생성AI 보안 비교 시스템...위험 대비 성능 비율·보안 비용 지표 제공
생성AI 보안 비교 시스템...위험 대비 성능 비율·보안 비용 지표 제공
AI가 다양한 산업에서 핵심 기술로 자리 잡으며, 보안 문제는 점점 더 중요하다. 특히, 생성AI(GenAI)는 강력한 성능을 제공하는 동시에 보안 위협에도 취약하다. 따라서 AI 모델이 고도의 공격에 얼
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- AI 보안 평가의 필요성
- 생성AI(GenAI)의 성능 향상과 함께 보안 위협도 증가
- 기존 보안 평가 방식(레드팀 테스트, 공격 성공률(ASR) 측정)의 한계
- 현실적 위협 대응 능력을 반영한 정밀한 보안 평가 시스템 필요
- 캘립소AI 시큐리티 리더보드 개요
- 생성AI 모델의 보안 성능을 비교·분석하는 순위 시스템
- AI 모델이 보안 위협에 얼마나 강한지 측정하는 위험 대비 성능(RTP) 비율 및 보안 비용(CoS) 지표 제공
- 자동화된 보안 테스트 시스템 적용
- 캘립소AI 인터피어런스 레드 팀
- 실제 환경에서 발생 가능한 다양한 공격을 자동화해 테스트 수행
- CASI 점수를 통해 AI 모델 보안성을 평가
- 단순 공격과 고급 공격을 구별하여 보안 수준 분석
- 기존 평가 방식과의 차별점
- 공격 난이도 및 AI 모델의 규모·복잡성까지 고려한 평가 방식
- 기존 연구는 ASR 중심 평가로 단순 공격과 고급 공격을 동일하게 취급하는 한계 존재
- AI 기반 자동화된 적대적 행위를 활용하는 에이전틱 워페어(Agentic Warfare) 기술 적용
- 향후 계획 및 기업 활용 방안
- 분기별 CASI 점수 업데이트 및 AI 모델 제공업체들과 협력
- AI 모델의 보안성을 객관적으로 비교하여 기업의 비즈니스 환경에 적합한 모델 선택 지원
- 지속적으로 업데이트되는 공격 서명 라이브러리 활용하여 AI 모델 보안 취약점 사전 탐지
- 결론
- AI 모델의 보안 평가 체계를 자동화하고 정량화하는 새로운 표준 제시
- AI 보안 강화를 위해 기업들은 캘립소AI 시큐리티 리더보드 활용 필요
- AI 모델 제공업체들은 지속적인 보안 취약점 연구 및 해결 노력 강화해야 함
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