생성형 AI 모델의 보안 위협 및 대응 방안

최근 생성형 AI에 대한 보안 위협이 대두되고 있습니다.

이에 대한 보안위협 및 대응방안을 알아 보겠습니다

생성형 AI(Generative AI)는 대량의 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 AI가 생성하는 인공지능 기술입니다. 구체적으로 다음과 같이 정의할 수 있습니다:

1. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 기술
2. 사용자의 명령어나 입력을 이해하고, 학습한 데이터를 바탕으로 적절한 출력을 생성
3. 기존 데이터의 분포를 학습하여 유사하면서도 새로운 데이터를 만들어내는 능력
4. 대화, 번역, 요약, 코드 작성 등 다양한 작업을 수행

생성형 AI는 머신러닝 모델을 기반으로 하며, 대규모 데이터로 학습된 모델을 '파운데이션 모델(Foundation Model)'이라고 부릅니다. 이 기술은 인간과의 상호작용을 통해 창의적이고 맞춤화된 콘텐츠를 제공할 수 있어 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

최근에 AI가 직접 동영상, 사진, 프로그래밍, 음악 등 다양한 분야에서 나타나고 있습니다.

이에대한 보안위협을 알아 보겠습니다.

1. 잘못된 정보 생성:
   • AI 모델이 새로운 분야에 적용될 때 오작동할 수 있습니다. 예를 들어, 뉴스 기사로 학습한 모델을 의학 분야에 적용하면 부정확한 의학 정보를 제공할 수 있습니다
   • 모델의 편향, 최신 데이터 부족, 환각 현상, 악의적 결과도출(동영상,사진, 음악, 음성) 등으로 인해 잘못된 정보가 생성되어 잘못된 결과를 야기 할 수 있습니다.
2. AI 모델 악용:
   • 해커들이 챗GPT를 이용해 랜섬웨어의 기능을 개선하고 취약점을 스캔하는 사례가 있었습니다
   • '웜GPT'와 '사기GPT' 같은 악의적인 목적의 AI 모델이 등장하여 피싱, 악성코드 작성, BEC 공격 등에 사용될 수 있습니다
3. 플러그인 취약점:
   • AI 모델이 다른 서비스와 연결될 때, 해당 서비스의 보안 취약점이 AI 서비스 사용자에게 전파될 수 있습니다
   • 해커가 이를 통해 사용자 시스템에 접근하여 정보를 유출하거나 시스템 오작동을 유발할 수 있습니다.
4. 데이터 유출:
   • 생성형 AI의 작동 방식, 데이터 수집 및 학습 과정, 추론 능력으로 인해 개인정보가 유출될 수 있는 보안 취약점이 발생할 수 있습니다
   • 대화 과정에서 사용자의 민감한 정보가 노출될 위험도 있습니다.
5. 피싱 및 사회공학적 공격 고도화:
   • 생성형 AI를 이용해 더욱 정교한 피싱 이메일이나 페이지를 만들 수 있어, 기존보다 구분하기 어려운 공격이 가능해졌습니다

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이와같은 보안 위협이 발생가능하기 때문에 기술적, 관리적, 법적으로 적합한 보안대응책을 준비해야 합니다.

기술적 대응 방안

1. AI 모델 보안 강화:
   • 적대적 학습(adversarial learning: 공격과 방어연구 등)을 통해 모델의 견고성 향상 시키고, 모델 경량화(model quantization)로 취약점 감소 시킴
   • 모델 암호화 및 접근 제한 구현
2. 데이터 보안:
   • 데이터 암호화 및 접근 제어 강화를 하며, 개인식별정보(PII) 제거 및 데이터 익명화, 데이터 무결성 검증 및 디지털 서명 적용,
   • AI가 생성한 콘텐츠의 정확성, 윤리성, 적합성, 보안성을 재평가한 후 사용. 특히 프로그램 코드를 생성할 경우, 변수명 변경 등 소스코드의 보안성을 검토한 후 사용.
3. 인프라 보안:
   • 정기적인 취약점 스캔 및 보안 패치 적용과 각종 보안 솔루션 및 방화벽(WAF) 구축
   • 다중 인증(MFA) 및 역할 기반 접근 제어(RBAC) 구현
4. 저작권 및 지적재산권 침해 방지
   • 데이터 라이선스 관리: 학습 데이터의 저작권 상태를 철저히 검토하고, 라이선스가 명확한 데이터를 사용
   • AI 생성물 워터마크 적용: AI가 생성한 콘텐츠에 워터마크를 삽입하여 원본과 구분할 수 있도록 함
5. AI 기반 보안 시스템:
   • 머신러닝 알고리즘을 활용한 실시간 악성 소프트웨어 및 가짜뉴스 탐지 등 AI를 활용하여 악성코드를 분석하고 위협을 식별하는 등의 방어 기술 개발에 지속적으로 노력 필요
   • AI를 이용한 피싱 이메일 탐지, 내부 장비 취약점 탐지 시스템 구축

관리적 대응 방안

1. 보안 정책 수립:
   • AI 모델 및 데이터 접근에 대한 엄격한 정책 수립
   • 정기적인 보안 감사 및 모니터링 체계 구축
2. . 윤리적 문제 대응
   • AI 윤리 원칙 수립: 기업과 기관은 자체적인 윤리 원칙과 가이드라인을 마련하여 AI 기술이 사회적 책임을 다하도록 해야 함. 예를 들어, 어도비와 스캐터랩은 윤리 준칙과 점검표를 통해 윤리 문제에 대응하고 있음
   • 윤리 위원회 설립: AI 개발 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 논의하고 해결하기 위한 독립적인 위원회를 구성 등
3. 교육 및 인식 제고:
   • 직원들에게 AI 보안 위협에 대한 정기적인 교육 실시
   • 피싱 이메일 등 사회공학적 공격에 대한 인식 제고
4. 변경 통제 및 감사:
   • AI 모델 변경에 대한 엄격한 통제 및 감사 체계 확립
   • 사이버 킬 체인 개념을 도입한 모델 유출 방지 시스템 구축
5. 전문 인력 육성:
   • AI 보안 전문가 양성 및 지속적인 역량 강화 지원

법적/정책적 대응 방안

1. 규제 프레임워크 구축:
   • AI 기술 악용 방지를 위한 법적 규제 마련
   • 데이터 프라이버시 보호를 위한 법률 제정 (예: GDPR)
2. 국제 협력:
   • 글로벌 차원의 AI 보안 대응책 마련을 위한 국제 협력 강화
3. 처벌 강화:
   • AI를 이용한 사이버 범죄에 대한 처벌 강화

이러한 대응 방안들을 종합적으로 적용함으로써, 생성형 AI의 보안 취약점을 최소화하고 안전한 활용을 도모할 수 있습니다.