인공지능 보안

2026년, AI 보안 환경은 근본적으로 재편되고 있습니다. 전 세계적으로 최대 480만 명에 달하는 사이버 보안 인력 격차에 대응하기 위해 조직들은 24시간 연중무휴로 운영되는 고도의 권한을 가진 AI 인텔리전스를 대규모로 배포하고 있으며, 이는 공격자의 표적이 되고 있습니다. 그러나 이러한 자율 시스템이 공격자의 표적이 되고 있는 속도도 빨라지고 있습니다. 팔로알토 네트웍스, 무디스, 크라우드스트라이크 등 최고의 보안 기관들은 2026년까지 AI 인텔리전스가 기업이 직면한 가장 큰 내부자 위협이 될 것으로 예측하고 있습니다. 기존의 방어 프레임워크는 실패하고 있으며 새로운 거버넌스 시스템과 보호 아키텍처가 필요하게 되었습니다.

오픈가드레일은 최초의 완전한 오픈 소스 엔터프라이즈급 대형 모델 보안 가드레일 플랫폼으로, 119개 언어, 통합 LLM 아키텍처, 구성 가능한 민감도 정책, 멀티 클라우드 배포를 지원합니다. 이 보고서는 핵심 기술 혁신, 애플리케이션 시나리오, 배포 모델, 성능 벤치마킹 및 향후 개발에 대한 심층 분석을 제공하여 금융, 의료, 법률 등 규제 산업에서 AI 애플리케이션을 위한 보안 규정 준수 가이드라인을 제공합니다. OpenGuardrails의 구성 가능한 정책, 효율적인 모델 설계 및 프로덕션급 인프라를 분석하여 차세대 AI 보안 가드레일의 방향을 제시합니다.

최고 보안 책임자(CSO)는 AI 시스템이 기존의 데이터 위험을 증폭시키는 동시에 데이터 중독, 모델 리버스 엔지니어링, 공급망 오염과 같은 완전히 새로운 위협을 도입하는 전례 없는 도전에 직면해 있습니다. 이 가이드는 NIST AI 위험 관리 프레임워크(AI RMF), Google 보안 AI 프레임워크(SAIF) 및 업계 관행을 기반으로 CSO에게 실행 가능한 데이터 보안 거버넌스 시스템을 제공합니다.

Strix는 수동 중심의 침투 접근 방식에서 멀티 에이전트 협업 자동화 모델로 진화한 사이버 보안 테스트 분야의 패러다임 전환을 나타냅니다. 이 도구는 LLM 기반 자율 인텔리전스를 통해 완벽한 취약성 수명 주기 관리(정찰, 익스플로잇, 검증)를 달성하여 기존의 수동 침투 및 수동 스캔 도구에 비해 상당한 비용 이점(70% 이상의 비용 절감)과 시간 효율성 이점(테스트 주기를 몇 주에서 몇 시간으로 단축)을 보여줍니다. 그러나 제로데이 취약점 악용 성공률이 10~21%에 불과하고 비즈니스 로직 취약점 탐지 기능이 심각하게 부족하며 멀티 에이전트 시스템의 내재된 보안 위험(힌트 주입, 에이전트 간 신뢰 남용)으로 인해 구조화된 거버넌스 프레임워크가 필요하다는 한계도 분명히 존재합니다.

많은 사람들이 AI가 사이버 보안에 미치는 영향을 주로 '또 하나의 스마트한 도구'의 형태로 생각합니다. 하지만 아시아 태평양(AP)의 AI 사이버 보안에 대한 이 개요서를 읽고 나면, AI가 공격을 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 현실적으로 만들고 있다는 보다 확실한 결론을 내릴 수 있습니다.

AI가 단순한 챗봇에서 자율적인 계획, 의사 결정 및 실행 기능을 갖춘 에이전트 AI로 진화함에 따라 애플리케이션의 공격 표면이 근본적으로 바뀌었습니다. 기존의 LLM과 달리 ...

기업 애플리케이션에 대규모 언어 모델(LLM)과 생성 인공 지능(GenAI)이 널리 보급되면서 결정론적 논리에 기반한 기존의 소프트웨어 보안 패러다임으로는 모델 역전, 데이터 중독, 큐 워드 삽입과 같은 새로운 확률적 위협에 더 이상 대응할 수 없게 되었습니다.2023년에 출시될 Google의 보안 AI 프레임워크(SAIF)는 전통적인 사이버 보안 모범 사례와 AI 시스템의 특수성을 결합하는 것을 목표로 하는 체계적인 방어 아키텍처를 제안하고 있습니다. 구글이 2023년에 출시할 보안 AI 프레임워크(SAIF)는 기존 사이버 보안의 모범 사례와 AI 시스템의 특수성을 결합하는 것을 목표로 하는 체계적인 방어 아키텍처를 제안합니다. 이 백서에서는 아키텍처 설계 관점에서 SAIF의 6가지 핵심 요소, 생태적 시너지 메커니즘, 진화 경로를 분석하여 엔터프라이즈급 AI 보안 시스템 구축을 위한 이론적, 실무적 참고자료를 제공합니다.

이 보고서는 AI 어시스턴트, 에이전트, 도구, 모델, 스토리지의 5가지 핵심 공격 표면과 표적 보안 위험, 방어 아키텍처 및 솔루션으로 구성된 5가지 핵심 공격 표면을 기반으로 작성되었습니다.

에임 시큐리티는 RAG Copilot의 전형적인 설계 결함을 악용하여 공격자가 특정 사용자 행동에 의존하지 않고도 M365 Copilot의 모든 데이터를 자동으로 훔칠 수 있는 "EchoLeak" 취약점을 발견했습니다. 주요 공격 체인은 세 가지 취약점으로 구성되어 있지만, Aim Labs는 연구 중에 악용이 가능한 다른 취약점도 확인했습니다.

AIGC(인공지능 생성 콘텐츠) 분야에서는 상당한 진전이 있었습니다. 그러나 기술 발전에는 항상 새로운 도전이 따르기 마련이며, AIGC 분야의 보안 문제가 대두되고 있습니다. 이 보고서에서는 AIGC의 보안 위험을 심층적으로 분석하고 해결책을 제안합니다.