[보안뉴스]과기정통부, APEC 장관들과 디지털·AI 전환 논의...장관회의 최초 개최

내용 요약

본문은 아시아태평양경제협력체(APEC)의 AI 및 디지털 분야 장관급 논의와 역내 협력에 대한 내용을 다룹니다. 백악관 과학기술정책실장 등이 참석한 가운데, 모두의 번영과 지속가능한 성장을 위한 디지털·AI 전환을 주제로 장관 선언문이 채택되었음을 강조합니다. 이 논의는 AI와 디지털 기술이 가져올 미래 비전과 이를 위한 역내 협력의 중요성을 시사하며, '보안뉴스'라는 매체의 특성을 고려할 때 이러한 기술 도입에 따른 보안 분야의 중요성을 간접적으로 내포하고 있습니다.

핵심 포인트

• APEC 역내 AI 및 디지털 분야 협력 강화: 아시아태평양 지역 국가들이 AI와 디지털 전환에 대한 공동의 비전을 수립하고 협력을 본격화하고 있습니다.
• 디지털·AI 전환의 가속화: 지속가능한 성장과 번영을 위해 디지털 기술과 AI의 도입 및 활용이 핵심 논의 주제로 다뤄졌습니다.
• ️ 보안의 중요성 간접 시사: 본문은 명시적인 보안 기술을 언급하지 않지만, '보안뉴스'라는 매체와 AI·디지털 전환 논의의 맥락은 이러한 기술 도입에 따른 보안 문제 해결의 필요성을 자연스럽게 강조합니다.

기술 세부 내용

1️⃣ AI 보안 (AI Security)

AI 시스템은 그 특성상 기존의 소프트웨어 보안과는 다른 고유한 취약점과 위협에 직면합니다. AI 보안은 이러한 AI 모델, 학습 데이터, 그리고 AI 시스템이 운영되는 인프라를 보호하는 데 초점을 맞추는 포괄적인 개념입니다.

• 데이터 무결성 및 프라이버시 (Data Integrity & Privacy): AI 모델 학습에 사용되는 데이터는 모델의 성능과 신뢰성에 결정적인 영향을 미칩니다.
  • 데이터 오염 (Data Poisoning): 악의적인 공격자가 의도적으로 학습 데이터를 오염시켜 모델이 잘못된 패턴을 학습하게 하거나, 백도어를 삽입하게 만드는 공격입니다. 이는 모델의 예측 정확도를 떨어뜨리거나, 특정 조건에서 오작동을 유발할 수 있습니다.
  • 모델 역공학 (Model Inversion) 및 멤버십 추론 공격 (Membership Inference Attacks): 학습 데이터에 민감한 개인 정보가 포함된 경우, 공격자가 배포된 모델의 출력값을 분석하여 원본 학습 데이터의 일부를 유추하거나, 특정 데이터가 학습에 사용되었는지 여부를 알아내는 공격입니다. 이는 개인 정보 유출의 심각한 위험을 초래합니다.
  • 방어 기술: 데이터 유효성 검증, 데이터 암호화 (예: 동형암호 Homomorphic Encryption), 차등 프라이버시 (Differential Privacy)와 같은 기술이 활용되어 데이터를 보호하고 개인 정보 노출 위험을 줄입니다.
• 모델 공격 및 방어 (Model Attacks & Defenses): 학습된 AI 모델 자체를 대상으로 하는 공격은 모델의 오작동을 유발하거나 지적 재산을 침해합니다.
  • 적대적 공격 (Adversarial Attacks): 사람이 인지하기 어려운 미세한 노이즈나 변형을 입력 데이터에 추가하여 AI 모델이 이를 잘못 분류하거나 인식하도록 유도하는 공격입니다. 예를 들어, 자율주행 차량이 특정 표지판을 다른 것으로 오인식하게 만들 수 있습니다.
  • 모델 추출 (Model Extraction) 또는 모델 절도 (Model Stealing): 공격자가 배포된 AI 모델에 쿼리를 반복적으로 보내고 그 응답을 분석하여 원본 모델과 유사한 기능을 하는 새로운 모델을 생성해내는 공격입니다. 이는 모델 개발자의 지적 재산을 침해합니다.
  • 방어 전략: 적대적 훈련 (Adversarial Training)을 통해 모델이 적대적 예제에 강건하게 대응하도록 학습시키거나, 입력 정화 (Input Sanitization)를 통해 의심스러운 입력을 필터링합니다. 또한, 모델 해석 가능성 (Explainable AI, XAI)을 높여 모델의 의사결정 과정을 투명하게 하고 이상 징후를 탐지하는 데 도움을 줍니다.
• ⚙️ AI 시스템 라이프사이클 보안 (AI System Lifecycle Security): AI 시스템은 데이터 수집부터 모델 개발, 학습, 배포, 모니터링에 이르는 복잡한 라이프사이클을 가집니다. 각 단계마다 보안 취약점이 존재할 수 있으므로, 전체 라이프사이클에 걸친 보안이 필수적입니다.
  • MLSecOps (Machine Learning Security Operations): 개발(Dev), 보안(Sec), 운영(Ops)의 통합을 통해 AI 모델 개발 및 배포 과정 전반에 걸쳐 보안을 내재화하고 자동화하는 접근 방식입니다. 개발 초기 단계부터 보안을 고려하는 '보안 내재화 (Security by Design)' 원칙을 적용하고, 지속적인 보안 검사 및 모니터링을 통해 위협을 탐지하고 대응합니다.

2️⃣ 클라우드 보안 (Cloud Security)

디지털 전환의 핵심 기반인 클라우드 컴퓨팅은 유연성과 확장성을 제공하지만, 동시에 새로운 보안 과제를 야기합니다. 클라우드 보안은 클라우드 환경에서 데이터, 애플리케이션, 인프라를 보호하기 위한 일련의 정책, 기술, 제어 및 서비스의 집합입니다.

• ☁️ 공유 책임 모델 (Shared Responsibility Model): 클라우드 환경에서 보안 책임은 클라우드 서비스 제공자 (Cloud Service Provider, CSP)와 사용자 간에 나뉘어집니다. 이 모델을 명확히 이해하는 것이 클라우드 환경에서 보안 사고를 예방하고 효과적으로 대응하는 데 매우 중요합니다.
  • CSP의 책임 (Security of the Cloud): CSP는 클라우드 인프라 자체의 보안을 담당합니다 (예: 물리적 보안, 네트워크, 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스 등 서비스 자체의 보안).
  • 사용자의 책임 (Security in the Cloud): 사용자는 클라우드 내에서 배포하고 관리하는 데이터, 애플리케이션, 플랫폼, 운영체제 등에 대한 보안을 책임집니다 (예: 데이터 암호화, 접근 제어, 네트워크 설정, 애플리케이션 보안, OS 패치 관리).
• ID 및 접근 관리 (Identity and Access Management, IAM): 클라우드 리소스에 접근하는 사용자 (사람, 애플리케이션, 서비스 등)의 신원을 확인하고, 해당 리소스에 대한 접근 권한을 관리하는 시스템입니다.
  • 최소 권한 원칙 (Principle of Least Privilege): 각 엔티티에게 필요한 최소한의 권한만을 부여하여, 불필요한 접근으로 인한 보안 위협을 최소화합니다.
  • 다단계 인증 (Multi-Factor Authentication, MFA): 사용자 로그인 시 비밀번호 외에 추가적인 인증 수단 (예: OTP, 생체 인식)을 요구하여 보안을 강화합니다.
• ️ 클라우드 보안 도구 및 서비스 (Cloud Security Tools & Services): 클라우드 환경의 복잡성과 동적인 특성에 맞춰 다양한 보안 솔루션이 활용됩니다.
  • CSP 자체 보안 서비스: AWS Security Hub, Azure Security Center, Google Cloud Security Command Center 등 CSP들이 자체적으로 제공하는 보안 관리 및 모니터링 서비스입니다.
  • 클라우드 보안 전문 솔루션:
    • Cloud Security Posture Management (CSPM): 클라우드 환경의 보안 설정 오류, 규정 준수 위반 등을 지속적으로 모니터링하고 보고하여 보안 태세를 강화합니다.
    • Cloud Workload Protection Platform (CWPP): 클라우드 워크로드 (가상 머신, 컨테이너, 서버리스 함수 등)에 대한 가시성 및 보호 기능을 제공합니다.
    • Cloud Access Security Broker (CASB): 클라우드 서비스 사용을 제어하고 가시성을 확보하여 데이터 보안, 규정 준수, 위협 방지 등을 지원합니다.

3️⃣ 데이터 보호 및 프라이버시 (Data Protection & Privacy)

디지털 전환의 가속화는 막대한 양의 데이터를 생성하고 유통시킵니다. 데이터 보호 및 프라이버시는 이 데이터의 기밀성, 무결성, 가용성을 보장하고, 특히 개인 정보의 수집, 저장, 처리, 활용에 있어 개인의 권리를 보호하는 광범위한 개념입니다.

• 데이터 암호화 (Data Encryption): 인가되지 않은 접근으로부터 데이터를 보호하는 가장 기본적인 방법입니다.
  • 암호화 적용 시점: 데이터는 전송 중 (Data in Transit)이거나 저장되어 있는 상태 (Data at Rest), 또는 처리 중 (Data in Use)일 때 모두 암호화될 수 있습니다.
  • 암호화 기술: 대칭키 암호화 (Symmetric Encryption)와 비대칭키 암호화 (Asymmetric Encryption) 등 다양한 암호화 알고리즘이 사용됩니다. 블록체인 기반의 데이터 무결성 검증 기술도 데이터의 변조 여부를 확인하는 데 기여합니다.
• ⚖️ 규제 준수 (Regulatory Compliance): 전 세계적으로 개인 정보 보호에 대한 규제가 강화되고 있으며, 기업은 이러한 규정을 반드시 준수해야 합니다.
  • 주요 규제: GDPR (General Data Protection Regulation, 유럽연합), CCPA (California Consumer Privacy Act, 미국 캘리포니아주), 국내 개인정보보호법 등이 대표적입니다.
  • 준수 내용: 기업은 데이터 처리 절차를 투명하게 공개하고, 정보 주체(개인)의 권리(데이터 접근, 수정, 삭제, 이동 권리 등)를 보장해야 합니다. 이는 벌금 및 기업 이미지 손상과 직결됩니다.
• ️ 데이터 비식별화 및 익명화 (Data De-identification & Anonymization): 민감한 개인 정보가 포함된 데이터를 분석이나 공유 목적으로 활용할 때, 개인을 식별할 수 없도록 정보를 변환하는 기술입니다.
  • 가명화 (Pseudonymization): 개인을 식별할 수 있는 정보를 다른 값으로 대체하거나 제거하여 데이터를 처리하는 기술입니다. 단, 추가 정보와 결합하면 재식별될 가능성이 있습니다.
  • 익명화 (Anonymization): 데이터를 통계적으로 분석해도 특정 개인을 식별할 수 없도록 원본 데이터를 영구적으로 변환하는 기술입니다.
  • 총계 처리 (Aggregation), 마스킹 (Masking), 범주화 (Generalization) 등 다양한 기법이 포함됩니다.

4️⃣ 제로 트러스트 아키텍처 (Zero Trust Architecture)

전통적인 '경계 기반 보안 (Perimeter-based Security)' 모델이 클라우드, 모바일, 원격 근무 등 변화하는 IT 환경에 더 이상 적합하지 않게 되면서, '제로 트러스트 (Zero Trust)' 개념이 중요하게 부상했습니다. 이 아키텍처는 "절대 신뢰하지 않고, 항상 검증한다 (Never Trust, Always Verify)"는 핵심 원칙을 기반으로 합니다.

• 명시적 검증 (Explicit Verification): 모든 사용자, 장치, 애플리케이션, 데이터에 대한 접근 요청은 그 출처나 위치에 관계없이 명시적으로 검증되어야 합니다.
  • 신뢰하지 않음: 단순히 네트워크 내부에 있다고 해서 자동으로 신뢰하지 않습니다. 모든 접근 요청은 잠재적 위협으로 간주됩니다.
  • 종합적 평가: 사용자 신원, 장치 상태 (보안 패치 여부, 취약점 유무), 접근 컨텍스트 (위치, 시간, 접근하려는 리소스의 민감도)를 종합적으로 평가하여 접근 허용 여부를 결정합니다.
• ️ 최소 권한 접근 (Least Privilege Access): 접근이 허용된 경우에도, 각 사용자나 서비스는 자신이 맡은 역할을 수행하는 데 필요한 최소한의 권한만을 부여받습니다.
  • 세분화된 접근 제어: 특정 리소스에 대한 접근이 승인된 후에도, 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 권한을 동적으로 조정합니다.
  • 횡적 이동 방지: 공격자가 시스템 내부에 침투하더라도, 최소 권한 원칙으로 인해 다른 시스템으로의 횡적 이동 (Lateral Movement)이 어렵게 만듭니다.
• 지속적인 모니터링 및 검증 (Continuous Monitoring & Validation): 제로 트러스트는 일회성 검증이 아니라, 접근 후에도 지속적으로 사용자 활동과 시스템 상태를 모니터링하며 보안 상태를 검증합니다.
  • 실시간 분석: 보안 이벤트 및 로그 데이터를 실시간으로 분석하여 의심스러운 행동이나 비정상적인 패턴이 감지되면 즉시 대응합니다.
  • 마이크로 세분화 (Micro-segmentation): 네트워크를 논리적으로 작은 단위로 세분화하여, 특정 영역에 대한 접근을 엄격히 통제하고 위협의 확산을 방지합니다. 이를 통해 공격 범위가 제한되고, 침해 사고 발생 시 피해를 최소화할 수 있습니다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=138522&kind=&sub_kind=