[보안뉴스]류제명 차관, 중국·일본과 디지털·AI 협력 확대 나서...차관급 양자면담 진행

내용 요약

제시된 본문은 과학기술정보통신부 류제명 제2차관이 중국 및 일본 차관들과 'APEC 디지털·AI 장관회의'에 참석하여 디지털 및 AI 분야에서의 국제 협력 확대 방안을 논의했다는 내용을 담고 있습니다. 본문은 특히 디지털과 AI 기술 분야의 중요성과 이에 대한 국제적인 협력의 필요성을 강조하고 있으며, 정보 보안 측면에서 AI 기술의 역할과 중요성을 다룰 필요가 있음을 시사합니다.

핵심 포인트

• APEC 디지털·AI 장관회의를 통한 국제적인 디지털 및 AI 분야 협력 모색.
• AI 기술이 디지털 전환 시대의 핵심 동력이자 정보 보안의 주요 영역으로 부상.
• AI 관련 기술 발전과 함께 국제적인 거버넌스 및 보안 협력의 중요성 증대.

기술 세부 내용

1️⃣ Artificial Intelligence (AI)

• 내용: Artificial Intelligence (AI)는 인간의 학습 능력, 문제 해결 능력, 인지 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 구현하여 마치 사람처럼 사고하고 판단할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 크게 머신러닝 (Machine Learning, ML)과 딥러닝 (Deep Learning, DL)으로 나뉘며, 방대한 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하거나 의사결정을 수행하는 능력을 갖춥니다. AI는 챗봇, 자율주행, 의료 진단 등 다양한 산업 분야에 혁신을 가져오고 있으며, 정보 보안 분야에서도 그 활용 가치가 매우 높습니다.
• AI의 정보 보안 활용:
  • 위협 탐지 및 예측: AI는 네트워크 트래픽, 시스템 로그, 엔드포인트 데이터 등 방대한 양의 데이터를 분석하여 비정상적인 행위나 알려지지 않은 위협(제로데이 공격 포함)을 실시간으로 탐지하고 예측하는 데 활용됩니다. 이는 시그니처 기반의 전통적인 보안 시스템으로는 어려운 부분입니다.
  • 취약점 분석: AI는 코드나 시스템 설정의 취약점을 자동으로 분석하고, 잠재적인 보안 결함을 식별하는 데 도움을 줍니다. 이는 보안 테스트 및 Auditing 프로세스를 가속화하고 효율성을 높입니다.
  • 자동화된 Incident Response: AI 기반 시스템은 보안 사고 발생 시 자동으로 경보를 발생시키고, 특정 유형의 공격에 대해 즉각적인 대응(예: 악성 IP 차단, 감염된 시스템 격리)을 수행하여 피해를 최소화할 수 있습니다.
  • 사용자 및 개체 행위 분석 (User and Entity Behavior Analytics, UEBA): AI는 사용자 및 시스템의 평소 행동 패턴을 학습하여 비정상적인 접근, 내부자 위협, 계정 탈취 등을 탐지하는 데 탁월한 성능을 보입니다.
  • 스팸 및 피싱 탐지: AI는 이메일 내용, 발신자 정보, URL 패턴 등을 분석하여 스팸 메일이나 피싱 시도를 정확하게 식별하고 차단하는 데 기여합니다.
• AI 보안의 도전 과제 (Security of AI):
  • Adversarial AI: 공격자가 AI 모델의 약점을 이용해 오분류를 유도하거나, 모델의 학습 과정에 악성 데이터를 주입하여 오작동하게 만드는 공격입니다. 이는 AI 기반 보안 시스템의 신뢰성을 저해할 수 있습니다.
    • Evasion Attacks: 훈련된 AI 모델이 특정 입력에 대해 잘못된 예측을 하도록 조작하는 공격 (예: 악성코드를 탐지 모델이 정상으로 분류하게 만듦).
    • Poisoning Attacks: AI 모델의 훈련 데이터에 악의적인 데이터를 주입하여 모델의 학습 결과를 오염시키는 공격.
  • 데이터 프라이버시 및 보안: AI 모델 학습에 사용되는 대규모 데이터셋은 민감한 정보를 포함할 수 있으므로, 데이터 수집, 저장, 처리 전반에 걸쳐 강력한 보안과 프라이버시 보호가 필수적입니다.
  • ️‍♂️ 모델 투명성 및 설명 가능성 (Explainable AI, XAI): AI 모델의 복잡성으로 인해 왜 특정 결정을 내렸는지 이해하기 어려운 경우가 많습니다. 이는 보안 사고 분석이나 규제 준수 측면에서 문제가 될 수 있어, AI의 결정 과정을 설명할 수 있는 기술의 중요성이 커지고 있습니다.
  • ⚖️ 편향성 (Bias) 및 공정성: AI 모델이 편향된 데이터로 학습될 경우, 특정 그룹에 대해 불공정한 판단을 내릴 수 있습니다. 이는 보안 시스템의 오탐 또는 과탐으로 이어져 사회적 문제를 야기할 수 있습니다.
  • ️ 모델 무결성 및 신뢰성: AI 모델 자체가 변조되거나 손상될 경우, 보안 시스템의 전반적인 신뢰도가 저하될 수 있으므로, AI 모델의 무결성을 보장하는 것이 중요합니다.

AI는 정보 보안 분야에 강력한 도구이자 동시에 새로운 위협 벡터를 제시하며, AI의 안전하고 윤리적인 활용을 위한 기술적, 정책적 노력이 지속적으로 요구됩니다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=138525&kind=&sub_kind=