요약
- AI 시스템은 데이터 포이즈닝, 적대적 공격, 모델 탈취, 개인정보 유출, API 또는 하드웨어 악용과 같은 사이버 보안 위험을 초래합니다.
- AI 보안 위험을 완화하려면 검증된 데이터 파이프라인, 강력한 접근 및 API 제어, 적대적 테스트, 지속적인 모니터링, 그리고 모델 롤백 및 재학습을 위한 사고 대응 계획이 필요합니다.
- SentinelOne은 행동 기반 AI 탐지, 자율 대응, 그리고 엔드포인트, API, 모델 서빙 인프라 전반의 런타임 모니터링을 통해 AI 환경 보안을 지원합니다.
소개
인공지능(AI)은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있을 만큼 기계를 똑똑하게 만드는 것을 목표로 하는 기술의 한 유형입니다. 여기에는 학습부터 문제 해결, 그리고 물론 의사결정까지 모든 것이 포함됩니다. 시스템은 복잡한 알고리즘과 인간과 유사한 사고 과정을 기반으로 작동하는 AI 시스템에 방대한 양의 데이터를 제공하여 학습하고 경험을 축적하도록 합니다. 그 적용 분야는 의료, 금융, 운송부터 제조 부문에 이르기까지 매우 다양합니다.
하지만 문제는 AI 시스템이 점점 더 지능적이고 정교해지는 동시에 새로운 과제와 위험에도 직면하고 있다는 점입니다. AI를 개발하고 배포하는 동안에는 그 보안이 보장되어야 하며, 이를 AI 보안이라고 합니다. 이는 AI 시스템을 공격으로부터 보호하고, 의도한 대로 안전하게 작동하도록 보장하는 것을 의미합니다.
AI 보안이란?
AI 보안은 다양한 보안 위협(예: adversarial attacks)과 취약점(예: data poisoning)으로부터 AI 시스템과 그 구성 요소를 보호하는 분야입니다. 이는 AI 애플리케이션에 관련된 데이터, 알고리즘, 모델, 인프라를 보호하는 것을 의미합니다. AI 보안의 역할은 시스템이 안전하고 올바르게 작동하도록 보장하는 것입니다. 여기에는 무단 접근부터 데이터 침해, 그리고 기능이나 출력 결과를 손상시킬 수 있는 AI 대상 공격까지 모두 포함됩니다.
AI 보안이 중요한 이유는 다음과 같습니다:
- 데이터 보호: 많은 AI 시스템은 방대한 양의 민감한 데이터를 처리합니다. 따라서 이러한 데이터를 보호하는 것은 데이터 침해를 방지하는 데 도움이 되므로 필수적입니다.
- 모델 무결성: 악의적인 데이터에 의한 변조는 AI 모델의 효과를 손상시킬 수 있습니다. 따라서 모델의 무결성을 유지하는 것이 필요합니다.
- 오용 방지: AI 보안은 공격자가 AI 시스템을 악의적인 목적으로 악용하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.
- 신뢰와 도입: 더 나은 보안은 AI 기반 기술에 대한 더 높은 신뢰로 이어지며, 이는 산업 전반에서 더 폭넓은 도입을 촉진합니다.
- 규정 준수: 많은 산업에서는 데이터 처리 및 AI 사용에 대해 엄격한 규제를 적용합니다. AI 보안은 조직이 이러한 규정 준수 요구사항을 충족하는 데 도움을 줍니다.
14가지 AI 보안 위험 및 위협
모든 AI 시스템에 영향을 미치는 다양한 유형의 보안 위험으로부터 보호하려면, 조직은 먼저 그 위험이 무엇인지 이해해야 합니다. 아래는 가장 큰 AI 보안 위험과 위협입니다.
#1. 데이터 포이즈닝
이 공격에서 공격자는 AI 학습에 사용되는 데이터셋에 잘못된 데이터를 입력합니다. 이렇게 손상된 데이터는 AI 기능을 변경하고 잘못된 선택이나 예측을 만들어낼 수 있습니다. 이후 새롭거나 수정된 허위 데이터 포인트가 데이터셋에 추가되어 AI 프로세스가 올바르게 학습하는 것이 불가능해질 수 있습니다. data poisoning의 영향은 미묘해 보일 수 있지만, 위험할 수 있으며 점진적으로 AI 시스템의 모델 성능을 저해할 수 있습니다.
#2. 모델 반전
모델 반전 공격은 AI를 생성하는 데 사용된 학습 데이터를 복구하려는 시도입니다. 공격자는 모델에 반복적으로 질의하고 그 출력을 분석하는 것만으로도 학습 데이터에 대한 정보를 추출할 수 있습니다. 이는 특히 AI가 독점 정보나 비공개 정보를 기반으로 학습된 경우 심각한 개인정보 위협이 됩니다. 모델 반전은 독점 정보 또는 특정 개별 사용자의 데이터 유출로 이어질 수 있습니다. 이는 특히 구체적이거나 상세한 출력을 제공하는 모델에서 위험합니다.
#3. 적대적 예제
이는 AI 시스템, 특히 머신러닝 영역을 대상으로 한 오해를 유발하는 정교하게 제작된 입력입니다. 공격자는 입력 데이터에 거의 무시할 수 있을 정도의 작은 변화를 가해 AI가 데이터를 잘못 분류하거나 잘못 해석하도록 만듭니다. 예를 들어, 인간에게는 보이지 않을 정도로 약간 수정된 이미지가 AI로 하여금 이를 완전히 잘못 분류하게 만들 수 있습니다. adversarial 예제를 사용하면 AI 기반 보안 시스템을 우회하거나 AI 기반 시스템의 의사결정을 조작할 수 있습니다. 이는 자율주행차, 얼굴 인식, 악성코드 식별과 같은 분야에서 특히 그렇습니다.
#4. 모델 탈취
이 공격에서는 독점 AI 모델의 복제본 또는 매우 유사한 모델이 구축됩니다. 공격자는 대상 모델에 여러 차례 질의한 뒤, 그 응답을 사용해 대체 모델을 학습시킵니다. 이는 지적 재산과 경쟁 우위의 탈취로 이어질 수 있습니다. 이는 특히 AI 모델을 서비스로 제공하는 기업에 매우 중요합니다. 복제된 모델은 경쟁 서비스를 구축하거나 원본 모델의 일반적/보안상 결함을 찾는 데 활용될 수 있습니다.
#5. 개인정보 유출
AI 모델은 학습 데이터셋의 민감한 정보를 기억하고 유출할 수 있습니다. 이는 모델이 특정 질문을 받았을 때 또는 출력을 생성할 때 발생할 수 있습니다. 개인정보 유출은 개인 데이터, 영업 비밀 또는 기타 민감한 정보와 관련될 수 있습니다. 자연어 처리 모델에서는 이러한 모델이 학습 데이터를 기반으로 텍스트를 생성하는 경향이 있기 때문에 이는 문제가 될 수 있습니다. 말할 것도 없이, 이러한 유출은 AI 시스템을 정기적으로 감사함으로써 신중하게 방지해야 합니다.
#6. 백도어 공격
이 공격은 학습 단계에서 AI 모델에 악의적인 backdoors를 삽입하는 것을 포함합니다. 이러한 백도어는 특정 입력에 의해 트리거되며, 모델이 의도하지 않은 방식으로 동작하게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 백도어가 삽입된 이미지 인식 시스템은 특정 패턴이 포함된 이미지를 잘못 분류할 수 있습니다. 대부분의 시간 동안 모델이 정상적으로 동작하기 때문에 이를 찾아내기 매우 어려운 경우가 있습니다. 이 공격은 중요한 시나리오에서 AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 훼손할 수 있습니다.
#7. 회피 공격
출력 데이터는 단순히 제공된 입력을 기반으로 하며, 이러한 공격은 AI 기반 탐지 시스템을 우회할 수 있도록 입력 데이터를 조작하는 방식으로 이루어집니다. 공격자는 AI 보안 탐지기를 우회하기 위해 콘텐츠나 동작을 변경합니다. 악성코드는 AI를 사용하는 안티바이러스 프로그램에 탐지되지 않도록 수정될 수 있습니다. 이는 공격자의 회피 공격을 돕고, 보안을 담당하는 AI가 위협을 눈치채지 못한 채 통과시키면서 무력화될 수 있다는 우려를 높입니다.
#8. 데이터 추론
데이터 추론 공격은 공격자가 AI 시스템 출력의 패턴과 상관관계를 분석하고 이를 사용해 보호된 정보를 추론할 수 있을 때 발생합니다. 경우에 따라 간접 데이터의 노출도 개인정보 침해를 초래할 수 있습니다. 이러한 공격은 숨겨진 패턴을 발견하는 능력과 같이 기존 AI 기본 기능을 활용하기 때문에 방어가 어려운 경우가 많습니다. 이 위험은 AI 시스템이 무엇을 입력하고 출력할 수 있는지 신중하게 선택하는 것의 중요성을 보여줍니다.
#9. AI 강화 소셜 엔지니어링
이는 공격자가 AI를 사용해 매우 효과적이고 개인화된 social engineering 공격을 만드는 방식입니다. GenAI 시스템은 대상자를 속이기 위해 현실적인 텍스트, 음성, 심지어 영상 콘텐츠까지 생성할 수 있습니다. AI는 특정 수신자를 겨냥하도록 설계된 피싱 이메일을 작성할 수도 있습니다. 이로 인해 기존의 익숙한 소셜 엔지니어링 위협에 높은 위험이 더해지며, 이러한 공격은 점점 탐지하기 어려워지고 성공률은 실패율보다 더 높아지고 있습니다.
#10. API 공격
API는 AI 시스템과 다른 소프트웨어 간의 핵심 연결을 형성하므로 공격자에게 매력적인 표적이 됩니다. 일반적인 악용 방식에는 취약한 인증을 통한 무단 접근, 모델 동작을 오염시키기 위한 입력 조작, 안전하지 않은 엔드포인트를 통한 데이터 추출이 포함됩니다. 또한 공격자는 악의적인 요청으로 API를 과부하시켜 AI 서비스를 방해할 수 있습니다. 필수 보안 조치에는 강력한 인증, 입력 검증, 속도 제한, 지속적인 모니터링이 포함됩니다.
#11. 하드웨어 취약점
AI 시스템은 효율적인 처리를 위해 특수 하드웨어에 의존하는 경우가 많습니다. 공격자는 이 하드웨어의 취약점을 악용해 AI 시스템을 손상시킬 수 있습니다. 여기에는 전력 소비나 전자기 방출과 같은 물리적 신호에서 정보를 추출하는 사이드 채널 공격이 포함될 수 있습니다. 하드웨어 취약점은 소프트웨어 수준의 보안 조치를 우회할 수 있으며, 잠재적으로 공격자에게 AI 시스템에 대한 깊은 접근 권한을 제공할 수 있습니다. 이 위험은 AI 애플리케이션에서 안전한 하드웨어 설계와 구현의 필요성을 강조합니다.
#12. 모델 포이즈닝
데이터 포이즈닝이 학습 데이터셋을 조작하여 이동 과정 중에 발생하는 반면, 모델 포이즈닝은 AI 모델 자체에 직접 발생하며 두 가지 전략으로 나타납니다. 공격자는 악의적인 의도로 모델 파라미터나 아키텍처를 수정합니다. 그 결과 잠재적인 숨겨진 backdoor attacks를 만들거나, 모델의 동작을 예상치 못하고 눈에 띄지 않는 방식으로 변경할 수 있습니다. 모델 포이즈닝은 여러 당사자가 모델 학습에 참여하는 연합 학습 환경에서 특히 위험합니다.
모델 포이즈닝 탐지는 어렵습니다. 그 이유는 포이즈닝 효과가 특정 트리거 조건에서만 나타날 수 있고, 모델이 깨끗한 검증 데이터에서는 여전히 좋은 성능을 유지하는 경우가 많으며, 수정이 미묘하고 많은 가중치에 분산되어 있을 수 있고, 연합 학습 환경에서는 어떤 참여자가 악의적인 업데이트를 제공했는지 추적하기 어려울 수 있기 때문입니다.
#13. 전이 학습 공격
전이 학습 공격은 사전 학습된 모델을 기반으로 사용하고 특정 작업에 맞게 미세 조정하는 전이 학습 기반 AI 모델을 표적으로 합니다. 공격자는 특정 적대적 데이터를 조작하여 이후의 특화된 미세 조정 과정에서도 살아남는 숨겨진 백도어나 편향을 기본 모델에 포함시킬 수 있습니다. 이는 모델에서 예기치 않은 동작을 유발할 수 있으며, 운영 환경에서 안전하지 않거나 신뢰할 수 없게 만들 수 있습니다. 또한 많은 조직이 시간과 비용을 절약하기 위해 사전 학습된 모델을 사용할 수 있기 때문에 전이 학습 공격에 대한 우려도 존재합니다.
#14. 멤버십 추론 공격
이 공격에서 공격자는 특정 데이터 포인트가 AI 모델의 학습 세트에 포함되었는지 알고자 합니다. 공격자는 특정 입력에 대한 모델의 출력을 사용해 학습 데이터에 대한 정보를 알아낼 수 있습니다. 이는 특히 모델이 비공개 또는 기밀 데이터를 기반으로 학습된 경우 명백히 중대한 개인정보 위협이 됩니다.
AI 보안 위험을 완화하는 방법
AI 보안 위험에 대응하는 것은 하나의 솔루션으로 해결되지 않습니다. 아래는 이러한 위협을 최소화하기 위한 가장 중요한 다섯 가지 전략입니다:
1. 데이터 검증
조직은 악의적이거나 손상된 데이터를 식별하고 필터링하기 위해 포괄적인 데이터 검증을 구현해야 합니다. 이는 일반적으로 입력 데이터를 정제하여 AI 시스템에 제공할 수 있도록 하는 데 사용됩니다. 조직은 학습 또는 검증 세트에서 비정상적인 동작을 탐지하기 위해 이상 탐지 알고리즘을 사용해야 합니다. AI 모델을 학습하고 테스트하는 데 사용되는 데이터 세트에 대해 빈번한 감사와 무결성 보장이 이루어져야 합니다. 이러한 조치는 데이터 포이즈닝 공격을 방어하고 AI 시스템에서 의도치 않은 편향의 위험을 최소화할 수 있습니다.
2. 모델 보안 강화
조직은 차등 개인정보보호와 같은 기법을 사용하여 정확한 모델 성능은 유지하면서도 공격자가 특정 개인에 대한 정보를 추출하기 어렵도록 학습 데이터를 처리해야 합니다. 조직은 데이터 유출이 전혀 없는 공동 AI 학습을 위해 안전한 다자간 연산을 배포해야 합니다. 적대적/악의적 예제를 사용해 모델을 정기적으로 테스트하면 더 안전하고 견고하게 만들 수 있습니다. AI 모델의 보안성과 변조 방지를 보장하기 위해 모델 암호화와 보안 엔클레이브를 사용해야 합니다.
3. 강력한 접근 제어
조직은 AI 시스템 내 각 구성 요소에 대해 인증 및 권한 부여 계층을 구축해야 합니다. 또한 기업은 AI 모델 및 학습 데이터 접근에 대해 multi-factor authentication을 활성화해야 합니다.
조직은 최소 권한 원칙을 적용하여 루트 사용자에게 꼭 필요한 권한만 부여할 수 있습니다. 가능한 주입 공격을 식별하고 다양한 입력을 집중적으로 가하면 어떤 접근 권한을 변경해야 하는지 또는 데이터베이스를 적절한 권한 설정으로 되돌려야 하는지를 파악할 수 있습니다. 또한 개발자는 무단 접근/침해를 방지하기 위해 전송 중 데이터와 저장 데이터 모두에 강력한 암호화를 사용해야 합니다.
4. 정기적인 보안 감사
조직은 취약점이 존재하는지 확인하기 위해 AI 시스템에 대한 보안 평가를 정기적으로 수행해야 합니다. 시스템 보안은 자동화 도구와 수동 침투 테스트를 사용해 평가해야 합니다. 코드 리뷰는 AI 알고리즘과 이를 지원하는 소프트웨어의 취약점을 식별하는 데 사용됩니다. 조직은 알려진 취약점으로부터 보호하기 위해 AI 시스템의 모든 구성 요소를 최신 상태로 유지하고 패치해야 합니다. 또 다른 모범 사례는 24시간 연중무휴 모니터링을 수행하여 보안 사고가 발생할 경우 보안 팀이 즉시 대응할 수 있도록 하는 것입니다.
5. 윤리적 AI 관행
조직은 비즈니스에서 AI 애플리케이션을 개발할 때 허용 가능하고 책임 있는 개발의 경계를 설정해야 합니다. 또한 시스템의 책임성을 확보하기 위해 투명성을 도입해야 합니다. 모델 결과를 정기적으로 모니터링하고 평가하여 양방향 상충관계, 즉 AI 출력에 내재된 편향을 식별해야 합니다. AI 침해 또는 기타 윤리적 문제에 대해서는 사고 대응 플레이북을 통해 신속하고 효과적으로 대응해야 합니다. 조직은 AI 개발자와 사용자를 대상으로 보안 및 윤리 교육을 실시해야 합니다.
SentinelOne은 어떻게 도움을 줄 수 있나요?
SentinelOne은 AI 보안을 강화하는 데 중요한 몇 가지 기능을 제공합니다. 이 회사는 AI 기능을 사용해 보안을 제공할 뿐만 아니라 AI 자체를 보호하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:
- 자율 위협 탐지: SentinelOne은 인공지능을 사용해 위협을 자율적으로 탐지하고 대응합니다. 이를 통해 AI 시스템은 인프라 공격을 포함한 다양한 공격에 대해 더 높은 내성을 가질 수 있습니다.
- 행동 기반 AI: 이 플랫폼은 행동 기반 AI를 사용해 보안 침해의 징후일 수 있는 비정상적인 행동이나 활동을 식별합니다. 이는 일반 시스템이 시그니처로 설명하여 탐지할 수 없는 새로운 유형의 공격을 발견하는 데 유용합니다.
- 자동화된 대응: SentinelOne은 자동화된 위협 대응 기능을 제공합니다. 위협이 탐지되면 시스템이 즉시 조치를 취해 위험을 완화하고 억제하므로 AI 시스템에 대한 피해를 줄일 수 있습니다.
- 엔드포인트 보호: SentinelOne’s Endpoint Security는 엔드포인트를 보호하여 무단 사용자의 AI 시스템 접근과 데이터 유출 시도를 방지합니다.
- 네트워크 가시성: 전체 네트워크에 대한 완전한 가시성은 AI 시스템으로 오가는 모든 채널의 데이터 흐름을 추적하는 데 도움이 되며, 이를 통해 조직은 정보가 유출되고 있는지 또는 무단 행위자가 침입을 시도하고 있는지 확인할 수 있습니다.
결론
이러한 현대 기술의 배포에는 보안을 강화하는 AI의 필요성이 수반되며, 이는 면밀히 검토해야 할 중요한 영역입니다. AI 시스템이 모든 분야에서 발전하고 있으며 다양한 위협과 취약점으로부터 보호가 필요하기 때문에, 더 많은 조직이 이를 활용할수록 그 중요성은 더욱 커질 것입니다. 조직은 데이터 포이즈닝, 모델 반전, 적대적 공격과 같이 AI로 인해 발생할 수 있는 위험을 인식해야 합니다.
이 때문에 위협에 대응하기 위한 광범위한 보안 조치가 필요합니다. 여기에는 강력한 데이터 검증, 높은 수준의 모델 보안, 안전한 access controls, 빈번한 보안 감사, 윤리적 AI 관행이 포함될 수 있습니다. 이러한 전략은 조직이 AI 시스템, 데이터 프라이버시, 그리고 알고리즘에서 도출되는 모든 결정과 출력의 무결성을 보호하는 데 도움이 됩니다.
SentinelOne은 AI 시스템에서 중요한 영역의 보안을 제공합니다. AI 기반 보안 솔루션은 조직이 위협에 실시간으로 대응하도록 지원합니다. 미래 AI 기술의 요구를 충족하는 보안을 유지하기 위한 선제적 접근의 필요성은 계속해서 변화하는 과제가 될 것입니다.
FAQ
주요 보안 위협으로는 데이터 포이즈닝, 모델 반전, 적대적 예제, 개인정보 유출, 백도어 공격이 있으며, 이에 대한 가능한 대응 방안도 존재합니다. 이러한 모든 위험은 AI 시스템의 작동에 영향을 미칩니다.
데이터 포이즈닝은 공격자가 AI 학습 데이터셋에 잘못되었거나 악의적인 데이터를 주입하여 모델의 학습 방식을 손상시키고 잘못된 예측이나 의사결정을 유발하는 경우 발생합니다.
그 영향은 미묘하고 탐지하기 어려울 수 있어, 모델 성능에 대한 특히 위험한 장기적 위협이 됩니다.
사이버 공격자가 AI 시스템을 침해할 수 있는 방법은 많으며, 예를 들어 모델 탈취, 회피 공격, API 악용 등이 있습니다. 공격자는 또한 모델 출력을 조작하기 위해 AI 모델에서 텍스트 콘텐츠, 민감한 데이터 또는 미묘한 입력 특성을 추출하는 방법을 사용할 수 있습니다.
AI 시스템은 사회공학 기법을 가속화하고 각 사용자에 맞게 맞춤화함으로써 사이버 공격을 강화할 수 있습니다. 이는 피해자를 속일 가능성이 더 높은 그럴듯한 피싱 이메일, 딥페이크 또는 기타 형태의 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있음을 의미합니다.
주요 AI 보안 위험에는 데이터 포이즈닝, 모델 반전, 적대적 예제, 모델 탈취, 개인정보 유출, 백도어 공격, 회피 공격, API 공격 등이 포함됩니다.
이러한 각 위협은 AI 시스템의 무결성, 기밀성 또는 가용성을 손상시킬 수 있습니다.
설명 가능성은 AI 모델의 의사결정 이면에 있는 이유에 대한 인사이트를 제공하므로 사이버 위협 방어의 핵심 기능입니다. 이러한 투명성 조치는 AI 시스템의 편향, 취약점 또는 예기치 않은 동작을 탐지할 수 있도록 정보를 드러내는 데 도움이 됩니다.
조직은 강력한 데이터 검증 구현, 모델 보안 강화, 액세스 제어 강화, 정기적인 보안 감사 수행, 윤리적인 AI 관행 개발을 통해 AI 보안 위험을 완화할 수 있습니다.
SentinelOne은 행동 기반 AI와 자율형 위협 탐지를 사용하여 비정상 활동을 식별하고, 위협에 실시간으로 대응하며, AI 시스템에 연결된 엔드포인트와 네트워크 트래픽을 보호합니다.
이 플랫폼은 가시성과 자동화된 대응 기능을 제공하여 조직이 인프라 공격과 모델 계층 공격 모두에 방어할 수 있도록 지원합니다.
AI 모델 보호에 사용할 수 있는 도구로는 차등 개인정보보호 프레임워크, 연합 학습 플랫폼, 모델 암호화 솔루션, SentinelOne과 같은 AI 기반 보안 모니터링 시스템이 있습니다. 이러한 서비스는 여러 보안 위협과 취약점으로부터 방어합니다.
