AI 대규모 언어 모델(LLM)은 기업 운영의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 워크플로 자동화부터 고객 인사이트 도출에 이르기까지, 기업들은 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI를 활용하기 위해 경쟁하고 있습니다. 그러나 AI 도구의 부상과 함께 눈에 보이지 않는 위험도 증가하고 있습니다: 바로 섀도우 AI입니다.
조직에서 승인되지 않은 하드웨어나 소프트웨어를 사용하는 것을 의미하는 섀도 IT와 마찬가지로, 섀도 AI는 직원, 부서 또는 제3자가 승인되지 않거나 모니터링되지 않은 AI 애플리케이션을 사용하는 것을 의미합니다. 섀도 AI는 좋은 의도로 시작된 경우가 많지만, 기업이 무시할 수 없는 심각한 보안, 규정 준수 및 운영상의 문제를 야기합니다.
섀도우 AI가 제기하는 5가지 주요 보안 위협과 서비스형 통합 SASE가 이를 효과적으로 완화하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보세요.
1. 부적절한 데이터 처리
AI 도구는 효율적으로 작동하기 위해 방대한 양의 데이터에 의존합니다. 직원들이 IT 부서의 권한 밖에서 AI 도구를 사용할 때, 관련된 위험을 이해하지 못한 채 독점적이거나 기밀 또는 민감한 데이터를 공개 AI 모델에 업로드하거나 공급하는 경우가 많습니다.
이렇게 하면 다음과 같은 문이 열립니다:
- 데이터 유출 및 손실
- 규제 또는 보호 대상 정보의 의도치 않은 공유
- 데이터 저장, 사용, 학습 방식에 대한 감사 가능성 및 통제력 부족
예를 들어, 직원이 고객 데이터나 소스 코드를 무료 생성 AI 도구에 입력할 때 해당 정보가 타사 제공업체에 의해 저장, 재사용 또는 유출될 수 있다는 사실을 인지하지 못하고 입력할 수 있습니다.
2. 규정 및 규정 준수 위반
GDPR과 HIPAA부터 CCPA 및 산업별 의무에 이르기까지 규제 준수는 타협할 수 없는 문제입니다. 섀도 AI는 규제 표준을 충족하지 않는 알 수 없는 데이터 흐름과 외부 AI 제공업체와의 상호 작용을 도입하여 규정 준수 노력을 직접적으로 약화시킵니다.
규정 준수 규정이 적용되는 데이터가 검증되지 않은 AI 도구에 업로드되면 조직이 직면할 수 있는 문제가 있습니다:
- 벌금 및 법적 처벌
- 계약상 의무 위반
- 평판 손상
더 큰 문제는 어떤 도구를 사용하고 있는지 파악하지 못하면 너무 늦을 때까지 규정을 위반하고 있다는 사실조차 깨닫지 못할 수 있다는 것입니다.
3. AI 애플리케이션 가시성 부족
섀도 AI의 가장 큰 문제 중 하나는 보이지 않는다는 점입니다. 직원과 팀은 IT 부서의 감독 없이 웹 기반 AI 도구에 액세스하거나 로컬에서 오픈 소스 모델을 실행할 수 있습니다. 그 결과 가시성이 부족해집니다:
- 누가 어떤 AI 도구를 사용하나요?
- 공유 또는 처리 중인 데이터
- 해당 데이터가 사용 또는 저장되는 방식
이러한 사각지대는 일관된 보안 정책을 시행하거나 위험을 평가하거나 이상 징후를 탐지하는 것을 거의 불가능하게 만듭니다. 또한 안전과 효율성을 위해 조직 전체에서 AI 사용을 표준화하려는 노력도 약화됩니다.
4. 민감한 정보의 공개
특히 생성형 AI 모델은 민감한 입력 데이터를 보관하고 향후 출력에 실수로 재생산할 수 있습니다. 재무 예측, 제품 계획, 로그인 자격 증명과 같은 내부 정보가 공개 AI 도구에 입력되면 해당 도구의 학습 세트 또는 캐시된 출력의 일부가 될 수 있습니다.
결과는? 조직 내부 또는 외부의 향후 사용자는 이전에 제출된 기밀 데이터의 일부가 포함된 답변을 받을 수 있습니다.
모델 자체가 데이터를 보유하지 않더라도 AI 공급업체 측의 잘못된 개인정보 보호 관행으로 인해 침해 또는 유출이 발생할 수 있습니다. 거버넌스와 적절한 검증이 없다면 섀도 AI를 사용하는 직원들은 기업 보안을 걸고 도박을 하는 것과 같습니다.
5. 프롬프트 유출 및 컨텍스트 노출
생성형 AI 도구는 사용자 프롬프트를 기반으로 작동합니다. 하지만 프롬프트 자체에 비즈니스 로직, 고객 문제, 심지어 코드와 같은 독점 정보가 포함될 수 있습니다. 직원들이 이메일 작성, 소프트웨어 구축 또는 데이터 분석을 지원하기 위해 AI를 사용하는 경우, 의도치 않게 정보가 유출될 수 있습니다:
- 지적 재산
- 고객 데이터
- 내부 전략
이러한 ‘즉각적인 유출’은 탐지하기 어렵고 일단 유출된 후에는 추적하기가 더욱 어렵습니다. 그리고 기록이 저장되거나 공유되는 AI 플랫폼에서는 다른 사람이 해당 컨텍스트에 액세스할 수 있으며, 때로는 공개적으로도 액세스할 수 있습니다.
섀도우 AI가 등장했는데 해결책은 무엇일까요?
섀도우 AI는 사라지지 않습니다. 실제로 사용 가능한 AI 도구의 수는 매일 증가하고 있습니다. 기업은 혁신을 저해하지 않으면서도 제어와 가시성을 확보할 수 있는 사전 예방적 전략이 필요합니다.
바로 이 지점에서 Unified SASE가 등장합니다.
섀도 AI 위험을 완화하는 아리아카의 서비스형 SASE 통합 방법
Unified SASE는 네트워킹과 보안을 하나의 클라우드 제공 플랫폼에 통합합니다. 애플리케이션, 사용자, 디바이스가 어디에 있든 안전하고 일관된 액세스를 보장합니다. 섀도 AI로 인한 위협에 대처하는 방법을 알아보세요:
1. 글로벌 네트워크에서 데이터 사용 정책 적용
통합 SASE를 통해 조직은 글로벌 네트워크의 모든 트래픽에 대해 세분화된 보안 정책을 정의하고 적용할 수 있습니다. 즉, 직원이 승인되지 않은 AI 도구에 액세스하려고 시도하더라도 시스템에서 이를 차단할 수 있습니다:
- 데이터 업로드 차단
- 사용자, 디바이스 또는 애플리케이션 컨텍스트에 따라 액세스를 제한하세요.
- 모든 정책 위반에 대한 로그 및 경고
이렇게 하면 자신도 모르는 사이에 민감한 데이터가 승인되지 않은 서비스로 유출되는 것을 방지할 수 있습니다.
자세히 알아보기: 아리아카 CASB로 클라우드 보안 강화하기
2. 중앙 집중식 가시성 및 제어를 통한 규정 준수 보장
네트워킹과 보안이 완벽하게 통합된 Unified SASE는 모든 트래픽, 사용자, 애플리케이션에 대한 중앙 집중식 보기를 제공합니다. IT 팀은 기업 전반의 AI 도구 사용을 모니터링하고 보고하여 모든 데이터 흐름이 규제 및 내부 규정 준수 표준에 부합하는지 확인할 수 있습니다.
통합 정책 관리는 감사를 간소화하고 원격 사용자, 지사 및 클라우드 환경 전반에서 일관된 적용을 보장합니다.
자세히 보기: 아리아카 AI > 데이터시트 관찰
3. 애플리케이션 및 사용자 수준의 가시성 제공
기존 포인트 솔루션과 달리 Unified SASE는 사용자 행동과 애플리케이션 사용에 대한 심층적인 관찰 기능을 제공합니다. 섀도 AI 도구를 실시간으로 식별하여 IT 팀에 인사이트를 제공합니다:
- 액세스 중인 도구
- 전송되는 데이터의 양
- 민감한 정보가 위험에 노출되어 있는지 여부
이러한 가시성은 생산성을 중단하지 않으면서 AI 위험을 제어하기 위한 첫 번째 단계입니다.
자세히 알아보기: 클라우드 접속 보안 브로커(CASB)의 중요성
4. 제로 트러스트 제어로 민감한 데이터 노출 방지
통합 SASE 플랫폼에는 기본적으로 어떤 사용자나 디바이스도 신뢰할 수 없도록 하는 제로 트러스트 네트워크 액세스(ZTNA)가 포함되어 있는 경우가 많습니다. 지속적인 인증과 컨텍스트 인식 액세스 제어를 통해 조직은 누가 언제 무엇에 액세스할 수 있는지 제한할 수 있습니다.
즉, 직원들은 사전 승인된 안전한 AI 서비스만 상호작용할 수 있으며 위험하거나 알 수 없는 플랫폼에 데이터를 업로드할 수 없습니다.
자세히 알아보기: GenAI로 진화하는 애플리케이션 액세스에서 제로 트러스트 재구상하기
5. 유연한 배포 모델을 통한 안전한 AI 사용 지원
Unified SASE는 자체 관리형, 공동 관리형, 완전 관리형 서비스 등 조직의 필요에 맞게 조정할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 가능합니다:
- 대규모 정책 배포
- 새로운 AI 도구에 대한 보호 기능을 빠르게 추가
- 보안 브라우저 서비스 또는 API 게이트웨이와 통합하여 AI 사용을 위한 안전한 환경을 조성하세요.
결과는? 규정 준수나 기밀 유지에 영향을 주지 않으면서 혁신을 실현하는 안전하고 확장 가능한 방법입니다.
자세히 알아보기: 통합 SASE 아키텍처에서 네트워킹과 보안의 융합
서비스로서의 아리아카 통합 SASE는 가시성 및 제어를 의미합니다.
섀도 AI는 기업이 무시할 수 없는 새로운 위협입니다. 빠른 AI 도입, 직원 주도의 실험, 가시성 부족이 결합되어 데이터 유출, 규정 준수 문제, 보안 공백이 발생할 수 있는 완벽한 폭풍이 만들어집니다.
자세히 읽기: 아리아카 통합 SASE가 증가하는 제너레이티브 AI 워크로드의 채택을 가속화하고 보호하는 방법
하지만 가시성, 제어, 통합 보안에 기반한 올바른 전략을 통해 AI의 이점을 수용하는 동시에 위험을 최소화할 수 있습니다. 아리아카는 POP 및 네트워크 액세스 포인트에서 완전히 관리되는 글로벌 백본 및 보안 제어를 통해 기업에서 생성되는 AI 트래픽을 식별하고 원치 않거나 관리되지 않는 액세스를 방지하며 비즈니스에 대한 이상 징후와 위협을 모니터링하는 데 필요한 가시성을 확보할 수 있도록 지원합니다.
아리아카 플랫폼의 생성형 AI 로그에 대한 인사이트
출처: 스크린샷
서비스형 아리아카 통합 SASE는 제로 트러스트 WAN, CASB, NGFW-SWG 및 기타 보안 기능을 통해 기업이 섀도 AI의 문제를 정면으로 해결하는 데 필요한 최신 기반을 제공합니다. 네트워킹, 보안, 심층적인 가시성을 통합함으로써 Aryaka는 혼란스러운 AI 환경을 혁신을 위한 관리형 보안 에코시스템으로 전환합니다.
섀도우 AI 위험에 대비할 준비가 되셨나요? 아리아카의 서비스형 통합 SASE에 대해 자세히 알아보고 AI 시대에 기업을 보호하는 방법을 알아보세요.