적대적 공격이란 무엇인가? 위협 및 방어

적대적 공격에 맞서 싸우고 AI 기반 위협의 예기치 못한 공격에 대비하십시오. SentinelOne이 컴플라이언스 상태, 보안 태세를 개선하고 보호를 유지하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.

적대적 공격은 공격자가 피해자를 조작, 악용 또는 오도하기 위해 사용하는 전략입니다. 이들은 피해자를 속이고, 입력 데이터를 미세하게 변경하거나 데이터 정제 워크플로우에 영향을 주어 머신러닝(ML) 모델의 취약점을 악용합니다.

일부 경우에는 AI 시스템을 속여 이미지를 잘못 분류하게 하거나 정보를 오분류하게 하여 보안 조치를 우회합니다. AI 모델은 잘못된 결정과 예측을 내리게 되어, 결과적으로 부정적인 방식으로 출력이 변경됩니다.

AI 기반 사이버 보안 도구는 위협을 자율적으로 차단하고, 오탐률을 크게 줄이며, 수 시간 걸리던 공격 조사를 몇 초 만에 수행할 수 있습니다.

하지만 문제는 공격자들도 진화하고 있다는 점입니다.

공격자는 악의적인 입력을 AI 방어 체계에 주입하거나, 데이터 오염 공격을 실행하거나, 체계적인 쿼리를 통해 탐지 논리를 추출함으로써 AI 기반 보안을 악용할 수 있습니다. 연구에 따르면 이미지의 단 한 픽셀만 변경해도 딥 뉴럴 네트워크를 속일 수 있으며, 이는 적대적 ML 공격의 흥미로운 특성을 보여줍니다.

공격자가 AI 보안 도구를 표적으로 삼으면, 사기 탐지가 실패하고, 이메일 필터가 무력화되며, 엔드포인트 보호가 위협을 놓칠 수 있습니다.

아래에서 적대적 공격에 대해 더 자세히 알아보십시오. 적대적 공격이 무엇이고, 어떻게 작동하며, 어떻게 방어할 수 있는지 설명합니다.

머신러닝 시스템에 대한 적대적 공격이란?

AI 시스템에 대한 적대적 공격은 ML 모델이 부적절한 출력을 내도록 강제하고, 민감한 정보를 노출하도록 속입니다. 이러한 적대적 공격은 AI 시스템을 오도하여 잘못된 결정을 내리도록 설계되었습니다.

공격자는 코딩 오류를 표적으로 삼거나, 메모리 버그를 악용하거나, 이러한 모델 또는 시스템의 내재된 취약점을 이용할 수 있습니다. 또한 시스템의 기능을 방해하거나, 경우에 따라 자율 장치에 물리적 피해를 줄 수 있어, 해당 장치에서 실행되는 AI 소프트웨어나 프로그램에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

비물리적 공격의 경우, 공격자는 신중하게 조작된 입력—약간 변경된 파일, 조작된 네트워크 패킷, 오염된 학습 데이터—을 주입하여 모델이 위협을 안전하다고 오분류하도록 만듭니다.

이는 모델의 추론을 결정 경계 바로 너머로 유도하는 것과 같습니다. 몇 개의 미세한 픽셀 변경만으로 “악성코드”가 “정상”으로 바뀌거나, 로그 항목의 작은 수정으로 침입을 숨길 수 있습니다.

적대적 공격의 영향

적대적 공격이 성공하면 조직은 전체 보안 태세와 비즈니스 운영을 위협하는 다양한 위험에 노출됩니다.

• 금전적 손실은 사기 탐지 시스템이 악의적 거래를 식별하지 못해 금융 범죄가 탐지되지 않고 진행될 때 발생합니다. 신용카드 회사들은 ML 기반 사기 탐지 시스템이 정교하게 조작된 거래 패턴에 속아 수백만 달러 이상의 손실을 입은 사례를 보고한 바 있습니다.
• 운영 중단은 ML 모델에 의존하는 핵심 비즈니스 프로세스가 신뢰할 수 없게 될 때 발생합니다. 품질 관리를 위해 컴퓨터 비전에 의존하는 제조 시스템은 불량 제품을 놓칠 수 있고, 자율주행 차량은 도로 표지판이나 장애물을 잘못 해석해 안전 사고로 이어질 수 있습니다.
• 데이터 유출은 보안 경계가 무너질 때 발생합니다. 적대적으로 조작된 피싱 메시지를 놓치는 이메일 보안 시스템은 공격자가 초기 접근을 확보하도록 허용합니다. 수정된 공격 시그니처에 속은 네트워크 침입 탐지 시스템은 횡적 이동을 허용합니다. 이러한 적대적 인공지능 공격은 보안 시스템의 머신러닝 취약점을 직접적으로 노립니다.
• 지적 재산권 탈취는 경쟁사나 국가 주도 행위자가 모델 추출 공격을 통해 독점 알고리즘을 탈취할 때 발생합니다. 기업들은 경쟁 우위를 위해 정교한 ML 모델 개발에 수백만 달러를 투자하지만, 체계적인 쿼리 기법을 통해 이를 복제당할 수 있습니다.
• 규제 준수 실패는 AI 적대적 공격으로 인해 ML 기반 준수 모니터링이 위반 사항을 놓칠 때 발생합니다. 금융 기관은 적대적 조작으로 인해 자동화된 모니터링 시스템이 의심스러운 활동을 탐지하지 못할 경우 규제 처벌을 받을 수 있습니다.

적대적 공격은 어떻게 작동하는가?

먼저, 공격자는 ML 모델의 핵심 약점을 찾으려 시도합니다. 한계를 시험하고, 결함을 찾아내며, 잘못된 입력을 넣어 시스템의 반응을 관찰합니다.

공격자는 네트워크를 탐색하듯 모델을 탐색합니다. 다양한 입력을 제공해 모델의 반응을 시험하고, 트리거 스위치나 조작 가능한 부분을 찾으면 공격 전략을 변경합니다. ML 모델을 속이거나 기본 한계를 돌파하는 방식은 공격자에 따라 달라집니다.

일부 공격자는 프로그램을 리버스 엔지니어링하여 익스플로잇을 찾아 표적으로 삼을 수도 있습니다.  공격을 시작하기 전, 대상 시스템을 연구하고 다양한 입력을 주입해 시스템의 반응을 관찰합니다. 이는 머신러닝 모델의 민감도를 테스트하는 과정입니다.

일반적인 공격 워크플로우는 일상에서 볼 수 있는 절차와 유사합니다:

• 정찰을 통해 출력과 속도 제한을 파악
• 구성 단계에서 악의적 입력을 최적화하여 제작
• 익스플로잇 단계에서 페이로드 전송
• 적응 단계에서 반응에 따라 공격을 정교화

전통적인 모니터링 도구는 이러한 움직임을 놓치기 쉽습니다. 패킷, 이미지, 로그 라인이 사람 눈에는 정상적으로 보이기 때문입니다.

1. 회피 공격

회피 공격은 ML 시스템이 실행 중일 때 발생합니다. 공격자는 입력을 아주 조금만 변경해 시스템이 잘못된 결정을 내리도록 만듭니다.

회피 공격의 예시는 다음과 같습니다:

• Fast Gradient Sign Method (FGSM): 모델을 혼란스럽게 만들 방향으로 입력을 빠르게 조정하는 방법입니다.
• Projected Gradient Descent (PGD): FGSM을 반복적으로 적용해 입력을 계속 변경, 모델이 오분류할 때까지 시도합니다. 몇 번의 단계만으로도 많은 방어를 무력화할 수 있습니다.
• Carlini & Wagner: 탐지하기 특히 어려운 변화를 만드는 고급 기법입니다.

이러한 공격의 핵심은 간단합니다. 모델의 답이 바뀔 때까지 작고 정밀한 변화를 반복하는 것입니다. 특히 PGD는 몇 번의 시도만으로 많은 방어를 뚫을 수 있습니다.

공격자가 모델 내부를 볼 수 없다면, 종종 복제 모델을 만듭니다. 그 복제본에서 공격을 시험·정교화한 뒤, 변경된 입력을 실제 시스템에 보내 동일한 실패를 유도합니다.

보안 모델의 복제본이 없어도 수천 개의 입력을 시도해 모델의 최상위 선택만 관찰하면서, 결국 속일 수 있는 입력을 찾아냅니다.

예를 들어, 악성코드 제작자는 무해한 코드를 추가해 파일의 지문만 바꾸고 동작은 그대로 유지함으로써 안티바이러스를 우회한 사례가 있습니다. 텍스트에서도 마찬가지로, 피싱 이메일의 문구를 약간만 바꿔도 스팸 필터를 피할 수 있습니다. 두 경우 모두 내용은 여전히 위험하지만, 미세한 변경으로 탐지 시스템을 속입니다.

이러한 공격의 위험성은 평범하게 위장된다는 점입니다. 경고 알림 수는 같지만, 가장 위험한 사례가 정상으로 잘못 분류되어—결국 보이지 않는 위협은 조사조차 할 수 없습니다.

2. 모델 추출 및 탈취

모델 추출 및 탈취는 누군가가 반복적으로 쿼리를 보내 ML 모델을 복제하는 행위입니다. 공격자는 신중하게 선택한 입력을 다수 전송하고, 출력을 기록해 자체 모델을 학습시킵니다.

이렇게 하면 공격자는 지적 재산권을 탈취해 이를 자신에게 유리하게 사용하거나, 공격에 활용할 수 있습니다.

복제본이 완성되면, 공격자는 독점적 의사결정 모델의 이점을 무료로 누릴 수 있습니다. 또한 “화이트박스” 관점에서 입력을 조작해 시스템을 속이기가 훨씬 쉬워집니다. 경우에 따라 복제본은 학습 데이터의 특이점까지 노출해 민감한 비즈니스 정보를 드러낼 수 있습니다.

최신 추출 기법은 수백만 번의 쿼리 대신 수천 번만으로도 모델을 탈취할 수 있어, 더 빠르고 탐지하기 어렵습니다. 사기 탐지 및 콘텐츠 검열 API가 자주 표적이 됩니다. 복제본이 만들어지면, 단순 탈취를 넘어 방어 체계를 적극적으로 무력화하는 공격으로 전환될 수 있습니다—하나의 침해가 경쟁력 손실과 직접적인 보안 위협으로 이어집니다.

3. 데이터 오염 캠페인

데이터 오염 공격은 공격자가 모델이 배포되기 전에 학습 과정에 악성 데이터를 주입해, 나중에 문제를 일으키도록 하는 방식입니다. 이러한 문제는 실제 피해가 발생할 때까지 탐지되지 않는 경우가 많습니다.

데이터 오염 공격에서 공격자는 공유 데이터셋을 변조하거나, 지속적으로 학습하는 시스템에 악의적 피드백을 제출해 학습 과정에 악성 데이터를 주입합니다.

일부 오염된 데이터는 사람에게는 무해해 보이지만, 모델의 의사결정 방식을 조용히 변화시켜 특정 표적이 오분류되도록 만듭니다. 또 다른 유형은 라벨 자체를 뒤집어, 위험한 콘텐츠를 안전하다고 표시하게 하여 충분히 많은 악성 예제가 모델의 학습을 왜곡시킵니다.

더 위험한 변형은 백도어입니다. 학습 데이터에 숨겨진 작은 트리거를 심어, 해당 트리거가 등장할 때마다 모델이 공격자가 원하는 출력을 내도록 만듭니다.

예를 들어, 신용평가 모델이 특정 숨겨진 특성을 포함한 대출 신청을 무조건 승인하도록 조작되거나, 콘텐츠 필터가 극단적 슬로건을 통과시키도록 학습될 수 있습니다.

대부분의 ML 파이프라인은 데이터를 신뢰하고, 배치 데이터 수집을 실시간 트래픽만큼 면밀히 모니터링하지 않기 때문에, 이러한 공격은 눈에 띄지 않게 진행되며, 비용이 많이 드는 대형 사고가 발생할 때까지 드러나지 않을 수 있습니다.

4. 실시간 모델 조작

실시간 모델 조작은 공격자가 지속적으로 학습하는 시스템에 조작된 데이터를 주입해, 코드나 서버를 건드리지 않고도 의사결정을 자신에게 유리하게 유도하는 방식입니다.

사기 탐지기, 추천 엔진, AI 챗봇 등 일부 모델은 새로운 데이터가 도착할 때마다 스스로 업데이트됩니다. 공격자는 피드백 루프에 오해를 불러일으키는 입력을 대량 주입해, 시간이 지남에 따라 모델의 행동을 실시간으로 변화시킵니다. 이는 사실상 모델을 “훈련”시켜 잘못된 결정을 내리게 하는 것입니다.

대표적인 예로는 대형 언어 모델에 대한 프롬프트 인젝션이 있습니다. 공격자가 숨겨진 명령을 삽입해 안전 규칙을 무력화합니다. 유사한 방식으로, 적응형 신용카드 사기 방지 시스템에 경계선상 거래를 반복적으로 제출해, 점차 더 위험한 행동을 정상으로 받아들이게 만들 수 있습니다.

이러한 변화는 점진적으로 일어나기 때문에, 자연스러운 사용자 행동 변화로 오인될 수 있습니다. 이를 탐지하려면 입력 데이터와 모델 업데이트 모두를 면밀히 모니터링해야 합니다. 그렇지 않으면 공격자가 시스템을 조용히 통제하게 됩니다.

적대적 머신러닝 공격 방어 방법

공격자는 네트워크를 탐색하듯 모델을 탐색합니다. 가장 약한 고리를 찾아 악용합니다. ML 모델은 지금 이 순간에도 공격받고 있으며, 기존 보안 도구는 이러한 위협을 거의 탐지하지 못합니다.

ML 시스템 방어에는 개발 단계에서 강화, 실시간 공격 탐지, 피해 확산 전 대응 등 다계층 방어 전략이 필요합니다.

차이점은, ML에 대한 적대적 공격은 시스템의 “두뇌”를 직접 겨냥한다는 점입니다.

데이터 과학자, ML 엔지니어, SOC 분석가는 위협 모델과 대응 절차를 공유하는 하나의 팀으로 협력해야 합니다. 적대적 공격이 사기 탐지 모델을 타격하면, 이는 랜섬웨어와 동일한 긴급성을 요구하는 보안 사고입니다.

1. 사전 방어 전략

강력한 방어는 모델 개발 단계에서 시작됩니다. 적대적 학습은 다단계 PGD 기법을 활용해 모든 학습 배치에 조작된 변동을 추가함으로써 회피 공격을 사전에 차단합니다.

모델은 입력이 조작되어도 결정을 안정적으로 유지하는 법을 학습합니다. 이 과정에는 다음과 같은 트레이드오프가 있습니다:

• 강인성 정확도는 향상됨
• 정상 데이터 정확도는 저하될 수 있음
• 학습 시간이 길어짐

변동 예산을 작게 시작해 점진적으로 늘리십시오.

데이터 오염은 학습 파이프라인이 입력을 신뢰하기 때문에 효과적입니다. 데이터 오염 공격을 방지하려면 다음을 수행하십시오:

• 모든 입력에 대해 스키마 검사 및 이상치 필터 적용
• 최적화기에 데이터가 전달되기 전 데이터 출처 기록
• 크라우드 소싱 샘플은 인간 검토 후에만 사용

방어를 위한 아키텍처 선택도 중요합니다. 적절한 정규화가 적용된 단순한 네트워크는 공격자가 악용하는 비강인성 특징을 줄입니다. 앙상블 기법은 여러 결정 경계를 동시에 속여야 하므로 공격 난이도를 높입니다. 가장 중요한 모델에는 인증된 강인성 기법을 적용해 공식적인 보증을 확보하십시오—연산 비용이 정당화될 때 사용하십시오.

서드파티 모델 가중치는 공격 벡터가 될 수 있습니다. 모든 산출물을 서명하고, 암호학적 해시를 저장하며, CI/CD 파이프라인에서 이를 검증하십시오. 공급업체가 체크섬을 제공하지 못하면 해당 모델을 배포하지 마십시오. 학습 시드, 변동 강도, 데이터 분할을 정기적으로 변경해 방어에 다양성을 부여하십시오. 한 모델 스냅샷에 성공한 공격자도 다음 버전에는 실패할 수 있습니다.

2. 탐지 및 대응 역량

강화된 모델도 적응형 공격자에 직면할 수 있으므로, 실시간 탐지가 필수적입니다.

ML 엔드포인트의 모든 요청을 모니터링하십시오. 입력 분포, 임베딩 변화, 신뢰도 점수 패턴을 추적해야 합니다. 급격한 변화는 적극적인 탐색의 신호일 수 있습니다.

인라인 탐지기는 첫 번째 방어선 역할을 하며, 공격이 모델에 도달하기 전에 차단합니다. 예를 들어, 통계적 검정은 모델의 예상 패턴을 벗어난 입력을 탐지할 수 있고, 앙상블 불일치—여러 모델이 상충된 예측을 내놓을 때—는 의심스러운 상황을 알릴 수 있습니다. 공격자가 단일 방어에 적응할 수 있으므로, 여러 탐지 방법을 병렬로 운영하는 것이 좋습니다.

탐지기가 트리거되면, 대응은 자동화되어야 합니다. 의심스러운 클라이언트의 속도를 제한하거나, 의심스러운 요청을 격리하거나, 더 강인한 백업 모델로 전환할 수 있습니다. 원시 입력, 모델 출력, 탐지 점수 등 모든 데이터를 기록해, 조사에 필요한 증거를 확보하십시오.

이후에는 다른 보안 침해와 동일하게 사고를 처리하십시오.

증거 수집, 영향 평가, 신뢰할 수 있는 모델 버전으로 롤백, 깨끗한 데이터로 재학습 등의 런북을 따르십시오.

속도가 핵심입니다. 손상된 모델이 오래 실행될수록 피해가 커집니다. 탐지부터 격리까지의 시간을 랜섬웨어 대응과 동일하게 관리해야 합니다. 오염되거나 조작된 모델은 연쇄적인 비즈니스 실패를 초래할 수 있기 때문입니다.

3. 엔터프라이즈 ML 보안 아키텍처

엔터프라이즈 수준에서 머신러닝을 보호하려면, 이를 다른 핵심 시스템과 동일하게 취급해야 합니다. 기존 보안 스택에 방어를 통합하고, 사각지대를 해소하며, 실제 비즈니스 피해가 발생하기 전에 공격을 가시화해야 합니다.

파이프라인의 모든 진입점에서 데이터를 검증하는 것부터 시작하십시오. 엄격한 형식 검사를 적용하고, 데이터 출처를 확인하며, 서명된 데이터셋만 장기 저장소에 전달하십시오.

모델 레지스트리는 코드와 동일하게 보호하십시오. 서명된 모델 파일만 허용하고, 이력 추적 및 강인성 테스트 통과 후에만 배포하십시오. 런타임에는 모델 서버를 다른 워크로드와 함께 모니터링하십시오.

프로세스, 네트워크, 시스템 활동을 수집해 중앙 보안 콘솔로 전달하면, 분석가는 ML 이상 현상을 엔드포인트 및 네트워크 경고와 함께 확인할 수 있습니다. 모든 모델의 최신 인벤토리(소유자, 위험 등급, 강인성 점수 포함)를 유지하고, 변경 관리 회의에서 패치 수준처럼 검토하십시오. 적대적 테스트를 라이브 전 필수 요건으로 만드십시오.

명확한 역할 분리가 시스템 관리에 도움이 됩니다. 예를 들어, CISO는 위험을 소유하고 정책을 수립하며, SOC 매니저는 탐지 통합을 담당하고, 분석가는 경고를 조정하고 사고를 조사합니다.

적대적 공격 탐지의 어려움

적대적 공격 탐지 시 최소한의 왜곡 등 여러 어려움이 발생할 수 있습니다. 이는 공격의 미묘하고 눈에 띄지 않는 신호입니다. 이러한 공격은 원본 입력에 최소한의 변화를 주기 때문에 단순 필터나 이상 탐지로는 식별이 어렵습니다. 외관상 매우 정상적으로 보입니다.

두 번째 문제는 비선형성 악용입니다. 딥 뉴럴 네트워크는 고차원적이고 매우 복잡한 결정 경계를 가질 수 있습니다. 공격자는 이러한 경계의 급격한 영역을 악용해, 작은 입력 조작만으로도 큰 출력 변화를 유발해 오분류를 일으킬 수 있습니다.

한 모델을 표적으로 한 적대적 공격은 다른 아키텍처나 학습 데이터를 사용하는 모델에도 전이될 수 있습니다. 블랙박스 공격이 매우 흔해지고 있습니다. 또한 방어 우회 문제도 있습니다.

모든 모델에 적용 가능한 보편적 방어는 존재하지 않습니다. 모델은 변화하고 적응할 수 있기 때문입니다. 적응형 공격도 존재해, 특정 방어를 우회할 수 있습니다. 입력 정제, 방어적 증류 등 일반적인 방어 기법도 무력화될 수 있습니다.

표적 공격은 더 구체적일 수 있으며, 때로는 무작위 오분류도 유발할 수 있습니다. 사용하는 탐지 방법과 기법에 따라 높은 오탐률이 발생할 수 있습니다. 자연적으로 발생하는 공격과 적대적 공격의 경계가 데이터에 따라 모호해질 수 있습니다. 또한 정상 입력의 품질 저하로 인해 잘못된 탐지와 의사결정이 발생해 보안 솔루션의 신뢰성이 저하될 수 있습니다.

적대적 공격의 실제 사례

문서화된 사례들은 적대적 공격이 학술 연구에서 실제 엔터프라이즈 환경의 적극적 악용으로 확산되는 과정을 보여줍니다.

• Tesla 오토파일럿 조작 (2019): 보안 연구원들은 도로 표지판에 작은 스티커를 부착해 Tesla 오토파일럿 시스템이 제한 속도를 잘못 인식하게 만들 수 있음을 시연했습니다. 이 공격은 컴퓨터 비전 시스템이 특정 시각 패턴에 의존한다는 점을 악용해, 물리적 적대적 예제가 안전 필수 시스템에 영향을 줄 수 있음을 보여주었습니다.
• Microsoft의 Tay 챗봇 (2016): 출시 24시간 만에, 조직화된 사용자들이 신중하게 설계된 대화 입력을 통해 Microsoft의 AI 챗봇의 응답을 점진적으로 부적절한 내용으로 유도했습니다. 이는 지속적 학습 시스템이 조직적 적대적 피드백에 의해 오염될 수 있음을 보여주었습니다.
• ProofPoint 이메일 보안 우회 (2020): 공격자는 악성 첨부파일을 최소한으로 수정해 엔터프라이즈 이메일 보안을 우회할 수 있음을 발견했습니다. 파일 헤더와 임베딩 패턴을 변경해, 보안 분석가에게는 동일하게 보이지만 ML 기반 위협 탐지 시스템을 우회하는 변종을 만들었습니다.
• 중국 교통 카메라 회피 (2021): 연구원들은 적절히 배치된 적외선 LED가 교통 단속에 사용되는 얼굴 인식 시스템을 속일 수 있음을 보여주었습니다. 이 기법은 번호판을 자동화 시스템에는 읽을 수 없게 만들지만, 인간 교통 경찰에게는 명확하게 보이도록 했습니다.
• 신용카드 사기 탐지 실패 (2022): 금융 기관들은 범죄자가 점진적으로 사기 탐지 시스템을 훈련시켜 점점 더 위험한 거래 패턴을 정상으로 받아들이게 만든 정교한 공격을 보고했습니다. 경계선상 합법 거래로 시작해 점차 확대함으로써, 더 큰 사기 거래가 탐지되지 않고 통과할 수 있었습니다.

이러한 사례는 중요한 패턴을 보여줍니다. 성공적인 적대적 공격은 종종 인간의 인식과 머신러닝 모델의 의사결정 간의 간극을 악용해, 악의적 활동이 평범하게 위장되도록 만듭니다.

SentinelOne이 AI 기반 위협을 방어하는 방법

적대적 머신러닝 공격은 컴퓨팅 속도로 방어에 의존하는 모델 자체를 손상시킵니다. 탐지를 우회하는 회피부터 의사결정 논리를 재작성하는 오염까지, 이러한 위협은 AI의 근간을 악용합니다.

이를 차단하려면, 드리프트를 탐지하고, 엔드포인트와 클라우드 워크로드 전반의 신호를 상관 분석하며, 인간의 승인이나 개입 없이 몇 초 만에 조치할 수 있는 자율적 행동 기반 AI 보안 솔루션이 필요합니다. Purple AI는 보안팀에 AI 기반 SOC 분석가의 역량을 제공해 조사와 대응을 가속화합니다. SentinelOne은 최근 Prompt Security를 인수했습니다. 이제 Prompt AI로 워크로드를 보호할 수 있으며, 조직은 엔터프라이즈 전반의 모든 GenAI 사용 현황을 즉시 가시화할 수 있습니다.  Prompt AI는 OpenAI, Anthropic, Google 등 주요 LLM 제공업체뿐 아니라 자체 호스팅 및 온프레미스 모델까지 모델에 구애받지 않는 커버리지를 제공합니다.

SentinelOne은 머신 속도의 방어로 모델, 데이터, 비즈니스를 보호할 수 있습니다. SentinelOne의 Offensive Security Engine™은 공격자가 침투하기 전에 취약점을 탐지 및 수정할 수 있습니다. Verified Exploit Paths™ 및 고급 공격 시뮬레이션은 클라우드 환경 전반의 숨겨진 위험을 식별하는 데 도움을 주며, 기존 탐지를 넘어섭니다. AWS, Azure, GCP 등에서 잘못된 구성, 비밀 노출, 실시간 규정 준수 점수를 자동으로 점검해 조직에 우위를 제공합니다.

SentinelOne의 에이전트리스 CNAPP를 사용해 AI 모델 및 서비스에 대한 공격을 방어할 수 있습니다. SentinelOne의 AI Security Posture Management는 IT 및 클라우드 환경에 대한 심층 가시성을 제공하고, 효과적인 해결을 위한 조사를 가속화할 수 있습니다. SentinelOne의 에이전트리스 CNAPP의 일부로, 클라우드 상의 AI 및 ML 워크로드와 보안 태세를 모니터링하며, SentinelOne의 AI를 활용해 인프라의 위험 및 구성 격차를 탐지할 수 있습니다. AI 파이프라인에 특화된 위협을 탐지하고, 명확한 권장 사항을 제공합니다. 또한 AI 배포를 안전하고 규정 준수 상태로 유지하며 위협 대응을 자동화합니다.

SentinelOne은 AI 서비스에 대한 점검을 구성할 수 있습니다. Verified Exploit Paths™를 AI 서비스에 적용할 수도 있습니다. SentinelOne의 에이전트리스 CNAPP는 SaaS 보안 태세 관리를 제공하며, 그래프 기반 자산 인벤토리, 시프트 레프트 보안 테스트, CI/CD 파이프라인 통합, 컨테이너 및 Kubernetes 보안 태세 관리 등 다양한 기능을 포함합니다. 클라우드 권한의 권한을 강화하고 비밀 유출을 방지할 수 있습니다. 750가지 이상의 다양한 비밀 유형을 탐지하고, 실시간 및 지속적 위협 모니터링, 적시 경고를 생성할 수 있습니다. 경고 피로도를 줄이고, 오탐을 제거하며, 공격 표면을 최소화할 수 있습니다. 이 플랫폼은 악성코드, 랜섬웨어, 피싱, 섀도우 IT, 암호화폐 채굴, 사회공학, 각종 신종 위협에 대응할 수 있습니다.

적대적 공격자는 여러 공격 표면을 노리므로, 해당 표면의 방어를 강화하는 것이 좋습니다. 엔드포인트 보안의 경우, SentinelOne은 공격 표면 전반의 방어를 강화합니다. 엔드포인트, 클라우드 워크로드, 아이덴티티에 대한 자율적 탐지 및 대응 기능을 Singularity™ Endpoint Protection Platform (EPP)을 통해 제공합니다. Singularity™ Cloud Workload Security (CWS) 및 Singularity™ XDR Platform으로 보호 범위를 확장해 적대적 공격에 대한 포괄적 방어가 가능합니다. 이 플랫폼은 인간의 개입 없이 위협에 자동 대응해, 엔드포인트부터 클라우드까지 전체 디지털 인프라를 보호합니다.

결론

적대적 공격은 속임수에 의존하며, ML 모델과 사용자의 방심을 노립니다. 이들은 데이터를 조작하거나, ML 모델에 오염된 입력을 주입하거나, 부정확한 정보를 제공해 모델을 오도하고 방어 체계를 탈취할 수 있습니다. ML 알고리즘은 정상 모델을 악성으로 분류하거나, 민감한 데이터를 적에게 유출할 수 있어 적대적 공격이 매우 위험합니다. 도움이 필요하거나 선제적으로 대응하고 싶다면 SentinelOne에 문의하십시오. 도와드릴 수 있습니다.

적대적 공격 FAQ

적대적 공격과 기존 사이버 공격의 차이점은 무엇입니까?

전통적인 사이버 공격은 패치되지 않은 소프트웨어나 취약한 비밀번호와 같은 시스템 취약점을 노리지만, 적대적 공격은 머신러닝 모델의 수학적 특성을 악용합니다. 적대적 공격은 입력값에 미세하고 거의 감지할 수 없는 변화를 주어 ML 시스템이 잘못된 결정을 내리도록 유도하는 반면, 전통적인 공격은 주로 무단 접근이나 악성코드 배포를 포함합니다.

조직이 ML 모델이 적대적 공격을 받고 있는지 어떻게 탐지할 수 있습니까?

탐지는 입력 분포, 신뢰도 점수 패턴, 모델 동작 변화 모니터링이 필요합니다. 주요 지표로는 모델 정확도의 급격한 하락, 낮은 신뢰도 예측의 비정상적 군집화, 입력 데이터의 통계적 이상 현상이 있습니다. 조직은 동일한 입력을 분석하는 여러 모델이 상충된 결과를 제공하는 앙상블 불일치 탐지와, 기준선 대비 모델 성능 지표의 지속적 모니터링을 구현해야 합니다.

적대적 공격은 모든 유형의 머신러닝 모델에 효과적입니까?

대부분의 ML 모델이 적대적 공격에 어느 정도 취약성을 보이지만, 그 효과는 모델 유형, 아키텍처, 학습 방법론에 따라 다릅니다. 딥 뉴럴 네트워크는 고차원 결정 경계로 인해 특히 취약한 반면, 선형 분류기와 같은 단순한 모델은 더 저항력이 있을 수 있습니다.

그러나 연구에 따르면 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 강화 학습 시스템을 포함한 거의 모든 주요 ML 아키텍처에 대해 성공적인 공격이 입증되었습니다.

적대적 방어 구현의 비용 영향은 무엇입니까?

적대적 방어 구현은 추가 학습 시간, 앙상블 기법, 실시간 모니터링 요구로 인해 일반적으로 연산 비용이 20~50% 증가합니다. 그러나 이 비용은 규제 벌금, 지적 재산권 탈취, 운영 중단 등 성공적인 공격으로 인한 잠재적 손실을 고려할 때 정당화되는 경우가 많습니다.

조직은 모델의 중요성과 잠재적 공격 표면 노출을 기준으로 방어 투자 우선순위를 정해야 합니다.

적대적 학습이 적대적 공격을 완전히 방지할 수 있습니까?

적대적 학습은 모델의 견고성을 크게 향상시키지만 절대적인 보호를 제공할 수는 없습니다. 이는 백신 접종과 유사하게 알려진 공격 패턴에 대한 면역력을 높이지만 새로운 적응형 기법에는 대응하지 못할 수 있습니다. 가장 효과적인 접근 방식은 적대적 학습과 런타임 탐지, 입력 검증, 앙상블 기법과 같은 아키텍처 방어를 결합하여 진화하는 공격 전략에 대한 다중 보호 계층을 구축하는 것입니다.