강력한 기반을 위한 AI 보안

AI는 엄청난 기회를 제공하지만, 그 가치를 실현하려면 안전한 기반이 필요합니다. 조직은 AI를 채택함에 따라 데이터 개인 정보 보호, 규정 준수 및 책임 있는 사용에 대한 새로운 위험에 직면합니다. 이 단원에서는 비즈니스 의사 결정자가 혁신을 가능하게 하면서 조직을 보호하는 거버넌스 전략 및 보안 조치를 구현하여 AI를 자신 있게 수용할 수 있는 실질적인 지침을 제공합니다. 일반적인 위험을 식별하고 검증된 접근 방식을 적용하여 AI 채택이 안전하고 윤리적이며 비즈니스 우선 순위에 부합하도록 하는 방법을 알아봅니다.

AI 비즈니스 위험 이해

AI는 조직에 놀라운 기회를 창출하고 있지만 새로운 위험도 도입하고 있습니다. 모든 리더가 해결해야 하는 주요 비즈니스 과제 중 일부는 다음과 같습니다.

• 데이터 유출 및 과잉 공유. 지도자들의 80%가 민감한 정보가 틈새로 빠져나갈 것을 두려워합니다. 적절한 감독 없이 직원이 승인되지 않은 도구(섀도 AI)를 사용하면 중요한 정보를 노출하고 위반 위험을 높일 수 있습니다.
  - 규정 준수 과제. 52% 리더는 변화하는 AI 규정을 탐색하는 방법을 잘 모르고 있음을 인정합니다. 규정을 준수하는 것은 단순히 확인란이 아니라 혁신을 보호하고 비용이 많이 드는 차질을 방지하는 데 중요합니다.

단계적 접근 방식 시작

위험은 실제이지만 올바른 계획으로 관리할 수 있습니다. 조직은 AI 채택을 서두르는 대신 ROI를 최대화하고 노출을 최소화하기 위한 단계의 강력한 기반과 진행 상황을 시작해야 합니다.

Microsoft의 AI 채택 프레임워크 는 명확한 로드맵을 제공합니다. AI 전략 및 계획으로 시작하여 비즈니스 목표를 AI 기회와 일치시키는 것으로 시작합니다. 전략이 정의되면 조직의 각 영역에 대한 시나리오를 매핑합니다. 보안 및 비즈니스 팀은 혁신이 규정 준수 또는 신뢰를 손상시키지 않도록 공동 작업해야 합니다.

여기에서 거버넌스, 보안 및 관리의 세 가지 주요 단계에 초점을 맞춥니다.

AI 관리

책임 있는 사용에 대한 정책, 보호책 및 책임을 설정합니다. 먼저 조직 전체에서 AI가 사용되는 방식을 제어하는 거버넌스 프레임워크를 만듭니다. 이 단계에는 책임 있는 AI 사용에 대한 정책 정의, AI 워크로드와 관련된 위험 평가, 윤리적 표준, 규정 요구 사항 및 비즈니스 목표에 부합하는 지침 적용이 포함됩니다. AI 배포에서 가능한 경우 정책 적용을 자동화하여 사용자 오류의 위험을 줄입니다. 자동화가 정책 준수를 향상시킬 수 있는 위치를 정기적으로 평가합니다.

보안 AI

엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수를 사용하여 데이터, 모델 및 워크플로를 보호합니다. 다음으로, 중요한 데이터를 보호하고, 모델 무결성을 유지하고, 가용성을 보장하기 위해 AI 시스템 보안의 우선 순위를 지정합니다. 조직은 강력한 보안 제어를 구현하고, 새로운 위협을 모니터링하고, 정기적인 위험 평가를 수행하여 AI 솔루션을 보호해야 합니다.

AI 관리

채택 규모에 따라 성능을 모니터링하고, 드리프트를 검색하고, 투명성을 유지합니다. 마지막으로 AI 워크로드를 효과적으로 관리하는 데 집중합니다. 이 단계에는 AI 모델 유지 관리, 성능 모니터링 및 시간이 지남에 따라 시스템이 안정적으로 유지되도록 하는 작업이 포함됩니다. 데이터 드리프트 또는 성능 저하와 같은 문제를 방지하려면 표준화된 사례와 정기적인 평가가 필수적입니다.

이 단계적 접근 방식에 따라 조직은 AI를 자신 있게 수용하여 개인 정보 보호, 규정 준수 및 비즈니스 무결성을 보호하면서 혁신을 실현할 수 있습니다.

AI 관리

AI 거버넌스는 단순히 규제 요구 사항을 충족하는 것이 아니라 책임 있는 혁신을 가능하게 하고 이해 관계자 신뢰를 구축하며 지속 가능한 경쟁 우위를 창출하는 전체적인 전략입니다. 강력한 거버넌스가 없으면 조직은 운영 실패, 개인 정보 침해, 재정적 손실 및 편견과 같은 윤리적 위험에 노출될 위험이 있습니다.

성공하려면 다음 세 가지 상호 연결된 핵심 요소에서 거버넌스를 통합해야 합니다.

• 데이터 거버넌스: 전체 데이터 자산에서 데이터 품질, 보안 및 규정 준수를 보장합니다.
• AI 거버넌스: AI 시스템의 책임 있는 개발, 배포 및 모니터링을 위한 정책을 정의합니다.
• 규제 거버넌스: 혁신을 보호하고 비용이 많이 드는 차질을 피하기 위해 진화하는 법률 및 표준을 앞서 나가세요.

하향식 비즈니스 관점에서 시작합니다. 해결 중인 문제와 성공의 모양을 명확하게 파악합니다. 가장 중요한 비즈니스 목표에 따라 AI 투자의 우선 순위를 지정하는 "이유"로 시작합니다. 이 접근 방식은 조직의 목표에 부합하는 집중적인 전략적 이니셔티브를 보장하여 거버넌스를 혁신의 장벽이 아닌 가치의 동인으로 전환합니다.

1. AI가 해결해야 할 구체적인 과제는 무엇인가요? AI가 해결하기 위해 고유하게 배치된 특정 비즈니스 과제를 식별합니다. 고객 서비스를 개선하고, 반복적인 작업을 자동화하고, 사이버 보안을 강화합니까? 정확하게 하세요.
2. 진행률과 성공을 어떻게 측정할 것인가? AI 구현의 성공을 추적하기 위해 명확하고 측정 가능한 메트릭을 정의합니다. 진행률을 측정하는 데 사용할 KPI(핵심 성과 지표) 및 목표 및 주요 결과(OKR)는 무엇인가요? 효율성 향상, 비용 절감, 고객 만족도 향상 또는 기타 사항이 있을까요? AI 투자를 비즈니스 OKR 및 KPI에 고정하고 A/B/N 실험 사례를 활용합니다. 이 방법을 사용하면 AI가 비즈니스 목표에 미치는 진정한 긍정 및 참-부정 영향을 정확하게 측정할 수 있습니다.
3. 어떤 실질적인 이점을 기대하시나요? AI를 사용하여 달성할 것으로 예상되는 실질적인 이점을 정량화합니다. ROI(예상 투자 수익률)는 무엇인가요? AI는 수익 성장, 비용 절감 또는 기타 주요 비즈니스 목표에 어떤 영향을 주나요?

이제 목표, 이점 및 성공을 측정하는 방법을 이해했으므로 AI 조직의 위험을 평가합니다. 위험 평가에는 잠재적인 피해, 편견 및 보안 취약성을 식별하는 작업이 포함됩니다.

데이터 거버넌스 및 보안

강력한 데이터 거버넌스는 신뢰할 수 있는 AI에 필수적입니다. 수명 주기 동안 품질, 보안 및 규정 준수를 유지하는 정책 및 프로세스를 통해 데이터를 책임감 있게 활성화할 수 있습니다. AI 시스템은 빌드된 데이터만큼 훌륭하기 때문에 거버넌스가 좋지 않으면 편향되거나 부정확하거나 신뢰할 수 없는 출력이 발생할 수 있습니다.

조직을 보호하고 책임 있는 AI를 사용하도록 설정하려면 보안 또는 IT 팀에서 관리하는 엔터프라이즈 전체에서 이러한 원칙의 우선 순위를 지정합니다.

1. 액세스 권한을 존중합니다. AI 도구는 사용자가 볼 수 있는 권한 있는 데이터에만 액세스해야 합니다. 액세스 권한은 수집된 데이터와 생성된 콘텐츠가 모두 기존 사용 권한을 준수하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
2. 데이터 분류 및 레이블 지정 정책을 적용합니다. AI 도구는 데이터 레이블에 따라 액세스 제한을 따라야 합니다. 중요한 데이터 또는 기밀 데이터는 조직 정책에 따라 보호되어야 합니다.
3. AI에서 생성된 콘텐츠에 적절하게 레이블을 지정합니다. AI에서 만든 출력은 원본 데이터의 민감도를 반영하는 레이블을 전달해야 합니다. 예를 들어 입력 데이터가 "기밀"로 분류되는 경우 생성된 콘텐츠에도 "기밀"이라는 레이블이 지정되어야 합니다.

AI 채택을 위한 데이터 보안 전략을 구체화할 때 다음 우선 순위를 최우선으로 유지합니다.

• 데이터 분류 및 보호는 대규모 AI에 대해 협상할 수 없습니다 .
• AI가 데이터를 사용하고 결과를 공유하는 방법을 제어하는 분류 및 정책의 강력한 기반을 설정합니다.
• AI 공급망 전반의 투명성을 의무화합니다. 출력은 해당 데이터 원본을 명확하게 참조해야 합니다.
• 제로 트러스트 원칙과 강력한 데이터 거버넌스 프로그램을 AI 보안의 중추로 채택합니다.
• 엔드포인트 검색 및 대응(EDR) 및 DLP(데이터 손실 방지)와 같은 고급 보안 도구를 사용하여 액세스를 관리하고 위반을 방지합니다.
• AI 시스템에 대한 표준 및 정책을 조정하고, 관리 보고, 기능 간 팀 및 자동화된 프로세스에서 지원하여 격차를 좁힙니다.
• 데이터 분류 및 레이블 지정에 대한 조직 차원의 교육 및 정책을 구현하여 인식과 책임을 구축합니다.

효과적인 AI 거버넌스를 위한 기반 구축

AI 거버넌스는 조직 전체에서 AI 애플리케이션의 책임 있는 채택, 배포 및 모니터링을 안내하는 정책 및 프로세스의 프레임워크를 제공합니다. AI 시스템은 비즈니스 운영 및 고객 환경에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 적절한 거버넌스를 통해 안전하고 투명하며 조직 가치와 일치하도록 할 수 있습니다.

성공적인 AI 거버넌스는 모든 AI 활동을 안내하는 핵심 원칙과 AI 수명 주기 및 이해 관계자 참여를 모두 해결하는 포괄적인 구현 프레임워크의 두 가지 기본 요소를 기반으로 합니다.

IT 및 보안 팀과 AI 시스템의 개발 및 배포에 대한 지침을 사용하여 명확한 정책을 수립하고 문서화합니다. 이렇게 하면 데이터 품질, 보안 및 개인 정보를 보장할 수 있습니다. 데이터의 소유권, 액세스 및 사용량을 파악합니다. 데이터 카탈로그를 활용하여 데이터 자산을 검색, 분류 및 관리합니다.

정책을 적용한 후에는 거버넌스 팀을 빌드해야 합니다. 효과적인 AI 거버넌스를 위해서는 AI 시스템이 책임감 있게 개발되고 배포되도록 하기 위해 비즈니스의 모든 영역에서 입력 및 협업이 필요합니다. 이를 용이하게 하려면 주요 부서의 담당자와 함께 전담 AI 거버넌스 위원회를 만듭니다. 이 위원회에는 IT, 법률, 규정 준수, 비즈니스, 위험 관리 및 인적 자원의 구성원이 포함되어야 합니다. 마지막으로, 사람들에게 힘을 실어 줍니다. 직원들은 AI 시대에 가장 큰 자산입니다. AI를 책임감 있고 효과적으로 사용하는 데 필요한 지식, 도구 및 지침을 제공합니다.

다음을 수행해야 합니다.

• AI 문해력, 책임 있는 AI 원칙, 데이터 처리 및 섀도 AI의 위험에 대한 대상 교육을 제공합니다. 직원이 AI 기술의 이점과 잠재적인 문제를 모두 이해하도록 합니다.
• 팀이 조직의 IT, 보안, 규정 준수 및 윤리적 표준을 충족하는 승인된 AI 도구 의 선별된 선택을 제공하도록 합니다. 허용 가능한 사용을 요약한 명확한 정책을 보완합니다.
• 직원들이 AI 시스템과 프로세스에 대해 긍정적이고 부정적인 피드백을 제공할 수 있는 권한을 부여하는 문화를 조성합니다. 해당 인사이트를 사용하여 시간에 따른 도구, 정책 및 거버넌스 프레임워크를 구체화합니다.

AI 프로그램의 거버넌스가 시간이 지남에 따라 효과적이고 적응 가능한 상태로 유지되도록 하려면 AI 시스템에서 잠재적인 위험을 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 거버넌스 정책을 조정합니다.

규정 거버넌스 준수를 앞지른다

규제 거버넌스는 AI 시스템이 진화하는 법률 및 표준을 준수하는 동시에 책임 있는 혁신을 입증하는 데 도움이 됩니다. AI에 대한 글로벌 규정이 빠르게 변화하면서 사전 규정 준수는 처벌을 피할 뿐만 아니라 법적 위험을 줄이고 이해 관계자 신뢰를 구축하는 데 중요합니다.

이러한 기대치를 충족하려면 규정 준수에 대한 "왼쪽 이동" 접근 방식이 필요하며, 이는 설계 및 개발 프로세스 초기에 규정 고려 사항을 사후 고려 사항으로 취급하는 것이 아니라 포함해야 합니다. 이 전략은 조직이 윤리적 및 법적 요구 사항에 부합하면서 더 빠르게 이동하는 데 도움이 됩니다.

이 복잡한 환경을 탐색하는 것은 장기적인 성공을 위해 필수적입니다. AI 거버넌스의 기본 원칙을 기반으로 하는 이 섹션에서는 AI를 책임감 있게 확장할 때 규정 준수 요구 사항을 충족하고 초과하는 실질적인 전략과 인사이트를 살펴봅니다.

AI 규정 준수를 위한 강력한 기반 구축

효과적인 규정 준수는 확인란을 넘어서 통합되는 전체적인 접근 방식이 필요합니다.

• 데이터 개인 정보 보호.
• 알고리즘 공정성.
• 투명도.
• 책임.
• 강력한 보안 조치.

모든 것은 데이터를 알고 책임 있는 AI를 형성하는 규제 요구 사항을 이해하는 것부터 시작합니다.

EU AI 법, 일반 데이터 보호 규정, 디지털 운영 복원력법 및 네트워크 및 정보 보안 지침과 같은 부문별 규정과 같은 프레임워크는 기본권을 안전하고 윤리적이며 존중하는 AI 시스템을 구축하기 위한 필수 지침을 제공합니다. 이러한 표준을 조기에 맞추면 조직은 위험을 최소화하면서 자신 있게 혁신할 수 있습니다.

AI 규정 준수 탐색

명확하고 실행 가능한 계획을 수립하는 것은 규제 요구 사항을 충족하고 AI를 책임감 있게 확장하는 데 필수적입니다. 다음 기본 단계로 시작합니다.

1. 기본 규정의 기준점. 규정 준수 프로그램의 기준으로 EU AI Act 및 GDPR과 같은 프레임워크를 사용합니다. 이러한 프레임워크는 위험 분류, 데이터 보호, 투명성 및 사용자 감독에 대한 명확한 지침을 제공합니다. 업데이트 및 모범 사례는 업계 리소스를 참조하세요.
2. 간격 분석을 수행합니다. 현재 규정 준수 상태를 평가하고 특히 고위험 데이터 및 AI 프로젝트의 경우 개선 영역을 식별합니다. 규정 준수 관리 도구를 사용하여 위험을 평가하고 거버넌스 격차를 좁힙니다.
3. 규정 준수 플러스 문화를 조성합니다. 최소 요구 사항을 초과합니다. AI 시스템이 사람, 조직 및 사회에 미치는 영향을 평가하는 정기적인 교육, 지속적인 검토 및 영향 평가를 통해 책임 있는 AI 원칙을 문화에 포함합니다.
4. 인증된 도구를 선택합니다. ISO 42001과 같은 인식된 표준에 대해 인증된 AI 솔루션을 선택합니다. 설계에 따라 보안 및 개인 정보 보호로 빌드된 도구의 우선 순위를 지정하고 책임 있는 AI 원칙에 맞게 조정합니다.
5. 규정 준수 모니터링을 자동화합니다. AI 기반 플랫폼을 사용하여 표준 준수를 지속적으로 모니터링합니다. 데이터 보존, 주권, 개인 정보 보호 및 보존에 집중합니다. 규정 준수를 자동화하면 규정 변경을 앞당기고 위험을 줄일 수 있습니다.

AI 보안은 단순한 기술적 요구 사항이 아니라 전략적 요구 사항입니다. 조직은 데이터 유출 및 규정 준수 문제와 같은 위험을 해결하고, 단계적 거버넌스를 구현하고, 모든 AI 채택 계층에 보안을 포함함으로써 신뢰와 규정 준수를 보호하면서 자신 있게 혁신할 수 있습니다. 거버넌스, 보안 및 규제 조정을 기반으로 구축된 강력한 기반은 AI가 불필요한 위험을 초래하지 않고 가치를 제공하는 데 도움이 됩니다.

자세한 내용은 다음 리소스를 검토합니다.

• AI 기반 엔터프라이즈 보안에 대한 Microsoft 가이드: AI 애플리케이션 시작
• AI 기반 엔터프라이즈의 보안을 위한 Microsoft 가이드: AI 거버넌스 전략
• AI 기술을 활용한 엔터프라이즈 보안을 위한 Microsoft 가이드: AI 준수 전략
• Microsoft AI 채택 프레임워크

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