GenAI 보안은 ChatGPT, Gemini, Claude와 같은 생성 AI 도구의 새로운 위험으로부터 기업 환경을 보호하는 것을 의미합니다. 이러한 도구가 널리 보급됨에 따라 데이터 유출, 규정 준수, 그리고 섀도 AI 위험이 발생합니다. 본 문서에서는 GenAI 보안을 정의하고 안전하고 책임감 있는 AI 사용을 보장하기 위한 기업 전략을 간략하게 설명합니다.

GenAI 설명

GenAI 보안은 기업 워크플로우 내에서 ChatGPT, Copilot, Claude와 같은 생성 AI 도구로 인해 발생하는 위험을 식별하고 완화하는 방식입니다. 이러한 도구는 효율성과 혁신을 향상시키지만, 기존 사이버 보안 솔루션으로는 종종 해결하지 못하는 새롭고 빠르게 진화하는 AI 공격 영역을 야기하기도 합니다. GenAI 보안은 민감한 데이터 노출을 관리하고, 조직 전체의 AI 사용 정책을 시행하며, 안전하지 않거나, 규정을 준수하지 않거나, 악의적인 AI 행위를 탐지함으로써 이러한 격차를 해소합니다. GenAI 보안은 데이터 유출 방지(DLP), 브라우저 기반 모니터링, 액세스 제어와 같은 기술적 보호 조치와 회사 정책 및 규제 기준에 부합하는 강력한 AI 거버넌스 프레임워크를 결합합니다. 모델 학습 및 인프라 보안에 중점을 두는 AI 개발 보안과 달리, GenAI 보안은 직원이 외부 AI 도구와 상호 작용하는 사용 계층을 보호하여 안전하고 정책에 부합하며 책임감 있는 기업 AI 보안을 보장합니다.

기업 내 GenAI의 주요 위험

기업들이 생성적 AI 도구 도입을 가속화함에 따라, 새로운 유형의 위협도 해결해야 합니다. 이러한 위험은 악의적인 행위자뿐만 아니라 생성적 AI가 데이터, 사용자 및 외부 환경과 상호 작용하는 방식에서 발생합니다. 기업이 관리해야 할 가장 시급한 AI 취약점과 보안 위험은 다음과 같습니다.

1. 지적 재산권 및 기밀 데이터 노출

가장 즉각적이고 중요한 GenAI 위험 중 하나는 다음과 같습니다. AI 데이터 유출직원들은 고객 개인 식별 정보(PII), 소스 코드, 사업 계획, 재무 예측과 같은 기밀 정보를 ChatGPT와 같은 GenAI 도구에 붙여넣는 경우가 많지만, 그 의미를 인지하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 프롬프트는 저장, 처리 또는 추가 학습에 사용될 수 있으며, 이는 해당 데이터에 대한 영구적인 통제력 상실을 초래합니다. 공급업체가 입력 데이터로 학습하지 않는다고 주장하더라도, 데이터는 여전히 캐시되거나 세션 기록에 기록되어 침해 또는 오용의 위험이 있습니다.

예시재무팀 구성원이 ChatGPT를 사용하여 요약 보고서를 생성하고 4분기 매출 데이터 스프레드시트를 프롬프트에 붙여넣습니다. 이 재무 정보는 이제 모델 제공업체에 저장되거나 다른 사용자의 향후 쿼리에서 노출될 수 있습니다.

2. 규제 및 규정 위반

모니터링되지 않은 GenAI 사용은 다음과 같은 데이터 보호 규정 위반으로 쉽게 이어질 수 있습니다. GDPR, HIPAA 규정 준수, PCI DSS및 CCPA이러한 법률은 개인, 건강 또는 결제 데이터의 엄격한 처리를 요구하는데, 대부분의 타사 AI 도구는 계약상 또는 구조적으로 이를 보장할 준비가 되어 있지 않습니다.

예시: 의료 서비스 제공자는 AI 필기 보조 도구를 사용하여 병력을 포함한 환자 진료 요약서를 작성합니다. 외부 AI 도구와 공유된 PHI(보호 건강 정보)가 포함된 단 하나의 메시지라도 HIPAA 위반으로 보고될 수 있으며, 이는 규제 위반에 따른 벌금 부과 및 평판 손상의 위험을 초래할 수 있습니다. 규제가 엄격한 분야에서는 이러한 사건이 단 한 건이라도 발생하면 규제 기관과 감사 기관의 지속적인 감시를 받게 됩니다.

기업은 AI 프롬프트를 아웃바운드 커뮤니케이션과 동일하게 취급하고 동일한 내용을 적용해야 합니다. AI 정책 데이터 거버넌스 규정을 준수하기 위한 엄격함.

3. Shadow AI 사용

직원들은 종종 개인 계정을 사용하거나 허가되지 않은 AI 도구 IT 지식 없이 섀도우 AI 환경을 조성합니다. 섀도우 AI는 종종 선의로 시작되어 생산성 향상을 위해 워크플로에 깊이 자리 잡았지만, 결국 보안 정책의 적용을 받지 못하고 모니터링이나 로깅이 부족하여 규정 위반 및 AI 데이터 유출의 온상이 되고 보안 및 데이터 보호 팀의 사각지대가 됩니다.

예시: 영업팀이 ChatGPT 소비자 버전을 사용하여 고객 제안서를 작성하기 시작했습니다. 시간이 지남에 따라 가격 전략, 계약 조건, 내부 성과 지표 등을 입력하기 시작했는데, 이러한 정보는 엔터프라이즈 DLP 도구로는 보호되지 않았습니다.

4. 위험한 타사 플러그인 및 확장 프로그램

AI 기반 브라우저 확장 프로그램 및 플러그인은 심각한 문제를 야기합니다. AI 취약점 지나치게 허용적인 설계로 인해 많은 악성 프로그램이 모든 브라우징 활동, 클립보드 데이터 또는 세션 쿠키에 접근할 수 있어 악용의 매력적인 대상이 되고 있습니다. 

위험에는 다음이 포함됩니다.

  • AI 주입 공격: 악성 웹사이트나 스크립트는 플러그인 프롬프트를 조작하여 데이터를 추출하거나 유출합니다.
  • 세션 도용: 세션 토큰에 액세스할 수 있는 플러그인은 사용자를 사칭하는 데 악용될 수 있습니다.
  • 침묵의 데이터 수집: 확장 기능은 사용자가 인식하지 못하는 사이에 데이터를 읽거나 전송할 수 있습니다.

대부분의 플러그인은 타사에서 제작되므로 내부 도구와 동일한 보안 검사를 받지 않을 수 있습니다. 검증되지 않은 플러그인 사용은 통제되지 않은 데이터 유출을 초래하고 규제 대상 정보를 알 수 없는 행위자에게 노출시킬 수 있으며, 이는 기업에 중대한 생성적 AI 데이터 위험을 초래합니다.

예시: 사용자가 설치한 AI 요약기 확장 프로그램은 모든 탭을 읽을 수 있는 권한을 가지고 있습니다. 공격자는 플러그인의 결함을 악용하여 기존 DLP 또는 바이러스 백신 경고를 발동하지 않고도 사용자가 열람한 민감한 CRM 데이터를 추출합니다.

5. 내부 안보 태세의 침식

모니터링되지 않는 AI 사용은 전반적인 기업 보안 태세를 약화시킵니다. 직원들이 관리되지 않는 브라우저나 개인 계정을 통해 공용 AI 도구를 사용할 경우, 민감한 데이터는 방화벽, 엔드포인트 보호, 클라우드 DLP와 같은 기존 보안 제어 수단을 우회하게 됩니다. 보안 팀은 데이터가 어떻게, 어디에서 처리되는지 파악하지 못하게 됩니다. 시간이 지남에 따라 조직의 보안 침해 탐지, 감사 준비 유지, 보안 정책 시행 능력이 약화되어 기업은 내부 및 외부 위협에 취약해집니다. 보안 사각지대 공격자나 부주의한 내부자에게 표준 방어를 작동시키지 않고도 데이터를 악용할 수 있는 경로를 제공합니다. 생성적 AI 보안 긴급한 우선순위.

예시:

직원들은 개인 기기에서 ChatGPT와 같은 GenAI 도구를 사용하여 기업 인프라에 전혀 영향을 미치지 않는 고객 데이터를 공유하므로 IT 및 규정 준수 팀에서는 볼 수 없습니다.

6. 운영 및 법적 중단

GenAI 도구를 통한 데이터 노출은 법적 절차, 감사 및 내부 조사를 촉발하여 자원을 낭비하고 프로젝트 지연으로 인해 일상 업무에 지장을 초래하며, 책임 소재를 묻고 해결책을 모색하는 팀 간의 내부 갈등을 야기할 수 있습니다. 계약 파기로 인한 재정적 손실 외에도, 조직은 법적 소송, 위약금 조항 또는 중재 절차에 직면할 수도 있습니다. 

예시:

한 제조업체가 민감한 공급업체 계약 조건이 ChatGPT에 입력되어 유출되었을 가능성을 발견했습니다. 조달팀은 계약을 재협상해야 하는 반면, 법무팀은 공급업체 문의 및 책임 평가를 관리합니다.

이러한 위험은 생성적 AI 시대에 기존의 보안 관리만으로는 더 이상 충분하지 않다는 점을 보여줍니다. AI 데이터 유출, 섀도우 AI, 규정 위반, 플러그인 기반 위협 등 기업은 전사적으로 AI 사용을 모니터링, 관리 및 보호하는 방식을 재고해야 합니다. 이러한 진화하는 위협과 해결 방법에 대해 자세히 알아보려면 전체 기사를 읽어보세요. 생성적 AI 위험.

기업에서 AI 공격 영역이 확대되는 원인은 무엇인가

생성적 AI의 급속한 성장은 기업 위협 환경을 근본적으로 변화시켰습니다. 한때 명확하게 정의된 경계였던 것이 이제는 AI 기반 도구, 플러그인, 클라우드 기반 워크플로우의 증가로 인해 분열되고 있습니다. 이러한 기술은 생산성을 향상시키지만, 동시에 AI 공격 표면기존 방어 수단으로는 처리할 수 없었던 새로운 보안 사각지대가 발생합니다.

AI 도구 및 AI 통합 SaaS 앱의 폭발적 증가

GenAI는 ChatGPT와 다릅니다. 사실, 2022년 XNUMX월 ChatGPT가 출시된 이후 많은 변화가 있었습니다. 그 이후로 GenAI 생태계는 전례 없는 속도로 발전해 왔습니다. 새로운 모델과 AI 기반 도구가 매주, 매달 등장하고 있으며, 각각 이전 모델보다 더 많은 기능과 향상된 기능을 제공합니다. 가트너에 따르면 혁신은 매우 빠르게 가속화되어 다른 어떤 기술의 속도보다 훨씬 앞서고 있습니다. 

기업들은 스택의 모든 계층에 생성적 AI를 통합하고 있습니다. 개발자 환경에 내장된 AI 부조종사부터 CRM 플랫폼의 자동화된 비서까지, 일반 직원은 이제 매일 여러 AI 시스템과 상호 작용할 수 있습니다. Notion과 Slack부터 Salesforce와 Microsoft 365에 이르기까지 SaaS 제공업체들은 모두 AI 통합 기능 워크플로우 효율성 향상을 위해 설계되었습니다. 사용자에게 AI 기반 기능 향상은 편리한 추가 기능이 아닌 표준적인 기대 사항이 되어가고 있습니다. GenAI는 업무 환경의 필수적인 부분으로 자리 잡았습니다. 하지만 이러한 통합은 종종 내부 데이터, 문서, 캘린더 및 대화에 대한 광범위한 접근을 수반합니다.

이러한 확산 SaaS AI 도구 이제 조직은 일관된 로깅, 액세스 제어 또는 가시성 없이 민감한 정보를 수집하는 다양한 외부 플랫폼을 보호해야 합니다. 모든 새로운 통합은 잠재적인 위험 요소를 생성합니다. AI 데이터 노출특히 기본 설정에서 보안보다 사용성을 우선시하는 경우 더욱 그렇습니다.

브라우저는 새로운 AI 작업 공간입니다

전용 데스크톱 애플리케이션으로 작동하는 기존 엔터프라이즈 애플리케이션과 달리, 대부분의 GenAI 상호작용은 웹 브라우저를 통해 이루어집니다. ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대부분의 AI 도구는 브라우저를 통해 접근합니다. 이 브라우저 기반 모델은 편리하지만, 고유한 특징을 제공합니다. 브라우저 AI 위험 등 중간자 공격(MITM) 세션이 적절하게 분리되지 않으면 토큰 도난이나 브라우저 확장 프로그램 악용이 가능해집니다.

기존 엔터프라이즈 애플리케이션과 통제된 환경을 위해 설계된 기존 보안 도구는 동적 브라우저 세션에서 AI 상호작용을 검사하거나 제어하기에 적합하지 않습니다. 안전한 입력과 안전하지 않은 입력, 개인 계정과 회사 계정 사용을 구분할 수 없으며, LLM 프롬프트에 민감한 데이터가 복사되어 붙여넣어지는 것을 감지할 수 없습니다. 예를 들어, 사용자는 민감한 금융 회사 데이터를 ChatGPT에 쉽게 붙여넣거나 독점 소스 코드를 업로드하더라도 보안 경고가 발생하지 않습니다. 브라우저 수준에서 실시간 상황 인식 가시성과 제어 기능이 부족하면 심각한 위험이 발생하며, 기업은 AI 중심 업무 환경에서 보안 전략을 재고해야 합니다.

AI 기반 생산성 확장

AI 요약 도구, 글쓰기 도우미, 회의 노트 작성 도구 등 생성 AI 기반 브라우저 확장 프로그램은 과도한 권한을 요청하는 경우가 많습니다. 여기에는 페이지 콘텐츠, 쿠키, 그리고 때로는 키보드 입력 권한에 대한 접근 권한이 포함됩니다. 많은 확장 프로그램이 보안 감독이 제한적이거나 전혀 없는 타사 개발자에 의해 개발됩니다.

이러한 확장은 다음과 같은 문을 엽니다. AI 주입 공격, 무음 데이터 스크래핑및 세션 하이재킹특히 관리되지 않는 엔드포인트에 설치될 경우 더욱 그렇습니다. 설치 후에는 자동으로 작동하며 사용자 데이터와 실시간으로 상호 작용하고 기존 보안 도구로는 감당할 수 없는 수준으로 외부 API로 데이터를 전송합니다.

클라우드의 API 연결 워크플로

클라우드 네이티브 환경에서 AI 기능은 API를 통해 자동화된 워크플로에 점점 더 많이 내장되고 있습니다. 개발자는 LLM을 CI/CD 파이프라인, 고객 서비스 흐름 또는 데이터 처리 파이프라인에 연결할 수 있으며, 요약, 변환 또는 분류를 위해 구조화되거나 구조화되지 않은 데이터를 타사 AI 모델에 전달하는 경우가 많습니다.

이것은 거의 눈에 띄지 않는 것을 만듭니다. AI 공격 표면민감한 데이터가 적절한 검사나 필터링 없이 AI 서비스로 유입되거나 유출되는 경우가 있습니다. API 엔드포인트는 적대적인 입력을 주입하거나, 내부 데이터를 유출하거나, 적절한 검증 없이 AI 보안 취약점을 악용할 수 있습니다.

관찰 가능성 과제

이 새로운 AI 기반 환경을 보호하는 데 있어 가장 큰 과제는 다음과 같습니다. 실시간 관찰 가능성 부족기존 보안 도구는 AI 프롬프트를 기본적으로 감지하거나, AI 도구 사용을 추적하거나, 브라우저 세션 또는 API 상호작용 내 데이터 흐름의 맥락을 파악하지 못합니다. 결과적으로 기업은 데이터가 AI 계층에 어떻게, 어디서, 언제 들어오고 나가는지 알 수 없습니다. 

 

현대의 질병으로부터 보호하기 위해 AI 보안 위험조직은 브라우저 탭, SaaS 통합, 클라우드 API 호출 등 사용자와 AI 간의 모든 상호작용에 대한 가시성을 확보해야 합니다. 지속적인 모니터링, 거버넌스, 그리고 시행이 없다면 AI 계층은 민감한 데이터가 유출, 이동 또는 악용될 수 있는 감시되지 않는 관문이 될 것입니다.

GenAI 생태계의 브라우저 기반 DLP 및 안전하지 않은 플러그인 설계

기업의 생성적 AI 도입이 가속화됨에 따라, 브라우저는 직원들이 ChatGPT, Microsoft Copilot, 그리고 수백 개의 AI 기반 확장 프로그램과 같은 도구를 사용하는 중앙 액세스 포인트가 되었습니다. 하지만 이러한 변화와 함께 기존의 데이터 유출 방지(DLP)를 재고해야 할 절실한 필요성이 대두되었습니다. 브라우저 DLP Chrome 확장 프로그램, SaaS 앱, 웹 통합 플러그인에 대한 의존도가 높아지는 환경에서 AI 사용을 모니터링하고 제어하기 위한 필수적인 보안 계층으로 부상하고 있습니다.

GenAI 시대에 브라우저 수준 DLP가 중요한 이유

기존 애플리케이션과 달리 GenAI 도구는 대부분 웹 기반이며, 허가된 플랫폼 외부에서 접근하는 경우가 많습니다. 직원들은 코드, 콘텐츠 또는 인사이트를 생성하기 위해 브라우저 확장 프로그램이나 웹 앱을 자주 사용합니다. 이러한 사용 방식은 엔드포인트, 이메일 또는 네트워크 트래픽에 초점을 맞춘 기존 DLP 도구를 우회합니다. AI 데이터 보호의 사각지대.

브라우저 기반 DLP 솔루션은 브라우저 내 사용자 상호작용을 실시간으로 검사하여 이러한 취약점을 해결합니다. 이를 통해 기업은 소스 코드, 고객 기록, 재무 문서와 같은 민감한 데이터가 AI 프롬프트에 복사, 입력 또는 업로드되는 것을 감지할 수 있습니다. 정책 시행과 함께 사용하면 기업은 데이터가 노출되기 전에 위험한 행동을 차단, 삭제 또는 경고합니다..

안전하지 않은 AI 플러그인 및 확장 프로그램의 숨겨진 위험

AI 브라우저 확장 프로그램 AI 기능을 활성화하거나 향상시키는 확장 프로그램은 특히 문제가 됩니다. 많은 확장 프로그램이 클립보드 데이터 접근, 페이지 콘텐츠 조작 또는 입력 가로채기 등의 광범위한 권한을 갖도록 설계되었습니다. 적절한 검증 없이 이러한 확장 프로그램은 플러그인 기반 데이터 유출 다음과 같은 기타 심각한 위험:

  • 세션 도용 – 악성 플러그인은 인증 쿠키를 수집하여 공격자에게 SaaS 앱이나 내부 시스템에 대한 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.
  • AI 주입 공격 – 확장 기능은 프롬프트 입력이나 응답을 수정하여 악성 명령을 삽입하거나 눈에 띄지 않게 출력을 변경할 수 있습니다.
  • 침묵의 데이터 유출 – 일부 플러그인은 사용자 상호작용을 기록하거나 콘텐츠를 표시하여 사용자가 모르게 타사 서버로 전송합니다.

이 위험은 가정적인 것이 아닙니다. 2023년, 10,000만 건 이상의 설치를 기록한 인기 ChatGPT 확장 프로그램이 페이스북 세션 토큰을 훔치는 것으로 발견되어 다음과 같은 사실을 입증했습니다. GenAI 확장 위험 본격적인 보안 사고로 확대될 수 있습니다.

플러그인 간 데이터 유출

AI 브라우저 플러그인은 페이지 콘텐츠, 입력 필드, 클립보드 또는 백그라운드 프로세스에 접근하기 위해 광범위한 권한을 요구하는 경우가 많습니다. 여러 확장 프로그램이 동일한 브라우저에서 실행되는 경우 이러한 권한이 중복되어 의도치 않은 데이터 노출 경로.

예를 들어, 글쓰기 도우미가 문서 입력을 처리하는 동안 별도의 플러그인이 동일한 DOM 또는 로컬 저장소에 접근하는 경우가 있습니다. 엄격한 데이터 격리가 없다면, 민감한 콘텐츠가 의도치 않게 플러그인 간에 흐를 수 있습니다. 둘 다 악의가 없더라도 말이다. 

이러한 위험은 백그라운드 프로세스와 공유 API를 통해 증가하는데, 한 플러그인이 다른 플러그인에서 데이터를 빼내는 다리 역할을 할 수 있기 때문입니다. 따라서 여러 GenAI 확장 프로그램이 공존하면 데이터 경계가 모호해져 플러그인 격리 및 브라우저 기반 DLP가 필수적입니다.

브라우저 앱 스토어의 한계

Chrome 및 Edge 확장 프로그램 스토어는 기업 보안보다는 소비자 접근을 우선시합니다. 심층적인 권한 감사, 안전한 개발 표준, 그리고 게시 후 모니터링이 부족합니다. 이로 인해 악의적이거나 지나치게 허용적인 GenAI 플러그인 사용자나 연구원이 신고할 때까지 계속 작동해야 합니다. 많은 앱이 불투명한 데이터 관행을 사용하는 익명의 개발자에 의해 구축되었지만, 중요한 워크플로에 접근합니다. 브라우저 앱 스토어는 신뢰할 수 있는 게이트키퍼가 아닙니다. 기업은 사전 수의사, 통제 및 모니터링 AI 플러그인 자체.

AI 확장에 Zero Trust 원칙 적용

적용 제로 트러스트 특히 GenAI를 많이 사용하는 환경에서는 브라우저 확장 프로그램에 대한 사고방식이 필수적입니다. 기업이 앱, 사용자, 기기를 면밀히 검토하는 것처럼, 플러그인은 기본적으로 신뢰할 수 없는 것으로 처리되어야 합니다..

이는 :

  • 설치 전 게시자 진위성 검증
  • 과도한 권한 범위(예: 클립보드, DOM, 백그라운드 액세스)를 방지하기 위한 감사 권한 범위
  • 승인 후에도 플러그인 동작을 지속적으로 모니터링합니다.

플러그인이 민감한 텍스트 입력에 자주 접근하는 GenAI 워크플로에서 이러한 접근 방식은 은밀한 데이터 유출 및 권한 남용을 방지하는 데 도움이 됩니다. 기업은 어떤 플러그인도 무조건 신뢰해서는 안 됩니다. 대신, 각 플러그인을 잠재적 위험으로 간주하고 이를 강제로 적용해야 합니다. 최소 권한, 신원 확인 액세스이러한 계층적 보안 접근 방식을 통해 기업은 플러그인 기반 침해나 무단 데이터 전송의 위험에 노출되지 않고 GenAI의 생산성 향상을 실현할 수 있습니다.

AI 거버넌스가 보안의 핵심인 이유

생성적 AI 도구가 일상적인 비즈니스 워크플로에 통합됨에 따라 보안 리더의 과제는 더 이상 AI를 허용할지 여부가 아니라 어떻게 책임감 있게 제어할 것인가입니다. 바로 여기에 있습니다. AI 거버넌스 기업 보안의 핵심이 되고 다음을 보장하는 프레임워크를 제공합니다. 안전한 AI 사용혁신과 위험 관리의 균형을 맞추고, 데이터 무결성, 규정 준수 또는 신뢰를 손상시키지 않으면서 생산성을 향상시킵니다.

AI 거버넌스의 핵심은 보안, 법률 및 규정 준수 팀을 공유된 기반으로 정렬하는 것입니다. AI 정책 AI 도구의 접근, 사용 및 모니터링 방식을 제어하고 AI 도입이 확대됨에 따라 기업의 준비 상태를 보장하는 데 필요한 전략적 및 운영적 프레임워크를 제공합니다. 프레임워크에는 다음이 포함되어야 합니다. 

1. AI 사용을 위한 정책 생성

효과적인 AI 거버넌스는 명확한 것부터 시작됩니다. AI 사용 정책 어떤 도구가 승인되고, 어떤 데이터가 사용될 수 있으며, AI가 적합하거나 제한되는 영역을 정의합니다. 이를 통해 모호성을 제거하고, 이해관계자를 연결하며, 모든 팀에서 안전하고 규정을 준수하는 AI 도입을 위한 기반을 마련합니다.

2. AI 도구에 대한 역할 기반 액세스

역할 기반 접근 제어(RBAC)는 직원이 자신의 역할에 적합한 AI 도구만 사용하도록 하여 생산성을 높이고 민감한 데이터를 보호합니다. 모든 직원이 업무 범위에 따라 동일한 AI 기능이나 데이터 세트에 접근할 필요가 없다는 원칙에 기반합니다. 개발자, 마케터, 법무팀 등은 각각 맞춤형 접근 권한을 부여받아 위험을 줄이고 오용을 방지합니다. 이러한 제어는 우발적인 오용을 방지하는 동시에 비즈니스 기능 및 위험 프로필에 따라 정당한 생산성 요구 사항을 충족합니다.

3. 사용 승인 및 예외 처리

AI 거버넌스 프레임워크에는 예외 및 특수 사용 사례를 관리하기 위한 워크플로도 포함되어야 합니다. 직원이나 팀이 제한된 AI 도구 또는 사용 사례에 접근해야 하는 경우:

  • 그들은 공식적인 요청서를 제출해야 합니다.
  • 요청은 보안 또는 규정 준수 이해 관계자가 참여하는 위험 검토 프로세스를 거쳐야 합니다.
  • 추가 모니터링이나 수동 출력 검토와 같은 특정 보호 조치에 따라 임시 액세스가 허용될 수 있습니다.

이 시스템의 사용 승인 및 예외 처리 감독을 희생하지 않고도 유연성을 보장합니다.

4. AI 상호 작용의 중앙화된 로깅 및 검토

거버넌스는 허용되는 사항을 정의하는 것뿐만 아니라 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 가시성을 보장하는 것도 포함합니다. 중앙 집중식 로깅 AI 도구 상호 작용은 내부 책임과 외부 규정 준수에 필요한 감사 기능을 제공합니다.

여기에는 프롬프트 및 응답 기록을 기록하고, 사용자 ID, 세션 시간, 브라우저 컨텍스트 등의 메타데이터를 캡처하는 것이 포함됩니다. 이러한 기록은 오용을 감지하고, 사고를 조사하고, 시간이 지남에 따라 정책을 개선하는 데 도움이 됩니다.

5. 정책 위반 또는 비정상적인 동작 모니터링

정책과 보안 간의 순환 고리를 끊으려면 AI 거버넌스와 실시간 모니터링을 결합해야 합니다. 보안 팀에는 다음과 같은 기능을 갖춘 시스템이 필요합니다.

  • 제한된 데이터(예: 키워드, 정규식 패턴)를 포함하는 프롬프트를 감지합니다.
  • 브라우저나 관리되지 않는 장치에서 승인되지 않은 AI 도구 사용을 표시하거나 차단합니다.
  • 확인 비정상적인 행동과도한 프롬프트 빈도, 비정상적인 액세스 시간, 예상치 못한 플러그인 활동 등이 있습니다.

정책 위반 사항을 지속적으로 모니터링함으로써 거버넌스는 정적 문서에서 능동적이고 적응적인 보안 계층으로 전환됩니다.

빠르게 진화하는 AI 환경에 맞춰 거버넌스 조정

ISO/IEC 42001(AI 관리 시스템) 및 NIST의 AI 위험 관리 프레임워크와 같은 기존 거버넌스 프레임워크는 유용한 시작점을 제공하지만, GenAI 도구의 고유한 속도와 동작을 고려하여 조정해야 합니다. 이러한 도구는 기존 소프트웨어처럼 작동하지 않습니다. 실시간으로 진화하고, 예측 불가능한 입력을 처리하며, 종종 소비자용 인터페이스를 통해 사용됩니다.

따라서 AI 거버넌스는 반복적이고 역동적이어야 합니다. 빈번하게 검토되고, 실제 사용 패턴을 반영하며, AI 기능 및 위협 인텔리전스와 함께 발전해야 합니다. 

거버넌스: 활성화와 보호 사이의 다리

요약하자면, AI 거버넌스는 책임 있는 AI 활성화와 엔터프라이즈급 보안을 연결하는 핵심 요소입니다. AI 도구가 단순히 허용되는 수준을 넘어 안전하고 윤리적으로, 그리고 내외부 규정을 완벽하게 준수하며 사용되도록 보장합니다. 공식적인 거버넌스 구조가 없다면, 기업들은 직원들이 ChatGPT, Copilot 및 기타 도구를 자유롭게 실험하고, 민감한 데이터를 공개 모델에 붙여 넣거나 검증되지 않은 플러그인을 사용하는 등 단편화된 환경에 직면하게 됩니다. 이는 규정 위반, 데이터 유출, 그리고 운영이나 법적 지위에 영향을 미칠 수 있는 모니터링되지 않는 AI 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 따라서 GenAI가 지속적으로 발전함에 따라 거버넌스는 유연하고 집행 가능하며 조직의 광범위한 보안 아키텍처와 긴밀하게 통합되어야 합니다.

GenAI 보안을 위한 모범 사례

  • 조직의 모든 AI 사용을 매핑합니다.

GenAI 위험 관리의 첫 번째 단계는 회사 전체에서 GenAI가 어떻게 사용되고 있는지 파악하는 것입니다. 이 매핑 프로세스의 일환으로 조직은 다음을 모니터링해야 합니다.

  • 어떤 GenAI 도구가 사용되고 있나요? 웹 앱, 브라우저 확장 프로그램, 아니면 독립형 소프트웨어를 통해 접속할 수 있나요?
  • 누가 사용하고 있나요? 그들은 R&D, 마케팅, 재무 또는 다른 부서에 있나요?
  • 그들은 GenAI를 무엇에 사용하나요? 코드 검토, 데이터 분석, 콘텐츠 생성과 같은 작업이 있나요?
  • 이러한 도구에는 어떤 종류의 데이터가 입력됩니까?  직원들이 코드, 중요한 비즈니스 데이터 또는 개인 식별 정보를 노출하고 있습니까?

이러한 질문에 대한 답을 얻으면 명확한 사용 프로필을 구축하고, 고위험 영역을 찾아내고, 데이터 보호를 보장하면서 생산성을 높이는 계획을 수립할 수 있습니다.

  • 역할 기반 액세스 구현 및 개인 계정 방지

신청 역할 기반 액세스 제어 직무 및 데이터 민감도 위험에 따라 노출을 제한합니다. 개발자는 AI 코드 지원에 대한 접근 권한이 필요할 수 있으며, 법무팀이나 재무팀은 민감한 데이터 처리로 인해 제한이 필요할 수 있습니다. 예외 사항에 대한 승인 워크플로를 사용하여 거버넌스 감독 하에서 유연성을 확보하십시오. 

보안되지 않은 LLM 테넌트에 민감한 정보가 접근하지 못하도록 하려면 조직에서 개인 로그인을 차단하고 개인 테넌트, 무교육 약정, 엄격한 데이터 보존 제어, 더욱 강력한 개인정보 보호 장치 등의 보안 기능이 포함된 회사 계정을 통해 액세스를 의무화해야 합니다.

  • 브라우저 수준 AI DLP 배포

생성 AI 도구는 주로 브라우저를 통해 액세스되므로 AI DLP 브라우저 수준에서 중요한 제어 지점입니다. 브라우저 기반 데이터 손실 방지 도구는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  • 민감한 데이터가 AI 프롬프트에 입력되는 경우 감지
  • 실시간으로 규제 정보를 차단하거나 삭제합니다.
  • 규정 준수 및 감사 준비를 위한 로그 상호 작용 제공

브라우저 기반 DLP 제어는 기존 엔드포인트 또는 네트워크 보안 도구를 우회하는 AI 사용을 모니터링하는 데 필수적입니다.

  • AI 확장 모니터링 및 제어

AI 기반 브라우저 확장 프로그램은 웹 페이지, 키 입력, 세션 데이터에 대한 과도한 접근을 통해 위험을 초래합니다. 다음과 같은 AI 확장 프로그램 제어 정책을 적용하세요.

  • 승인되지 않았거나 알 수 없는 플러그인 설치 제한
  • 사용 중인 감사 확장 프로그램을 확인하고 해당 권한을 평가합니다.
  • 기업용 애플리케이션에 과도하게 액세스하는 확장 프로그램 차단

비정상적인 활동이나 은밀한 데이터 캡처를 감지하기 위해 플러그인 동작을 지속적으로 검토합니다.

  • 직원에게 안전한 AI 사용에 대한 교육 제공

기업의 보안 인식 프로그램에는 GenAI의 안전한 사용을 위한 교육도 포함되어야 합니다. 조직은 직원들에게 다음과 같은 교육을 제공해야 합니다.

  • AI 도구와 절대로 공유해서는 안 되는 데이터를 알아보세요.
  • 승인된 플랫폼을 사용하고 정책 지침을 따르세요.
  • 의심되는 오용이나 무단 도구 사용을 신고하세요.

AI 도구가 발전함에 따라 책임감 있는 행동을 강화하기 위해 AI 보안을 정기적인 교육 주기에 포함시킵니다.

GenAI 보안 부족으로 인한 실제 영향

ChatGPT와 같은 GenAI 도구는 생산성을 높일 수 있지만, 오용이나 보안되지 않은 배포는 이미 심각한 보안 침해, 규정 위반, 그리고 평판 손상으로 이어졌습니다. 취약한 AI 거버넌스, 과도한 확장 기능, 그리고 허가받지 않은 도구 사용은 실제 보안 실패의 주요 원인으로 입증되었으며, 이는 GenAI 위험 관리가 더 이상 선택 사항이 아님을 보여줍니다.

1. 삼성의 소스 코드 노출

2023년 초, 삼성은 엔지니어들이 오류 디버깅을 위해 ChatGPT에 독점 소스 코드를 붙여넣어 언론의 주목을 받았습니다. 생산성 향상을 위한 의도였지만, 그 여파는 즉각적이었습니다. 기밀 코드가 OpenAI의 모델과 저장 시스템에 노출될 가능성이 있었기 때문입니다. 이 사건으로 ChatGPT에 대한 내부 금지 조치가 내려졌고, 전사적으로 AI 도구 사용에 대한 감사가 실시되었습니다.

테이크 아웃 : GenAI를 좋은 의도로 사용하더라도 적절한 사용 경계를 정의하고 시행하지 않으면 돌이킬 수 없는 데이터 손실로 이어질 수 있습니다.

2. ChatGPT 오용으로 인해 DWS 그룹에서 규정 준수 조사가 시작되었습니다.

도이체방크의 자산운용 자회사인 DWS 그룹은 직원들이 투자 리서치 및 고객 소통에 ChatGPT를 사용한 혐의로 조사를 받았습니다. 규제 당국은 이를 규정 위반으로 지적하며, 금융 기관은 AI 도구를 검증하고 그 결과가 규제 정확성 및 데이터 처리 기준을 충족하는지 확인해야 한다고 밝혔습니다.

충격: 규제 감시, 평판 위험, 규정 준수 정책 강화.

3. 원격 성능 – AI 모니터링 도구에 대한 데이터 개인 정보 보호 우려

글로벌 고객 서비스 제공업체인 텔레퍼포먼스(Teleperformance)는 재택근무 직원을 모니터링하기 위해 AI 기반 감시 도구를 사용했다는 이유로 조사를 받았습니다. 해당 도구는 적절한 사용자 동의나 보호 조치 없이 비디오 영상을 포함한 개인 정보 및 민감한 데이터를 수집하는 것으로 밝혀졌습니다. 데이터 보호 규제 기관은 AI 오용 그리고 윤리적인 문제.

충격: 대중의 반발, 데이터 보호 감사, AI 도구 배포의 운영적 변화.

4. AI 환각은 법적 위험으로 이어진다

한 국제 컨설팅 회사는 내부 조사에 사용된 생성 AI 도구가 고객 대상 결과물에 부정확한 정보를 반환하면서 평판에 큰 타격을 입었습니다. 사실인 것처럼 포장된 이 허황된 내용은 고객 관계 악화와 계약 파기로 이어졌습니다.

테이크 아웃 : 생성적 AI의 영향은 보안에만 국한되지 않습니다. 결함이 있거나 오해의 소지가 있는 결과물을 생성하는 도구는 적절한 검토 없이 사용하면 평판, 운영 및 법적 피해를 초래할 수 있습니다.

5. Shadow AI 도구 확산으로 인한 IT 작업 부하 증가

중앙 집중식 제어가 부재한 상황에서 직원들은 생산성 향상을 위해 승인되지 않은 AI 도구와 플러그인을 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 무분별한 확장은 IT 팀에게 알려지지 않은 위험을 추적, 평가 및 완화해야 하는 부담을 안겨줍니다.

예: Fortune 500에 속하는 한 기업은 여러 부서에서 승인되지 않은 AI 도구 40개가 넘게 활발하게 사용되고 있는 것을 발견했는데, 각 도구의 액세스 수준은 서로 달랐고 데이터 처리 관행도 불분명했습니다.

충격: IT 오버헤드 증가, 분산된 위험 환경, 시급한 거버넌스 필요성.

6. 악성 확장 프로그램 또는 플러그인을 통한 보안 사고

GenAI 브라우저 확장 프로그램은 특히 지나치게 허용적이거나 보안 팀의 검토를 받지 않은 경우 AI 주입, 은밀한 데이터 접근 또는 세션 하이재킹 위험을 초래할 수 있습니다.

예: Chrome 웹 스토어의 ChatGPT 확장 프로그램이 Facebook 세션 쿠키를 훔쳐 공격자에게 전체 계정 액세스 권한을 부여하는 것으로 밝혀졌습니다.

충격: 계정 인수, 브라우저 수준의 침해, 사용자 신뢰 저하.

강력한 GenAI 보안 및 거버넌스가 없다면 기업은 기술적 취약성 이상의 위험에 직면하게 됩니다. 법적, 평판적, 운영적 측면에서 부정적인 영향을 받게 됩니다. 안전하고 생산적인 AI 도입을 위해서는 사용 계층 제어, DLP(데이터 유출 방지), 역할 기반 거버넌스를 통해 이러한 위험을 사전에 해결하는 것이 필수적입니다.

LayerX가 GenAI 사용을 보호하는 방법

기업들이 GenAI 도구를 도입함에 따라, 의도치 않은 데이터 유출로부터 민감한 데이터를 보호하는 과제가 시급해지고 있습니다. 기존 보안 도구는 GenAI 상호작용의 역동적인 브라우저 기반 특성에 맞춰 설계되지 않았습니다. 바로 이 지점에서 LayerX가 등장합니다. LayerX는 생산성 저하 없이 의도치 않은 데이터 유출로부터 실시간 가시성, 제어 및 보호를 제공하는 브라우저 기반 맞춤형 방어 솔루션을 제공합니다.

  • AI 프롬프트를 위한 실시간 브라우저 DLP

LayerX 솔루션의 핵심은 DLP(데이터 유출 방지) 기능입니다. 네트워크 또는 엔드포인트 수준에서 작동하는 기존 DLP 도구와 달리 LayerX는 ChatGPT와 같은 AI 도구의 기본 인터페이스인 브라우저에 직접 통합됩니다. 이를 통해 데이터가 기업 경계를 벗어나기 전에 사용자 입력을 실시간으로 검사하고 제어할 수 있습니다. LayerX는 사용자가 ChatGPT에 붙여넣거나 입력하려고 할 때 개인 식별 정보(PII), 소스 코드, 재무 정보 또는 기밀 문서와 같은 민감한 데이터를 감지합니다. 그런 다음 삭제, 경고 메시지 표시 또는 완전 차단과 같은 정책 기반 조치를 시행합니다.

결과: 민감한 데이터는 출처에서 차단되므로 사용자의 작업 흐름을 방해하지 않고도 우발적이거나 승인되지 않은 노출을 방지할 수 있습니다.

  • 생성 AI 모니터링 및 섀도 AI 가시성

LayerX는 사용자가 접근하는 모든 GenAI 도구, 웹사이트 및 SaaS 앱에 대한 완전한 가시성을 제공하며, 이는 허가된 사용자든 허가되지 않은 사용자든 관계없이 적용됩니다. 브라우저 활동을 지속적으로 모니터링하여 누가 어떤 AI 도구를 어떤 계정(회사, SSO 또는 개인 계정)을 통해 사용하는지 파악합니다. 또한 프롬프트 작성, 고객 데이터 붙여넣기, 민감한 파일 업로드 등 어떤 종류의 데이터가 입력되는지 감지합니다. 

결과: 이를 통해 보안팀은 무단 사용을 탐지하고, 섀도우 AI를 제거하고, 민감한 데이터 상호 작용을 모니터링하고, 고위험 행동을 식별하고, 데이터 사고가 발생하기 전에 시정 조치를 취할 수 있습니다.

  • 세분화된 상황 인식 정책 시행

LayerX를 사용하면 기업은 AI 사용 사례에 맞는 상황 인식 정책을 정의할 수 있습니다. 정책은 사용자 역할, 앱 컨텍스트, 데이터 유형 및 세션 속성을 기반으로 브라우저 수준에서 시행될 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 팀은 정책을 통해 ChatGPT를 사용하여 콘텐츠를 생성하면서 고객 데이터나 내부 문서 제출은 차단할 수 있습니다. 개발자는 코드 스니펫을 테스트할 수는 있지만 소스 코드 저장소는 공유할 수 없습니다. LayerX는 정책 기반 조치를 시행합니다. 예를 들어, 정책 위반 시 사용자에게 경고 메시지를 표시하거나, 정책을 완전히 차단하는 등의 조치를 시행할 수 있습니다.

결과: AI 활성화 및 기업 AI 보호를 통해 혁신을 제한하지 않고 책임 있는 사용을 보장합니다.

  • 플러그인 및 확장 프로그램 거버넌스

LayerX는 또한 위험한 AI 플러그인 상호작용으로부터 보호합니다. 이러한 상호작용은 프롬프트 콘텐츠를 타사 API로 은밀하게 유출할 수 있습니다. 위험 수준, 출처 및 기능별로 AI 브라우저 확장 프로그램과 플러그인을 식별하고 분류합니다. 또한 플러그인 동작을 모니터링하고 관리하여 관리자가 데이터 처리 관행에 따라 플러그인을 승인, 차단 또는 제한할 수 있도록 합니다. 

결과: 기업은 플러그인 기반 취약성에 대한 노출을 줄이고 조직 전체에서 더 강력한 AI 데이터 거버넌스를 시행합니다.

결론: LayerX를 통해 기업 전반에 안전하고 확장 가능한 AI 구현

생성적 AI는 이미 널리 사용되고 있으며 모든 조직의 업무 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 적절한 보안 조치가 없다면 ChatGPT와 같은 GenAI 도구는 생산성 향상의 도구가 아니라 데이터 유출 위험으로 빠르게 변질될 수 있습니다. LayerX는 기업이 민감한 데이터의 보안, 사용 규정 준수, 위험 관리에 필요한 가시성, 제어 및 보호 기능을 통해 AI를 안전하게 도입할 수 있도록 지원합니다. 섀도 AI 대응, AI 사용 정책 시행, 실시간 데이터 유출 방지 등 어떤 상황에서든 LayerX는 안전하고 확장 가능한 AI 도입을 위한 보안 기반을 제공합니다. 

AI 혁신이 보안 전략을 앞지르지 않도록 하세요. 지금 바로 LayerX를 도입하여 AI를 위험 요소에서 경쟁 우위로 전환하세요.

데모 요청 LayerX가 실제로 어떻게 활용되는지 확인하세요.