“생성형 AI 오용, 2027년까지 AI 데이터 침해 40% 차지”
“생성형 AI 오용, 2027년까지 AI 데이터 침해 40% 차지” - BI KOREA
뉴스 “생성형 AI 오용, 2027년까지 AI 데이터 침해 40% 차지”가트너 분석 발표…“선제적 대응 필요” 조언 데이터 거버넌스와 보안 조치의 발전 속도가 AI 도입 속도보다 느려 보안 위험이 발생
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- AI 도입 속도와 보안 위험
- 생성형 AI 도입 속도가 데이터 거버넌스 및 보안 조치 발전 속도를 앞질러 보안 취약 발생
- 국경을 넘는 부적절한 AI 사용으로 인한 데이터 침해 사고가 2027년까지 40% 차지 예상
- 중앙 집중식 컴퓨팅으로 인한 데이터 현지화 우려 증가
- AI 및 데이터 거버넌스의 중요성
- 글로벌 AI 표준화 격차가 운영 비효율성과 전략적 혼란을 초래
- 지역별 상이한 AI 정책으로 데이터 흐름 관리 및 품질 유지가 복잡해짐
- 일관된 글로벌 모범 사례와 표준 부재 시 기업의 글로벌 운영 확장에 장애 발생
- 가트너 권장 전략적 조치
- 데이터 거버넌스 강화
- AI 처리 데이터에 대한 지침을 포함하여 국제 규정 준수 확보
- 정기적 개인정보 영향 평가, 데이터 계보, 데이터 전송 영향 평가 통합
- 거버넌스 위원회 설립
- AI 배포 및 데이터 처리에 대한 투명성 확보와 기술 감독 강화
- 위험 및 규정 준수 관리, 의사결정 보고 기능 수행
- 데이터 보안 강화
- 민감 데이터 보호를 위한 암호화, 익명화 등 고급 기술 활용
- 데이터 전송 시 차등 개인정보 보호 기술 적용 및 지역별 신뢰 실행 환경 검토
- TRiSM 제품 투자
- 신뢰, 위험 및 보안 관리(TRiSM) 제품에 대한 예산 계획 및 할당
- AI 거버넌스, 데이터 보안 거버넌스, 프롬프트 필터링 및 비정형 데이터 처리 기능 포함
- 데이터 거버넌스 강화
- 결론
- AI 오용으로 인한 데이터 침해 위험을 줄이기 위해 기업은 선제적 대응이 필수
- 일관된 글로벌 데이터 거버넌스 체계 마련과 내부 AI 관리 체계 강화 필요
- AI 기술 도입 시 보안 우선 접근을 통해 규정 준수 및 정보 보호 수준 확보
- AI 거버넌스와 TRiSM 투자는 잘못된 의사결정을 예방하고 경쟁력 확보에 기여
- 기업은 민감한 데이터 보호와 투명한 AI 활용을 위한 내부 교육과 정책 강화에 집중해야 함
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