AI 레드팀이란 무엇인가?
화요일 새벽 2시 47분, 공격자가 귀사의 AI 고객 서비스 챗봇에 정교하게 설계된 프롬프트를 주입했습니다. 몇 분 만에 챗봇은 학습 데이터에서 보호되어 있다고 보안팀이 생각했던 이름, 이메일 주소, 내부 지식 베이스 항목 등 개인 식별 정보를 노출했습니다. 기존 보안 도구는 코드 취약점이 아니었기 때문에 경고를 보내지 못했습니다. 이것은 프롬프트 인젝션 공격이었으며, 귀사의 침투 테스트 방법론은 SQL 인젝션만 테스트했지 자연어 조작은 전혀 점검하지 않아 완전히 놓쳤습니다. 이 침해로 인해 귀하의 팀이 이상 현상을 발견하기 전에 고객 기록이 노출될 수 있었습니다.
AI 레드팀은 침투 테스트 기법을 확장하여, 프롬프트 인젝션 공격부터 모델 조작, 데이터 오염에 이르기까지 적대적 환경에서 AI 시스템이 어떻게 실패하는지 평가합니다. 구현 선택이 어떻게 시스템적 취약점을 만드는지, 개발 관행이 배포 전 어떤 보안 위험을 도입하는지 두 가지 차원을 테스트합니다.
CISA의 2024년 가이드라인은 AI 레드팀을 기존 사이버보안 프레임워크 내에서 제3자 안전 및 보안 평가의 일부로 위치시키며, 수십 년간 정제된 테스트 방법론을 기반으로 합니다.
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AI 레드팀이 중요한 이유
AI 시스템은 기존 보안 테스트로는 발견할 수 없는 실패 모드를 도입합니다. 표준 침투 테스트는 코드 취약점, 네트워크 구성, 접근 제어를 평가합니다. 그러나 AI 모델이 적대적 입력에 어떻게 반응하는지, 학습 데이터가 어떻게 오염될 수 있는지, 자연어 인터페이스가 공격자에게 어떤 진입점을 제공하는지와 같은 행동적 위험은 놓칩니다.
조직이 더 많은 AI 시스템을 배포할수록 기존 테스트와 AI 특화 위험 간의 격차는 커집니다. 고객 서비스 챗봇, 사기 탐지 모델, 콘텐츠 검열 시스템 각각은 표준 보안 평가에서 간과되는 고유한 공격 기회를 제공합니다. 공격자들은 이미 프롬프트 인젝션, 모델 조작, 데이터 오염 공격을 통해 이러한 격차를 악용하고 있습니다.
기존 평가에만 의존하는 보안팀은 이러한 취약점을 점검하지 못합니다. AI 레드팀은 적대적 환경에서 AI 시스템이 어떻게 동작하는지 체계적으로 테스트하여 이러한 격차를 해소합니다. 효과적인 프로그램을 구축하려면 이 테스트가 기존 사이버보안 운영과 어떻게 연결되는지 이해해야 합니다.
AI 레드팀의 핵심 목표
AI 레드팀은 적대자가 악용하기 전에 머신러닝 시스템에 특화된 취약점을 찾는 데 중점을 둡니다. 주요 목표는 보안 통제가 AI 모델 동작, 학습 데이터 무결성, 자연어 인터페이스를 겨냥한 공격을 차단하는지 검증하는 것입니다.
효과적인 프로그램은 여러 상호 연결된 목표를 추구합니다:
- AI 특화 공격 표면 식별: 기존 보안 평가에서 놓치는 모델 입력, 학습 파이프라인, 추론 엔드포인트의 취약점을 매핑합니다.
- 방어 범위 검증: 기존 보안 도구가 프롬프트 인젝션 시도, 적대적 입력, 데이터 오염 지표를 탐지하는지 테스트합니다.
- 적대적 환경에서의 모델 동작 평가: 공격자가 입력을 조작해 의도치 않은 출력이나 민감 정보 추출을 유도할 때 AI 시스템이 어떻게 반응하는지 확인합니다.
- AI 라이프사이클 전반의 위험 평가: 개발, 배포, 운영 과정에서 도입되는 취약점을 점검합니다.
- 보안 통제 격차 측정: 방어가 차단하는 공격 기법과 추가 조치가 필요한 기법을 정량화합니다.
이러한 목표는 일회성 평가를 넘어섭니다. AI 레드팀을 지속적 보안 운영에 통합한 조직은 모델 업데이트, 재학습 주기, 인프라 변경이 방어 태세에 미치는 영향을 지속적으로 파악할 수 있습니다. 이러한 목표를 이해하면 보안팀이 올바른 팀 구조와 기술 역량을 구축하는 데 도움이 됩니다.
AI 레드팀의 핵심 구성 요소
효과적인 AI 레드팀 프로그램은 세 가지 자동화 계층에 중점을 둡니다: 자율 레드팀 에이전트를 활용한 공격 자동화, AI로 강화된 적대자 에뮬레이션 프레임워크, CI/CD 기반의 지속적 테스트입니다. 실무자는 적대자 에뮬레이션 캠페인 자동화, 지능형 대응 워크플로우 구축, 탐지-코드화 파이프라인 엔지니어링에 집중합니다.
- MITRE ATT&CK 프레임워크 기반
MITRE ATT&CK 프레임워크는 적대자 전술, 기법, 절차를 체계적 테스트 시나리오로 매핑하는 기본 지식 구조를 제공합니다. 이 프레임워크는 조직 전체에서 일관된 평가와 레드팀-블루팀 간 협업을 위한 공통 용어를 가능하게 합니다. ATT&CK 테스트를 운영화할 때 Atomic Red Team을 사용하며, 이는 ATT&CK 기법에 직접 매핑된 스크립트 모음입니다. 이러한 명령어 수준 테스트는 보안 도구가 특정 적대적 행동을 식별하는지 검증합니다.
- 프레임워크 통합 아키텍처
효과적인 프로그램은 여러 보완적 프레임워크에 기반합니다: AI 특화 위협 분류를 위한 MITRE ATLAS, 위험 관리 구조를 위한 NIST AI Risk Management, AI 특화 취약점 분류를 위한 OWASP ML Top 10. CISA 2024 가이드라인은 완전히 새로운 테스트 프레임워크를 만들기보다는 소프트웨어 보안의 40년간 TEVV 경험에서 얻은 교훈을 기반으로 구축할 것을 권장합니다.
- 다학제적 팀 요건
기업의 AI 레드팀은 기존 보안, 데이터 과학, 머신러닝 보안 운영, 도메인별 지식을 아우르는 전문성이 필요합니다. Forrester의 AI 레드팀 가이드는 단일 기술만으로는 충분하지 않으며, 기술적·운영적·비즈니스 위험의 복잡한 상호작용을 다루기 위해 다양한 관점이 필요함을 강조합니다.
AI 레드팀 활동 유형
AI 레드팀은 머신러닝 시스템의 다양한 취약점을 겨냥한 구별되는 활동 범주를 포함합니다. 보안팀은 AI 배포 모델, 위험 프로필, 규제 요건에 따라 이러한 접근법을 선택·조합합니다.
주요 활동 유형은 다음과 같습니다:
- 프롬프트 인젝션 테스트: AI 모델 출력을 조작하거나 안전 통제를 우회하거나 모델이 보호해야 할 정보를 추출하도록 설계된 악의적 입력을 제작합니다. 여기에는 사용자 입력을 통한 직접 인젝션과 모델이 처리하는 외부 데이터 소스를 통한 간접 인젝션이 포함됩니다.
- 모델 회피 공격: AI 시스템이 데이터를 잘못 분류하거나 잘못된 출력을 생성하도록 하는 적대적 입력을 개발합니다. 이 공격은 이미지 인식, 악성코드 분류기, 사기 탐지 시스템을 속일 수 있는 미세하게 설계된 교란이 효과적인지 테스트합니다.
- 데이터 오염 시뮬레이션: 재학습 후 모델 동작을 손상시킬 악의적 데이터를 주입하려 시도하여 학습 파이프라인의 취약점을 평가합니다. 이 활동은 데이터 검증 및 출처 통제의 약점을 식별합니다.
- 모델 추출 시도: 공격자가 반복적으로 쿼리하고 출력을 분석하여 독점 모델을 재구성할 수 있는지 테스트합니다. 추출에 성공하면 지적 재산이 노출되고, 공격자가 오프라인에서 추가 취약점을 찾을 수 있습니다.
- 학습 데이터 추출: 모델이 학습 데이터셋에서 민감 정보를 누출하는지 탐색합니다. 대형 언어 모델 등 AI 시스템은 개인 식별 정보, 자격 증명, 기밀 비즈니스 데이터를 무심코 기억·노출할 수 있습니다.
- 안전 가드레일 테스트: 탈옥 기법을 통해 콘텐츠 필터, 정렬 통제, 출력 제한을 우회하려 시도합니다. 이는 창의적 적대적 압박 하에서 안전 메커니즘이 유지되는지 검증합니다.
조직은 일반적으로 고객 대상 AI 애플리케이션에 대해 프롬프트 인젝션 및 안전 가드레일 테스트부터 시작한 후, 프로그램이 성숙해짐에 따라 더 기술적인 평가로 확장합니다. 각 활동 유형 내에서 사용하는 구체적 기법은 레드팀의 운영 구조에 따라 달라집니다.
AI 레드팀의 작동 방식
AI 레드팀은 개발 중 사전 배포 취약점 식별, 구현 선택이 시스템적 취약점을 만드는지 평가하는 개발 단계, 운영 시스템의 배포 후 지속적 테스트 등 세 단계에 걸쳐 운영됩니다.
- 적대자 기법에 대한 탐지 검증
보안 플랫폼이 알려진 적대자 기법을 탐지하는지 검증하는 것부터 시작합니다. SentinelOne의 Singularity Platform은 MITRE ATT&CK 평가에서 16개 공격과 80개 모든 단계를 지연 없이 탐지하여 레드팀 운영의 기준 검증을 제공합니다. 이 기준 검증은 배포된 보안 통제가 조직이 기대하는 범위를 제공하는지 알려줍니다.
- 적응형 위협 시뮬레이션
AI로 강화된 운영은 방어 대응에 따라 공격 전략을 동적으로 조정합니다. 한 공격 벡터를 차단하면, 자율 레드팀 에이전트는 MITRE ATT&CK 프레임워크 내 동일한 적대자 목표에 매핑된 대체 기법을 탐색합니다. 자동화 및 적응형 보안 기술은 수동만으로는 불가능한 수준으로 보안 취약점을 탐지, 적응, 예측할 수 있습니다. 이를 통해 보안 운영이 진화하는 공격에 대응할 수 있는지 현실적으로 평가할 수 있습니다.
- 지속적 테스트 통합
AI 레드팀은 MLOps 및 CI/CD 워크플로우에 통합되어, 모델 업데이트, 재학습, 배포 시마다 보안 테스트가 자동으로 실행됩니다. SentinelOne은 Keysight 및 SafeBreach와의 파트너십을 통해 보안팀이 위협을 안전하게 시뮬레이션하고 Singularity Platform이 올바르게 배포되었는지 지속적으로 검증할 수 있도록 지원합니다. 적대자 에뮬레이션 캠페인을 자동화하고, 지능형 대응 워크플로우를 구축하며, 탐지-코드화 파이프라인을 엔지니어링할 수 있습니다.
- 위협 상관관계 및 조사
SentinelOne의 특허 받은 Storylines 기술은 엔드포인트 이벤트를 자동으로 완전한 공격 내러티브로 상관관계 분석하여, 인프라 전반의 다단계 공격 체인을 추적할 수 있게 합니다. 이 상관관계는 정교한 공격이 여러 시스템과 기법에 걸쳐 발생하기 때문에 중요합니다. 시뮬레이션된 수평 이동, 권한 상승, 데이터 유출 시퀀스가 제대로 탐지·상관관계 분석되는지 검증할 수 있습니다.
AI 레드팀에서 사용하는 일반적 공격 기법
레드팀은 AI 시스템의 약점을 탐색하기 위해 특정 기술적 방법을 사용합니다. 이러한 기법은 취약점 범주 식별을 넘어 입증된 공격 패턴을 통해 실제로 이를 악용합니다.
효과적인 레드팀은 다음과 같은 핵심 기법을 중심으로 무기고를 구축합니다:
- 적대적 교란: 사람이 인지할 수 없지만 AI 모델이 실패하도록 입력을 미세하게 수정합니다. 이미지 분류에서는 픽셀을 소량 변경해 예측을 완전히 바꿀 수 있습니다. 텍스트 기반 시스템에서는 문자 대체나 동형 이의어를 사용해 콘텐츠 필터를 우회합니다.
- 컨텍스트 조작: 프롬프트 구조를 변경해 모델이 자신의 역할이나 제약을 다르게 해석하도록 유도합니다. 제약이 적은 페르소나를 채택하도록 유도하는 롤플레잉 시나리오, 안전 경계를 점진적으로 약화시키는 다중 턴 대화 등이 있습니다.
- 명령어 오버라이드: 사용자 입력이나 외부 데이터 소스에 시스템 수준 명령을 삽입합니다. 공격자는 문서, 웹페이지, 데이터베이스 항목 등에 이러한 지시문을 숨겨 AI가 정상적으로 처리할 때 이를 실행하도록 합니다.
- 멤버십 추론: 모델에 체계적으로 쿼리하여 특정 데이터 포인트가 학습 데이터셋에 포함되었는지 판단합니다. 추론에 성공하면 개인 정보가 노출되고, 조직이 규제 처벌을 받을 수 있습니다.
- 그래디언트 기반 공격: 레드팀이 모델에 접근할 수 있는 화이트박스 평가에서, 그래디언트 정보를 활용해 최적의 적대적 입력을 제작합니다. 이러한 수학적으로 도출된 공격은 무작위 교란보다 성공률이 높습니다.
- 전이 공격: 대체 모델에 대해 적대적 예제를 개발한 후, 이를 대상 시스템에 적용합니다. 유사한 데이터나 아키텍처로 학습된 모델 간에는 취약점이 전이되는 경우가 많기 때문입니다.
레드팀은 어떤 기법이 특정 모델 유형 및 배포 구성에서 성공하는지 문서화합니다. 이 정보는 즉각적 보완 우선순위와 장기적 보안 아키텍처 결정에 모두 영향을 미칩니다.
AI 레드팀을 통한 위험 식별
AI 레드팀은 기술적 취약점을 넘어서는 조직적 위험을 밝혀냅니다. 이러한 연습은 AI 시스템 실패가 비즈니스 영향, 규제 노출, 운영 중단으로 어떻게 이어지는지 보여줍니다.
레드팀 평가는 일반적으로 다음과 같은 위험 범주를 드러냅니다:
- 데이터 프라이버시 위반: 개인 식별 정보, 보호 건강 데이터, 금융 기록을 학습 데이터셋에서 기억·노출하는 모델은 GDPR, HIPAA, 주 프라이버시법에 따른 책임을 야기합니다.
- 지적 재산 노출: 독점 데이터로 학습된 AI 시스템은 정교하게 설계된 쿼리를 통해 영업 비밀, 소스 코드, 기밀 비즈니스 전략을 누출할 수 있습니다.
- 규제 준수 실패: 규제 산업의 AI 시스템은 특정 정확성, 공정성, 설명 가능성 기준을 충족해야 합니다. 레드팀은 FDA, SEC, 금융 규제기관 등에서 요구하는 요건을 모델이 충족하지 못하는 지점을 식별합니다.
- 평판 손상 벡터: 고객 대상 AI가 공격적 콘텐츠를 생성하거나 위험한 조언을 제공하거나 편향을 보이면 브랜드 신뢰를 훼손하는 PR 위기를 초래합니다.
- 운영 무결성 위험: 핵심 워크플로우에 통합된 AI 시스템은 단일 실패 지점이 될 수 있습니다. 레드팀은 모델 출력 조작을 통해 자동화된 의사결정에 영향을 미쳐 운영을 방해할 수 있는 방법을 밝힙니다.
- 금융 사기 조장: 회피 공격에 취약한 사기 탐지 및 거래 모니터링 모델은 범죄자가 자금 세탁, 계정 탈취, 결제 사기를 차단하는 통제를 우회하도록 허용합니다.
- 공급망 취약점: 서드파티 모델, 학습 데이터 제공자, ML 인프라는 조직이 직접 통제할 수 없는 위험을 도입합니다. 레드팀은 이러한 의존성과 관련 노출을 매핑합니다.
이러한 위험을 비즈니스 관점에서 정량화하면 보안팀이 보완 우선순위를 정하고, 경영진에게 결과를 효과적으로 전달할 수 있습니다. 조직이 이러한 평가가 무엇을 보호하는지 전체 범위를 이해할 때 체계적 AI 레드팀의 이점이 명확해집니다.
AI 레드팀의 주요 이점
AI 레드팀은 수천 가지 입력 변형, 파라미터 조합, 공격 시퀀스를 대규모로 체계적으로 탐색할 수 있게 합니다. 이러한 범위의 커버리지는 수동 테스트 시간과 예산 내에서는 불가능하며, 관련 ATT&CK 그룹의 문서화된 적대자 기법에 대한 보안 통제 검증을 동시에 제공합니다.
- AI 특화 취약점 탐지
기존 침투 테스트는 AI 시스템에 고유한 취약점을 놓칩니다. Forrester Research 2024 분석에 따르면 AI 레드팀은 공격적 보안 전술과 편향, 독성, 평판 피해에 대한 안전성 평가를 결합합니다. 이는 보안 범위를 코드 수준 익스플로잇을 넘어 확장합니다. 이러한 AI 특화 공격 벡터는 기존 애플리케이션 보안 평가와 근본적으로 다른 테스트 방법론이 필요합니다.
- 지속적 검증 및 드리프트 탐지
도입 후, 자율 AI 레드팀은 MLOps 및 CI/CD 워크플로우와의 통합을 통해 지속적 테스트 기능을 제공합니다. 구성 변경, 모델 재학습, 인프라 업데이트 시 보안 통제 드리프트를 탐지하여, 공격자가 격차를 악용하기 전에 보안 태세 저하를 식별합니다.
- 프레임워크 표준화 측정
정립된 프레임워크는 체계적 커버리지 측정을 가능하게 합니다. 테스트 결과를 MITRE ATT&CK 기법에 매핑하여, 경영진에게 보안 통제가 탐지하는 적대자 행동과 추가 투자가 필요한 부분을 명확히 보여줄 수 있습니다.
AI 레드팀의 과제와 한계
현재 이 분야에는 정립된 모범 사례가 부족하며, Georgetown CSET 연구는 전문가 워크숍을 통해 적대적 AI 테스트에 대한 표준화된 방법론이 부재함에 대체로 동의함을 문서화했습니다. AI 레드팀을 도입하는 조직은 프로그램 효과를 저해하는 예측 가능한 과제에 직면합니다.
- 모델 취약점에만 집중하는 협소한 접근
가장 큰 실수는 구현 아키텍처와 사회기술 시스템이 어떻게 악용 가능한 조건을 만드는지 간과한 채 모델 취약점에만 집중하는 것입니다. 현재 AI 레드팀 활동은 개별 모델 테스트에 주로 집중하며, 더 넓은 사회기술 시스템을 간과합니다. AI 사회기술 시스템 연구는 조직이 모델, 사용자, 환경 간 복잡한 상호작용에서 발생하는 새로운 행동을 다루어야 하며, 단순히 모델 보안만 테스트해서는 안 됨을 보여줍니다.
- 새로운 AI 실패 유형
AI 시스템 연구에 따르면 자율 에이전트는 AI 시스템에만 존재하는 새로운 광범위한 실패 유형을 보입니다: 이는 안전이나 보안을 위협할 수 있으며, AI가 악의적 내부자로 변할 수도 있습니다. 이러한 새로운 실패 유형은 기존 침투 테스트 플레이북이 AI 위험을 다루지 못함을 의미합니다. 표준 침투 테스트 방법론을 AI 특화 실패 모드와 공격 표면을 고려하지 않고 적용하면 취약점이 점검되지 않은 채 남게 됩니다.
- 불완전한 취약점 커버리지
조직은 종종 기존 보안 통제만 평가하고, 프롬프트 인젝션 공격, 자연어 조작을 통한 모델 조작, 적대적 입력, 데이터 오염, 탈옥 기법 등 AI 특화 위험은 간과합니다. 이 불완전한 평가는 잘못된 신뢰를 만듭니다. 경영진은 침투 테스트를 통과했으니 AI 시스템이 안전하다고 믿지만, 공격자는 기존 테스트가 전혀 평가하지 않는 AI 특화 취약점을 악용합니다.
- 전문성 및 통합 격차
여러 분야의 전문성이 필요합니다: 기존 보안, 데이터 과학, 머신러닝 운영, 도메인별 지식. 적절한 전문성과 관점을 갖춘 레드팀을 구성하는 것은 보안 인력 수요가 높은 시장에서 근본적 과제입니다. AI 레드팀을 주기적 컨설팅으로만 취급하고, 지속적 프로세스로 운영하지 않는 것도 흔한 실수입니다. 모델 업데이트마다 정기적으로 테스트할 수 있도록 MLOps 및 CI/CD 통합이 필요합니다.
AI 레드팀 모범 사례
효과적인 AI 레드팀 프로그램은 프레임워크 기반 통합, 자율-인간 균형 전략, 지속적 테스트 워크플로우에 기반합니다.
- 프레임워크 우선 구현
MITRE ATT&CK 등 검증된 프레임워크를 기반으로, 위험 관리 구조를 위한 NIST AI RMF, AI 특화 위협 분류를 위한 MITRE ATLAS, 취약점 분류를 위한 OWASP ML Top 10을 보완적으로 활용합니다.
- 하이브리드 자율-인간 전략
최적의 엔터프라이즈 보안 운영은 자율적 접근과 수동 접근을 전략적으로 배치해야 합니다. 자율적 접근은 인간 테스터만으로는 불가능한 규모의 복잡한 공격 표면을 체계적으로 탐색하는 데 강점을 보이며, 인간 전문성은 실제 악용 가능성에 대한 창의적 추론과 맥락적 판단을 가능하게 합니다.
- 지속적 통합 및 라이프사이클 테스트
AI 레드팀은 공격 자동화, 적대자 에뮬레이션, 지속적 테스트를 위한 개발 워크플로우에 직접 통합됩니다. 2024년 업계 컨센서스는 자율 테스트 도구와 인간 전문성의 결합이 성공의 핵심임을 강조합니다. 테스트 방법론은 시스템 라이프사이클 단계에 맞춰야 하며, 사전 배포, 개발, 배포 후 단계별로 적합한 기법이 다릅니다.
조직이 AI 레드팀에서 얻는 이점
AI 레드팀 프로그램을 도입한 조직은 보안 태세, 규제 준수, 운영 회복력 등에서 측정 가능한 이점을 얻습니다. 이러한 이점은 테스트가 성숙하고 결과가 보안 전략에 반영될수록 시간이 지날수록 누적됩니다.
체계적 AI 레드팀은 여러 영역에서 조직적 가치를 제공합니다:
- 사고 대응 비용 절감: 공격자가 악용하기 전에 취약점을 발견하면 침해 복구, 법률 비용, 고객 통지에 드는 비용을 없앨 수 있습니다. 사전 테스트 비용은 사후 사고 대응 비용의 일부에 불과합니다.
- 감사 및 규제 준수 대비: 문서화된 레드팀 평가는 규제기관, 감사인, 보험 심사자에게 실사 수행을 입증합니다. 조직은 컴플라이언스 심사나 사이버 보험 갱신 시 체계적 보안 검증 증거를 제시할 수 있습니다.
- 보안 배포 가속화: 레드팀 결과가 빌드 프로세스에 통합되면 개발팀은 AI 시스템을 더 빠르게 출시할 수 있습니다. 조기 취약점 식별은 운영 배포 후 비용이 많이 드는 재설계를 예방합니다.
- 보안 투자 의사결정 지원: 레드팀 결과는 어떤 방어 격차가 가장 큰 위험을 초래하는지 정량화합니다. 보안 리더는 이론적 위협 모델이 아니라 입증된 노출에 따라 예산을 배분합니다.
- 교차 기능 정렬: AI 레드팀은 보안, 데이터 과학, 엔지니어링 팀 간의 공통 이해를 만듭니다. 공동 연습은 관계를 구축하고 AI 위험 논의를 위한 공통 용어를 정립합니다.
- 서드파티 위험 가시성: 벤더 AI 시스템이나 API를 사용하는 조직은 상속받는 위험을 파악할 수 있습니다. 서드파티 통합에 대한 레드팀 평가는 벤더 문서에 드러나지 않은 노출을 밝혀냅니다.
이러한 조직적 이점은 취약점 발견 및 지속적 검증이라는 기술적 이점을 강화합니다. 비즈니스 관점에서 가치를 전달하는 보안팀은 지속적 AI 레드팀 투자에 대한 경영진의 지지를 더 강하게 얻을 수 있습니다.
SentinelOne의 Singularity Platform은 레드팀 운영에 필요한 검증 기능, 맞춤형 프레임워크, 침해 시뮬레이션 통합을 제공합니다.
- MITRE ATT&CK 기반 탐지 검증
Singularity Platform은 MITRE ATT&CK 평가에서 16개 공격과 80개 하위 단계를 지연 없이 탐지하여, 레드팀이 시뮬레이션하는 복잡한 다단계 공격 시퀀스를 보안 플랫폼이 식별하는지 평가할 수 있는 기준 지표를 제공합니다.
- STAR를 활용한 맞춤형 탐지 프레임워크
Storyline Active Response(STAR)는 Deep Visibility의 헌트 쿼리를 자율 탐지 로직으로 변환하여 환경 전체에서 지속적으로 실행합니다. 쿼리를 자동화된 헌팅 규칙으로 전환해, 경고 및 대응을 트리거하고, 헌트 쿼리를 지속적 탐지 로직으로 전환할 수 있습니다.
- 위협 상관관계 및 공격 조사
Singularity의 Storylines 기술은 80개 ATT&CK 기법 단계에 걸친 전체 공격 체인을 몇 초 만에 재구성하며, 엔드포인트 이벤트를 자동으로 공격 내러티브로 상관관계 분석합니다. 시뮬레이션된 공격이 제대로 상관관계 분석되는지 검증하고, STAR 규칙으로 예약된 위협 헌팅 검색을 생성할 수 있습니다. SentinelOne의 Offensive Security Engine™과 Verified Exploit Paths™는 공격을 사전에 예측하고 신종 위협을 차단하는 데도 도움이 됩니다.
- Purple AI를 활용한 AI 지원 보안 분석
레드팀은 수천 건의 시뮬레이션 공격 이벤트, 다수의 공격 체인, 다양한 시나리오에서의 탐지 격차 등 방대한 데이터를 생성합니다. 이러한 결과를 수작업으로 분석해 성공·실패 원인을 파악하는 데는 팀이 보완에 쓸 수 있는 시간까지 소모됩니다. 이때 Purple AI가 레드팀 운영을 혁신합니다.
Purple AI는 보안팀이 자연어 쿼리를 통해 레드팀 결과를 탐색할 수 있게 합니다.
분석가가 복잡한 쿼리를 직접 작성하거나 이벤트를 수동 상관관계 분석할 필요 없이, 팀은 Purple에 다음과 같은 질문이나 쿼리를 직접 입력할 수 있습니다:
- "탐지를 우회한 모든 프롬프트 인젝션 시도를 보여줘,"
- "FIN12의 표적이 되고 있나?"
Purple AI는 실제 언어로 결과를 제시합니다. 지능형 요약으로 위험을 쉽게 이해할 수 있습니다. 제안된 후속 질문을 활용해 레드팀 연습을 진행하거나 추가 조사를 할 수도 있습니다.
Purple AI는 엔드포인트, 클라우드, 아이덴티티 텔레메트리를 상관관계 분석하여 엔터프라이즈 전체의 엔드포인트 및 클라우드 워크로드 보호·대응 역량을 제공합니다. Purple AI는 공격 체인 자동 상관관계를 통해 위협 헌팅 및 조사를 최대 80%까지 가속하며, 적대적 연습에서 발견된 탐지 격차에 대한 AI 지원 분석으로 레드팀 운영을 지원합니다.
침해 시뮬레이션을 통한 지속적 검증
SentinelOne은 Keysight와의 파트너십을 통해 보안팀이 위협을 안전하게 시뮬레이션하고 보안 커버리지를 사전 검증할 수 있도록 지원합니다. SafeBreach 통합을 통해 SecOps 팀은 Singularity™ Platform이 지속적 침해 및 공격 시뮬레이션을 통해 올바르게 배포되었는지 자신 있게 검증할 수 있습니다.
The Singularity™ Platform 은 MITRE ATT&CK 매핑 커버리지를 통해 AI 레드팀 결과를 검증하며, Purple AI는 발견된 격차 조사를 수 시간에서 수 분으로 단축합니다. Storylines 기술은 환경 전체의 시뮬레이션 공격 시퀀스를 상관관계 분석하고, STAR는 레드팀 발견을 자율 탐지 규칙으로 전환할 수 있게 합니다. 또한 SentinelOne의 Prompt Security를 활용해 AI 기반 LLM 위협으로부터 보호할 것을 권장합니다. 이 솔루션은 섀도우 AI 사용 방지, 지갑/서비스 거부 공격 차단, 무단 에이전트형 AI 행동 차단, AI 컴플라이언스 보장을 지원합니다. SentinelOne의 에이전트리스 CNAPP 은 AI 보안 태세 관리에 도움을 주며, AI 파이프라인, 모델, 서비스를 효과적으로 탐지·관리할 수 있습니다.
Singularity™ AI SIEM
Target threats in real time and streamline day-to-day operations with the world’s most advanced AI SIEM from SentinelOne.
Get a Demo자주 묻는 질문
AI 레드 팀은 조직의 인공지능 시스템을 대상으로 적대적 공격을 시뮬레이션하는 보안 전문가 그룹입니다. 이 전문가들은 전통적인 침투 테스트 전문성과 머신러닝 보안 지식을 결합하여 AI 모델의 취약점을 탐색합니다.
AI 레드 팀은 모델이 악의적인 입력에 어떻게 반응하는지, 학습 데이터가 추출될 수 있는지, 안전 제어가 우회될 수 있는지를 테스트합니다. 이들의 결과는 조직이 공격자가 약점을 악용하기 전에 AI 도입 환경을 보호하는 데 도움이 됩니다.
AI 레드 팀은 전통적인 사이버 보안 관행을 확장하여 머신러닝 특유의 위험을 다룹니다. 기존 레드 팀이 네트워크 방어, 애플리케이션 보안, 물리적 접근 제어를 테스트하는 반면, AI 레드 팀은 프롬프트 인젝션, 모델 조작, 데이터 오염, 탈옥 기법에 대한 테스트를 추가합니다.
두 분야 모두 적대적 시뮬레이션을 통해 취약점을 찾는 것을 목표로 합니다. AI 레드 팀은 기존 보안 운영과 통합되며, MITRE ATT&CK과 같은 프레임워크와 AI 특화 분류 체계인 MITRE ATLAS를 함께 사용합니다.
예. 대형 언어 모델 안전성 테스트는 AI 레드팀 프로그램의 핵심 요소입니다. 레드팀은 LLM의 유해한 출력 생성, 탈옥 취약성, 프롬프트 인젝션 취약점, 학습 데이터 유출 여부를 평가합니다.
안전성 테스트는 모델이 조작되어 유해한 콘텐츠를 생성하거나, 정렬 제어를 우회하거나, 민감한 정보를 노출할 수 있는지 여부를 확인합니다. 고객을 대상으로 LLM을 배포하는 조직은 평판 손상 방지와 사용자 보호를 위해 이러한 테스트를 우선시합니다.
레드 팀은 조직의 방어 체계를 테스트하기 위해 실제 공격을 모의하는 보안 전문가 그룹입니다. 레드 팀은 공격자의 관점에서 실제 공격자가 사용하는 전술, 기법, 절차를 동일하게 활용합니다.
목표는 악의적인 행위자보다 먼저 취약점을 발견하고, 보안 통제가 실제 환경에서 효과적으로 작동하는지 검증하는 것입니다. 레드 팀 연습은 보안 팀이 방어 태세를 강화할 수 있도록 실질적인 결과를 제공합니다.
AI 레드 팀은 코드 수준의 취약점뿐만 아니라 AI 시스템이 적대적 입력에 어떻게 반응하는지에 대한 행위적 위험을 다룹니다. 적대적 AI 테스트는 프롬프트 인젝션, 모델 인버전, 적대적 입력, 데이터 오염, 그리고 기존 소프트웨어에는 존재하지 않는 탈옥 기법 등 AI 특화 공격 벡터를 포함합니다.
효과적인 AI 레드 팀은 개별 모델의 취약점을 넘어, 모델, 사용자, 환경 간의 복잡한 상호작용에서 발생하는 새로운 행위 등 더 넓은 사회기술적 시스템을 다룹니다.
적대자 에뮬레이션의 기본 프레임워크로 MITRE ATT&CK을 시작하세요. 위험 구조에는 NIST AI 위험 관리 프레임워크를, AI 특화 위협 분류에는 MITRE ATLAS를, 취약점 분류에는 OWASP Machine Learning Top 10을 추가하세요.
이러한 상호 보완적 프레임워크는 표준화된 측정과 조직 간 협업을 지원합니다.
아니요. 최적의 전략은 체계적 커버리지를 위한 자동화와 창의적 공격 시나리오 및 실제 악용 가능성에 대한 맥락적 판단을 위한 인간 전문성을 결합하는 것입니다.
각각의 강점을 전략적으로 배치해야 합니다. 자동화는 규모와 속도에서 뛰어나고, 인간 테스터는 창의성과 비즈니스 맥락 이해를 제공합니다.
AI 레드 팀을 MLOps 및 CI/CD 워크플로우에 통합하여 모델 업데이트, 재학습 또는 배포 시마다 지속적으로 테스트하세요. 이 지속적 접근 방식은 주기적 컨설턴트 참여를 대체하여, 구성 변경 시 보안 통제의 변화를 지속적으로 검증할 수 있습니다.
연간 또는 분기별 평가는 지속적으로 진화하는 AI 시스템에 대한 가시성이 충분하지 않습니다.
조직은 대부분 모델 취약점에만 좁게 집중하고 사회기술적 시스템과 새로운 행동을 간과합니다. AI 특화 위협에 일반적인 보안 접근법을 적용하고, 취약점 차원을 불완전하게 테스트하며, 레드 팀을 주기적 활동으로만 간주하고 지속적 프로세스로 보지 않습니다.
성공을 위해서는 개발 관행, 구현 아키텍처, 운영 환경 전반에 걸친 포괄적 평가가 필요합니다.
MITRE ATT&CK 및 MITRE ATLAS와 같은 검증된 프레임워크에 매핑된 커버리지 지표를 통해 성공을 측정하십시오. AI 특화 공격 벡터 테스트 비율, 취약점 발견 평균 시간, 보안 통제의 오탐률을 추적하십시오.
방어 체계가 차단하는 적대적 기법과 추가 조치가 필요한 기법을 문서화하고, 테스트 주기 간 보안 통제의 변화도 모니터링하십시오.
