생성형 AI 보안

대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 생성 AI는 기업과 최종 소비자에게 여러 가지 응용 프로그램을 제공합니다. 그러나 LLM을 사용하면 개인 정보 보호 및 보안이 해결해야 할 중요한 과제가 되었습니다. 예를 들어, 인기 있는 코드 생성 도구에서 훈련 데이터 세트의 일부인 민감한 API 키와 기타 코드 스니펫을 출력하는 것으로 밝혀졌습니다. 이 외에도 AI 모델이 실수로 개인 데이터를 출력한 사례가 많이 있습니다.

채택이 증가함에 따라 기업은 의도치 않게 독점 데이터를 공개 LLM에 노출시킬 위험이 있습니다. 이러한 위협에 대처하기 위해 기업은 진화하는 기술과 함께 보안 전략을 조정해야 합니다. 이 블로그에서는 생성적 AI 보안의 핵심 측면을 살펴보고 기업과 사용자가 어떻게 보호를 받을 수 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

LLM을 통한 데이터 개인 정보 보호

생성 AI 모델은 인터넷, 위키, 책, 이미지 라이브러리 등 다양한 출처의 방대한 양의 데이터로 훈련됩니다. 모델 훈련 프로세스 중에 감독이 부족하면 개인 식별 정보(PII), 저작권이 있는 데이터, 개인 건강 관리 정보(PHI)와 같은 개인 데이터가 AI 모델에 입력되는 경우가 많으며, 종종 의도적인 동의 없이 개인 정보를 손상시키는 모델 출력이 발생합니다. 이는 상당한 개인 정보 보호 문제를 야기합니다.

• 데이터 수집 및 동의: 생성 AI가 주류가 되면서 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터 세트를 관리하는 것이 매우 중요합니다. 과거에는 여러 인기 있는 소비자 LLM이 저작권을 침해한 사례를 보았습니다. 이는 LLM을 훈련하기 위해 데이터를 제공하기 전에 적절한 동의가 제공되지 않았음을 나타냅니다. AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 적절한 동의를 얻는 동안 윤리적으로 수집되도록 하는 것이 중요합니다.
• 데이터 최소화: 데이터 최소화는 기업이 개별 서비스를 제공하는 데 필요한 데이터만 수집하고 처리하는 것을 포함합니다. LLM의 경우 모델의 성능과 정확성에 필수적인 데이터만 사용하는 것이 중요합니다. 또한 AI는 쿼리에 직접 해당하는 데이터만 검색할 수 있어야 합니다.
• 익명화 및 익명화: 훈련 데이터 세트에 나중에 승인되지 않은 인력의 질의를 통해 손상될 수 있는 개인 식별 정보가 포함되지 않도록 하는 것이 중요합니다. 민감한 데이터 발견 민감한 데이터가 숨겨진 상태를 유지하려면 마스킹 도구를 사용해야 합니다.

데이터 보안: AI 모델 및 출력 보호

생성적 AI 구현을 보호하려면 데이터 거버넌스와 데이터가 전반적으로 처리되는 방식에 주로 초점을 맞춘 다학제적 접근 방식이 필요합니다. 생성적 AI 보안을 고려할 때 고려해야 할 몇 가지 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 모델 보안: AI 모델을 무단 접근, 변조 또는 도난으로부터 보호하는 것은 오용을 방지하고 지적 재산을 보호하는 데 중요합니다.
• 출력 필터링: AI가 생성한 출력의 무결성을 유지하려면 유해하거나 편향적이거나 부적절한 콘텐츠가 생성되는 것을 방지하는 콘텐츠 검토 시스템을 구현해야 합니다.
• 적대적 공격: AI 출력을 조작하거나 모델에서 민감한 정보를 추출하도록 설계된 입력에 대한 방어 수단을 개발하는 것은 지속적인 과제입니다.

규정 준수 환경 탐색

생성적 AI 도입이 확대됨에 따라 이를 둘러싼 규제 검토도 확대됩니다. LLM은 GDPR, CCPA 등과 같은 변화하는 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수해야 합니다. 잊힐 권리 및 데이터 이동성과 같은 의무를 시행하는 것은 AI 모델에 고유한 과제를 제시합니다.

규제 프레임워크는 끊임없이 진화하고 있으며, 새로운 AI 중심 규정이 나오고 있습니다. 생성 AI와 AI에 투자하는 기업은 규정을 준수하는 운영을 위해 이러한 규정을 염두에 두어야 합니다. 기업은 이러한 지침을 따라 투명성과 공정성을 유지하여 윤리적인 AI 관행을 만들어야 합니다.

생성 AI에 대한 위협 접근

생성적 AI 구현을 방해할 수 있는 몇 가지 주요 위협은 다음과 같습니다.

• API 보안: AI 모델 API에 대한 강력한 인증 및 속도 제한을 구현하는 것은 남용 및 무단 액세스를 방지하는 데 매우 중요합니다.
• 신속한 주입: AI의 행동을 조작하거나 모델에서 민감한 정보를 추출하려는 악의적인 입력은 안전을 보장하기 위해 면밀히 조사되어야 합니다.
• 모델 반전 공격: 공격자가 모델 출력을 분석하여 학습 데이터를 재구성하는 것을 방지하는 기술을 개발합니다.

생각을 폐쇄

생성적 AI가 계속 진화함에 따라 보안 접근 방식도 진화해야 합니다. 조직은 데이터 프라이버시 문제를 해결하고, 강력한 보안 조치를 구현하고, 규정 준수를 보장하고, 새로운 액세스 위협으로부터 보호함으로써 위험을 최소화하는 동시에 생성적 AI의 힘을 활용할 수 있습니다. 핵심은 정보를 얻고, 새로운 과제에 빠르게 적응하고, AI 개발 및 배포에서 보안 및 윤리 문화를 육성하는 것입니다.

Solix Security and Compliance 애플리케이션 제품군은 조직이 데이터를 안전하게 보호하고 첨단 공격 및 위협으로부터 보안을 유지하는 데 도움이 됩니다. 솔릭스 데이터 마스킹, 민감한 데이터 검색및 소비자 데이터 개인정보 보호 도구는 조직의 민감한 데이터를 보호하는 동시에 무단 액세스를 방지하여 데이터 환경이 안전하고 보안되며 규정을 준수하도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

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저자에 관하여

안녕하세요! 저는 Solix Technologies의 제품 마케팅 부문의 수석 임원인 Haricharaun Jayakumar입니다. 저는 주로 데이터 및 분석, 데이터 관리 아키텍처, 엔터프라이즈 인공 지능 및 보관에 중점을 두고 있습니다. 저는 하이데라바드의 ICFAI 경영대학원에서 MBA를 취득했습니다. 저는 Solix Enterprise Data Lake 및 Enterprise AI를 위한 시장 조사, 리드 생성 프로젝트 및 제품 마케팅 이니셔티브를 추진합니다. 데이터와 비즈니스와 별도로, 저는 가끔 음악을 듣고 연주하는 것을 즐깁니다. 감사합니다!