[보안뉴스]보안 업계, 류제명 차관에게 한 첫 주문은?… “선제적 AI 보안으로 글로벌 도약”

내용 요약

과학기술정보통신부 차관은 보안 업계 대표들과 간담회를 갖고 AI 강국 도약을 위한 보안 강화의 중요성을 강조했습니다. AI 기술 발전과 함께 보안 위협 증가에 대비하여, AI 보안 기술 연구 및 지원, 보안 내재화, 전문 인력 양성 등의 필요성을 논의했습니다. 특히 초기부터 보안이 보장된 AI 모델 개발과 국내 인프라의 안전한 운영, 해외 시장 진출을 위한 노력을 강조했습니다.

핵심 포인트

• AI 강국 도약을 위한 사이버 보안 강화 필수
• AI 보안 기술 연구 및 제공 환경 조성 중요
• 보안 내재화된 AI 모델 개발 및 국내 인프라 안전 운영 필요
• 글로벌 시장 진출을 위한 보안 경쟁력 확보 중요

기술 세부 내용

1️⃣ AI Security (AI 보안)

• ️ AI 시스템 자체의 보안: AI 모델과 알고리즘을 보호하고, 악의적인 공격이나 조작으로부터 방어하는 기술. Adversarial attacks (적대적 공격), Data poisoning (데이터 오염), Model theft (모델 도난) 등의 위협에 대한 방어책 포함.
• ️ AI를 활용한 보안 강화: AI 기술을 사용하여 기존 보안 시스템을 개선하고 새로운 보안 위협을 탐지 및 대응하는 기술. 예를 들어, AI 기반 침입 탐지 시스템(IDS), 악성코드 분석, 이상 행위 탐지 등.
• AI 서비스 보안: AI 기반 서비스의 데이터 보호 및 프라이버시 보호. 개인정보보호 및 데이터 유출 방지를 위한 보안 기술 적용.

2️⃣ Secure AI Model Development (보안 내재화된 AI 모델 개발)

• ️ 개발 단계부터 보안 고려: AI 모델 개발 초기 단계부터 보안 요구사항을 반영하고, 보안 취약점을 최소화하는 설계 및 개발 프로세스. Secure coding practices, vulnerability assessment, penetration testing 등을 활용.
• 데이터 보안 및 프라이버시 보호: AI 모델 학습에 사용되는 데이터의 보안 및 개인정보 보호 강화. Differential privacy, Federated learning, Homomorphic encryption 등의 기술 적용.
• AI 모델의 Robustness 강화: Adversarial attacks (적대적 공격)과 같은 공격에 대한 모델의 Robustness (강건성)을 높이는 기술. Adversarial training, Defensive distillation 등의 방어 기법 적용.

3️⃣ Global Competitiveness in AI Security (AI 보안 글로벌 경쟁력)

• 국제 표준 및 규제 준수: GDPR, CCPA 등 국제적인 데이터 보호 규제 및 AI 보안 관련 표준 준수.
• 국제 협력 강화: AI 보안 관련 국제 협력 및 정보 공유를 통해 글로벌 보안 위협에 공동 대응.
• 기술 경쟁력 확보: 꾸준한 연구 개발 및 투자를 통해 세계 최고 수준의 AI 보안 기술력 확보.

4️⃣ AI Infrastructure Security (AI 인프라 보안)

• AI 모델 운영 환경 보안: AI 모델을 운영하는 서버, 네트워크, 클라우드 환경 등의 보안 강화. Access control, Intrusion detection, Security auditing 등의 보안 기술 적용.
• ️ 데이터 저장 및 관리 보안: AI 모델 학습 및 운영에 사용되는 데이터의 안전한 저장 및 관리. Encryption, Data masking, Access control 등의 기술을 활용하여 데이터 유출 및 오용 방지.
• ⚙️ AI 플랫폼 보안: AI 모델 개발 및 배포를 위한 플랫폼의 보안 강화. Container security, API security, Microservice security 등의 기술 적용.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=138053&kind=&sub_kind=