제너레이티브 AI(GenAI)와 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 채택은 업계를 전례 없는 속도로 변화시키고 있습니다. 거의 90%의 조직이 LLM 사용 사례를 적극적으로 구현하거나 탐색하고 있으며 이러한 혁신적인 기술의 힘을 활용하고자 합니다. 그러나 이러한 열정은 보안 준비가 부족하다는 우려와 병치됩니다. Lakera의 최근 GenAI 준비 보고서에 따르면 조직의 약 5%만이 GenAI 보안 프레임워크에 대해 확신을 가지고 있는 것으로 나타났습니다.
채택과 보안 준비 사이의 이러한 눈에 띄는 차이는 다음과 같은 중요한 질문을 제기합니다. 시장은 GenAI의 잠재적 보안에 준비되어 있습니까? 위험?
GenAI가 널리 채택되면서 새롭고 잠재적으로 파괴적인 위협인 즉각적 해킹이 등장했습니다. 광범위한 코딩 지식이 필요한 기존 해킹 방법과 달리 신속한 해킹은 AI 시스템을 활용하는 능력을 민주화합니다. 잘 만들어진 단어 몇 개만 있으면 초보자도 AI 모델을 조작하여 의도하지 않은 행동과 잠재적인 데이터 유출로 이어질 수 있습니다.
Lakera의 무료 LLM 해킹 시뮬레이션 게임인 Gandalf는 이러한 위협을 극명하게 보여줍니다. 현재까지 기록된 백만 명의 간달프 플레이어와 총 5천만 개의 프롬프트 및 추측 중 놀랍게도 20만 명이 게임 전체를 성공적으로 해킹했습니다. GenAI가 얼마나 쉽게 조작될 수 있는지 보여주는 이번 시연은 적절한 보안 조치 없이 이러한 기술을 구현하려고 서두르는 조직에 경종을 울리는 역할을 해야 합니다.
Lakera의 GenAI 준비 Gandalf 시뮬레이션 데이터와 1,000명이 넘는 참가자의 설문 조사 결과를 결합한 보고서는 GenAI 보안의 현재 상태에 대한 우려스러운 그림을 그립니다.
높은 채택률, 낮은 신뢰도: 응답자의 42%가 이미 GenAI를 적극적으로 사용하고 LLM을 구현하지만 AI 보안 조치에 대해 확신하는 사람은 5%뿐입니다.
AI 관련 위협 모델링 부족: 22%만이 AI 관련 위협 모델링을 채택하여 대비했습니다. GenAI 관련 위협에 대해.
다양한 보안 관행: 61%의 조직이 액세스 제어 메커니즘을 구현했지만 37%만이 침투 테스트를 사용하고 22%만이 AI 관련 위협을 사용합니다. 모델링.
취약점에 대한 느린 대응: GenAI 취약점을 발견한 조직의 20%가 이러한 문제가 아직 완전히 해결되지 않았다고 보고했습니다.
이러한 문제는 다음과 같습니다. 조사 결과는 보안 준비의 심각한 격차를 강조하여 많은 GenAI 시스템을 악의적인 조작 및 오용에 매우 취약하게 만듭니다.
GenAI와 관련된 보안 위험은 단순한 데이터 침해를 넘어 확장됩니다. 보고서에서 확인된 주요 취약점 중 일부는 다음과 같습니다.
편향된 출력: 취약성을 경험한 조직의 47%가 편향된 AI 출력 관련 문제를 보고했습니다.
데이터 유출: 42%가 AI 상호작용을 통해 민감한 데이터를 노출하는 데 문제가 발생했습니다.
AI 출력 오용: 38%가 AI 생성 정보가 오용된 사례를 보고했습니다.
모델 조작: 34%가 AI 모델을 변경하거나 변조하려는 시도를 경험했습니다.
무단 액세스: 19%는 승인되지 않은 개인이 GenAI에 액세스하는 문제에 직면했습니다.
이러한 취약점의 영향은 사소한 운영 중단부터 심각한 데이터 유출 및 법적 결과에 이르기까지 광범위할 수 있습니다.
조직은 GenAI가 제기하는 고유한 보안 문제를 해결하기 위해 AI 관련 위협 모델링 방식을 채택해야 합니다. 이 접근 방식에는 다음이 포함됩니다.
AI 관련 자산 식별: 훈련 데이터, 모델 아키텍처, 추론 엔드포인트를 포함하여 AI 시스템의 고유한 구성 요소를 인식합니다.
공격 표면 매핑: 공격자가 입력 데이터 중독, 모델 반전 공격, 프롬프트 삽입 등을 통해 AI 시스템을 조작하려고 시도할 수 있는 방법을 이해합니다.
잠재적 위협 분석: 모델 도용이나 출력 조작과 같은 전통적인 사이버 보안 위협과 AI 관련 위험을 고려하세요.
완화 전략 구현: 강력한 입력 검증, 출력 필터링 및 지속적인 모델 모니터링
정기적인 테스트 및 업데이트: 지속적인 보안 평가를 수행하고 새로운 취약점과 공격 벡터가 나타나면 위협 모델을 업데이트하세요.
GenAI 도입과 보안 간의 격차를 해소하기 위해 조직은 다음 모범 사례를 고려해야 합니다.
강력한 액세스 제어 구현 : 잠재적인 공격 경로를 제한하려면 역할 기반 액세스 제어와 최소 권한 원칙을 사용하세요.
민감한 데이터 암호화: 모든 AI 훈련 및 추론 데이터가 적절하게 암호화되었는지 확인하세요.
정기적인 보안 감사 실시: 내부 및 외부 보안 감사를 수행하여 취약점을 사전에 식별하고 해결합니다.
침투 테스트를 실시합니다. : AI 시스템을 잠재적인 공격에 대해 정기적으로 테스트하여 약점이 악용되기 전에 찾아냅니다.
보안 AI 방식 개발: 데이터 수집부터 모델 배포까지 AI 개발 수명주기 전반에 걸쳐 보안 고려사항을 통합합니다. .
정보 유지: 업계 포럼, 보안 권고, 연구원과의 협력을 통해 최신 AI 보안 위협과 모범 사례를 확인하세요.
공식적인 AI 보안 정책 만들기: 조직 내 AI 시스템과 관련된 포괄적인 보안 정책을 개발하고 시행합니다.
AI 보안 전문 지식에 투자: AI 보안에 대한 전문 지식을 갖춘 팀을 구성하거나 확보하여 이러한 시스템의 고유한 과제를 해결하십시오.
GenAI가 계속해서 산업을 혁신함에 따라 강력한 보안 조치의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 조직은 이러한 강력한 기술의 이점을 완전히 실현하는 동시에 관련 위험을 완화하기 위해 채택과 보안 간의 격차를 줄여야 합니다.
AI 관련 위협 모델링을 구현하고 GenAI 보안에 대한 모범 사례를 채택하고 지속적인 학습과 적응을 통해 조직은 안전한 AI 혁신을 위한 강력한 기반을 구축할 수 있습니다. 우리가 이 새로운 영역을 탐색할 때 성공의 열쇠는 GenAI의 혁신적인 힘을 활용하는 것과 AI 시스템의 안전과 무결성을 보장하는 것 사이에서 올바른 균형을 맞추는 데 있습니다.
GenAI 혁명이 여기에 있으며, 이제 우리가 보안 관행도 함께 발전해야 합니다. AI의 미래를 확보할 준비가 되셨나요?
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