AI 보안 컨설팅
AI 보안 컨설팅으로 신뢰할 수 있는 AI 환경을 조성하세요.
안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축을 지원합니다.
AI 보안 컨설팅이란?
정의
외부의 사이버 공격·침해행위 등으로 인한 AI 시스템 손상, 탈취 등
무결성, 기밀성, 가용성을 저해하는 행위로부터
AI 시스템을 보호하기 위한 컨설팅입니다.
AI 보안 위협 분류
AI 모델
취약점 공격
- 모델 오염 (Poisoning)
- 전도 공격 (Inversion)
- 회피 공격 (Evasion)
AI 서비스
공격
- API 악용 및 오남용
- 서비스 거부 (DoS)
- 모델 도용 및 복제
AI 악용
보안 위협
- 딥페이크 생성
- 자동화된 피싱 공격
- 악성 코드 생성
데이터
유출
- 학습 데이터 추출
- 프롬프트 인젝션
- 민감 정보 노출
AI 보안 컨설팅 적용 범위
AI 보안 안내서 기준 86개 항목에 대하여 보안점검 진행
(AI 개발자 : 53개 항목, AI 서비스 제공자 : 43개 항목)
AI 개발자
Developer- 데이터 수집
- 전처리
- AI 모델 학습/생성
- AI 모델 검증
AI 모델링에 적용 데이터 처리,
데이터 기반 모델 생성 및 검증
AI 서비스 제공자
Provider- AI 시스템 검증
- AI 구현/조정
- 시스템 제공/운영 지원
- AI 시스템 제공/운영
기존/신규 시스템에 구현 및
타 시스템과 조정
AI 비즈니스 이용자
User- 적절한 운용 및 이용
- 윤리적 활용
- 비즈니스 목적 부합
비즈니스 목적에 맞게
안전하고 윤리적으로 활용
AI 생명주기 별 목표
1. 계획 및 설계
AI 시스템 목표 및
성공 지표 정의
2. 데이터 수집
학습 데이터 수집,
전처리 및 변환
3. 모델 배포
학습 모델의
어플리케이션 통합
4. 모니터링
배포 모델 성능
유지관리 및 개선
5. 파기
AI 모델의
안전한 파기
1. 계획 및 설계
AI 시스템이 해결할 목표 및 성공 지표 정의
2. 데이터 수집 및 준비
AI 모델 학습 및 개발 시 사용할 데이터 수집, 사전 처리 및 변환
3. 모델 개방 및 배포
학습된 AI 모델을 실제 어플리케이션 환경 통합
4. 모니터링 및 유지보수
배포된 모델 성능 모니터링 및 유지관리
5. 파기
AI 모델의 안전한 파기
기대효과
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기업의 실질적 보안 수준 향상
생성형 AI가 업무 전반으로 확산됨에 따라,
잠재적 리스크 통제 방안 마련
규제 및 가이드라인 강화
26년 AI 기본법의 시행으로 AI의 활용 증가에 따른
규제 방안 마련
공급망 리스크 제거
외부 LLM 및 오픈소스 활용 비중이 급증함에 따라,
검증되지 않은 제3자 구성요소로 인한
AI 공급망 리스크 제거
기업 브랜드 이미지 제고
사전 보안점검을 통한 대외 기업의
대외 이미지 및 신뢰도 확보
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