥 생성 AI 위협

GenAI는 다양한 방식으로 악의적으로 사용될 수 있는 강력하고 진화하는 도구입니다. 공격자들은 점점 더 GenAI를 사용하여 피싱 및 기타 사회 공학 공격을 개선하고 확장하며 새로운 악성 소프트웨어 변종을 개발하고 있습니다. GenAI 모델이 개선됨에 따라, 이 위협은 도구가 더 현실적인 피싱 메시지와 딥페이크를 생성하고 더 높은 품질의 악성 코드를 생산할 수 있기 때문에 증가할 것입니다.

생성적 AI 보안을 관리하는 데 도움이 되는 통제 및 모범 사례는 무엇입니까?

기업은 AI 도구에 대한 접근을 통제하고 이들 간에 흐르는 데이터를 관리함으로써 GenAI 보안 위험을 가장 잘 관리할 수 있습니다. 조직들이 GenAI에 대한 거버넌스, 모니터링, 접근 통제 및 생애 주기 관리를 구현하기 위해 노력하고 있지만, 성숙도 격차, 제한된 내부 전문 지식 및 일관되지 않은 정책 집행으로 인해 통제의 효과는 다양합니다.

가시성 및 인벤토리

가시성과 포괄적인 인벤토리는 GenAI 보안 프로그램의 기초입니다. 왜냐하면 조직은 존재를 알지 못하는 GenAI 도구를 보호할 수 없기 때문입니다. 기업은 엔드포인트 로그, 브라우저 확장 감사, 방화벽 로그 및 SaaS 발견 도구를 사용하여 이러한 인벤토리를 구축할 수 있습니다. 그러나 이러한 인벤토리는 GenAI 사용이 진화함에 따라 빠르게 구식이 될 수 있으므로 지속적인 모니터링 및 업데이트가 필요합니다.

정책 및 접근 통제

기업의 GenAI 사용에 대한 가시성을 통해 조직은 이 사용을 기업 보안 정책과 일치시키기 위해 허용 가능한 사용 정책 및 접근 통제를 개발할 수 있습니다. 기업은 제로 트러스트 원칙을 GenAI 보안 프로그램에 적용할 수 있습니다:

• 역할 기반 접근 통제 (RBAC): RBAC는 비즈니스에서 사용자의 역할에 맞게 접근 및 권한을 조정하여 프로비저닝 및 관리를 간소화합니다.
• 신원 검증: 다단계 인증(MFA)과 같은 강력한 인증 메커니즘은 계정 탈취 공격의 위험을 줄입니다.
• 최소 권한: 최소 권한 접근 통제는 비즈니스에서 사용자의 역할에 필요한 것만 GenAI 사용을 제한합니다.

데이터 보호 및 모니터링

GenAI 도구의 데이터 유입 및 유출을 제어하는 것은 데이터 유출 및 프롬프트 주입과 같은 주요 보안 위험을 관리하는 데 필수적입니다. 조직이 GenAI에 대한 데이터 보호 및 모니터링을 구현하기 위해 사용할 수 있는 도구는 다음과 같습니다:

• 콘텐츠 필터링: 보안 웹 게이트웨이(SWG), 데이터 손실 방지(DLP) 및 유사한 도구는 웹 기반 GenAI 도구에 대한 트래픽을 모니터링하고 프롬프트 및 응답에 포함된 정보를 제어할 수 있습니다.
• 프롬프트 수준의 삭제 및 분류: 조직은 프롬프트를 검사하여 민감한 정보를 삭제하고 프롬프트에 분류 수준을 적용한 후, 프롬프트를 허용하거나 차단할 수 있습니다.
• 프롬프트 로깅: GenAI 시스템에 대한 프롬프트 로깅은 프롬프트 주입 시도를 식별하고 GenAI 기반 사이버 공격 이후 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 이상 탐지: GenAI 시스템에 의한 비정상적인 데이터 접근 또는 행동을 모니터링하는 것은 모델 오용 및 유사한 위협을 탐지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

GDPR, PCI DSS 및 HIPAA와 같은 많은 규정은 보호된 데이터의 사용에 대한 제한과 보안 요구 사항을 시행합니다. 데이터 보호 및 모니터링은 GenAI 사용이 이러한 요구 사항을 준수하도록 유지하는 데 필수적입니다.

생애 주기 거버넌스 및 준수

GenAI 보안 위험은 평가, 온보딩, 모니터링, 검토 및 AI 도구의 퇴역을 포함한 생애 주기의 모든 단계에서 나타날 수 있습니다. 조직은 각 단계에서 이러한 위험을 관리해야 하며, 감사 수행, 프로세스 문서화 및 절차 및 관련 통제를 주기적으로 업데이트해야 합니다. 직원들이 위험 및 모범 사례에 더 익숙해짐에 따라 성숙도가 시간이 지남에 따라 증가하며, 조직은 통제를 강화하고 확장하며 세분화할 수 있습니다.

Generative AI 보안이 실제로 작동하는 방식

GenAI 보안 프로그램은 더 넓은 사이버 보안 및 데이터 보안 관행의 한 요소입니다. GenAI 보안 정책을 기술적 통제로 구현하지 않으면 이러한 정책은 시행할 수 없으며 잘못된 안전감을 조성합니다. 성숙한 GenAI 보안 프로그램은 모든 관련 비즈니스 부서 – 법무, 보안, IT, 데이터 과학 및 준수 -가 협력하여 그들의 요구를 충족하고 효과적으로 구현 및 시행할 수 있는 정책을 정의하는 프로그램입니다.

보다 넓은 사이버 보안 프로그램과의 통합

GenAI는 보다 넓은 사이버 보안 프로그램의 일부이며, 많은 주요 GenAI 위협은 기존 위험의 새로운 버전에 불과합니다. 예를 들어, 데이터 유출은 대부분의 기업에 대한 주요 보안 우려 사항이며, GenAI는 민감한 데이터가 무단으로 유출되는 새로운 방법을 나타냅니다.

GenAI 보안 프로그램은 기존 사이버 보안 프로그램과 통합될 때 가장 효과적이고 확장 가능합니다. 기존 도구 내에서 신원 관리, DLP 및 기타 GenAI 보안 측면에 대한 새로운 규칙을 구현하면 운영 복잡성과 가시성 격차를 추가하지 않고도 이러한 정책을 효과적으로 구현할 수 있습니다.

미래 동향 및 진화하는 통제

GenAI 보안 분야는 기술이 빠르게 변화함에 따라 초기 단계에 있으며, 조직들은 관련 위험을 식별하고 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 그 결과, 브라우저 격리, AI 대시보드, 프롬프트 가드레일, 모델 접근 제한 및 정책 기반 프롬프트 거버넌스 시스템과 같은 새로운 솔루션이 적응되고 개발되며 배포되어 비즈니스에 대한 GenAI 위협에 대한 더 큰 통제를 제공합니다.

GenAI가 성숙하고 채택됨에 따라, 그것이 생성하는 보안 위험도 증가할 것입니다. AI 위협 관리를 위한 맞춤형 고급 솔루션을 채택하는 것은 효과적인 가시성을 유지하고 이러한 시스템의 잠재적 오용 및 남용을 방지하는 데 필수적입니다.

요약 및 전망

GenAI 보안은 비즈니스에서 GenAI 사용과 관련된 다양한 위험을 다룹니다. 여기에는 무단 접근 및 남용으로부터 데이터를 보호하고, 비즈니스에 대한 신뢰를 유지하며, 적용 가능한 규정을 준수하는 것이 포함됩니다.

GenAI는 상당한 비즈니스 이점을 제공할 잠재력이 있지만, 조직은 또한 그것이 가져오는 위험을 통제하기 위해 노력해야 합니다. 효과적이고 확장 가능한 GenAI 보안 전략의 핵심 요소에는 포괄적인 AI 가시성, 명확한 AI 거버넌스, GenAI 도구 및 데이터에 대한 통제된 접근, 그리고 이러한 기술의 책임 있는 사용을 강제하는 것이 포함됩니다.

GenAI 및 기타 AI 도구의 사용은 기업들이 기술에 대한 사용 사례를 식별함에 따라 증가할 것입니다. 동시에, 기업들은 GenAI가 해결하는 것보다 더 많은 문제를 일으키지 않도록 보안이 보조를 맞추도록 해야 합니다.

생성적 AI 보안에 대한 자주 묻는 질문

생성적 AI 보안이 전통적인 AI 보안과 다른 점은 무엇인가요?

생성적 AI(GenAI) 보안은 보다 넓은 AI 보안 프로그램의 단일 구성 요소입니다. GenAI 보안은 GenAI 도구의 사용에 중점을 두지만, 전통적인 AI 보안은 이러한 모델을 구축하고 예측 AI와 같은 비생성 AI 도구의 사용도 포함합니다. GenAI 보안은 데이터 유출, 프롬프트 주입 및 유사한 위협으로부터 이러한 도구의 입력과 출력을 보호하는 데 더 중점을 둡니다.

가장 일반적인 생성 AI 보안 위험은 무엇입니까?

GenAI는 다음과 같은 다양한 보안 위험을 안고 있습니다:

• 데이터 유출: 공공 도구에 입력된 민감한 데이터
• 프롬프트 주입: 정보를 추출하거나 변경하려는 악의적인 프롬프트
• 모델 오용: 직원들이 AI 시스템을 의도된 범위를 넘어서는 작업에 사용하는 경우
• 합성 콘텐츠 남용: 가짜 문서, 사칭 시도, 딥페이크 및 허위 정보
• 섀도 AI 감독 없이 무단 AI 사용

가시성, 감독 및 거버넌스가 부족하면 조직은 이러한 위험을 관리할 수 없습니다. 그 결과, GenAI 사용을 악용하는 사이버 공격과 규제 비준수 및 집행의 가능성에 더 노출됩니다.

기업은 그림자 AI 사용을 어떻게 감지할 수 있습니까?

그림자 AI는 조직의 직원들이 무단으로 AI 도구를 사용하는 것으로, 회사가 이러한 시스템을 모니터링하거나 보호할 수 없기 때문에 보안 위험을 초래합니다. 기업은 다음과 같은 다양한 방법으로 그림자 AI를 감지할 수 있습니다:

• 알려지지 않은 AI 엔드포인트를 감지하기 위한 네트워크 스캔
• 무단 도구를 식별하기 위한 SaaS 감사
• AI 관련 트래픽을 보여주는 보안 웹 게이트웨이 로그
• 브라우저 확장 프로그램 리뷰 및 엔드포인트 인벤토리
• CASB/SSE 솔루션에서의 SaaS 발견 도구

이러한 기술적 통제는 기존의 그림자 AI 사용을 식별하는 데 도움이 될 수 있지만, 조직은 또한 선제적으로 대응할 수 있습니다. 다양한 작업에 대한 교육 및 승인된 솔루션을 제공하는 것은 직원들에게 그림자 AI의 위험에 대해 교육하고 사용 가능한 대안을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

어떤 프레임워크가 생성적 AI 거버넌스를 안내합니까?

많은 조직이 GenAI 거버넌스 및 보다 일반적인 AI 보안 거버넌스를 지원하기 위해 프레임워크를 개발했습니다. 가장 중요한 것들 중 일부는 다음과 같습니다:

• NIST AI 위험 관리 프레임워크: 신뢰성, 책임 및 보안 원칙.
• ISO/IEC 42001: AI 관리 시스템을 위한 첫 번째 국제 표준.
• EU AI Act: EU 내 AI 배포를 위한 위험 계층화된 거버넌스 의무.
• GDPR 및 특정 분야의 개인정보 보호법: 합법적이고 감사 가능한 데이터 처리에 대한 요구 사항.

이러한 프레임워크는 규제 요구 사항에 부합하는 효과적이고 확장 가능한 AI 보안 프로그램을 개발하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 많은 조직이 이러한 프레임워크의 요소를 채택하여 그들의 필요에 맞춘 GenAI 및 AI 보안 프로그램을 개발합니다.

생성적 AI 보안은 제로 트러스트의 일부입니까?

GenAI 보안이 제로 트러스트의 일부는 아니지만, 제로 트러스트 원칙을 채택하면 GenAI 보안 프로그램의 효과를 극적으로 향상시킬 수 있습니다. 제로 트러스트를 GenAI 보안에 적용할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다: 

• 프롬프트를 제출하는 모든 사람에 대한 신원 확인
• 역할 기반 모델 또는 AI 도구에 대한 접근
• AI 상호작용의 지속적인 모니터링
• 데이터 입력 및 모델 접근에 대한 최소 권한

GenAI 보안을 위한 제로 트러스트 원칙을 채택하면 가시성을 향상시키고 AI 사용에 대한 보다 세분화된 제어를 제공합니다. 이는 조직의 관련 위험 노출을 줄이고 적용 가능한 규정 준수를 간소화할 수 있습니다.