AI 시스템 보호하기: 보안이 혁신 속도를 맞춰야 하는 이유

AI의 이점을 지속하려면 네트워크, 데이터베이스, 애플리케이션과 같은 긴급함으로 보안을 다뤄야 합니다. 하지만 현재 도입 속도와 보호 수준의 차이는 다른 상황을 보여줍니다.

F5의 2025 AI 애플리케이션 현황 보고서가 이를 분명히 보여줍니다. 설문에 참여한 조직 중 2%만이 AI를 안전하게 확장할 준비가 아주 잘 되어 있었습니다. 반면, 77%는 AI 보안과 거버넌스에서 큰 어려움을 겪고 있습니다.

보고서는 적당히 준비된 기업들 중 극소수만이 기본적인 보안 조치를 시행했다고 밝혔습니다. AI 방화벽을 도입한 기업은 18%에 불과하며, 적대적 행동을 감지하는 핵심 기법인 지속적인 데이터 라벨링을 실천하는 기업은 24%뿐입니다. 문제를 심화하는 요인은 승인 받지 않은 AI 도구인 섀도우 AI의 사용이 늘어나면서 기업 환경에 심각한 가시성 공백이 발생하고 있다는 점입니다.

경쟁력을 위해 AI를 도입하는 과정에서 많은 조직이 자신도 모르게 공격 표면을 넓히고 있습니다.

AI는 고유한 특성 때문에 새로운 형태의 공격에 취약합니다. 가장 시급한 취약점은 다음과 같습니다.

• 데이터 중독 공격: 공격자가 훈련 데이터에 손상되거나 오도하는 정보를 은밀히 주입해 AI 모델의 동작을 망가뜨립니다. 2024년 텍사스대 연구진은 참조 문서에 포함된 악성 내용이 모델 출력에 영향을 미치며, 해당 문서를 삭제해도 그 영향이 계속된다는 사실을 입증했습니다.
• 모델 역전 및 추출 공격: 이 공격들은 공격자가 민감한 학습 데이터를 복원하거나 독점 모델을 모방할 수 있게 만듭니다. 실제 사례로는 진단 시스템에서 환자 이미지를 복원하거나, 언어 모델에서 개인 음성 녹음과 내부 텍스트를 재구성한 경우가 있습니다.
• 회피 공격: 공격자는 입력 데이터를 아주 미세하고 눈에 잘 띄지 않게 조작해 AI 모델이 오작동하도록 만듭니다. 예를 들어, 연구자들은 무해해 보이는 스티커를 붙여 자율주행차 시각 시스템에 정지 신호를 제한 속도 표지로 잘못 인식하게 만들었습니다.
• 프롬프트 인젝션: 대형 언어 모델(LLM)은 동작을 조작하는 정교한 입력에 취약합니다. 쉐보레 딜러십이 사용하는 ChatGPT 기반 챗봇이 1달러에 차를 팔기로 잘못 동의한 사례가 있었으며, 이는 평판과 법적 리스크를 드러냈습니다.

이러한 위협은 단지 이론에 그치지 않습니다. 현재 활발히 존재하며 이미 여러 산업 분야에서 AI의 안전성과 신뢰성을 해치고 있습니다.

이러한 과제를 극복하려면 조직이 일반 사이버 보안과 AI 고유의 위험 요소를 모두 다루는 균형 잡힌 방어 전략을 직접 수립해야 합니다. 다음 다섯 가지 단계는 여러분의 AI 시스템을 안전하게 지키는 데 도움이 될 것입니다:

1. 데이터 거버넌스를 강화하세요
   모델, API, 학습 데이터 세트를 포함한 AI 자산을 명확히 파악하고 엄격한 접근 통제 정책을 적용하세요. 데이터는 AI의 근간이며, 모든 단계에서 무결성을 반드시 지켜야 합니다.
2. 지속적으로 테스트하세요
   기존 코드 리뷰를 넘어 적대적 테스트와 레드팀 활동을 도입하세요. 이 방법들은 공격자가 활용하기 전에 모델 역전과 프롬프트 인젝션 같은 취약점을 미리 찾아줍니다.
3. 개인정보 보호 중심 설계를 실천하세요
   암호화, 데이터 최소화, 차등 개인정보 보호 기법을 적용합니다. 이런 방법들은 침해가 발생해도 민감한 정보 노출 위험을 줄여줍니다.
4. 제로 트러스트 아키텍처 적용
   모든 AI 시스템에 ‘절대 신뢰하지 않고 항상 검증한다’는 원칙을 적용하세요. 각 구성 요소와 사용자에게 최소 권한만 부여하고, 모든 활동을 철저히 검증하세요.
5. AI 동작을 실시간으로 모니터링하세요
   모델 동작이나 입력 패턴에서 이상 징후를 감지하는 도구와 시스템을 구축합니다. 과도한 API 호출, 의심스러운 프롬프트, 비정상적 출력 등을 주시하세요. 이 모두가 위협 신호일 수 있습니다.

점점 더 많은 조직이 하이브리드와 멀티클라우드 환경을 채택하면서, F5는 애플리케이션 전송 및 보안 플랫폼(ADSP)을 통해 현대 인프라를 보호하는 AI 기반 보안 기능을 제공합니다.

이 플랫폼의 일부인 F5 AI Gateway는 LLM 요청을 지능적으로 분석하고 라우팅하여 prompt injection과 데이터 유출로부터 효과적으로 보호합니다. F5 Distributed Cloud API Security와 NGINX App Protect를 통해 제공하는 고급 API 보안 솔루션으로 API 오용, 정보 유출, 악용을 방지할 수 있습니다.

F5 ADSP의 일부인 F5 Distributed Cloud Bot Defense는 머신러닝을 활용해 자격 증명 채우기 같은 자동화된 위협을 최소한의 오탐으로 탐지하고 차단합니다. F5 BIG-IP Advanced WAF 솔루션은 애플리케이션과 API를 보호하는 동시에 보안 작업을 GPU에서 분산시켜 AI 집중 워크로드의 성능을 높입니다.

또한 F5의 AI 참조 아키텍처는 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에 걸쳐 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 인프라 구축 지침을 제공합니다. F5는 Intel, Red Hat, MinIO, Google Cloud Platform 등 주요 AI 혁신 기업들과 협력해 고객이 안전하고 효율적으로 확장할 수 있도록 지원합니다.

AI는 모든 산업을 혁신하지만, 그 가능성에는 전에 없던 위험도 함께 따릅니다. 위협이 날로 정교해지는 만큼, 보안 책임자는 신속하면서도 예측을 갖고 나아가 사전 대응 도구와 똑똑한 아키텍처, 정책 중심의 보호를 적극 도입해야 합니다.

AI 보안은 기업 전략의 중심에 반드시 통합되어야 합니다. 검증된 프레임워크인 미국 국립표준기술원(NIST)의 AI 위험 관리 프레임워크를 기반으로, 규제와 기술, 문화를 적절히 결합하면 F5 ADSP와 같은 플랫폼의 지원 아래 조직이 AI의 모든 잠재력을 활용하면서 악용 위험으로부터 효과적으로 보호할 수 있습니다.

AI의 새로운 시대가 열렸습니다. 지금 바로 안전하게 지키십시오.