[보안뉴스][사람과 보안] 이재명 정부 AI 전략을 다시 묻다① “100조 AI 질주, 브레이크가 없다”

내용 요약

AI 기술 발전은 경제 성장을 촉진하지만, 동시에 일자리 감소 및 인간 소외 등의 부정적 영향을 초래할 수 있습니다. 이재명 정부는 AI 강국을 목표로 하지만, AI 발전에 따른 사회적 문제를 해결하고 'AI 피해자'를 보호하기 위한 정책 마련이 시급합니다. 균형 잡힌 AI 정책을 통해 기술 발전과 사회 안전망 구축을 조화롭게 추진해야 합니다.

핵심 포인트

• AI 기술 발전은 경제 성장의 기회와 동시에 일자리 감소 및 인간 소외라는 위협을 동반한다.
• 이재명 정부는 AI 3대 강국을 목표로 하며, AI를 통한 경제 재도약과 국가대전환을 추진한다.
• AI 발전에 따른 부작용을 최소화하고 'AI 피해자'를 보호하기 위한 정책 및 거버넌스 구축이 중요하다.

기술 세부 내용

뉴스 본문에 언급된 특정 보안 기술이 없으므로, AI 관련 기술과 그에 따른 보안 문제점 및 해결 방안에 대해 설명합니다.

1️⃣ AI 기술과 관련된 보안 위협

• 데이터 유출: AI 모델 학습에 필요한 대량의 데이터는 개인정보를 포함하는 경우가 많습니다. 데이터 암호화, 접근 제어, 차등 프라이버시(Differential Privacy) 기술 등을 통해 데이터 유출 위험을 최소화해야 합니다.
• 적대적 공격(Adversarial Attacks): AI 모델을 속이거나 오작동시키기 위해 입력 데이터를 조작하는 공격입니다. 적대적 학습(Adversarial Training), 입력 데이터 검증, 이상 탐지 등의 방어 기법이 필요합니다.
• 모델 도용: 힘들게 훈련된 AI 모델 자체가 도난당할 수 있습니다. 모델 워터마킹(Model Watermarking), 접근 제어, 암호화 기술을 통해 모델을 보호해야 합니다.
• 편향과 차별: AI 모델은 학습 데이터의 편향을 반영하여 차별적인 결과를 생성할 수 있습니다. ⚖️ 데이터 다양성 확보, 공정성 지표(Fairness Metrics) 모니터링, 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI) 기술을 활용하여 편향을 완화해야 합니다.

2️⃣ AI 기반 보안 기술

• 침입 탐지 및 방어: AI는 네트워크 트래픽 분석, 악성코드 탐지, 제로데이 공격 방어 등에 활용됩니다. ️ 머신러닝 기반의 이상 탐지 시스템은 알려지지 않은 공격 패턴까지 감지할 수 있습니다.
• 취약점 분석: AI는 소프트웨어 코드 분석을 통해 취약점을 자동으로 탐지하고 패치 우선순위를 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 퍼징(Fuzzing)과 같은 기존 기술과 결합하여 효율적인 취약점 분석이 가능합니다.
• 보안 자동화: AI는 보안 운영 업무를 자동화하여 인력 부족 문제를 해결하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템과 연동하여 자동화된 위협 대응 및 사고 분석을 수행할 수 있습니다.

3️⃣ AI 거버넌스 및 윤리

• 책임 있는 AI 개발: AI 시스템 개발 및 운영에 대한 명확한 책임 주체를 설정하고, 윤리적인 가이드라인을 준수해야 합니다. ‍⚖️ AI 시스템의 의사 결정 과정을 투명하게 공개하고, 발생 가능한 부작용에 대한 책임을 분명히 해야 합니다.
• 법률 및 규제 마련: AI 기술 발전에 발맞춰 관련 법률 및 규제를 정비해야 합니다. 개인정보 보호, 알고리즘 공정성, AI 시스템 안전성 등에 대한 법적 기준을 마련하여 AI 기술의 오용 및 남용을 방지해야 합니다.
• 국제 협력: AI 거버넌스는 국제적인 협력을 통해 이루어져야 합니다. 국가 간 데이터 공유, 기술 표준화, 윤리 원칙 수립 등에 대한 공동 노력이 필요합니다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=137881&kind=&sub_kind=