AI 기반 데이터 노출의 숨겨진 위험으로부터 조직을 보호하세요

조직 내에서 이루어지는 모든 AI 상호작용에는 잠재적인 위험이 따릅니다. 직원들이 고객 데이터를 일반 소비자용 AI 모델에 붙여 넣거나, 재무 보고서를 AI 분석 도구에 업로드하거나, 독점 코드를 개발 지원 도구에 입력하면 자신도 모르는 사이에 조직의 가장 민감한 정보가 통제 범위를 벗어날 수 있는 경로를 만들게 됩니다.

저장된 정보에 영향을 미치는 기존의 데이터 유출과 달리, AI로 인한 데이터 노출은 전 세계에 분산되어 있을 수 있는 모델, API 및 클라우드 서비스를 통해 데이터가 이동하는 과정에서 실시간으로 발생합니다. AI 시대에 데이터를 통제하려면 근본적으로 다른 접근 방식이 필요합니다.

탭을 클릭하여 AI가 데이터 유출 위험을 어떻게 높이는지 알아보세요.

AI는 기존의 데이터 유출을 기하급수적으로 증폭시킵니다

AI의 자가 학습 특성으로 인해 AI 시스템에 입력되는 데이터를 모니터링하는 것은 데이터 유출을 방지하는 것만큼이나 중요합니다. 모든 프롬프트나 업로드는 개인정보부터 기업 기밀에 이르는 민감한 데이터가 AI 모델에 추가될 위험을 수반합니다. CybSafe와 미국 국가사이버보안연합(NCA의 연구에 따르면 직원의 약 38%가 승인 없이 AI 플랫폼에 기밀 데이터를 공유합니다.

조직 전반에서 데이터 개인정보 보호에 대한 우려가 커지고 있습니다. Enterprise Strategy Group에 따르면 응답자의 약 4분의 3이 생성형 AI의 데이터 개인정보 보호 및 보안 위험에 대해 우려를 표했습니다.

AI의 데이터 보호와 관련된 우려 사항 중 데이터 유출 차단과 개인 식별 정보(PII) 노출 방지가 가장 중요한 두 가지 문제인 것으로 F5의 AI 애플리케이션 전략 현황 보고서에서 나타났습니다.

조직에는 데이터 보호 정책을 인라인으로 적용할 수 있는 기능이 필요합니다. F5 AI Guardrails는 프롬프트와 응답을 검사하여 개인 식별 정보(PII), 보호 대상 건강 정보(PHI) 및 기타 민감한 데이터와 같은 민감한 콘텐츠를 실시간으로 식별하고, 런타임에 민감한 정보의 공개를 기록하거나 차단할 수 있습니다. 또한 SIEM 및 SOAR 도구와 통합하여 인시던트 대응 및 규정 준수 워크플로에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.

관리되지 않는 AI는 위험하고 통제되지 않는 데이터 흐름을 초래합니다

섀도 AI는 기존 데이터 거버넌스 정책을 우회합니다. 승인되지 않은 AI 도구는 내부 통제와 규정 준수 체계를 피해 가며 데이터 보호 전략에 사각지대를 만듭니다. Software AG의 연구에 따르면 전체 직원의 약 절반이 섀도 AI를 사용하고 있습니다.
암호화된 채널은 AI 데이터 흐름을 숨겨 사각지대를 만들고, 섀도 AI가 탐지되지 않은 채 확산되도록 합니다. 기존 보안 도구로는 성능을 크게 저하시키지 않으면서 대량의 암호화된 데이터를 처리해 위험을 식별하기 어렵습니다.
AI 시대에 사람과 데이터를 보호하기 위한 규제가 빠르게 변화하고 있지만, 섀도 AI는 이러한 규제를 준수하지 않는 경우가 많습니다. 기존 데이터 개인정보 보호법과 새롭게 제정되는 AI 관련 법규를 모두 준수하려면 AI 앱과 공유되는 데이터를 파악하고 통제하는 것이 매우 중요합니다.
F5 BIG-IP SSL Orchestrator는 암호화된 AI 데이터 흐름에 대한 포괄적인 가시성을 제공하며, NIST 및 PCI에서 인정하는 AI 데이터 보호 및 거버넌스 기능을 추가하여 대규모 환경에서 세계적 수준의 관측성과 관리 역량을 지원할 예정입니다. 성능 저하 없이 섀도 AI를 통제하고 규제 준수를 유지할 수 있습니다.

하이브리드 멀티클라우드 AI 시스템으로 인해 데이터 보호가 복잡해집니다

하이브리드 환경에서는 데이터 가시성이 분산됩니다. 조직은 AI 모델이 민감한 정보를 처리하는 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 및 엣지 배포 환경 전반에서 일관된 데이터 보호 정책을 유지하는 데 어려움을 겪습니다.

AI의 분산된 특성과 글로벌 표준의 부재로 인해 의도치 않은 데이터 개인정보 보호 위반이 발생합니다. Gartner는 2027년까지 AI 데이터 침해의 40%가 국경을 넘나드는 생성형 AI의 오용으로 인해 발생할 것으로 예측하며, 이는 AI 데이터 노출 위험이 전 세계적인 문제임을 보여줍니다.

이동 중인 데이터를 분류하는 것은 쉽지 않습니다. 조직은 정적인 데이터 보호 조치에 의존하기보다, 민감한 데이터가 AI 시스템을 통과하는 동안 이를 실시간으로 분류하고 적절한 조치를 취할 수 있어야 합니다.

F5 솔루션은 하이브리드 멀티클라우드 환경 전반의 AI 데이터 흐름을 검사하여 PII, PHI, 소스 코드, 규제 대상 정보와 같은 민감한 데이터를 동적으로 탐지하고 분류합니다. 정책에 따라 이러한 데이터 흐름을 마스킹하거나 차단하여 기업 정책을 위반하는 데이터가 네트워크 외부로 유출되지 않도록 할 수 있습니다.

AI 시스템은 기존 보안으로는 해결할 수 없는 고유한 위협에 직면해 있습니다

AI 모델과 데이터는 일반적인 애플리케이션 보안 위협과는 다른 새로운 공격 기법에 노출될 위험이 있습니다. 악의적인 공격자는 AI의 동작을 조작하거나 안전 제어를 우회하거나 민감한 학습 데이터를 추출하도록 설계된 입력을 만들어, 기존 보안 도구로는 탐지할 수 없는 위험을 초래합니다.

AI 애플리케이션은 모델 액세스와 데이터 교환을 위해 API에 크게 의존하므로, 인젝션 공격, 인증 우회, 서비스 거부 시도, 막대한 비용을 초래하는 리소스 과다 사용에 취약한 공격 표면이 생깁니다.

AI 게이트웨이는 AI 관련 위협에 대응할 수 있어 필수적인 보호 도구로 자리 잡고 있습니다. F5 2025 애플리케이션 전략 현황 보고서에 따르면 응답자의 55%가 기업의 민감한 데이터 유출을 방지하기 위해 AI 게이트웨이를 사용 중이거나 사용할 계획이라고 답했습니다.

포괄적인 AI 보안을 위해서는 전문적인 보호가 필요합니다. F5 Application Delivery and Security Platform은 프롬프트 인젝션, API 공격, 데이터 유출을 방어할 수 있는 속도와 확장성, AI 특화 방어 기능을 제공하여 조직이 AI를 통해 안전하게 혁신할 수 있도록 지원합니다.

데이터 노출 위험

AI는 기존의 데이터 유출을 기하급수적으로 증폭시킵니다

AI의 자가 학습 특성으로 인해 AI 시스템에 입력되는 데이터를 모니터링하는 것은 데이터 유출을 방지하는 것만큼이나 중요합니다. 모든 프롬프트나 업로드는 개인정보부터 기업 기밀에 이르는 민감한 데이터가 AI 모델에 추가될 위험을 수반합니다. CybSafe와 미국 국가사이버보안연합(NCA의 연구에 따르면 직원의 약 38%가 승인 없이 AI 플랫폼에 기밀 데이터를 공유합니다.

조직 전반에서 데이터 개인정보 보호에 대한 우려가 커지고 있습니다. Enterprise Strategy Group에 따르면 응답자의 약 4분의 3이 생성형 AI의 데이터 개인정보 보호 및 보안 위험에 대해 우려를 표했습니다.

AI의 데이터 보호와 관련된 우려 사항 중 데이터 유출 차단과 개인 식별 정보(PII) 노출 방지가 가장 중요한 두 가지 문제인 것으로 F5의 AI 애플리케이션 전략 현황 보고서에서 나타났습니다.

조직에는 데이터 보호 정책을 인라인으로 적용할 수 있는 기능이 필요합니다. F5 AI Guardrails는 프롬프트와 응답을 검사하여 개인 식별 정보(PII), 보호 대상 건강 정보(PHI) 및 기타 민감한 데이터와 같은 민감한 콘텐츠를 실시간으로 식별하고, 런타임에 민감한 정보의 공개를 기록하거나 차단할 수 있습니다. 또한 SIEM 및 SOAR 도구와 통합하여 인시던트 대응 및 규정 준수 워크플로에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.

섀도 AI

관리되지 않는 AI는 위험하고 통제되지 않는 데이터 흐름을 초래합니다

섀도 AI는 기존 데이터 거버넌스 정책을 우회합니다. 승인되지 않은 AI 도구는 내부 통제와 규정 준수 체계를 피해 가며 데이터 보호 전략에 사각지대를 만듭니다. Software AG의 연구에 따르면 전체 직원의 약 절반이 섀도 AI를 사용하고 있습니다.
암호화된 채널은 AI 데이터 흐름을 숨겨 사각지대를 만들고, 섀도 AI가 탐지되지 않은 채 확산되도록 합니다. 기존 보안 도구로는 성능을 크게 저하시키지 않으면서 대량의 암호화된 데이터를 처리해 위험을 식별하기 어렵습니다.
AI 시대에 사람과 데이터를 보호하기 위한 규제가 빠르게 변화하고 있지만, 섀도 AI는 이러한 규제를 준수하지 않는 경우가 많습니다. 기존 데이터 개인정보 보호법과 새롭게 제정되는 AI 관련 법규를 모두 준수하려면 AI 앱과 공유되는 데이터를 파악하고 통제하는 것이 매우 중요합니다.
F5 BIG-IP SSL Orchestrator는 암호화된 AI 데이터 흐름에 대한 포괄적인 가시성을 제공하며, NIST 및 PCI에서 인정하는 AI 데이터 보호 및 거버넌스 기능을 추가하여 대규모 환경에서 세계적 수준의 관측성과 관리 역량을 지원할 예정입니다. 성능 저하 없이 섀도 AI를 통제하고 규제 준수를 유지할 수 있습니다.

하이브리드 멀티클라우드의 복잡성

하이브리드 멀티클라우드 AI 시스템으로 인해 데이터 보호가 복잡해집니다

하이브리드 환경에서는 데이터 가시성이 분산됩니다. 조직은 AI 모델이 민감한 정보를 처리하는 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 및 엣지 배포 환경 전반에서 일관된 데이터 보호 정책을 유지하는 데 어려움을 겪습니다.

AI의 분산된 특성과 글로벌 표준의 부재로 인해 의도치 않은 데이터 개인정보 보호 위반이 발생합니다. Gartner는 2027년까지 AI 데이터 침해의 40%가 국경을 넘나드는 생성형 AI의 오용으로 인해 발생할 것으로 예측하며, 이는 AI 데이터 노출 위험이 전 세계적인 문제임을 보여줍니다.

이동 중인 데이터를 분류하는 것은 쉽지 않습니다. 조직은 정적인 데이터 보호 조치에 의존하기보다, 민감한 데이터가 AI 시스템을 통과하는 동안 이를 실시간으로 분류하고 적절한 조치를 취할 수 있어야 합니다.

F5 솔루션은 하이브리드 멀티클라우드 환경 전반의 AI 데이터 흐름을 검사하여 PII, PHI, 소스 코드, 규제 대상 정보와 같은 민감한 데이터를 동적으로 탐지하고 분류합니다. 정책에 따라 이러한 데이터 흐름을 마스킹하거나 차단하여 기업 정책을 위반하는 데이터가 네트워크 외부로 유출되지 않도록 할 수 있습니다.

AI 특화 공격 벡터

AI 시스템은 기존 보안으로는 해결할 수 없는 고유한 위협에 직면해 있습니다

AI 모델과 데이터는 일반적인 애플리케이션 보안 위협과는 다른 새로운 공격 기법에 노출될 위험이 있습니다. 악의적인 공격자는 AI의 동작을 조작하거나 안전 제어를 우회하거나 민감한 학습 데이터를 추출하도록 설계된 입력을 만들어, 기존 보안 도구로는 탐지할 수 없는 위험을 초래합니다.

AI 애플리케이션은 모델 액세스와 데이터 교환을 위해 API에 크게 의존하므로, 인젝션 공격, 인증 우회, 서비스 거부 시도, 막대한 비용을 초래하는 리소스 과다 사용에 취약한 공격 표면이 생깁니다.

AI 게이트웨이는 AI 관련 위협에 대응할 수 있어 필수적인 보호 도구로 자리 잡고 있습니다. F5 2025 애플리케이션 전략 현황 보고서에 따르면 응답자의 55%가 기업의 민감한 데이터 유출을 방지하기 위해 AI 게이트웨이를 사용 중이거나 사용할 계획이라고 답했습니다.

포괄적인 AI 보안을 위해서는 전문적인 보호가 필요합니다. F5 Application Delivery and Security Platform은 프롬프트 인젝션, API 공격, 데이터 유출을 방어할 수 있는 속도와 확장성, AI 특화 방어 기능을 제공하여 조직이 AI를 통해 안전하게 혁신할 수 있도록 지원합니다.

탭을 로드하는 중…

F5 Application Delivery and Security Platform은 고성능 TLS 오케스트레이션을 활용해 속도나 확장성을 저하시키지 않으면서 암호화된 트래픽과 AI 생성 트래픽에 대한 인라인 가시성을 제공하고, 민감한 콘텐츠를 실시간으로 식별합니다. F5는 애플리케이션 딜리버리, 보안, 데이터 유출 탐지 및 방지(DLDP)를 단일 플랫폼으로 통합하여 어떤 데이터가 어디로 이동하고 누가 액세스하는지 정밀하게 제어할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 정책 기반 적용, 자동화된 대응, 감사 수준의 관측성을 구현합니다.

AI 보안 태세를 사후 대응형에서 선제 대응형으로 전환하세요. F5의 엔터프라이즈 AI 딜리버리 및 보안 솔루션은 데이터 유출, 섀도우 AI 및 AI 특화 공격으로부터 조직을 보호하여, 조직에 필요한 가시성과 통제력, 규정 준수를 유지하면서도 안심하고 AI 혁신을 도입할 수 있도록 지원합니다.