AI 보안 리스크 관리 프레임워크
- 3월 20일
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생성형 AI 확산으로 보안 패러다임이 변화했다.
AI는 이제 단순한 분석 도구가 아니라, 공격 자동화·오정보 생성·데이터 유출 등 새로운 보안 리스크를 만들어내는 주체가 되었다.
AI 보안 위협은 모델 공격, AI 무기화, 민감정보 유출로 나타난다.
적대적 공격, 데이터 오염, 딥페이크 사기, AI 악성코드, 업무자료의 외부 AI 입력 등이 주요 위험으로 제시된다.
AI 보안은 기존 사이버보안보다 더 복합적인 대응을 요구한다.
네트워크·시스템 취약점뿐 아니라 모델 무결성, 학습 데이터 신뢰성, 출력 통제, AI 에이전트의 자율 행동까지 관리해야 한다.
OWASP LLM Top 10과 NIST AI RMF가 핵심 대응 기준이다.
OWASP는 LLM의 주요 취약점을, NIST AI RMF는 조직 차원의 AI 리스크 관리 체계를 제시한다.
AI 보안의 핵심은 기술이 아니라 거버넌스다.
전략, 정책, 기술, 운영이 연결된 통합 관리 체계를 통해서만 AI 시대의 보안 위협에 효과적으로 대응할 수 있다.
