AI 물결이 기업 보안에 미치는 영향

오늘날의 디지털 세상에서는일체 포함(AI) 기술의 급속한 발전은 기업의 혁신과 발전을 주도하고 있습니다. 특히 자연어 생성(NLG) 시스템, 이미지 합성, 비디오 합성 등 생성 AI 제품의 물결은 기업의 비즈니스 운영과 사용자 경험을 변화시키고 있습니다. 그러나 이러한 물결은 일부 보안 위험과 과제도 가져옵니다. 제너레이티브 AI 제품 열풍이 기업 보안에 미치는 영향을 살펴보고 이에 따른 대응 전략을 제시하겠습니다.

1. 사이버 공격의 위협이 심화되고 있다

AI가 감소했습니다해커진입 장벽. 해커는 생성 AI를 사용하여 다양한 네트워크 공격 방법을 신속하게 통합하고, 공격 방법을 편리하게 "무기화"하며, 잠재적으로 혁신적인 공격 방법을 달성할 수 있습니다. 프라이스워터하우스쿠퍼스사이버 보안팀은 ChatGPT의 광범위한 사용과 동시에 고객이 받은 피싱 이메일과 같은 사회 공학 공격이 최근 몇 달 동안 크게 증가했다는 사실을 분명히 관찰했습니다. 또한 ChatGPT는 더 혼란스러운 피싱 웹사이트를 일괄 생성하는 데 사용되는 것으로 밝혀졌습니다.

2. 민감한 기업 데이터 유출

보안 전문가기업의 민감한 데이터가 유출될 가능성이 우려됩니다. 직원의 부적절한 입력 행위로 인해 민감한 데이터가 생성 AI 제품의 데이터베이스에 유지될 수 있습니다. OpenAI의 개인 정보 보호 정책에 따르면 ChatGPT를 사용할 때 사용자가 입력한 콘텐츠는 AI 알고리즘 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 게다가 ChatGPT는 오픈소스 라이브러리의 취약점으로 인해 일부 사용자가 다른 사용자의 대화 내용 제목을 볼 수 있는 심각한 보안 문제에 노출되어 있었습니다. 현재 Amazon 및 Microsoft와 같은 많은 기술 대기업은 직원들에게 민감한 데이터를 ChatGPT와 공유하지 말라고 상기시켰습니다.

3. AI 중독 위험

데이터 훈련과 모델 중독은 AI가 직면하는 일반적인 보안 위협으로, 악성 데이터는 AI 알고리즘의 결과에 부정적인 영향을 미치게 된다. 운영 관리가 AI에 크게 의존한다면 주요 문제에 대해 잘못된 결정이 내려질 수 있습니다. 반면, 생성 AI에는 잠재적인 "편향" 문제도 있습니다. 다수의 유명 전문가, 학자들이 참여한 'AI를 위한 독 100병' 캠페인처럼 기업은 AI를 개발하거나 활용할 때 AI 중독 위협에 선제적이고 전략적으로 대응해야 한다.

4. 개인정보 보호 문제

AI 사전 훈련 단계에서는 대량의 데이터 수집과 마이닝이 필요하며, 여기에는 고객과 직원의 개인정보가 많이 포함될 수 있습니다. AI가 이러한 개인 정보를 제대로 보호하고 익명화하지 못하면 개인 정보 유출로 이어질 수 있으며, 이러한 개인 정보는 사용자 행동을 분석하고 추측하는 데 악용될 수도 있습니다. 예를 들어, 모바일 애플리케이션 시장에는 이미지 생성 소프트웨어가 넘쳐나는데, 사용자는 자신의 아바타를 여러 개 업로드하기만 하면 소프트웨어를 통해 다양한 장면과 테마의 합성 사진을 생성할 수 있습니다. 그러나 이들 사용자가 업로드한 아바타를 소프트웨어 기업이 어떻게 활용하는지, 개인정보 보호 등 보안 위험을 초래할지는 주목받고 대응할 가치가 있다.

5. 기업 보안 규정 준수 위험

효과적인 관리 조치가 없는 경우 AI 제품의 대량 채택은 보안 규정 준수 문제로 이어질 수 있으며 이는 의심할 여지 없이 기업 보안 관리자에게 큰 과제입니다. 중국 사이버 공간 관리국의 검토 및 승인을 받았으며 국가 발전 개혁위원회와 교육부를 포함한 6개 부서의 승인을 받았습니다.생성 인공 지능서비스 관리 임시조치가 2023년 8월 15일 정식 시행되었습니다12. 기술 개발 및 거버넌스, 서비스 사양, 감독 및 검사, 법적 책임 측면에서 기본 요구사항을 제시하고 생성적 서비스 도입을 위한 기본 준수를 확립했습니다. AI 규제 프레임워크.

AI 보안 위협 시나리오

다음에서는 생성적 AI로 인해 발생하는 보안 위험을 이해한 후 보다 구체적인 보안 위협 시나리오에서 문제가 어떻게 발생하는지 분석하고 생성적 AI가 기업 보안에 미치는 미묘한 영향을 살펴봅니다.

1. 사회공학 공격

세계적으로 유명한 해커 케빈 미트닉(Kevin Mitnick)은 "보안 체인에서 가장 약한 고리는 사람입니다"라고 말한 적이 있습니다. 사회 공학 해커의 일반적인 전술은 달콤한 말을 사용하여 기업 직원을 속이는 것이며, 생성 AI의 출현으로 사회 공학 공격이 크게 촉진되었습니다. 제너레이티브 AI는 가짜 뉴스, 가짜 소셜 미디어 게시물, 사기성 이메일 등 매우 사실적인 가짜 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이러한 가짜 콘텐츠는 사용자를 호도하거나 허위 정보를 퍼뜨리거나 기업 직원을 속여 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다. 생성적 AI는 소리나 비디오를 합성하여 실제처럼 보이도록 하는 데에도 사용할 수 있으며, 이는 사기를 저지르거나 증거를 위조하는 데 사용될 수 있습니다. 바오터우시 공안국 통신사이버범죄수사국은 지능형 AI 기술을 활용한 통신사기 사례를 발표했는데, 범죄자들은 AI 얼굴변화 기술을 이용해 10분 만에 430만 위안을 사기했다.

2. 직원의 의도하지 않은 위반행위

많은 기술 제조업체가 생성 AI 트랙을 적극적으로 배치하고 수많은 생성 AI 기능을 제품과 서비스에 통합하기 시작했습니다. 직원이 생성 AI 제품을 사용하기 전에 사용자 이용 약관을 주의 깊게 읽지 않고 실수로 사용했을 수도 있습니다. 기업 직원이 생성 AI를 사용할 때 재무 데이터, 프로젝트 자료, 회사 비밀 등 민감한 정보가 포함된 콘텐츠를 입력할 수 있으며, 이로 인해 민감한 기업 정보가 유출될 수 있습니다. 제너레이티브 AI가 기업의 민감한 정보를 유출하는 것을 방지하기 위해 기업은 데이터 유출 방지 기술을 강화하고 직원의 온라인 행동을 제한하는 등 포괄적인 보안 조치를 취하는 동시에 직원을 대상으로 보안 교육을 실시하여 개선해야 합니다.데이터 보안및 기밀 감시 등 직원의 위반 사항이 발견되면 회사는 즉시 영향을 평가하고 적시에 조치를 취해야 합니다.

3. 불가피한 차별과 편견

AI가 차별과 편견을 가질 수 있는 이유는 주로 훈련 데이터와 모델 설계의 특성 때문이다. 인터넷의 훈련 데이터는 인종, 성별, 문화, 종교, 사회적 지위를 포함한 실제 편견을 반영합니다. 학습 데이터를 처리하는 동안 편향된 데이터를 제외하기 위한 적절한 선별 및 정리 조치가 없을 수 있습니다. 마찬가지로, 생성 AI에 대한 모델 설계 및 알고리즘 선택의 편향을 줄이는 데 충분한 관심을 기울이지 않을 수 있습니다. 알고리즘 모델은 학습 프로세스 중에 훈련 데이터의 편향을 포착하여 생성된 텍스트가 비슷하게 편향되도록 합니다. 생성 AI에서 편견과 편견을 제거하는 것은 복잡한 과제이지만 기업이 이를 완화하기 위해 취할 수 있는 조치가 있습니다3.

4. 개인정보 보호에 대한 타협

AI 제품을 사용하는 과정에서 효율적인 자동화와 개인화된 서비스를 추구하기 위해 기업과 개인은 개인정보 보호에 있어 어느 정도 타협을 하여 AI가 일부 개인 데이터를 수집하도록 허용할 수 있습니다. 사용자가 사용 중에 개인 정보 보호 콘텐츠를 AI에 공개하는 것 외에도 AI는 사용자 입력을 분석하고 알고리즘을 사용하여 사용자의 개인 정보, 선호도 또는 행동을 추론하여 사용자의 개인 정보를 더욱 침해할 수도 있습니다. 데이터 둔감화 및 익명화는 일반적인 개인 정보 보호 조치이지만 데이터 정보의 일부가 손실되어 생성된 모델의 정확성이 떨어질 수 있습니다. 개인 개인 정보 보호와 생성된 콘텐츠 품질 간의 균형을 찾아야 합니다. AI 제공자로서 귀하는 사용자에게 데이터 수집, 사용 및 공유에 대해 알리는 투명한 개인정보 보호정책 설명을 제공하여 사용자가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 해야 합니다.

5. 규제 준수의 메가트렌드

현재 AI가 직면한 법률 준수 위험은 주로 '불법 콘텐츠', '지적재산권 침해' 등의 측면에서 발생합니다. 감독이 없는 경우 AI는 모욕, 비방, 음란물, 폭력 및 기타 불법적이거나 불법적인 요소를 포함할 수 있는 불법적이거나 부적절한 콘텐츠를 생성할 수 있는 반면, 생성적 AI는 기존 저작권이 있는 콘텐츠를 기반으로 할 수 있습니다. 지적재산권 침해로 이어질 수 있습니다. 생성 AI를 사용하는 기업은 규정 준수 검토를 수행하여 애플리케이션이 관련 규정 및 표준을 준수하는지 확인하고 불필요한 법적 위험을 방지해야 합니다. 기업은 자신이 사용하는 제품이 '생성 인공 지능 서비스 관리에 관한 임시 조치' 조항을 준수하는지 먼저 평가해야 하며, 동시에 관련 규정의 업데이트 및 변경 사항에 세심한 주의를 기울여 적시에 조정해야 합니다. 규정 준수를 보장합니다. 기업이 공급업체나 파트너와 함께 생성 AI를 사용할 때는 각 당사자의 권리와 책임을 명확히 하고 계약서에 해당 의무와 제한 사항을 명시해야 합니다.

AI의 위험과 과제에 대처하는 방법

사용자나 기업 임직원은 AI가 제공하는 다양한 편의를 누리면서도 개인정보 등 민감한 정보에 대한 보호를 강화해야 한다는 점을 깨달아야 한다.

1. 개인정보 유출 방지

직원은 AI 제품을 사용하기 전에 서비스 제공업체가 사용자의 개인정보와 보안을 합리적으로 보호하는지 확인하고, 개인정보 보호정책 및 이용약관을 주의 깊게 읽고, 가능한 한 대중의 검증을 받은 신뢰할 수 있는 제공업체를 선택해야 합니다. 사용 중에는 개인 정보 데이터를 입력하지 마십시오. 실제 신원 정보가 필요하지 않은 시나리오에서는 가상 신원이나 익명 정보를 사용하십시오. 가능한 모든 민감한 데이터는 입력하기 전에 퍼지되어야 합니다. 인터넷, 특히 소셜 미디어와 공개 포럼에서 직원은 이름, 주소, 전화번호 등의 개인 정보를 과도하게 공유하는 것을 피해야 하며, 공개적으로 접근 가능한 웹사이트 및 콘텐츠에 정보를 쉽게 노출시켜서는 안 됩니다.

2. 오해의 소지가 있는 생성 콘텐츠를 피하세요.

AI의 기술적 원리의 한계로 인해 그 결과는 필연적으로 오도되거나 편향될 수 있으며, 업계 전문가들도 데이터 중독의 위험을 피하기 위한 방법을 끊임없이 연구하고 있습니다. 중요한 정보에 대해서는 직원들이 독립적이고 신뢰할 수 있는 여러 출처를 통해 확인해야 하며, 동일한 정보가 한 곳에만 나타나는 경우 진위 여부를 확인하기 위해 추가 조사가 필요할 수 있습니다. 결과에 명시된 정보가 확실한 증거에 의해 뒷받침되는지 찾아보고, 실질적인 근거가 부족한 경우 해당 정보를 회의적으로 다루어야 할 수도 있습니다. AI의 잘못된 정보와 편견을 식별하려면 사용자가 비판적 사고를 유지하고 디지털 활용 능력을 지속적으로 향상하며 제품과 서비스를 안전하게 사용하는 방법을 이해해야 합니다.

개인 사용자의 개방적인 태도에 비해 기업은 여전히 AI를 기다리고 있으며 AI의 도입은 기업에게 기회이자 도전입니다. 기업은 전반적인 위험을 고려하고 사전에 대응 전략을 마련해야 합니다. 제안 사항은 다음과 같습니다.

1. 기업사이버 보안방어 능력 평가 또는 개선

기업이 직면한 주요 과제는 AI로 인한 차세대 사이버 공격을 방어하는 방법입니다. 기업의 최우선 과제는 현재 네트워크 보안 상태를 평가하고, 기업이 이러한 공격에 대처할 수 있는 충분한 보안 탐지 및 방어 능력을 갖추고 있는지 여부를 명확히 하고, 잠재적인 네트워크 보안 방어 취약점을 식별하고, 이에 상응하는 강화 조치를 취하여 적극적으로 대응하는 것입니다. 위의 목표를 달성하기 위해 기업은 이러한 실제 네트워크 공격 위협 시나리오를 기반으로 공격 및 방어 대결 훈련, 즉 네트워크 보안 '적색 대결'을 수행하는 것이 좋습니다. 다양한 공격 시나리오에서 발생할 수 있는 네트워크 보안 방어 단점을 사전에 발견하고, 방어 결함을 종합적이고 체계적으로 복구하여 기업의 IT 자산과 데이터 보안을 보호합니다.

2. 기업 내 내부 AI 테스트 환경 배포

AI의 기술적 원리를 이해하고 AI 모델로 생성된 결과를 더 잘 제어하려면 기업은 통제할 수 없는 생성 AI 제품이 기업 데이터에 영향을 미치지 않도록 내부적으로 자체 AI 샌드박스 테스트 환경을 구축하는 것을 고려할 수 있습니다. 격리된 환경에서 테스트함으로써 기업은 정확하고 편견 없는 데이터가 AI 개발에 사용될 수 있는지 확인할 수 있으며, 민감한 데이터 유출 위험에 대한 걱정 없이 모델 성능을 보다 자신있게 탐색하고 평가할 수 있습니다. 격리된 테스트 환경은 AI에 대한 데이터 중독 및 기타 외부 공격을 방지하고 AI 모델의 안정성을 유지할 수도 있습니다.

3. AI 리스크 관리 전략 수립

기업은 가능한 한 빨리 리스크 관리 목표 범위에 AI를 포함시키고, 그에 따라 리스크 관리 프레임워크와 전략을 보완하고 수정해야 합니다. AI를 활용하여 비즈니스 시나리오에 대한 위험 평가를 수행하고, 잠재적 위험 및 보안 취약점을 식별하고, 해당 위험 계획을 수립하고, 대응 조치 및 책임 할당을 명확히 합니다. 승인된 인력만이 기업이 승인한 AI 제품에 접근하고 사용할 수 있도록 엄격한 접근 관리 시스템을 구축합니다. 동시에 사용자의 사용 행위를 규제하고, 기업 직원에게 AI 위험 관리 교육을 실시해 직원의 보안 인식과 대응 역량을 강화해야 한다. 기업가는 또한 AI 애플리케이션을 개발할 때 자신이 제공하는 데이터가 어떻게 사용되고 어떤 데이터가 유지될 것인지 최종 사용자에게 명확하게 알리기 위해 설계 방식에 따른 개인 정보 보호 접근 방식을 채택해야 합니다.

4. AI 연구 전담 워킹그룹 구성

기업은 조직 내 전문 지식과 기술을 모아 AI 기술의 잠재적인 기회와 위험을 공동으로 탐색하고, 데이터 거버넌스 전문가, AI 모델 전문가, 비즈니스 도메인 전문가, 법률 전문가 등 관련 분야를 이해하는 구성원을 워킹 그룹에 초대할 수 있습니다. 컴플라이언스 전문가 등 기업 경영진은 작업 그룹 구성원이 탐색하고 실험하는 데 필요한 데이터와 리소스에 액세스할 수 있도록 보장하는 동시에 작업 그룹 구성원이 테스트 환경에서 실험하고 검증하여 AI의 잠재적인 기회와 비즈니스 응용 프로그램을 더 잘 이해하도록 장려해야 합니다. 위험의 균형을 맞추면서 첨단 기술을 적용함으로써 얻을 수 있는 이점.

결론

AI의 개발과 적용은 기술에 큰 영향을 미치고 있으며, 이는 새로운 생산성 혁명을 촉발할 수 있습니다. AI는 딥 러닝, 자연어 처리, 빅 데이터의 발전을 결합하여 컴퓨터 시스템이 인간 언어로 콘텐츠를 생성할 수 있도록 하는 강력한 기술입니다. 기업과 직원은 이 강력한 기술을 통제하고 법적, 윤리적, 사회적 책임의 틀 내에서 개발 및 적용이 수행되도록 해야 하며 이는 향후 중요한 문제가 될 것입니다.