의료 분야의 자율 AI를 위한 탄력적인 보안 보장

데이터 유출과의 치열한 전쟁은 전 세계 의료 기관에 점점 더 큰 어려움을 안겨주고 있습니다. 현재 통계에 따르면 데이터 유출로 인한 평균 비용은 현재 $ 4.45 만 전 세계적으로, 미국 내 환자를 진료하는 의료 서비스 제공자의 경우 이 수치는 두 배 이상 증가하여 9.48만 달러에 달합니다. 이미 심각한 이 문제에 더해 조직 간 및 조직 내 데이터 확산이라는 현대적 현상이 나타나고 있습니다. 우려스러운 공개된 침해의 40% 여러 환경에 분산된 정보를 포함하므로 공격 표면이 크게 확장되고 공격자에게 많은 진입 경로를 제공합니다.

생성적 AI의 자율성이 커짐에 따라 급진적인 변화의 시대가 도래했습니다. 따라서 이러한 첨단 지능형 에이전트가 이론을 넘어 의료 분야와 같은 여러 분야에 적용됨에 따라 추가적인 보안 위험이 급증하고 있습니다. 이러한 새로운 위협을 이해하고 완화하는 것은 AI를 책임감 있게 확장하고 악성 소프트웨어 위협, 데이터 유출, 심지어 정교하게 조직된 공급망 공격 등 모든 유형의 사이버 공격에 대한 조직의 회복탄력성을 강화하기 위해 매우 중요합니다.

설계 및 구현 단계의 회복력

조직에서는 AI로 인해 증가하는 보안 위험을 해결하기 위해 포괄적이고 진화적인 사전 방어 전략을 채택해야 합니다. 특히 의료 분야에서는 환자의 안녕과 규제 조치 준수가 모두 중요한 이슈입니다.

이를 위해서는 AI 시스템 개발 및 설계부터 시작하여 이러한 시스템을 대규모로 구축하는 체계적이고 정교한 접근 방식이 필요합니다.

• 조직이 수행해야 할 첫 번째이자 가장 중요한 단계는 데이터 수집부터 모델 학습, 검증, 배포, 추론에 이르기까지 전체 AI 파이프라인을 계획하고 위협 모델링하는 것입니다. 이 단계를 통해 모든 잠재적인 노출 지점과 취약성을 영향과 발생 가능성에 기반한 위험 세분화를 통해 정확하게 파악할 수 있습니다.
• 둘째, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 시스템 및 애플리케이션 배포를 위한 보안 아키텍처를 만드는 것이 중요합니다. 에이전트 AI 역량. 여기에는 컨테이너 보안, 안전한 API 설계, 민감한 학습 데이터 세트의 안전한 처리 등 다양한 조치를 세심하게 고려하는 것이 포함됩니다.
• 셋째, 조직은 다양한 표준/프레임워크의 권장 사항을 이해하고 구현해야 합니다. 예를 들어, 다음에서 제시하는 지침을 준수해야 합니다. NIST 포괄적인 위험 식별 및 완화를 위한 AI 위험 관리 프레임워크. 또한 다음을 고려할 수 있습니다. OWASP의 조언 LLM 애플리케이션이 도입한 고유한 취약점, 즉 즉각적인 주입 및 안전하지 않은 출력 처리에 대해 설명합니다.
• 게다가, Gen AI가 생성하는 독특하고 복잡한 공격을 효과적으로 관리하기 위해서는 기존의 위협 모델링 기술도 발전해야 합니다. 여기에는 모델 무결성을 위협하고 AI 출력에서 ​​민감하고 편향적이거나 부적절하게 생성된 콘텐츠를 생성할 가능성을 위협하는 교활한 데이터 오염 공격이 포함됩니다.
• 마지막으로, 배포 후에도 조직에서는 편견, 견고성, 명확성과 같은 소스를 특별히 타겟팅하는 정기적이고 엄격한 레드팀 구성 및 전문적인 AI 보안 감사를 통해 경계를 늦추지 않고 AI 시스템의 취약성을 지속적으로 발견하고 완화해야 합니다.

특히, 의료 분야에서 강력한 AI 시스템을 구축하는 기본은 새로운 위협을 명확히 이해하고 확립된 보안 원칙을 준수하여 AI의 생성부터 배포까지 전체 AI 수명 주기를 근본적으로 보호하는 것입니다.

운영 수명 주기 동안의 측정

초기 보안 설계 및 배포 외에도, 강력한 AI 보안 태세를 갖추려면 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 세심한 주의와 적극적인 방어가 필요합니다. 이를 위해서는 정보 공개 정책 및 사용자 권한을 준수하는 동시에 AI 기반 감시를 활용하여 민감하거나 악성적인 출력을 즉시 탐지하고 콘텐츠를 지속적으로 모니터링해야 합니다. 모델 개발 및 운영 환경에서 조직은 악성코드, 취약점, 그리고 적대적 활동을 동시에 적극적으로 검사해야 합니다. 물론 이러한 모든 조치는 기존의 사이버 보안 조치를 보완하는 역할을 합니다.

사용자 신뢰를 장려하고 AI 의사결정의 해석성을 향상시키려면 신중하게 사용하는 것이 필수적입니다. 설명 가능한 AI (XAI) AI 출력 및 예측의 근본적인 근거를 이해하기 위한 도구입니다.

자동화된 데이터 검색 및 동적으로 변경되는 분류기를 활용한 스마트 데이터 분류를 통해 제어 및 보안이 향상됩니다. 이러한 기능은 끊임없이 변화하는 데이터 환경에 대한 중요하고 최신 정보를 제공합니다. 이러한 이니셔티브는 세분화된 역할 기반 접근 제어(RBAC) 방식, 전송 중 및 저장 중 정보를 보호하는 종단 간 암호화 프레임워크, 그리고 민감한 데이터를 숨기는 효과적인 데이터 마스킹 기법과 같은 강력한 보안 제어를 시행해야 하는 필요성에서 비롯됩니다.

AI 시스템을 다루는 모든 기업 사용자에게 철저한 보안 인식 교육을 실시하는 것도 필수적입니다. 이를 통해 잠재적인 사회 공학적 공격과 기타 AI 관련 위협을 탐지하고 무력화하는 중요한 인적 방화벽을 구축할 수 있기 때문입니다.

Agentic AI의 미래 확보

진화하는 AI 보안 위협에 맞서 지속적인 회복력을 확보하는 기반은 AI 시스템을 면밀히 모니터링하고, 적극적으로 스캐닝하고, 명확하게 설명하고, 지능적으로 분류하고, 철저하게 보호하는 다차원적이고 지속적인 방법에 있습니다. 물론, 이는 성숙한 기존 사이버 보안 통제와 함께 광범위한 인간 중심 보안 문화를 구축하는 것과 더불어 필요합니다. 자율 AI 에이전트가 조직 프로세스에 통합됨에 따라 강력한 보안 통제의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 오늘날 퍼블릭 클라우드에서 데이터 침해가 발생하고 있으며, 이로 인해 평균적으로 다음과 같은 비용이 발생합니다. $ 5.17 만 이는 조직의 재정과 평판에 대한 위협을 분명히 강조합니다.

AI의 미래는 혁신적인 혁신 외에도 내장된 보안, 개방형 운영 프레임워크, 그리고 엄격한 거버넌스 절차를 기반으로 회복탄력성을 구축하는 데 달려 있습니다. 이러한 지능형 에이전트에 대한 신뢰를 구축하는 것이 궁극적으로 얼마나 광범위하고 지속적으로 수용될지를 결정하며, AI의 변혁적 잠재력의 방향을 형성할 것입니다.