기업 워크플로우에서의 AI 사용 통제: 보안 격차 해소 방법

기업 환경에서 AI 확산, 보안 통제 속도를 앞지르다

인공지능(AI)이 기업 워크플로우에 빠르게 통합되면서 레거시 보안 통제의 한계가 드러나고 있습니다. SaaS 플랫폼, 브라우저, 코파일럿, 확장 프로그램, 그리고 관리되지 않는 "섀도우" 도구 등 다양한 채널에서 발생하는 AI 상호작용을 모니터링하는 데 어려움을 겪고 있는 상황입니다. 전통적인 거버넌스 프레임워크의 범위를 넘어선 AI 도입이 가속화되면서 보안 팀은 점점 더 큰 도전에 직면하고 있습니다.

AI 보안의 도전 과제: 분산된 도입과 섀도우 도구

AI 도입은 이제 일상적인 비즈니스 프로세스에 깊이 통합되어 보편화되었습니다. 다음을 통해 AI가 활용되고 있습니다:

• 내장형 AI 어시스턴트를 탑재한 SaaS 플랫폼
• 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 브라우저 확장 프로그램
• 생산성 도구에 통합된 코파일럿 도구
• 섀도우 AI – 직원들이 임의로 배포한 승인되지 않거나 문서화되지 않은 AI 애플리케이션

중앙 집중형 IT 환경에 맞춰 설계된 레거시 보안 통제는 AI 상호작용 지점에서 가시성이나 강제력을 제공하지 못합니다. 이러한 단절은 조직을 데이터 유출, 컴플라이언스 위반, 무단 모델 사용 등의 위험에 노출시킵니다.

영향 분석: 통제되지 않은 AI 사용의 위험성

AI 도구의 확산은 여러 보안 및 운영상의 위험을 초래합니다:

• 데이터 노출: 민감한 기업 또는 고객 데이터가 제3자 AI 모델과 의도치 않게 공유될 수 있습니다.
• 컴플라이언스 격차: 모니터링되지 않은 AI 사용은 GDPR, HIPAA, CCPA 등 규제 요구사항을 위반할 수 있습니다.
• 모델 포이즈닝: 공격자가 보안이 취약한 AI 상호작용을 악용하여 출력 결과를 조작하거나 학습 데이터를 추출할 수 있습니다.
• 운영상의 블라인드 스폿: 보안 팀은 AI 기반 워크플로우에 대한 실시간 가시성이 부족하여 위협 탐지 및 대응이 지연됩니다.

AI 워크플로우 보안을 위한 권장 사항

위험을 완화하기 위해 조직은 AI 사용 통제에 대한 다층적 접근 방식을 채택해야 합니다:

1. AI 전용 모니터링 도구 도입: 엔드포인트, 브라우저, SaaS 수준에서 AI 상호작용을 추적하는 도구를 구현합니다.
2. 컨텍스트 기반 정책 시행: 사용자 역할, 데이터 민감도, 모델 기능에 따라 세분화된 AI 사용 규칙을 정의합니다.
3. 기존 보안 스택과 통합: AI 통제가 DLP(Data Loss Prevention), CASB(Cloud Access Security Broker), SIEM(Security Information and Event Management) 솔루션과 연동되어 중앙 집중식 가시성을 확보하도록 합니다.
4. 직원 교육 강화: 섀도우 AI 및 무단 도구의 위험을 강조하며 안전한 AI 사용에 대한 직원 교육을 실시합니다.
5. AI에 대한 제로 트러스트 적용: 최소 권한 원칙을 AI 접근에 적용하고, 모든 상호작용을 검증한 후 권한을 부여합니다.

AI가 기업 운영에 더욱 깊이 통합됨에 따라 보안 팀은 분산된 AI 도입의 독특한 과제를 해결하기 위해 레거시 통제 방식을 넘어서는 진화가 필요합니다. 혁신과 위험 완화를 균형 있게 유지하기 위해서는 사전적인 거버넌스가 필수적입니다.