Proven by Intelligence
보이지 않는 안전을 인텔리전스로 증명하다.
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생성형 AI와 대화형 LLM 도입이 폭발적으로 증가하면서 업무 생산성은 날로 향상되고 있습니다. 하지만 AI 도입 속도가 빨라진 만큼, 기업 내부의 보안과 리스크 관리라는 거대한 숙제도 함께 떠오르고 있습니다.
이번 글에서는 최근 IT 보안 시장의 최대 화두로 떠오른 'Shadow AI(비공식 AI)'의 위험성과, 이를 통제하고 안전한 AI 생태계를 구축하기 위한 보안 거버넌스 전략을 살펴봅니다.
1. 편리함 뒤에 숨겨진 위협, 'Shadow AI'란 무엇인가?
기업이 공식적으로 승인하거나 통제하지 않은 상태로, 임직원들이 업무 중에 임의로 사용하는 제3자 AI 툴이나 생성형 AI 서비스를 통칭해 Shadow AI라고 부릅니다.
대부분의 직원이 업무 효율을 높이기 위해 무심코 사용하는 이 AI 툴들은 다음과 같은 치명적인 보안 리스크를 내포하고 있습니다.
· 핵심 기밀 및 소스코드 유출:
개발 소스코드, 미공개 사업 계획서, 고객 개인정보 등이 외부 AI 서비스의 입력값으로 들어가며 외부 서버에 학습 데이터로 축적될 위험이 큽니다.
· 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 및 취약점:
검증되지 않은 AI 모델이나 프레임워크를 사용할 경우, 악의적인 입력값을 통해 시스템이 오작동하거나 보안 체계가 우회당할 수 있습니다.
· AI 구성요소의 불투명성:
시스템 내부에 어떤 오픈소스 라이브러리와 학습 모델이 얽혀 있는지 파악할 수 없어 라이선스 위반 및 예기치 못한 보안 취약점(CVE)에 노출됩니다.
2. 전통적 보안의 한계, 왜 'AI-BOM'이 필요한가?
기존의 전통적인 소프트웨어 보안 점검 방식이나 소스코드 정적 분석(SAST)만으로는 급변하는 AI 구성 요소들의 취약점을 완벽히 방어하기 어렵습니다.
이제는 소프트웨어 부품 명세서(SBOM)의 개념을 확장하여, AI 생태계를 구성하는 데이터셋, 학습 모델 버전, 오픈소스 라이브러리 등을 투명하게 식별하고 기록하는 AI-BOM(AI 자재명세서) 도입이 필수가 되었습니다.
AI-BOM을 구축하면 기업 내에서 활용되는 모든 AI 자산의 가시성을 확보할 수 있으며, 특정 프레임워크에 취약점이 발생했을 때 즉각적이고 정확한 대응이 가능해집니다.
3. 안전한 AI 혁신을 위한 MDS인텔리전스의 제언(Mend AI)
AI 도입은 더 이상 선택이 아닌 기업의 생존 전략입니다. 하지만 보안과 거버넌스가 담보되지 않은 AI는 언제 터질지 모르는 시한폭탄과도 같습니다.
MDS인텔리전스는 AI 보안 전용 솔루션인 Mend AI를 통해 기업이 안심하고 AI를 내재화할 수 있도록 지원합니다.
· 자동화된 AI-BOM 생성:
기업 내 사용 중인 AI 모델 및 오픈소스 구성 요소를 정밀 분석하여 가시성 제공
· 프롬프트 하드닝 & 방어:
LLM을 겨냥한 프롬프트 인젝션 및 데이터 유출 시도를 선제 차단
· AI 레드티밍(Red Teaming):
실제 해커의 시선으로 공격 시나리오를 가상 적용해 AI 시스템의 취약점 실시간 검증
보이지 않는 Shadow AI의 리스크를 차단하고, Mend AI와 함께 투명하고 안전한 AI 보안 거버넌스를 구축해 보세요.
