이 글은 AI와 데이터 보안 문제를 더 잘 이해하는 데 도움을 드립니다. 지금 INVIAI와 함께 알아보세요!

인공지능(AI)은 산업과 사회를 변화시키고 있지만, 동시에 중요한 데이터 보안 문제를 야기합니다. 현대 AI 시스템은 민감한 개인 및 조직 정보를 포함한 방대한 데이터셋에 의해 구동됩니다. 이러한 데이터가 적절히 보호되지 않으면 AI 결과의 정확성과 신뢰성이 훼손될 수 있습니다.

사실, 사이버보안은 “AI 시스템의 안전성, 회복력, 개인정보 보호, 공정성, 효율성 및 신뢰성을 위한 필수 전제 조건”으로 간주됩니다. 이는 데이터 보호가 단순한 IT 문제가 아니라 AI가 해를 끼치지 않고 혜택을 제공하도록 보장하는 데 근본적임을 의미합니다.

AI가 전 세계 필수 운영에 통합됨에 따라, 조직은 이러한 시스템을 구동하는 데이터를 보호하는 데 각별한 주의를 기울여야 합니다.

AI 개발에서 데이터 보안의 중요성

AI의 힘은 데이터에서 나옵니다. 머신러닝 모델은 학습한 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 의사결정을 내립니다. 따라서 AI 시스템 개발 및 배포에서 데이터 보안은 가장 중요한 요소입니다. 공격자가 데이터를 변조하거나 탈취할 수 있다면 AI의 동작과 결과가 왜곡되거나 신뢰할 수 없게 됩니다.

성공적인 AI 데이터 관리 전략은 데이터가 어느 단계에서도 조작되거나 손상되지 않았으며, 악의적이거나 무단으로 포함된 내용이 없고, 의도치 않은 이상 현상이 포함되어 있지 않음을 보장해야 합니다.

본질적으로, 설계와 학습부터 배포 및 유지보수에 이르기까지 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터 무결성과 기밀성을 보호하는 것이 신뢰할 수 있는 AI를 위해 필수적입니다. 어느 단계에서든 사이버보안을 소홀히 하면 전체 AI 시스템의 보안이 위태로워질 수 있습니다. 국제 보안 기관의 공식 지침은 AI 모델 설계, 개발, 운영 및 업데이트에 사용되는 모든 데이터셋에 대해 견고하고 기본적인 사이버보안 조치를 적용해야 한다고 강조합니다.

요컨대, 강력한 데이터 보안 없이는 AI 시스템이 안전하거나 정확하다고 신뢰할 수 없습니다.

AI 시대의 데이터 프라이버시 문제

AI와 데이터 보안이 만나는 지점에서 가장 큰 문제 중 하나는 프라이버시입니다. AI 알고리즘은 효과적으로 작동하기 위해 온라인 행동, 인구통계, 생체 인식 정보 등 방대한 개인 및 민감 데이터를 필요로 합니다. 이는 데이터 수집, 사용 및 보호 방식에 대한 우려를 불러일으킵니다. 무단 데이터 사용과 은밀한 데이터 수집이 만연한 문제로 대두되고 있습니다. AI 시스템이 개인의 충분한 동의나 인지 없이 개인정보에 접근할 수 있기 때문입니다.

예를 들어, 일부 AI 기반 서비스는 인터넷에서 데이터를 무단으로 수집하는데, 얼굴 인식 회사가 소셜 미디어와 웹사이트에서 동의 없이 200억 개 이상의 이미지를 모은 논란이 된 사례가 있습니다. 이로 인해 유럽 당국은 개인정보 보호법 위반으로 막대한 벌금과 금지 조치를 내렸습니다. 이러한 사건은 데이터 프라이버시가 존중되지 않으면 AI 혁신이 윤리적, 법적 경계를 쉽게 넘을 수 있음을 보여줍니다.

전 세계 규제 기관은 AI 맥락에서 데이터 보호법을 강화하고 있습니다. 유럽연합의 일반 개인정보 보호법(GDPR)은 이미 개인 데이터 처리에 엄격한 요구사항을 부과하여 전 세계 AI 프로젝트에 영향을 미치고 있습니다. 또한 2025년 시행 예정인 EU AI 법안과 같은 AI 전용 규제도 등장하고 있으며, 고위험 AI 시스템에 데이터 품질, 정확성 및 사이버보안 강화를 요구할 예정입니다.

국제기구들도 이러한 우선순위를 공유합니다. UNESCO의 글로벌 AI 윤리 권고안은 “프라이버시 및 데이터 보호 권리”를 명시하며 AI 시스템 수명 주기 전반에 걸쳐 프라이버시를 보호하고 적절한 데이터 보호 체계를 마련할 것을 강조합니다. 요약하면, AI를 도입하는 조직은 복잡한 프라이버시 문제와 규제를 준수하며 개인 데이터가 투명하고 안전하게 처리되도록 해야 공공의 신뢰를 유지할 수 있습니다.

데이터 무결성과 AI 시스템에 대한 위협

AI 보안은 단순히 데이터 도난을 막는 것뿐만 아니라 데이터와 모델의 무결성을 보장하는 것도 포함합니다. 악의적인 공격자는 데이터 파이프라인 자체를 겨냥해 AI 시스템을 악용하는 방법을 발견했습니다. 2025년 공동 사이버보안 권고문은 AI 특화 데이터 보안 위험 세 가지를 강조했습니다: 손상된 데이터 공급망, 악의적으로 변조된(“중독된”) 데이터, 데이터 드리프트. 아래에서 주요 위협들을 자세히 설명합니다:

• 데이터 중독 공격: 중독 공격은 공격자가 AI 시스템의 학습 데이터에 의도적으로 거짓 또는 오도하는 데이터를 주입하여 모델의 동작을 왜곡하는 것입니다. AI 모델은 학습 데이터에서 “배우기” 때문에 중독된 데이터는 잘못된 결정이나 예측을 초래할 수 있습니다.
  예를 들어, 사이버 범죄자가 스팸 필터 학습 데이터에 악성 샘플을 삽입하면 AI가 위험한 악성코드 이메일을 안전한 것으로 분류할 수 있습니다. 실제 사례로는 2016년 마이크로소프트의 Tay 챗봇 사건이 있습니다. 인터넷 트롤들이 공격적인 입력을 주입해 Tay가 유해한 행동을 학습하게 만든 사례로, 보호 조치가 없으면 AI 시스템이 얼마나 쉽게 오작동할 수 있는지 보여줍니다.

  중독 공격은 더 미묘할 수도 있습니다. 공격자는 데이터셋의 일부만 소량 변경해 탐지하기 어렵지만 모델 출력을 자신에게 유리하게 편향시킬 수 있습니다. 중독 탐지와 방지는 큰 도전 과제이며, 데이터 출처 검증과 이상 탐지 기법을 통해 의심스러운 데이터를 사전에 식별하는 것이 최선의 방법입니다.

• 적대적 입력(회피 공격): AI 모델이 학습되고 배포된 후에도 공격자는 정교하게 조작된 입력을 통해 AI를 속일 수 있습니다. 회피 공격에서는 입력 데이터가 미묘하게 변조되어 AI가 이를 오해하게 만듭니다. 이러한 변조는 인간에게는 거의 인지되지 않지만 모델 출력은 완전히 달라질 수 있습니다.
  대표적인 예는 컴퓨터 비전 시스템입니다. 연구자들은 정지 신호판에 작은 스티커를 붙이거나 약간의 페인트를 칠하는 것만으로 자율주행차 AI가 이를 속도 제한 표지판으로 잘못 인식하게 만들 수 있음을 보여주었습니다. 아래 이미지는 사람 눈에는 사소해 보이는 변화가 AI 모델을 완전히 혼란스럽게 할 수 있음을 설명합니다. 공격자는 얼굴 인식이나 콘텐츠 필터를 우회하기 위해 이미지나 텍스트에 보이지 않는 교란을 추가하는 등 유사한 기법을 사용할 수 있습니다. 이러한 적대적 예시는 AI의 패턴 인식 능력이 인간이 예상치 못한 방식으로 악용될 수 있음을 보여줍니다.

정지 신호판에 미세한 스티커나 표시를 추가하면 AI 비전 시스템이 이를 잘못 인식할 수 있습니다. 한 실험에서는 변조된 정지 신호판이 지속적으로 속도 제한 표지판으로 해석되었습니다. 이는 적대적 공격이 AI가 데이터를 해석하는 특성을 악용해 AI를 속일 수 있음을 보여주는 사례입니다.

• 데이터 공급망 위험: AI 개발자는 종종 외부 또는 제3자 데이터 소스(예: 웹 스크래핑 데이터셋, 공개 데이터, 데이터 집계자)에 의존합니다. 이는 공급망 취약점을 초래합니다. 출처 데이터가 손상되었거나 신뢰할 수 없는 경우 숨겨진 위협이 포함될 수 있기 때문입니다.
  예를 들어, 공개 데이터셋에 악의적 항목이나 미묘한 오류가 의도적으로 포함되어 AI 모델을 손상시킬 수 있습니다. 데이터 출처를 명확히 하고 변조되지 않았음을 확인하는 것이 매우 중요합니다.

  보안 기관의 공동 지침은 AI 파이프라인을 통과하는 데이터의 진위 확인을 위해 디지털 서명과 무결성 검사를 도입할 것을 권고합니다. 이러한 보호 조치가 없으면 공격자가 공개 저장소에서 다운로드한 학습 데이터를 변조해 AI 공급망을 장악할 수 있습니다.

• 데이터 드리프트 및 모델 성능 저하: 모든 위협이 악의적인 것은 아닙니다. 일부는 시간이 지남에 따라 자연스럽게 발생합니다. 데이터 드리프트는 데이터의 통계적 특성이 점진적으로 변해 AI 시스템이 운영 중 만나는 데이터가 학습 데이터와 일치하지 않는 현상을 말합니다. 이는 정확도 저하나 예측 불가능한 동작을 초래할 수 있습니다.
  데이터 드리프트 자체는 공격이 아니지만, 성능 저하 모델은 공격자에게 악용될 수 있습니다. 예를 들어, 지난해 거래 패턴으로 학습된 AI 사기 탐지 시스템이 올해 새로운 사기 수법을 놓칠 수 있습니다. 공격자는 혼란을 주기 위해 새로운 패턴(개념 드리프트)을 의도적으로 도입할 수도 있습니다.

  정기적인 모델 재학습과 성능 모니터링은 드리프트 완화에 필수적입니다. 모델을 최신 상태로 유지하고 출력을 지속적으로 검증하면 변화하는 환경과 구식 지식을 악용하려는 시도 모두에 견딜 수 있습니다.

• AI 인프라에 대한 전통적 사이버 공격: AI 시스템은 표준 소프트웨어 및 하드웨어 스택 위에서 운영되므로 기존 사이버 위협에 취약합니다. 공격자는 AI 학습 데이터와 모델이 저장된 서버, 클라우드 스토리지, 데이터베이스를 노릴 수 있습니다.
  이러한 침해는 민감한 데이터 노출이나 AI 시스템 변조로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴 인식 회사의 내부 고객 명단이 공격자에 의해 유출되어 2,200개 이상의 조직이 해당 서비스를 이용한 사실이 드러난 사례가 있습니다.

  이러한 사건은 AI 조직이 모든 소프트웨어 회사와 마찬가지로 강력한 보안 관행(암호화, 접근 통제, 네트워크 보안)을 준수해야 함을 강조합니다. 또한 모델 도난이나 추출도 신흥 문제입니다. 공격자가 해킹하거나 공개 AI 서비스를 쿼리해 모델을 역설계할 수 있으며, 도난당한 모델은 악용되거나 추가 취약점 분석에 사용될 수 있습니다. 따라서 AI 모델 보호(예: 저장 시 암호화 및 접근 제어)는 데이터 보호만큼 중요합니다.

요약하면, AI 시스템은 독특한 데이터 중심 공격(중독, 적대적 회피, 공급망 조작)과 전통적 사이버 위험(해킹, 무단 접근)을 모두 겪고 있습니다. 이는 데이터와 AI 모델의 무결성, 기밀성, 가용성을 모든 단계에서 포괄적으로 보호하는 보안 접근법이 필요함을 의미합니다.

영국 국가 사이버 보안 센터(NCSC)와 파트너들은 AI 시스템이 “새로운 보안 취약점”을 가져오며 보안은 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 핵심 요구사항이어야 한다고 강조합니다.

AI: 보안에 있어 양날의 검

AI는 새로운 보안 위험을 초래하는 동시에 윤리적으로 사용될 경우 데이터 보안을 강화하는 강력한 도구이기도 합니다. 이 이중적 특성을 인식하는 것이 중요합니다. 한편으로는 사이버 범죄자들이 AI를 이용해 공격을 고도화하고, 다른 한편으로는 방어자들이 AI를 활용해 사이버보안을 강화하고 있습니다.

• 공격자의 손에 든 AI: 생성형 AI와 고급 머신러닝의 발전으로 정교한 사이버 공격 수행 장벽이 낮아졌습니다. 악의적 행위자는 AI를 이용해 피싱 및 사회공학 공격을 자동화하여 사기를 더욱 정교하고 탐지하기 어렵게 만듭니다.
  예를 들어, 생성형 AI는 개인의 문체를 모방한 매우 개인화된 피싱 이메일이나 가짜 메시지를 작성해 피해자가 속을 가능성을 높입니다. AI 챗봇은 고객 지원이나 동료를 가장해 실시간 대화를 수행하며 비밀번호나 금융 정보를 유출하도록 유도할 수도 있습니다.

  또 다른 위협은 딥페이크입니다. AI가 생성한 합성 영상이나 음성 클립으로, 공격자는 CEO나 고위 관계자의 목소리를 모방해 “음성 피싱” 사기를 벌이거나, 허위 정보를 퍼뜨리거나 협박에 이용할 수 있습니다. AI의 확장성 덕분에 이러한 공격은 이전보다 훨씬 대규모로, 때로는 매우 신뢰성 있게 수행될 수 있습니다.

  보안 전문가들은 AI가 사이버 범죄자들의 무기고에 편입되었다고 지적하며, 소프트웨어 취약점 탐지부터 악성코드 자동 생성까지 AI가 광범위하게 활용되고 있다고 경고합니다. 이로 인해 조직은 방어를 강화하고 사용자 교육에 힘써야 하며, “인간 요소”(예: 피싱 이메일에 속는 것)가 여전히 가장 취약한 고리임을 인지해야 합니다.

• 방어와 탐지를 위한 AI: 다행히도 동일한 AI 기술은 방어 측면에서 사이버보안을 크게 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 보안 도구는 방대한 네트워크 트래픽과 시스템 로그를 분석해 사이버 침입을 나타낼 수 있는 이상 징후를 탐지합니다.
  시스템 내 “정상” 행동을 학습한 머신러닝 모델은 실시간으로 비정상 패턴을 감지해 해커를 현장에서 잡거나 데이터 유출을 즉시 탐지할 수 있습니다. 이러한 이상 탐지는 기존 서명 기반 탐지기가 놓칠 수 있는 새로운 은밀한 위협을 식별하는 데 특히 유용합니다.

  예를 들어, AI 시스템은 기업 내 사용자 로그인 패턴이나 데이터 접근을 모니터링해 이상 접근 시도나 비정상적으로 대량의 데이터 다운로드(내부자 위협 또는 도용된 자격 증명 사용 가능성)를 감지하면 보안팀에 경고합니다. AI는 또한 피싱 이메일이나 악성코드를 특성별로 인식해 스팸 및 악성 콘텐츠 필터링에도 활용됩니다.

  사기 탐지 분야에서는 은행과 금융 기관이 AI를 사용해 고객의 평소 거래 패턴과 비교해 의심스러운 거래를 즉시 차단함으로써 실시간으로 사기를 방지합니다. 또 다른 방어적 활용은 취약점 관리로, 머신러닝이 가장 위험도가 높은 소프트웨어 취약점을 우선순위로 선정해 공격 전에 패치를 지원합니다.

  중요한 점은 AI가 인간 보안 전문가를 대체하는 것이 아니라, 방대한 데이터 처리와 패턴 인식을 보조해 분석가가 조사와 대응에 집중할 수 있도록 돕는다는 것입니다. AI 도구와 인간 전문성의 시너지는 현대 사이버보안 전략의 핵심이 되고 있습니다.

요컨대, AI는 위협 지형을 넓히는 동시에 방어를 강화하는 새로운 방법을 제공합니다. 이러한 무기 경쟁 속에서 조직은 양측의 AI 발전 동향을 지속적으로 파악해야 합니다. 다행히도 많은 사이버보안 업체가 AI를 제품에 통합하고 있으며, 정부도 AI 기반 사이버 방어 연구에 투자하고 있습니다.

하지만 주의가 필요합니다. 모든 보안 도구를 테스트하듯, AI 방어 시스템도 공격자에게 속지 않도록 엄격한 평가가 필요합니다(예: 공격자가 방어 AI에 오도하는 데이터를 주입해 공격을 “눈속임”하는 중독 공격). 따라서 AI를 사이버보안에 도입할 때는 강력한 검증과 감독이 필수적입니다.

AI 데이터 보안을 위한 모범 사례

다양한 위협을 고려할 때, 조직은 AI와 그 기반 데이터를 어떻게 보호할 수 있을까요? 전문가들은 AI 시스템 수명 주기 전 단계에 보안을 내재화하는 다층적 접근법을 권장합니다. 여기 신뢰받는 사이버보안 기관과 연구자들이 제안하는 모범 사례를 요약했습니다:

• 데이터 거버넌스 및 접근 통제: AI 학습 데이터, 모델, 민감한 출력물에 누가 접근할 수 있는지 엄격히 통제하세요. 강력한 인증과 권한 부여를 통해 신뢰할 수 있는 인원이나 시스템만 데이터 수정이 가능하도록 해야 합니다. 모든 데이터(저장 중이거나 전송 중인)는 가로채기나 도난을 방지하기 위해 암호화되어야 합니다.
  데이터 접근 로그와 감사 기록은 책임 추적에 중요합니다. 문제가 발생하면 로그를 통해 원인을 추적할 수 있습니다. 또한 최소 권한 원칙을 적용해 각 사용자나 구성 요소가 기능 수행에 필요한 최소한의 데이터만 접근하도록 하세요.

• 데이터 검증 및 출처 확인: 학습이나 AI 입력에 사용하기 전에 데이터 무결성을 검증하세요. 디지털 서명과 체크섬 같은 기법으로 수집 이후 데이터가 변경되지 않았음을 확인할 수 있습니다. 데이터 출처를 명확히 기록하는 것도 신뢰 구축에 중요합니다. 예를 들어, 신뢰할 수 있는 검증된 출처나 공식 파트너의 데이터를 선호하세요.
  크라우드소싱이나 웹 스크래핑 데이터를 사용할 경우 여러 출처와 교차 검증(“컨센서스” 방식)을 통해 이상 징후를 탐지하세요. 일부 조직은 새 데이터를 샌드박스 환경에서 분석해 악성 코드나 명백한 이상치를 사전에 차단합니다.

• 안전한 AI 개발 관행: AI에 특화된 보안 코딩 및 배포 관행을 따르세요. 이는 일반 소프트웨어 취약점뿐 아니라 AI 특유의 취약점도 포함합니다. 예를 들어, “프라이버시 바이 디자인”과 “보안 바이 디자인” 원칙을 적용해 AI 모델과 데이터 파이프라인을 처음부터 보호 기능을 갖추어 설계하세요.
  영국과 미국의 안전한 AI 개발 지침은 설계 단계에서 위협 모델링을 통해 공격 가능성을 예측할 것을 권장합니다. 모델 개발 시에는 중독 데이터 영향을 줄이기 위해 학습 데이터셋에서 이상치를 탐지하는 기법을 활용하세요. 예를 들어, 데이터의 5%가 이상하거나 유해한 정보를 포함하면 학습 전에 이를 걸러내는 방식입니다.

  또 다른 방법은 견고한 모델 학습입니다. 일부 알고리즘은 이상치나 적대적 노이즈에 덜 민감하도록 학습 데이터를 약간 변형해 모델이 강인해지도록 합니다. 정기적인 코드 리뷰와 보안 테스트(예: AI 시스템을 적극적으로 공격하는 레드팀 실험)도 필수입니다.

• 모니터링 및 이상 탐지: 배포 후에는 AI 시스템의 입력과 출력을 지속적으로 모니터링해 변조나 드리프트 징후를 감지하세요. 비정상적 패턴에 대한 알림을 설정하세요. 예를 들어, 갑자기 비슷한 이상 쿼리가 대량으로 AI 모델에 들어오면(중독 또는 추출 공격 시도 가능성), 또는 모델이 명백히 이상한 출력을 내기 시작하면 즉시 대응해야 합니다. 이상 탐지 시스템이 백그라운드에서 이를 감지할 수 있습니다.
  모니터링은 데이터 품질 지표도 포함해야 합니다. 새 데이터에 대한 모델 정확도가 갑자기 떨어지면 데이터 드리프트나 은밀한 중독 공격 가능성이 있으므로 조사해야 합니다. 자연스러운 드리프트 완화와 AI 알고리즘의 신규 취약점 패치를 위해 정기적으로 모델을 재학습하거나 업데이트하는 것이 현명합니다.

• 사고 대응 및 복구 계획: 최선의 노력에도 불구하고 침해나 실패는 발생할 수 있습니다. 조직은 AI 시스템 전용 사고 대응 계획을 마련해야 합니다. 데이터 침해가 발생하면 어떻게 이를 차단하고 피해자에게 알릴지 계획하세요.
  학습 데이터가 중독되었음을 발견하면 백업 데이터셋이나 이전 모델 버전으로 복구할 수 있는지 확인하세요. 최악의 상황에 대비한 계획은 AI 공격으로 인한 운영 중단을 최소화합니다. 중요한 데이터와 모델 버전을 정기적으로 백업하는 것도 중요합니다.

  중요한 분야에서는 중복 AI 모델이나 앙상블을 운영하기도 합니다. 한 모델이 의심스러운 동작을 보이면 보조 모델이 출력을 교차 검증하거나 문제 해결 시까지 처리 업무를 인계받는 방식으로, 일종의 안전장치 역할을 합니다.

• 직원 교육 및 인식 제고: AI 보안은 단순한 기술 문제가 아니라 사람의 역할도 큽니다. 데이터 과학자와 개발자 팀이 보안 관행을 숙지하도록 교육하세요. 적대적 공격 위협을 인지하고 AI에 공급하는 데이터가 항상 무해하지 않다는 점을 명확히 해야 합니다.
  비정상적인 데이터 경향을 무시하지 않고 의심하는 문화를 조성하세요. 또한 모든 직원에게 AI 기반 사회공학 공격 위험을 교육하세요. 예를 들어, 딥페이크 음성이나 피싱 이메일을 식별하는 방법을 알려주는 것이 중요합니다. 인간의 경계심은 자동화 시스템이 놓치는 부분을 보완합니다.

이러한 모범 사례를 도입하면 AI와 데이터 보안 사고 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 실제로 미국 사이버보안 및 인프라 보안국(CISA) 등 국제 기관들은 강력한 데이터 보호 조치와 선제적 위험 관리, 모니터링 및 위협 탐지 역량 강화을 권고하고 있습니다.

최근 공동 권고문에서는 조직에 “AI 기반 시스템에서 민감하고 독점적이며 미션 크리티컬한 데이터를 보호할 것”을 촉구하며, 암호화, 데이터 출처 추적, 엄격한 테스트 등의 조치를 권장했습니다. 무엇보다 보안은 지속적인 과정이어야 하며, 지속적인 위험 평가를 통해 진화하는 위협에 대응해야 합니다.

공격자가 AI를 활용해 끊임없이 새로운 전략을 개발하는 만큼, 조직도 방어 체계를 지속적으로 갱신하고 개선해야 합니다.

글로벌 노력과 규제 대응

전 세계 정부와 국제 기구는 AI 관련 데이터 보안 문제를 적극적으로 다루며 AI 기술에 대한 신뢰 구축에 힘쓰고 있습니다. 앞서 언급한 EU의 AI 법안은 고위험 AI 시스템에 대해 투명성, 위험 관리, 사이버보안 요건을 부과할 예정입니다. 유럽은 또한 보안 실패에 대한 AI 공급자 책임을 강화하기 위해 책임법 개정도 검토 중입니다.

미국에서는 국립표준기술연구소(NIST)가 AI 위험 관리 프레임워크를 개발해 조직이 AI의 보안 및 프라이버시 위험을 평가하고 완화하도록 안내하고 있습니다. 2023년에 발표된 이 프레임워크는 견고성, 설명 가능성, 안전성 등 설계 단계부터 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축을 강조합니다.

미국 정부는 주요 AI 기업과 협력해 자발적 사이버보안 약속을 추진하고 있습니다. 예를 들어, 모델 출시 전 독립 전문가(레드팀)에 의한 취약점 테스트와 AI 출력 안전성 향상 기술에 투자하는 등의 활동입니다.

국제 협력도 매우 활발합니다. 2023년 영국 NCSC, CISA, FBI 및 20개국 이상 기관이 공동으로 안전한 AI 개발 지침을 발표했습니다. 이 전례 없는 글로벌 권고문은 AI 보안이 공동의 과제임을 강조하며, 앞서 언급한 보안 설계 원칙에 부합하는 모범 사례를 전 세계 조직에 제시했습니다.

이 권고문은 “보안은 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 핵심 요구사항이어야 하며 단순한 사후 고려 사항이 아니다”라고 명확히 했습니다. 이러한 공동 노력은 AI 위협이 국경을 넘나들며, 한 국가의 취약점이 전 세계에 파급 효과를 미칠 수 있음을 인식한 결과입니다.

또한 UNESCO는 2021년 세계 최초의 AI 윤리 기준을 제정했으며, 보안과 프라이버시 관련 강력한 조항을 포함하고 있습니다. UNESCO 권고는 회원국과 기업에 AI 행위자가 “원치 않는 피해(안전 위험)와 공격에 대한 취약성(보안 위험)을 방지하고 해결할 것”을 촉구하며, AI 맥락에서 데이터 보호와 인권 존중의 중요성을 재확인합니다.

OECD의 AI 원칙과 G7 AI 선언문에서도 보안, 책임성, 사용자 프라이버시가 신뢰받는 AI의 핵심 기둥으로 강조되고 있습니다.

민간 부문에서는 AI 보안에 집중하는 생태계가 성장하고 있습니다. 업계 연합체는 적대적 머신러닝 연구를 공유하며, 학회에서는 “AI 레드팀”과 ML 보안 트랙이 정기적으로 개최됩니다. 배포 전 AI 모델 취약점 테스트를 지원하는 도구와 프레임워크도 등장하고 있습니다. 표준화 기구도 참여 중이며, ISO는 기존 사이버보안 표준을 보완할 AI 보안 표준을 개발 중인 것으로 알려졌습니다.

조직과 실무자는 이러한 글로벌 지침과 표준에 부합하는 것이 실사(due diligence)의 일부가 되고 있음을 인지해야 합니다. 이는 사고 위험을 줄일 뿐 아니라 법규 준수 준비와 사용자 및 고객 신뢰 구축에도 도움이 됩니다. 특히 의료 및 금융 분야에서는 AI 보안과 준수를 입증하는 것이 경쟁력으로 작용합니다.

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AI 사용의 위험성

개인과 기업을 위한 AI의 이점

AI의 혁신적 잠재력은 동등하게 중요한 데이터 보안 과제를 동반합니다. AI 시스템 내 데이터의 보안과 무결성을 보장하는 것은 선택이 아닌 필수이며, AI 솔루션의 성공과 수용에 근본적입니다. 개인정보 보호부터 AI 모델 변조 및 적대적 공격 방지까지 포괄적인 보안 중심 접근이 요구됩니다.

이 문제는 기술, 정책, 인간 요소를 아우릅니다. 대규모 데이터셋은 개인정보 보호법에 따라 책임감 있게 다뤄져야 하며, AI 모델은 새로운 공격 기법으로부터 보호받아야 하고, 사용자와 개발자는 AI 기반 사이버 위협 시대에 경계를 늦추지 말아야 합니다.

다행히 AI와 데이터 보안 문제에 대한 인식은 그 어느 때보다 높아졌습니다. 정부, 국제기구, 업계 리더들이 안전한 AI 개발을 위한 프레임워크와 규제를 적극적으로 마련하고 있습니다. 동시에 적대적 예시 저항 알고리즘부터 연합 학습과 차등 개인정보 보호 같은 원시 데이터를 노출하지 않고도 유용한 통찰을 제공하는 최신 프라이버시 보호 AI 기법까지 연구가 계속 진전되고 있습니다.

강력한 암호화, 데이터 검증, 지속적 모니터링 등 모범 사례를 도입하면 위험을 크게 줄일 수 있습니다.

궁극적으로, AI는 ‘보안 우선’ 마인드로 개발되고 배포되어야 합니다. 전문가들이 지적하듯, 사이버보안은 AI 혜택이 온전히 실현되기 위한 전제 조건입니다. AI 시스템이 안전할 때 우리는 그 효율성과 혁신을 자신 있게 누릴 수 있습니다.

하지만 경고를 무시하면 데이터 유출, 악의적 변조, 프라이버시 침해가 공공 신뢰를 훼손하고 실질적 피해를 초래할 수 있습니다. 급변하는 이 분야에서 선제적이고 최신 상태를 유지하는 것이 핵심입니다. AI와 데이터 보안은 동전의 양면이며, 두 가지를 함께 해결할 때만 모두를 위한 안전하고 책임 있는 AI의 약속을 실현할 수 있습니다.