데이터 요새 구축: 생성 AI 및 LLM 시대의 데이터 보안 및 개인 정보 보호

디지털 시대는 데이터가 새로운 석유가 되어 전 세계 비즈니스와 경제를 움직이는 새로운 시대를 열었습니다. 정보는 기회와 위험을 모두 끌어들이는 귀중한 상품으로 등장합니다. 데이터 활용이 급증함에 따라 강력한 데이터 보안 및 개인 정보 보호 조치에 대한 중요한 필요성이 대두되었습니다.

사이버 위협이 더욱 정교하고 파악하기 어려운 형태로 발전함에 따라 데이터를 보호하는 것은 복잡한 노력이 되었습니다. 동시에 사용자 데이터 보호를 목표로 하는 엄격한 법률이 제정되면서 규제 환경이 변화하고 있습니다. 데이터 활용의 필요성과 데이터 보호에 대한 중요한 요구 사이의 미묘한 균형을 맞추는 것이 우리 시대의 결정적인 과제 중 하나입니다. 우리가 이 새로운 개척의 문턱에 섰을 때, 다음과 같은 질문이 남아 있습니다. 데이터 포트리스 시대에 어떻게 데이터 포트리스를 구축할 것인가? 생성 적 AI 및 LLM(대형 언어 모델)?

현대 시대의 데이터 보안 위협

최근 우리는 예상치 못한 사건으로 인해 디지털 환경이 어떻게 혼란을 겪을 수 있는지 확인했습니다. 예를 들어, AI가 생성한 가짜 국방부 근처 폭발 이미지로 인해 광범위한 공황이 발생했습니다.. 이 사건은 비록 사기였지만 일시적으로 주식시장을 뒤흔들었고 상당한 재정적 영향을 미칠 가능성이 있음을 보여주었습니다.

맬웨어와 피싱은 계속해서 심각한 위험이 되고 있지만 위협은 점점 더 정교해지고 있습니다. AI 알고리즘을 활용해 방대한 양의 데이터를 수집하고 해석하는 사회공학 공격은 더욱 개인화되고 설득력 있게 변했습니다. 제너레이티브 AI는 딥 페이크를 생성하고 고급 유형의 보이스 피싱을 수행하는 데에도 사용되고 있습니다. 이러한 위협은 모든 데이터 침해의 상당 부분을 차지하며 악성 코드가 45.3%, 피싱이 43.6%를 차지합니다. 예를 들어, LLM 및 생성 AI 도구는 일반적으로 사용되는 오픈 소스 프로젝트의 소스 코드를 분석하거나 느슨하게 암호화된 기성 소프트웨어를 리버스 엔지니어링하여 공격자가 정교한 공격을 발견하고 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 AI 기반 공격도 크게 증가했으며, 생성 AI를 기반으로 한 사회 공학 공격이 135% 급증했습니다.

디지털 시대의 데이터 개인 정보 보호 문제 완화

 디지털 시대의 개인 정보 보호 문제를 완화하려면 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 이는 혁신을 위해 AI의 힘을 활용하는 것과 개인의 개인 정보 보호 권리를 존중하고 보호하는 것 사이의 균형을 맞추는 것입니다.

• 데이터 수집 및 분석: 생성 AI와 LLM은 잠재적으로 개인 정보가 포함될 수 있는 방대한 양의 데이터에 대해 교육을 받습니다. 이러한 모델이 출력에서 ​​민감한 정보를 실수로 공개하지 않도록 하는 것은 중요한 과제입니다.
• VAPT 및 SSDLC를 통한 위협 해결: 신속한 주입 및 독성에 대해서는 세심한 모니터링이 필요합니다. OWASP(개방형 웹 애플리케이션 보안 프로젝트) 도구를 사용한 VAPT(취약성 평가 및 침투 테스트)와 SSDLC(보안 소프트웨어 개발 수명 주기) 채택은 잠재적인 취약성에 대한 강력한 방어를 보장합니다.
• 윤리적 고려 사항: 데이터 분석에 AI 및 LLM을 배치하면 사용자 입력을 기반으로 텍스트를 생성할 수 있으며, 이는 훈련 데이터의 편향을 실수로 반영할 수 있습니다. 이러한 편견을 사전에 해결하면 투명성과 책임성을 강화하여 윤리 기준을 훼손하지 않고 AI의 이점을 실현할 수 있는 기회가 제공됩니다.
• 데이터 보호 규정: 다른 디지털 기술과 마찬가지로 생성 AI 및 LLM도 GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수해야 합니다. 이는 이러한 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 익명화되고 식별되지 않아야 함을 의미합니다.
• 데이터 최소화, 목적 제한 및 사용자 동의: 이러한 원칙은 생성 AI 및 LLM의 맥락에서 매우 중요합니다. 데이터 최소화는 모델 학습에 필요한 양의 데이터만 사용하는 것을 의미합니다. 목적 제한은 데이터가 수집된 목적으로만 사용되어야 함을 의미합니다.
• 비례적인 데이터 수집: 개인의 개인 정보 보호 권리를 유지하려면 생성 AI 및 LLM에 대한 데이터 수집이 비례하는 것이 중요합니다. 즉, 꼭 필요한 양의 데이터만 수집해야 한다는 뜻입니다.

데이터 포트리스 구축: 보호 및 복원력을 위한 프레임워크

강력한 데이터 포트리스를 구축하려면 포괄적인 전략이 필요합니다. 여기에는 저장된 데이터와 전송 중인 데이터의 기밀성과 무결성을 보호하기 위한 암호화 기술 구현이 포함됩니다. 엄격한 접근 통제와 실시간 모니터링을 통해 무단 접근을 방지하고 강화된 보안 태세를 제공합니다. 또한 사용자 교육의 우선순위를 정하는 것은 인적 오류를 방지하고 보안 조치의 효율성을 최적화하는 데 중추적인 역할을 합니다.

• PII 수정: 개인 식별 정보(PII)를 수정하는 것은 기업에서 사용자 개인 정보 보호를 보장하고 데이터 보호 규정을 준수하는 데 매우 중요합니다.
• 암호화 실행: 암호화는 기업에서 중추적인 역할을 하며, 저장 및 전송 중에 민감한 데이터를 보호하여 데이터 기밀성과 무결성을 유지합니다.
• 프라이빗 클라우드 배포: 기업의 프라이빗 클라우드 배포는 데이터에 대한 향상된 제어 및 보안을 제공하므로 민감하고 규제되는 산업에서 선호되는 선택입니다.
• 모델 평가: 언어 학습 모델을 평가하기 위해 난해성, 정확성, 유용성, 유창성과 같은 다양한 지표를 사용하여 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 대한 성능을 평가합니다.

결론적으로, 생성 AI 및 LLM 시대의 데이터 환경을 탐색하려면 데이터 보안과 개인정보 보호를 보장하기 위한 전략적이고 사전 예방적인 접근 방식이 필요합니다. 데이터가 기술 발전의 초석으로 발전함에 따라 강력한 데이터 포트리스 구축의 필요성이 점점 더 분명해지고 있습니다. 이는 정보 보안뿐만 아니라 책임감 있고 윤리적인 AI 배포의 가치를 유지하여 기술이 긍정적인 힘이 되는 미래를 보장하는 것이기도 합니다.