AI 시대의 사이버 보안 기술
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AI 시대 사이버 보안 개념
- 인공지능 기술이 발전하면서 기존 보안 체계를 무력화할 수 있는 지능형 사이버 공격 등장하여 새로운 보안 기술 요구
- 자동화된 피싱, 악성코드 생성, 딥페이크 등과 같은 위협 증가 / AI를 활용한 보안 기술 개발과 국제적인 규제 및 협력 필요
AI 보안 위협 유형, 규제 정책 동향
AI 보안 위협 유형
구분 | 위협 | 시사점 |
---|---|---|
AI 시스템 특성 | AI 자율성으로 비의도적 결정 및 조작 발생 가능 | 고위험 AI 통제를 위한 감시 및 행동 예측 필요 |
AI 블랙박스 특성으로 오류 탐지 및 대응 어려움 | AI 모델 해석 및 투명성 강화 기술 필요 | |
데이터 및 개인정보 | 편향된 데이터 학습으로 사회적 신뢰 저하 | 데이터 정합성 검증 및 공정성 평가 필요 |
개인정보 보호와 AI 생성물의 신뢰성 문제 대두 | 민감 정보 보호 기술 및 신뢰성 강화 필요 | |
고위험 및 새로운 위협 | 고위험 AI의 인간 권리 및 개인정보 침해 가능 | 실시간 모니터링 및 컴플라이언스 체계 필요 |
새로운 사이버 위협 등장, 대응 기술 부족 | AI 취약점 탐지 및 선제적 방어 체계 구축 필요 |
AI 규제 정책 동향
구분 | 주요 내용 | 적용사례 |
---|---|---|
EU 인공지능법 (AI Act) | AI를 위험 수준(4단계)으로 분류하여 고위험 AI 시스템은 사전 인증 필수 | 의료 AI 인증, 자율주행차 AI 투명성 확보 |
실시간 생체 인식 기술 금지 및 투명성 요건 강화 | 감시 AI 금지 | |
미국 NIST AI RMF | AI 설계 단계에서 투명성과 신뢰성을 확보하기 위한 위험 관리 가이드라인 제공 | 자율주행 AI 판단 신뢰성 확보 |
지속적 모니터링과 업데이트를 통해 시스템 신뢰성 유지 | AI 기반 신용평가 공정성 강화 | |
중국 심층합성 관리 규정 | AI 생성물의 신뢰성과 투명성 강화 | 허위 정보 방지 기술 도입 |
AI 시대 사이버 보안 고려사항
구분 | 내용 | 해결 방안 |
---|---|---|
기술적 측면 | AI 기반 위협 탐지 및 방어 기술 필요 | 실시간 모니터링 및 위협 탐지 기술 개발, 적대적 AI 방어 기술 도입 |
사회적 측면 | AI 편향성과 윤리 문제로 인한 사회적 신뢰 저하 | 데이터 공정성 검증 및 AI 윤리적 기준 강화 |
정책적 측면 | AI의 위험을 통제하고 규제하기 위한 법적 장치 마련 | 국제 표준화 및 글로벌 협력 체계 구축, AI 규제 법안 마련 |