최근 몇 년간 인공지능(AI)은 기술 산업 전체를 장악했습니다. 여기에는 다양한 비즈니스 및 일상적 문제를 해결하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 기업들도 포함됩니다. 애플, 구글, 마이크로소프트와 같은 기술 대기업들만이 생산 과정에 인공지능을 활용하고 통합하는 것은 아닙니다. 중소기업들도 AI 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 수많은 사용자와 기업이 AI를 활용함에 따라 처리되는 데이터 양이 크게 증가하면서 위협 행위자들의 표적이 되고 있습니다. AI 시스템은 훈련 데이터부터 사용자가 정보를 입력해 응답을 받는 단계까지 여러 단계에서 데이터를 사용합니다. AI 시스템이 다루는 데이터의 민감성 때문에 시스템과 데이터의 보안이 중요해집니다. 바로 여기서 AI 데이터 보안이 주목받게 됩니다.
본 블로그 글에서는 AI(인공지능)에서 데이터의 역할과 조직이 AI 데이터 보안에서 직면할 수 있는 과제에 대해 논의합니다. 또한 더 나은 결과를 위한 AI 데이터 보안 구현 모범 사례와 이를 위해 SentinelOne을 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.
AI와 데이터 보안 개요
인공 지능, 흔히 AI로 알려진 것은 자연 인간의 지능과 논리적 능력을 닮은 지능형 기계의 창조에 초점을 맞춘 컴퓨터 과학 분야입니다. AI는 본질적으로 인간의 인지 기능을 수행할 수 있으며, 종종 사람보다 더 빠르고 정확하게 수행합니다.
우리는 AI가 데이터에 의존한다는 것을 알고 있습니다. 데이터는 AI 시스템을 작동하게 하고, 시간이 지남에 따라 개선된 방식으로 새로운 정보를 학습하고 예측할 수 있게 합니다. 기계 학습는 인공 지능의 일부로, 컴퓨터 시스템이 특정 목적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터로부터 학습하는 데 사용됩니다. AI 시스템은 다양한 종류의 데이터로 더 나은 성능을 발휘합니다.
AI에서 데이터의 역할
AI에서 데이터의 중요성은 매우 큽니다. AI 개발과 처리를 돕기 위해 다양한 단계에서 적용됩니다.
- 훈련: 훈련의 첫 단계로, AI 알고리즘이 데이터로부터 패턴을 식별하고 예측을 수행하는 법을 학습합니다.&
- 테스트: 모델의 능력과 효율성을 검증하기 위해 다양한 데이터셋을 활용합니다.
- 운영: 배포된 AI 시스템은 실시간 의사 결정이나 예측을 지원하기 위해 새로운 데이터를 처리합니다.
- 개선: 대부분의 AI 시스템은 알고리즘을 강화하고 성능을 향상시키기 위해 새로운 데이터로 훈련됩니다.
AI에서 데이터 보안의 중요성
머신러닝 시스템을 다룰 때 데이터 보안과 개인정보 보호의 중요성을 보여주는 여러 요소가 있습니다. AI는 민감하고 기밀적인 정보를 다루기 때문에 이러한 데이터의 개인정보를 보호하는 것이 중요합니다.
데이터 유출은 AI 모델의 무결성을 위협하며, 의료나 금융과 같은 분야의 애플리케이션 실패는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. AI 시스템은 또한 PCI DSS, HIPAA 등과 같은 데이터 보호 규정을 준수해야 합니다. AI에 대한 가장 흔한 위협은 다음과 같습니다:
- 데이터 조작: 공격자는 특별히 조작된 훈련 데이터를 사용하여 편향을 도입하고 AI 모델의 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다.
- 내부자 위협: 이 위협은 조직 내부에서 AI 시스템을 공격하는 사람에 의해 발생합니다. 이러한 사람은 데이터를 훔쳐 판매하거나, 모델을 수정하여 결과를 가로채거나, 전체 시스템 성능을 저하시킬 수 있습니다.
- 데이터 유출: 공격자는 일반적으로 데이터 유출을 통해 개인정보, 금융 데이터, 영업 비밀 또는 인프라 정보와 같은 대량의 가치 있는 데이터에 접근합니다.
AI 데이터 보안에 대한 위협 식별
AI 데이터 보안을 구현하기 위해서는 조직이 이에 대한 다양한 위협 유형을 이해하는 것이 중요합니다. 다음 중 몇 가지를 살펴보겠습니다:
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데이터 포이즌(공격자가 훈련 데이터를 조작하는 방법)
데이터 포이즌(Data poisoning)은 AI 시스템에 대한 심각한 위협입니다. 가짜 예제를 만드는 것은 기본적으로 사람들이 AI 모델의 훈련 데이터를 조작하는 것입니다. 공격자는 가짜 데이터 포인트를 추가하여 AI 시스템의 행동이나 의사 결정 과정을 쉽게 바꿀 수 있습니다.
한 가지 예로, 공격자가 훈련 중에 잘못 라벨링된 이미지를 주입할 수 있는 이미지 인식 시스템이 있습니다. 이러한 잘못된 라벨링이나 결함 있는 데이터는 실제 사용 사례에서 AI가 물체를 잘못 분류하게 할 수 있으며, 자율 주행 연습이나 의료 진단과 같은 극도로 파괴적인 결과를 초래할 수 있습니다.
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모델 역전 공격 (모델로부터 민감한 데이터 추출)
모델 역전 공격은 AI 데이터 보안에 대한 또 다른 중요한 위협입니다. 이러한 공격은 훈련 데이터에 사용된 패턴에 대한 정보를 얻기 위해 AI 모델을 분해하거나 리버스 엔지니어링하려고 시도합니다.
공격자는 본질적으로 교묘하게 선택된 입력값으로 모델을 여러 번 호출하고, 모델 훈련에 사용된 가능성이 높은 데이터를 파악하기 위해 출력값을 분석합니다. 특히 훈련 데이터에 의료 기록이나 금융 정보와 같은 민감한 개인 또는 비즈니스 정보가 포함된 경우 심각한 개인정보 보호 문제가 될 수 있습니다.
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적대적 공격 (입력 변경을 통한 AI 모델 조작)
적대적 공격는 AI 입력을 표적으로 삼아 오류를 유발합니다. 데이터 중독은 훈련 단계에서 발생하는 반면, 적대적 공격은 배포된 모델에 수행됩니다. 공격자는 실제 데이터와 거의 유사하지만 데이터 기반 모델에 큰 차이를 일으킬 수 있는 아주 작은 값을 변경하여 AI 모델을 속이기 위해 특별히 설계된 입력을 신중하게 생성합니다.
전형적인 예로는 이미지를 약간 조작하여 분류 AI가 완전히 잘못 인식하도록 만드는 것입니다. 예를 들어 정지 표지판을 다른 속도 제한 표지판으로 분류되게 하는 것이죠. 이러한 유형의 공격은 AI 시스템이 환경의 일부를 구성하는 보안이 중요한 애플리케이션에 위험을 초래할 수 있으며, 영향을 받은 시스템이 오류를 범하게 할 수 있습니다.p>
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자동화된 악성코드
자동화된 악성코드는 AI 기반 악성코드로, 표적 공격을 실행할 수 있습니다. 이는 위협 탐지를 회피하고 페이로드를 전달하기에 최적의 시점과 적절한 상황을 식별함으로써 감염 효율성을 높이는 데에도 활용될 수 있습니다.
DeepLocker는 개념 증명-concept AI 기반 악성 코드로, 애플리케이션 내에 악의적인 의도를 숨기고, 미리 지정된 마커를 처리하여 특정 피해자에게 도달할 때까지 악성 페이로드를 실행하지 않습니다.
AI 모델 보안 방법
AI 모델은 훈련 단계와 배포 시 모두 보안이 필요합니다. 두 단계 모두에서 적절한 AI 데이터 보안을 위해 AI 모델을 보호하는 몇 가지 일반적인 전략을 살펴보겠습니다.
AI 모델 훈련 보안
AI 모델 훈련 보안을 위한 주요 AI 안전 기술은 신뢰와 훈련에 기반합니다. 안전한 환경에서의 훈련이 중요합니다. 접근 메커니즘이 통제된, 격리되고 통제된 시스템이어야 합니다. AI 훈련의 경우, 클라우드 기반 솔루션은 데이터가 도난되거나 유출되기 어렵게 만드는 여러 보안 조치를 제공합니다.
AI를 보호하기 전에 데이터 검증 및 정화를 보장하는 것이 중요합니다. 여기에는 데이터 입력값을 상세히 검토하여 비정상성, 불일치 또는 잠재적 공격 경로를 확인하는 작업이 포함됩니다. 이상치 탐지 및 데이터 정제와 같은 방법을 사용하면 훈련 데이터 세트의 무결성에 근접한 상태를 유지할 수 있으며, 이는 중독 공격을 방지하는 기본 시스템 역할을 합니다.
이는 최적화 기법의 사용을 수반하며, 이를 통해 공격에 덜 취약한 모델을 설계할 수 있습니다. 교차 검증 및 정규화 같은 기법은 모델의 일반화 능력을 향상시키고 적대적 공격에 대한 저항력을 높이는 데 도움이 됩니다. 적대적 훈련은 AI가 학습하고 인식할 수 있도록 잠재적 공격 시나리오를 자극하는 방식으로 작동합니다.
배포된 AI 모델 보호
배포된 AI 모델이 직면하는 도전 과제는 상당히 다릅니다. 인증 및 암호화를 포함한 서비스 파이프라인 내에서 다양한 서비스/장치/게이트웨이를 통과하는 과정에서 모델이 변조되지 않았는지 확인하고, 의도된 사용자만 호출을 실행할 수 있도록 보장해야 합니다.
배포된 모델에 대한 검증과 정화는 필수입니다. 모든 입력은 AI로 전달되어 처리되기 전에 철저히 검증되고 정화되어야 합니다. 이는 모든 종류의 프롬프트 주입 공격을 방지하고 모델에 깨끗한 데이터만 공급되도록 보장합니다.
이상 탐지
이상 탐지 시스템은 실시간으로 실행되며 비정상적인 패턴 및 행동을 감시하는 모니터링 시스템입니다. 예를 들어, 자연스러운 부하로 보이지 않는 요청 흐름의 갑작스러운 증가, 금지된 IP에서 오는 외부 요청 등이 발생할 때 이를 감지합니다. 실제 공격의 본질이나 유형에 대한 충분한 세부 정보는 제공하지 않지만, 무엇이 잘못되었을 수 있는지에 대한 정보를 제공합니다. 이들은 항상 예상치 못한 출력, 비정상적인 입력 패턴 또는 정상 행동과의 큰 편차를 모니터링하여 가능한 위험에 대한 즉각적인 대응을 하고 상황을 처리합니다.
AI 데이터 보호는 데이터 무결성과 프라이버시를 유지하는 데 매우 중요합니다. Singularity Endpoint Protection 엔드포인트의 보안을 보장하고 민감한 AI 데이터에 대한 무단 접근을 방지합니다.
AI 데이터 프라이버시 보호 방법
AI 시스템이 보편화됨에 따라 AI 시스템 훈련에 사용되는 데이터의 프라이버시를 보호하는 것이 중요합니다. AI 데이터를 안전하게 보호하는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다:
익명화 및 가명화
익명화는 데이터 세트에서 개인 식별 정보를 삭제하거나 암호화하여 외부 출처가 해당 데이터를 고객, 직원 또는 개인과 다시 연결할 수 없도록 변환하는 것입니다. 가명화는 이와 유사한 방식으로 작동합니다. 개인 식별 정보를 노출하는 대신 실제 식별자를 인공 식별자로 대체합니다. 원본 데이터를 재구성할 수 있도록 별도로 보관하는 경우가 많지만, 가명화는 개인 정보와 개인을 연결하는 것을 더욱 어렵게 만듭니다.
다음은 가명화의 예시입니다
가명화 전:
| 이름 | 나이 | 도시 | 건강 상태 |
|---|---|---|---|
| John Smith | 35 | 뉴욕 | 당뇨병 |
| 제인 도 | 42 | 시카고 | 고혈압 |
| 마이크 존슨 | 28 | 로스앤젤레스 | 천식 |
가명 처리 후:
| 이름 | 나이 | 도시 | 건강 상태 |
|---|---|---|---|
| A123 | 35 | 북동부 | 당뇨병 |
| B456 | 42 | 중서부 | 고혈압 |
| C789 | 28 | 서부 | 천식 |
이 예에서는 개인 식별 정보(이름 및 특정 도시)가 가명 (ID) 및 더 일반적인 위치 데이터로 대체되었습니다. 이는 분석에 유용한 정보를 유지하면서도 개인 식별을 어렵게 합니다.
K-익명성과 L-다양성
K-익명성은 식별자 속성의 모든 가능한 값에 대해 테이블 내에 동일한 값을 가진 k개의 다른 튜플이 존재할 때 성립합니다. 간단히 말해, L-다양성은 유사한 데이터를 포함해야 하는 각 레코드 그룹에 최소한 L개의 서로 다른 민감한 속성 값이 존재하도록 보장합니다. 편집 가능한 서명은 단순한 익명화보다 훨씬 강력한 개인정보 보호 보장을 제공할 수 있습니다.
원본 데이터셋:
&| 연령 | 우편번호 | 상태 | |
|---|---|---|---|
| 28 | 29 | 30 | 31 |
| 32 | 33 | 34 | 35 |
| 36 | 37 | 38 | |
| 28 | 12345 | HIV | |
| 35 | 12345 | 암 | |
| 42 | 12346 | 독감 |
2-익명화 적용 후:&
| 연령대 | 우편번호 | 상태 |
|---|---|---|
| 25-35 | 1234 | HIV |
| 25-35 | 1234 | 암 |
| 40-50 | 1234 | 독감 |
이 예시에서는 연령을 범위로 일반화하고 우편번호의 마지막 숫자를 제거하여 2-익명성을 달성했습니다.
개인정보 보호 기록 연계(PPRL)
기존의 교차 연결 방식과 달리 PPRL은 서로 다른 기관들이 실제 식별 정보를 공개하지 않고도 공통의 개인이나 단체를 기반으로 데이터 세트를 연결할 수 있게 합니다. 예를 들어, 의료 연구를 수행하는 사람이 환자 기밀을 침해하지 않고 병원 데이터를 결합하고자 할 수 있습니다. 일반적으로 암호화 기법을 사용하여 실제 데이터를 공개하지 않고 데이터 세트 간 기록을 매칭합니다.
합성 데이터 생성
재샘플링 방법은 원본 테이블과 유사하게 작동하는 인공 데이터를 생성하는 혁신적인 기법입니다. 생성적 대립 네트워크(GAN)와 같은 더 진보된 기법은 실제 데이터와 똑같이 보이고 느껴지는 합성 데이터셋을 생성할 수 있습니다. 이는 결국 AI 모델이 실제 정보와 구별할 수 없고 독점적인 개인 식별 정보가 포함되지 않은 데이터로부터 학습하는 데 도움이 됩니다. 이는 희귀 질환 진단에 AI 훈련 모델이 사용되는 의료 분야를 비롯한 여러 산업의 일부가 되었습니다. 금융 산업에서도 사기 탐지 및 위험 모델링에 활용됩니다.
AI 데이터 보안을 위한 모범 사례
개인정보 통제 구현은 AI 데이터 보안을 보장하는 단계 중 하나이지만 유일한 방법은 아닙니다. 기업은 AI 시스템과 사용 데이터를 보호하기 위한 데이터 보호 전략을 수립해야 합니다.
#1. 보안 프레임워크 구축
조직은 보안 엔지니어가 접근 제어 및 신원 관리(IAM)를 구현할 수 있도록 명확히 정의된 보안 정책을 시행해야 합니다. 데이터 저장 및 전송을 위해 적절한 인증 메커니즘을 설정해야 합니다. 조직은 정기적인 평가를 수행하고 AI 관련 재해 발생 시 복구 계획을 수립해야 합니다.&
#2. 지속적인 모니터링 및 업데이트
AI 시스템은 위험 요소를 발견하고 정기적으로 업그레이드하기 위해 지속적으로 모니터링해야 합니다. 정기적인 감사는 공격자가 악용하기 전에 잠재적 위협을 조직이 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
#3. 직원 교육 및 인식 제고
보안 및 개발 팀은 AI 데이터의 보안을 관리합니다. 조직은 직원들에게 데이터 보호 방법과 AI 모범 사례를 교육해야 합니다. 정기적인 교육 세션과 워크숍은 직원들이 AI 시스템에 특화된 최신 보안 위협 및 완화 기법에 대한 최신 정보를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
#4. 협력 및 정보 공유
조직은 AI 보안에 중점을 두고 독특한 위협에 대한 더 넓은 시각을 가질 수 있는 교육 기관 및 연구 센터와 협력해야 합니다. 규제 기관과의 협력은 조직이 규정 준수를 유지하고 정책 개발에 영향을 미칠 수 있도록 돕습니다.
AI 데이터 보안을 위한 모범 사례를 구현하는 것이 필수적입니다. Singularity XDR는 AI 데이터 보안을 강화하고 침해를 방지하기 위한 사전 예방적 조치 구현을 지원합니다.
규제 및 윤리적 고려 사항
AI 기술의 발전에 따라 전 세계 규제 기관들은 개인의 프라이버시를 보장하고 AI의 남용을 막기 위한 조치를 취하는 것이 중요합니다. 가장 널리 알려진 규정 중 일부는 다음과 같습니다:
일반 데이터 보호 규정(GDPR)
GDPR는 개인 데이터의 수집, 처리, 저장과 관련된 엄격한 지침을 조직이 준수할 것을 요구합니다. 또한 AI 내에 저장된 데이터에는 관리 제약이 있어야 한다고 명시합니다. GDPR은 데이터 최소화와 제한의 목적을 강조하며, 잊혀질 권리를 부여합니다.
운영에 AI를 사용하는 기업은 이러한 기준을 준수하고 데이터 처리에 대한 법적 허가를 취득해야 하며, 고객에게 직접적인 영향을 미칠 수 있는 운영에서의 AI 사용 목적을 명확히 명시해야 합니다.
캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)
CCPA는 조직에 매우 제한된 권리만을 부여합니다. CCPA는 어떤 데이터가 수집되고 어떻게 사용되는지 알 권리를 보장합니다. 심지어 미국 거주자가 자신의 데이터 판매 여부를 선택할 수 있도록 허용합니다.
윤리적 AI 관행의 중요성
조직이 윤리적이어야 하는 것은 중요합니다. 이러한 윤리는 공공의 신뢰를 위해서뿐만 아니라 이러한 시스템의 도움으로 사회에 선을 이루기 위해 AI 시스템이 항상 점검받도록 보장합니다. 따라야 할 세 가지 원칙은 다음과 같습니다:
- 인종, 성별, 연령에 대한 차별을 피하기 위해 훈련 데이터의 문제를 점검하는 것이 중요합니다. AI 출력물에 대한 정기적인 감사를 실시하여 비윤리적이지 않은지 확인해야 합니다.
- 특히 의료 데이터나 형사 사법 분야를 다루는 조직의 경우, AI 시스템이 의사 결정 과정을 투명하게 공개하는 것이 중요합니다.
- AI가 비윤리적인 행동이나 결정을 내렸을 경우, 누가 또는 무엇이 책임을 질 것인지 명확히 명시해야 합니다.
AI 데이터 보안을 위한 SentinelOne
SentinelOne 제품은 AI 시스템과 데이터를 보호하는 최고의 도구 중 하나입니다. 이 플랫폼은 행동 분석과 머신 러닝을 제공하여 조직을 모든 종류의 위협으로부터 보호할 수 있는 다중 계층 보안을 구축합니다.
주요 제품 및 기능
- 행동 기반 AI: SentinelOne은 머신러닝 모델을 활용하여 AI 시스템에 대한 잠재적 위협을 포함해 사이버 공격을 암시할 수 있는 모든 행동을 탐지합니다.
- 자동화된 대응: 플랫폼은 위협에 자동으로 대응하여 AI 데이터와 조직 인프라에 대한 위험을 방지할 수 있습니다.
- 클라우드 워크로드 보호: 이 기능은 클라우드 환경에 존재하는 AI 시스템과 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.
결론
인공지능(AI)은 우리 삶의 일부가 되었으며, 시간이 지남에 따라 계속 성장할 것입니다. 따라서 AI와 AI에 사용되는 데이터를 사이버 위협으로부터 보호하는 것이 매우 중요합니다. 이는 고객과 조직의 안전을 염두에 두면서 이루어져야 합니다. 이를 통해 AI가 위협받지 않고 소비자의 삶을 위협하지 않도록 보장할 수 있습니다.
조직은 일상 운영의 효율성을 높이기 위해 AI를 사용합니다. 조직은 사용 중이거나 자체 개발한 AI 모델의 보안에 대해 이해하는 것이 중요합니다. 조직이 자신들이 사용하는 AI에 영향을 미칠 수 있는 위협을 이해한다면 이를 달성할 수 있을 것입니다. 본 블로그는 조직이 AI 모델을 보호하고 AI 데이터를 안전하게 유지하는 다양한 방법을 찾는 데 도움을 줄 것입니다. AI 데이터 보안을 적용할 때는 모범 사례를 구현해야 하며, 조직은 더 나은 보안을 위해 SentinelOne를 활용할 수 있습니다.
SentinelOne은 행동 분석을 활용하여 AI 데이터 보안에 대한 잠재적 위협을 파악하는 지능형 플랫폼입니다. 자동화된 대응, 클라우드 워크로드 보호, 데이터 보호 기능 등 다양한 기능을 제공하여 조직의 비즈니스 보안을 강화합니다. SentinelOne이 조직의 보안을 어떻게 향상시킬 수 있는지 자세히 알아보려면, 오늘 바로 데모 요청하기를 클릭하세요.
"FAQs
AI는 실시간 위협 탐지 및 방대한 양의 데이터 분석에 도움을 줍니다. 공격에 대한 대응을 자동화할 수 있어 자원 손실을 최소화하는 데 기여합니다. 또한 보안 침해로 이어질 수 있는 의심스러운 행동을 탐지하는 데도 AI가 활용됩니다.
"AI는 사이버 보안에 매우 유용합니다. 빠르게 진화하는 사이버 위협을 식별하고 대응하는 시의적절한 작업에 있어 AI는 인간보다 더 빠르게 작동합니다. AI 시스템은 신속하게 학습하며 새로운 위협과 함께 진화할 수 있습니다.
"인공지능은 사물인터넷(IoT) 생태계에서도 보안 목적으로 활용될 수 있습니다. AI는 IoT 기기의 비정상적인 행동을 추적하는 데 도움을 주며, 이는 보안 팀이 위협 탐지를 위한 네트워크 트래픽을 파악하고 보안 취약점을 분류하여 사이버 보안 위험을 해결하는 데 기여합니다.
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