머신러닝(ML) 모델이 결과를 예측하고, 작업을 자동화하고, 콘텐츠를 생성하는 등 인공 지능(AI)은 빠르게 발전하고 있습니다. 그러나 AI 시스템의 성능이 향상됨에 따라 새로운 리스크가 등장하고 있으며, 이에 따라 더 강력한 보안 조치와 규제 감독이 요구되고 있습니다.
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AI 보안: 리스크, 법규, ISO 42001
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AI’s evolution 1950 - 2025
AI는 앨런 튜링이 기계가 지능을 시뮬레이션할 수 있다고 제안한 1950년대부터 발전해 왔습니다. '인공 지능'이라는 용어는 1956년에 만들어졌으며, 이후 수십 년에 걸친 연구와 획기적인 발전으로 이어졌습니다. 역사적인 이정표는 다음과 같습니다:
- 1997년 IBM의 딥 블루가 체스 챔피언을 물리친 사건
- 2011년 Siri 출시
- 2016년 딥마인드의 알파고가 인간 플레이어를 능가함.
최근에는 ChatGPT와 DALL-E와 같은 생성형 AI 모델이 인간과 유사한 텍스트와 이미지를 생성하는 능력을 입증했습니다. 이러한 ML 및 AI의 발전과 함께 기업과 개인에게 새로운 위험이 등장하고 있습니다.
AI 보안 위험과 기존 사이버 보안 위협 비교
전통적인 사이버 보안 위협에는 피싱, 멀웨어, 네트워크 침입, 데이터 가로채기 등이 포함됩니다. 이러한 공격은 종종 사람의 실수와 기술적 방어의 약점에 의존하기 때문에 방어 전략은 네트워크 보안, 암호화, 사용자 인식 교육을 결합해야 합니다.
AI 보안 위험은 기존의 위험과 몇 가지 유사점을 공유하지만 새로운 도전 과제를 안겨줍니다:
- 적대적 공격 - 공격자는 잘못된 결정을 내리게 하는 입력을 조작하여 AI 모델을 조작합니다.
- 편향성 - AI 모델은 학습 데이터에 편견을 반영하여 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다.
- 투명성 - 많은 AI 모델이 '블랙박스'처럼 작동하기 때문에 의사 결정에 도달하는 방식을 평가하기 어렵습니다.
- 데이터 중독 - 공격자가 AI 학습 데이터를 손상시켜 모델이 예측할 수 없는 방식으로 작동하게 만듭니다.
위의 몇 가지 예를 들어보겠습니다: AI 기반 스팸 필터가 이메일을 잘못 분류하는 경우, 편향된 AI 대출 승인, 자율주행차가 안전하지 않은 선택을 하는 경우 등이 있습니다. 이러한 위험을 해결하려면 AI 전용 보안 프로토콜, 모델 검증, 편향성 감소, 설명 가능성 기술이 필요합니다. 위험 완화와 관련된 입법을 시작한 최초의 글로벌 기관은 유럽연합(EU)으로, 2025년 2월 2일에 발효되었습니다.
AI 규제: EU AI 법과 글로벌 노력
EU AI 법은 위험 수준에 따라 AI 시스템을 분류하여 의료 및 금융과 같은 고위험 애플리케이션에 엄격한 규정을 부과합니다. 또한 투명성 요건과 규정 미준수에 대한 처벌을 시행합니다.
다른 정부들도 조치를 취하고 있습니다: 로이터 통신에 따르면 중국은 생성 AI에 대한 규칙을 도입했고, 영국은 AI 안전에 관한 토론회를 개최했으며, 미국은 AI 보안에 관한 행정 명령을 발표했습니다. 이에 대응하여 ISO는 조직이 신뢰할 수 있는 AI 관리 시스템을 개발할 수 있도록 지침을 제공하는 42001 국제 표준을 도입했습니다.
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ISO 42001 for AI security and governance
ISO 42001은 AI 관리를 위한 새로운 표준입니다. ISO 27001이 정보 보안에 대한 요구 사항을 설정하는 방식과 유사하게 ISO 42001은 다음에 대한 지침을 제공합니다:
- 책임 - AI 시스템에 대한 감독 책임을 정의합니다.
- 데이터 품질 - 학습 데이터의 정확성과 대표성 보장.
- 보안 - 공격과 오용으로부터 AI 모델을 보호합니다.
- 공정성 및 투명성 - AI 결정을 설명할 수 있게 하고 편견을 줄입니다.
중요한 점은 ISO 42001과 ISO 27001 평가를 통합할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 감사 기간을 크게 단축하는 등 조직의 효율성을 높일 수 있습니다.
회사에서 AI 보안에 ISO 42001 구현하기
AI 관리 시스템(AIMS) 감사를 준비하는 조직은 다음과 같이 해야 합니다:
- ISO 42001을 숙지합니다.
- 준비 상태 평가를 수행합니다.
- AI 위험 평가를 포함한 로드맵을 개발합니다.
- 지속적인 개선과 윤리적 AI 관행으로 AIMS를 구현합니다.
- 이해관계자를 참여시키고 AI 보안을 비즈니스 운영에 통합합니다.
ISO 42001의 부록 B는 자세한 구현 지침을 제공하며, 부록 C와 D는 목표, 위험 분석 및 산업별 적용을 다룹니다. 귀사에 어떤 의미가 있는지 궁금하다면 지금 바로 전문가에게 문의하세요.
ISO 42001이 EU AI 법 준수를 지원하는 방법
ISO 42001은 AI 보안 및 거버넌스에 대한 구조화된 제어를 제공함으로써 EU AI 법에 부합합니다. ISO 42001 조항과 EU AI 법 요구 사항을 연결하는 매핑 문서가 제공되어 조직이 규정 준수를 입증할 수 있습니다.
ISO 42001 채택의 비즈니스 이점
AI 보안 프레임워크의 혜택을 누릴 수 있는 산업 분야는 다음과 같습니다:
- 기술 기업 - 윤리적 AI 개발 보장.
- 의료 - AI 기반 진단의 보안 확보.
- 금융 - AI 기반 위험 평가 강화.
- 소매업 - AI 기반 추천 시스템 개선.
- 정부 - AI 기반 의사 결정 강화.
ISO 42001 채택은 다음과 같이 이어집니다:
- AI 보안 강화 - 적대적 위협으로부터 보호.
- 비용 절감 - AI 위험 관리 간소화.
- 규제 준비 - 규정 준수 요건 충족.
- 경쟁 우위 - 윤리적 AI 관행 입증.
기업이 ISO 42001을 구현할 때 직면하는 과제
기업이 지금 행동해야 하는 이유
AI 규정과 표준이 확대되고 있습니다. ISO 42001을 준수하는 조직은 규제 조사와 보안 위험에 더 잘 대비할 수 있습니다. 또한 강력한 AI 거버넌스는 신뢰를 구축하고 법적 노출을 줄여주므로 AI를 사용하는 모든 기업의 전략적 우선 순위가 됩니다.
ISO 42001 인증을 위해 DQS를 선택한다는 것은 광범위한 전문 지식을 갖춘 신뢰할 수 있는 인증 기관과 파트너십을 맺고 인증 프로세스 전반에 걸쳐 포괄적인 지원을 제공하여 초기 신청부터 최종 인증까지 안내하는 것을 의미합니다.
귀사는 AI 위험에 취약한가요? 부담 없이 전문가와 상담하여 알아보세요.
저자
Sandeep Pauddar
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