'보이지 않는 위협'과 '신뢰할 수 있는 AI'

안녕하세요. 'finaitech'입니다.

 

우리는 지금 인공지능이라는 강력한 기술의 시대에 살고 있습니다. 이 기술은 전례 없는 기회를 열어주는 동시에, **'보이지 않는 위협'**이라는 새로운 그림자를 드리우고 있습니다.

'AI 보안' 카테고리는 바로 이 '그림자'를 탐색하기 위해 문을 열었습니다.

이 카테고리의 성격과 목표

기존의 정보 보안(방화벽, 백신, 네트워크 보안)은 훌륭한 '성벽' 역할을 해왔습니다. 하지만 AI 시대의 위협은 성벽 외부가 아닌, AI 모델 자체, 우리가 학습시킨 데이터, 그리고 AI의 자율적인 판단이라는 '성 내부' 깊숙한 곳에서 발생합니다.

• '컨텍스트 엔지니어링'이 똑똑한 AI의 **'뇌(Brain)'**를 설계하고,
• 'AI 플랫폼 엔지니어링'이 견고한 **'척추(Spine)'**를 구축한다면,
• 'AI 보안' 카테고리는 이 모든 것을 안전하게 지키는 **'면역 체계(Immune System)'**를 다룹니다.

이 카테고리의 목표는 AI 시스템의 복잡한 작동 원리 속에 숨겨진 위협을 함께 고민하고, **'신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)'**를 구축하기 위한 실질적인 전략을 탐색하는 것입니다.

이는 'AI 금융 아키텍처 5대 원칙' 중 첫 번째, **"똑똑한 AI보다 통제 가능한 AI가 먼저다"**라는 철학을 구현하는 가장 중요한 여정이 될 것입니다.

앞으로 다룰 내용들

AI 보안은 시스템의 특정 지점이 아닌, AI의 생명주기(Lifecycle) 전반에 걸쳐 내재화되어야 합니다. 앞으로 이 카테고리에서는 AI 아키텍처를 구성하는 3가지 핵심 영역을 중심으로 보안 문제를 탐색하려 합니다.

1. AI 모델/데이터 (The "Brain"): '컨텍스트 엔지니어링' 영역 (LLM, RAG 등)
2. AI 플랫폼/인프라 (The "Spine"): 'AI 플랫폼 엔지니어링' 영역 (PaaS, MLOps, 서빙)
3. AI 에이전트/서비스 (The "Actor"): 자율적으로 작동하는 'AI Agent'

이 3가지 영역을 중심으로, 다음과 같은 주제들을 함께 고민해보고자 합니다.

• Part 1. AI 고유의 위협 (모델/데이터 보안)
  • AI의 '뇌'는 어떻게 해킹당할 수 있을까요? **'프롬프트 인젝션'**이나 'RAG 데이터 오염' 같은 AI 모델 자체의 취약점을 분석하고 방어 전략을 고민합니다. (컨텍스트 엔지니어링 연계)
• Part 2. AI 운영의 위협 (플랫폼/인프라 보안)
  • AI의 '심장'은 어떻게 멈출 수 있을까요? '로컬 LLM 운영' 시 발생할 수 있는 **'모델 자산 유출'**이나 '추론 서버 공격' 등 플랫폼 레벨의 보안을 다룹니다. (AI 플랫폼 엔지니어링 연계)
• Part 3. AI 에이전트의 위협 (자율성 보안)
  • AI가 '배신'할 수 있을까요? '자율 에이전트' 간의 통신(Agent-to-Agent)에서 발생할 수 있는 **'신원 위조'**나 '권한 탈취' 같은 새로운 보안 영역을 탐색합니다.
• Part 4. AI 보안 강화 전략 (설계와 방어)
  • 그렇다면 어떻게 방어해야 할까요? AI 시스템의 설계 단계부터 보안을 내재화하는 'Security by Design', 겹겹이 방어막을 치는 '심층 방어(Defense in Depth)', 그리고 '지속적인 모니터링' 전략을 구체화합니다.
• Part 5. 통합 프레임워크 (Secure AI Lifecycle)
  • 이 모든 것을 아우르는 **'AI 통합 보안 프레임워크(SAILF)'**를 함께 정의하며, '신뢰'와 '통제'를 확보하는 최종 청사진을 그려봅니다.

맺음말

AI 보안은 '선택'이 아닌 '필수'이며, 한 번에 끝나는 것이 아닌 '지속적인 과정'이라고 생각합니다.

이 카테고리에서 공유하는 저의 고민과 경험이, AI 시대의 '보이지 않는 위협'에 맞서 '신뢰할 수 있는 AI'를 구축하고자 하는 분들께 작은 도움이 되기를 바랍니다. 많은 의견과 토론을 부탁드립니다.