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허위정보 보안 개념​

• 허위정보 보안은 딥페이크 탐지, 정보의 진위성 검증, 조직과 개인의 신원 및 평판 보호를 목표로 하는 기술과 프로세스
• 허위 정보가 기업, 개인, 사회에 미치는 부정적 영향을 최소화하고 디지털 신뢰를 확보하기 위한 필수 보안 체계

허위정보 보안 구성도, 공격유형, 활용분야​

허위정보 보안 구성도​

허위정보 보안 공격유형​

공격유형	설명	주요 사례
딥페이크 확산	합성 미디어를 통해 허위 정보를 퍼뜨림	음성 및 영상 딥페이크로 인한 금융 사기
GenAI 기반 대규모 허위 정보 생성	대량의 허위 정보를 빠르게 생성	소셜 미디어를 통한 정치적 내러티브 조작
피싱 및 사칭	설득력 있는 피싱 이메일 및 브랜드 사칭	기업 임원을 가장한 피싱 공격
협업 도구 악용	인력 협업 도구의 취약점을 활용	콜센터 시스템 취약점 악용

허위정보 보안 대응방안​

구분	대응방안	설명
관리적	정책 및 거버넌스 구축	조직 내 허위정보 대응을 위한 정책과 절차를 수립하여 명확한 책임 분담과 일관된 대응 체계를 구축
	사용자 교육 및 인식 제고	허위정보, 딥페이크 탐지 기술 등에 대한 교육 프로그램을 통해 보안 인식 수준을 향상
	협업 체계 구축	IT, 홍보, 법무 등 부서 간 협력을 강화하여 조직적 대응 속도를 높임
물리적	보안 인프라 강화	데이터센터와 서버 접근 제어를 강화하여 물리적 침입 및 데이터 유출을 방지
	생체 인증 도입	얼굴, 음성, 지문 등의 생체 정보를 활용한 인증 체계로 사칭 및 공격을 방지
	콜센터 보안 강화	콜센터 시스템의 취약점을 점검하고 보호 조치를 통해 내부 시스템 악용 방지
기술적	딥페이크 탐지 기술	합성 미디어 탐지를 위한 AI와 디지털 포렌식 도구를 활용하여 허위정보를 조기 탐지
	실시간 모니터링	소셜 미디어 및 다크웹의 활동을 감시하여 허위정보 확산을 방지
	피싱 이메일 차단	GenAI 기반의 피싱 이메일을 탐지 및 차단하여 이메일 보안을 강화
	데이터 검증 도구	청구 및 문서를 검증하는 알고리즘과 소프트웨어로 허위정보 기반 사기를 예방

허위정보 보안 강화시 고려사항​

• 허위정보의 위험성과 탐지 기술에 대한 실무자 교육을 통해 개개인의 대응 역량 강화 필요

에이전틱 AI 개념​

• 특정 목표를 달성하기 위해 독립적으로 결정을 내리고 작업을 수행하는 자율적 소프트웨어
• 명시적 입력 없이 지침을 받고, 계획을 만들고, 도구를 사용하여 작업을 완료함

에이전틱 AI 구성도, 핵심요소, 활용분야​

에이전틱 AI 구성도​

에이전틱 AI 핵심요소​

구분	핵심요소	설명
데이터 처리	메모리	과거 데이터를 저장하고 활용하여 의사결정 품질 향상
계획 및 실행	계획	목표를 달성하기 위한 작업 순서를 정의
	안전 지침	규제 및 윤리적 가이드라인 준수
환경 인식 및 활용	환경 감지	주변 환경의 상태를 모니터링하고 분석
	도구 활용	필요한 외부 리소스나 장치와의 상호작용

에이전틱 AI 활용사례​

분야	사례	기대 효과
인공지능 에이전시	조직은 자동화 가능한 작업과 워크플로를 확대	업무 효율성 향상 및 운영 비용 절감
	기존 AI 코딩 어시스턴트를 고도화하여 개발자 역할 일부 대체	소프트웨어 개발 속도 향상 및 생산성 증가
기술 프로젝트 관리	자연어를 통해 소규모 자동화와 복잡한 기술 프로젝트 개발 및 관리	프로젝트 효율성 개선 및 자원 최적화
데이터 분석 및 예측	더 빠른 데이터 분석과 예측 인텔리전스를 통해 조직의 의사결정 개선	상황 인식 향상 및 전략적 의사결정 지원

AI 에이전트와 에이전틱 AI 비교​

구분	AI Agent	Agentic AI
개념	특정 작업을 수행하거나 문제를 해결하기 위해 사용자가 명령을 전달하는 도구적 AI	자율적으로 목표를 설정하고 독립적으로 작업을 수행하는 지능형 AI
작동 방식	명시적인 사용자 입력(프롬프트)에 의해 작동	목표와 환경 데이터를 기반으로 스스로 계획 및 실행
의사결정 범위	제한된 영역에서 사용자 정의 작업 수행	복잡한 환경에서 다목적 목표 달성을 위한 동적 의사결정
필요 기술	규칙 기반 처리, 간단한 환경 감지	메모리, 계획, 감지, 학습, 적응적 행동
활용 사례	챗봇, FAQ 자동화, 고객 지원	자율적 프로젝트 관리, 기업 운영 최적화, 상황 대응
제한사항	명령 기반, 높은 사용자 개입 필요	거버넌스 부족, 예측 불가능한 결과로 인한 위험

에이전틱 AI 도입 위한 고려사항​

구분	문제점	해결방안
거버넌스 부족	추적 가능한 관리 체계 미흡	엄격한 거버넌스와 보호 장치 도입
데이터 품질	저품질 데이터에 의존	데이터 정제 및 검증 시스템 구축
신뢰성 문제	신뢰할 수 없는 의사결정	지속적 모니터링 및 성능 평가 도입
보안 위협	스마트 맬웨어 가능성	보안 강화 및 악의적 에이전트 탐지 기술 개발

• 에이전트 AI는 단순한 작업 자동화를 넘어 목표 지향적 자율성을 통해 기업과 사회 전반에 변혁을 일으킬 가능성을 지니기에 AI 거버넌스 플랫폼을 구축하여 윤리 준수 필요

AI 거버넌스 플랫폼 개념​

• AI 시스템이 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 관리하고 제어하는 데 사용되며, AI의 신뢰성, 투명성, 공정성, 책임성을 확보하기 위한 프레임워크
• 편향, 개인정보 침해, 사회적 영향 증가 / 조직 내 AI 사용시 내부가치와 사회적 기대 부합 필요 / 모델 수명주기 관리, 규정 준수, 책임성 확보

AI 거버넌스 플랫폼 구성도, 구성요소, 활용사례​

AI 거버넌스 플랫폼 구성도​

• AI 거버넌스 플랫폼을 통해 조직의 AI 윤리 감독 및 관리 자동화

AI 거버넌스 플랫폼 구성요소​

구분	구성 요소	설명
윤리 (Ethics)	윤리 원칙	AI 개발 및 배포를 위한 도덕적 지침과 가이드라인 제공
정책 (Policies)	책임 있는 AI 정책	AI 관리, 감독, 배포를 위한 프레임워크 및 프로세스
기술 (Technology)	AI 기술	거버넌스 표준과 일치하는 기술적 역량 및 시스템 기능
플랫폼 속성	투명성 (Transparency)	AI의 의사결정 과정과 성능이 이해 가능하도록 명확히 제공
	책임성 (Accountability)	AI 시스템에서 발생하는 결과에 대한 책임 구조 마련
	공정성 (Fairness)	데이터 편향을 방지하고 공정한 결과를 보장
	개인정보보호 (Privacy)	데이터의 무결성과 보호를 위한 정책 및 기술 적용

AI 거버넌스 플랫폼 활용사례​

구분	사례	효과
위험 평가	AI 시스템이 초래할 수 있는 편향, 개인정보 침해 및 부정적 사회적 영향을 평가	잠재적 위험 감소와 AI의 윤리적 활용 보장
모델 수명 주기 관리	모델 거버넌스 프로세스를 통해 적절한 게이트와 제어를 적용하여 모델 수명 주기를 관리	AI 모델의 윤리적 설계 및 배포를 보장
시스템 모니터링 및 감사	AI 시스템 사용 현황을 추적하고 성능을 모니터링하며, 의사결정 과정을 감사하여 거버넌스 기준에 부합	지속적 규정 준수와 신뢰성 확보

AI 거버넌스 플랫폼 수립시 고려사항​

• 국가적 데이터 주권과 글로벌 규제 준수를 동시에 달성하는 소버린 AI 거버넌스 플랫폼으로의 테일러링 고려

공간컴퓨팅 개념​

• 디지털 콘텐츠를 실제 세계에 고정하여 물리적 세계를 증강하고, 몰입적이며 직관적인 사용자 경험을 제공하는 기술
• 증강현실(AR), 혼합현실(MR), 메타버스 기술과 네트워크, HMD 등 하드웨어 기술의 융합하여 물리적 공간을 디지털로 매핑

공간컴퓨팅 구성도, 핵심요소, 활용분야​

공간컴퓨팅 구성도​

공간컴퓨팅 핵심요소​

계층	핵심 요소	설명
인프라 계층	센서 및 하드웨어	IoT, GPS, 카메라 등 데이터 수집 장치
	네트워크	5G/6G 기술과 엣지-클라우드 기반 데이터 처리
	Spatial OS	공간 컴퓨팅 3D 처리 특화 OS
정보 계층	데이터 및 AI	실시간 데이터 분석 및 콘텐츠 생성
	블록체인	신뢰성 있는 디지털 자산 관리
	디지털 트윈	물리적 세계의 복제 및 시뮬레이션
상호작용 계층	유저 디바이스	HMD, 스마트폰 등을 통한 직관적 인터페이스
	피드백 시스템	음성 명령, 시선 추적, 모션 센서
	가상 환경	메타버스, AR, MR 기반의 몰입형 디지털 공간

공간컴퓨팅 활용사례​

구분	사례	기대 효과
기업	R&D를 위한 가상 협업	협업 비용 절감 및 의사결정 효율성 향상
	건설/기계/전기 프로젝트의 디지털 트윈 활용	설계 및 시뮬레이션으로 문제 해결 속도 증대
	직원 실습 기술 교육	실제 상황에 기반한 훈련으로 기술 숙련도 향상
소비자	가상 콘서트 및 라이브 공연	몰입형 엔터테인먼트 경험 제공
	매장 내 가상 제품 체험	구매 전환율 증가 및 고객 만족도 향상
	상황 인식 방향 및 탐색	사용자 편의성 증대 및 경험 향상

공간컴퓨팅 도입을 위한 주요 고려사항​

고려사항	문제점	해결방안
비용 문제	고가의 HMD와 디지털화 자산 구축 비용	저비용 HMD 개발 및 자산 디지털화 자동화 도구 개발
기술적 제약	HMD 무게, 배터리 한계, 사일로형 앱 통합 문제	경량화된 HMD 설계 및 표준화된 통합 프로토콜 도입
보안 문제	데이터 프라이버시 및 윤리적 이슈	강력한 데이터 암호화 및 디지털 윤리 규제 마련
킬러 앱 부족	소비자 채택을 가속화할 결정적 사용 사례 부족	매력적인 엔터테인먼트 및 리테일 중심의 응용 사례 개발

메타버스 시스템 개념​

• 생성형 AI와의 융합으로 더욱 정교한 콘텐츠 생성 및 사용자 상호작용 가능한 메타버스 구현
• AI 기반 디지털 트윈, 블록체인 기술 통합, 초연결 네트워크

메타버스 시스템 구성도, 구성요소, 구축방안​

메타버스 시스템 구성도​

메타버스 시스템 구성요소​

구분	구성요소	설명
디지털 세계	연결된 가상 세계	다양한 가상 세계(가상 환경, 상품/서비스, 아바타 등)가 상호 연결되어 콘텐츠와 서비스 제공
메타버스 엔진	AI	콘텐츠 추천, 번역, 장면 생성 등 고도화된 사용자 경험을 지원
	디지털 트윈	물리적 세계를 가상으로 복제하여 실시간 데이터 통합 및 시뮬레이션 지원
	블록체인	NFT, 스마트 계약 등을 통한 가상 경제와 디지털 소유권 보장
물리적 인프라	스토리지	로컬 캐싱, 엣지 캐싱, 클라우드 저장소를 활용한 고속 데이터 처리
	컴퓨팅	클라우드-엣지 연산을 통해 복잡한 모델 학습 및 실시간 데이터 분석 지원
	네트워크	5G, 위성 통신, IoT 등을 활용한 안정적인 연결성 제공
	센서 및 액추에이터	AR/VR 장치, 카메라, 모션 센서 등으로 물리적 세계 데이터 실시간 수집
인간 세계	사용자 상호작용	디지털 아바타와의 상호작용을 통해 몰입형 경험 제공

메타버스 시스템 구축방안​

• 메타버스 유형 분석 후 AI, 블록체인, 디지털 트윈 등 필요 기술을 식별하여 세부 설계

참조​

• IITP: 주간기술동향 2160호

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

참조​

• IITP: 주간기술동향 2160호

LLM 모델 성능 개요​

• LLM 기술은 언어 이해, 번역, 생성에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 인간 전문가 수준의 문제 해결 능력을 가짐
• 논리적 추론 능력, 정보 정확성 부족, 모델의 단일 작업 최적화의 한계점 존재

LLM 모델 성능 향상 방안​

LLM 논리적 사고 능력 향상 방안​

접근 방식	설명	주요 기술/모델
CoT (Chain of Thought)	LLM이 복잡한 문제를 단계별로 풀이하도록 유도하여 논리적 추론을 강화하는 방법	GPT-4, PaLM
	수학 문제, 법적 논증 등 단계적 사고가 필요한 작업에서 성능 대폭 개선
ToT (Tree of Thought)	문제를 계층적으로 분해하고 각 경로의 결과를 비교해 최적의 답을 찾는 기법	Anthropic Claude
	다양한 결과를 시뮬레이션하여 복잡한 의사결정 문제를 해결할 때 유리
Meta-Reasoning	LLM이 자신의 추론 과정을 평가하고 잘못된 부분을 스스로 교정하는 기법	Self-Reflection, ReAct
	자기반성과 재구성(ReAct)을 통해 고난도 문제에서 정밀도 향상
Mutual Reasoning	두 개 이상의 모델이 협력하여 상호 검증과 보완을 통해 오류를 줄이는 방식	rStar
	각 모델이 상대방의 결과를 비판적으로 평가함으로써 신뢰성을 강화

LLM 정확도 향상 방안​

접근 방식	설명	주요 기술
RAG (Retrieval-Augmented Generation)	모델이 외부 데이터베이스에서 정보를 검색한 후 해당 데이터를 응답 생성에 통합하는 기법	Bing GPT, OpenAI ChatGPT
	고정된 훈련 데이터의 한계를 극복하며 최신성과 신뢰성을 강화
RIG (Retrieval-Integrated Generation)	모델이 실시간으로 검색 엔진과 통합되어 정보를 검색한 후 이를 즉시 응답에 반영하는 기술	Google Gemini
	최신 정보 활용이 필요한 실시간 데이터 환경에 적합
맥락 검색 (Context Retrieval)	문서와 질문 간의 연관성을 높이기 위해 추가적인 맥락 정보 제공	Anthropic Contextual BM25
	유사도 기반 검색과 고정밀 검색 알고리즘을 결합하여 정확도 극대화

LLM 기능 확장 방안​

접근 방식	설명	주요 기술
모델 병합 (Model Merging)	서로 다른 LLM을 결합하여 다양한 작업을 동시에 수행할 수 있도록 하는 방법	DARE, Evolutionary Merging
	하나의 모델은 자연어 처리에, 다른 모델은 이미지 분석에 최적화
모델 결합 (Model Combination)	LLM과 다른 파운데이션 모델(예: 이미지, 음성 모델)을 통합하여 멀티모달 작업을 지원	Whisper+GPT, SeamlessM4T
	음성 텍스트 변환(Whisper)과 자연어 응답(GPT)을 결합하여 음성 비서, 다중언어 번역 등에 활용
어댑터 기반 결합	모델이 다양한 작업과 모달리티를 지원할 수 있도록 가볍고 모듈화된 어댑터를 추가하는 방식	Conv-based 어댑터
	어댑터를 통해 특정 작업에 맞춘 빠른 조정이 가능하며, 대규모 재훈련 불필요

참조​

• IITP: 주간기술동향 2159호

딥러닝 기반 음성 합성기술 개념​

• TTS, 보이스 컨버전, 딥러닝 기술을 활용하여 사람의 음성을 자연스럽고 정교하게 합성하는 기술
• 최근 Transformer 기반의 음성 합성 기술로 고품질 음성 합성이 가능해져 부정적 활용 사례 증가

딥페이크 음성 탐지기술 개념도, 핵심요소, 악용사례​

딥페이크 음성 탐지기술 개념도​

• 입력 음성을 주파수 기반으로 분석 후, 딥페이크 탐지 모델로 학습하여 진짜/가짜 여부를 분류

딥페이크 음성 탐지기술 핵심요소​

구분	핵심요소	내용
데이터 처리	특징 추출	Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Spectrogram, Wav2Vec 기반
탐지 모델	AASIST	주파수-시간 특징 결합, 그래프 어텐션 네트워크를 적용하여 정밀 탐지
백엔드 분석	Conformer	전역적/지역적 특징 동시 학습, 긴 문맥 내 정보 포착으로 탐지 성능 강화

음성 딥페이크 악용사례​

사례	내용	대응방안
보이스피싱	가족, 직장 상사 등 신뢰도 높은 화자의 목소리를 변조해 금전 요구	음성 인증 및 추가적인 신원 확인 절차 강화
가짜 뉴스	정치인 음성을 변조해 거짓 정보를 전파 (예: 젤렌스키의 항복 선언)	딥페이크 탐지 시스템 도입 및 음성 출처 검증
선거 조작	선거 직전 딥페이크 음성으로 유권자를 현혹하는 음성 유포	미디어 모니터링 및 딥페이크 탐지 기술 활용
투자 사기	유명인의 변조 음성을 사용해 신뢰도를 조작, 투자 유도	투자 플랫폼의 음성 데이터 검증 및 사용자 인식 제고

음성 딥페이크 탐지기술의 추가적인 고려사항​

구분	고려사항	내용
제도적	법적 규제 및 표준화 필요	AI 음성 기술 활용 가이드라인 마련, 음성 합성과 탐지 기술의 국제 표준화 작업 강화 기술적 측면
	법안 제정 및 책임 부여	EU 초대형 플랫폼 규제 정책, 미국 딥페이크 책임법안 사례 참조
사회적	사용자 인식 제고	딥페이크 음성의 위험성을 알리고 개인 정보 보호를 강화하는 캠페인 및 교육 필요
	대중 참여형 탐지 시스템 개발	일반 사용자가 탐지 기술에 쉽게 접근할 수 있도록 대중 참여형 탐지 도구 및 플랫폼 제공

참조​

• IITP: 주간기술동향 2159호

AI를 이용한 사이버 공격 패러다임 개념​

• AI와 ML 기술을 악용해 자동화된 피싱, 정교한 악성코드 생성, 탐지 회피 등을 수행하여 기존 보 안 체계를 우회하는 사이버 공격 방식
• AI 기반 공격 도구의 등장, 대규모 데이터 분석과 자동화된 공격 가능, 공격자의 적응적 공격 체계 구축

AI를 이용한 사이버 공격 개념도, 공격절차, 대응방안​

AI를 이용한 사이버 공격 개념도​

• FraudGPT, WormGPT, DarkGPT 등을 활용하여 사이버 공격 벡터에 인공지능 접목

AI를 이용한 사이버 공격절차​

단계	내용	세부 내용
1. 표적 식별	대상 시스템 및 취약점 파악	AI 기반 데이터 분석으로 대상 시스템의 취약점 및 최적의 공격 경로를 탐색
2. 공격 벡터 설계	공격 방법 결정	AI 모델을 활용해 피싱, 악성코드, 사회공학적 공격 등 설계
3. 공격 실행	자동화된 공격 수행	LLM 기반 악성코드 및 피싱 메시지를 표적 시스템에 배포
4. 탐지 회피	보안 시스템 무력화	정상적인 데이터로 위장하거나 탐지 패턴을 AI로 분석해 우회
5. 데이터 탈취 및 결과 분석	공격 결과 수집	공격 성공 후 데이터 탈취, 시스템 무력화, 네트워크 장악 결과를 분석 및 활용

AI를 이용한 사이버 공격 대응방안​

구분	대응 방안	내용
AI for Security	AI 기반 보안 탐지 시스템 도입	AI/ML 모델을 활용해 이상 트래픽 및 비정상 데이터 패턴 조기 탐지
	위협 인텔리전스 강화	알려진 위협과 미확인 위협 분석 및 경고
	자동화된 방어 체계	SOAR, XDR 기반 자동화된 대응 체계를 통해 실시간 공격 차단
	피해 최소화 및 보안 강화	랜섬웨어 복구 및 데이터 복구, 보안 체계 강화를 통한 추가 공격 방지
Security for AI	적대적 AI 공격 방지	AI 모델에 대한 적대적 공격 방어 기술 개발
	데이터 무결성 및 보호 강화	AI 학습 데이터 포이즈닝 방지를 위해 데이터 접근 제어 및 암호화 적용
	AI 보안 표준화 및 정책 개발	국제 표준화 작업(OWASP, ISO/IEC)과 보안 정책 수립 및 대응

AI for Security, Security for AI​

AI for Security​

• AI로 새로운 보안 위협을 탐지하고, 자동화된 대응 체계를 구축하여 위협 가시성, 위협 인텔리전스, 자동화된 대응 역량 강화

Security for AI​

프레임워크	설명	비고
SAIF	AI 모델과 데이터의 보안을 위한 포괄적인 프레임워크	AI 모델의 신뢰성 및 데이터 무결성
AI TRISM	AI 시스템의 신뢰성, 위험 관리, 보안에 중점을 둔 AI 보안 관리 프레임워크	AI 거버넌스 및 위험 모니터링
AI RMF	NIST의 AI 위험 관리 프레임워크로, AI 위험 식별, 분석, 대응 및 모니터링을 체계화.	AI 위험 평가 및 완화 계획
OWASP	OWASP의 LLM Top 10을 통해 LLM의 주요 보안 취약점과 위협 요소 식별/대응	데이터 보호 및 모델 보안

• AI 기술 자체를 보호하고, 학습 데이터와 모델의 안전성을 보장하며, AI 생태계에서 발생하는 윤리적 문제와 보안 취약점에 대응

AI 기반 사이버 보안 주요 고려사항​

• 탐지 정확성을 높이기 위한 신뢰할 수 있는 학습 데이터 확보
• AI 거버넌스 프레임워크 도입을 통해 공정하고 투명한 AI 기술 구현

참조​

• IITP: 주간기술동향 2158호

차량 디지털포렌식 개념​

• 차량의 전장 장치 및 컴퓨팅 시스템에 저장된 디지털 데이터를 과학적 방법으로 식별, 수집, 분석, 보고하여 차량 관련 사건 및 사고를 해결하는 기술
• 자율주행 및 커넥티드카 시대의 도래로 차량에서 생성된 데이터 급증, 제조사 간 포렌식 데이터 상이, 관련 절차 미비
• 사고 원인 규명, 증거 확보, 책임소재 확인

차량 디지털포렌식 구성도, 구성요소, 적용사례​

차량 디지털포렌식 구성도​

차량 디지털포렌식 구성요소​

구분	구성요소	내용
저장 장치	사고기록장치(EDR)	차량 충돌 전후 데이터 기록 및 사고 원인 분석에 사용
	전자제어장치(ECU)	차량의 엔진, 변속기 등 주요 부품 데이터
	자율주행정보 기록장치(DSSAD)	자율주행차의 작동 및 명령 이력
	인포테인먼트 시스템(IVI)	내비게이션, 블루투스 연결, 멀티미디어 데이터 등 탑승자 행위 데이터
분석 도구	OBD 포트	차량 진단 데이터를 수집 및 분석
	포렌식 소프트웨어	iVe, Encase 등 차량 내 데이터 추출 및 분석

차량 디지털포렌식 적용사례​

구분	사례	내용
교통사고	사고 원인 분석	IVI 데이터를 통해 운전 중 스마트폰 사용 여부 및 운전자 행위 식별
범죄 수사	차량 절도 및 뺑소니 수사	차량 내부 데이터로 도난 차량과 범인의 위치 추적
보험 분쟁	차량 사고 책임 소재 규명	EDR 데이터를 통해 사고 당시 차량의 상태와 운전자의 행위 분석

차량 디지털포렌식 발전제언​

구분	발전 방향	내용
정부	표준화 및 법제화	차량 데이터 포렌식 절차를 표준화하고, 관련 법적 프레임워크를 마련
	기관 간 협력 체계 구축	경찰, 법원 등 수사 기관과 제조사 간 데이터 공유 협력 체계 확립
	연구개발 지원	차량 디지털포렌식 도구와 기술 개발에 재정적 지원 확대
기업	포렌식 도구 개발	다양한 차량 모델 및 OS를 지원하는 범용 포렌식 소프트웨어 개발
	데이터 접근성 향상	제조사가 제공하는 데이터 형식 통일 및 암호화 해제 지원 도구 개발
	사이버 보안 강화	차량 데이터의 무결성 보장을 위해 암호화 및 인증 메커니즘 적용
개인	개인정보 보호	차량 소유자의 데이터 프라이버시 보호를 위한 암호화 및 비식별화 조치
	교육 및 인식 강화	차량 디지털 데이터 활용과 보호에 대한 운전자 및 개인 인식 제고

참조​

• IITP: 주간기술동향 2158호