AI 확보 : 미래에 대한 위험 및 규정 준수 탐색

AI는 산업을 재구성하고, 워크 플로를 혁명화하고, 실시간 의사 결정을 주도하고 있습니다. 조직은 놀라운 속도로 그것을 수용하고 있습니다. 실제로 AI 사용자의 47%가 이미 중요한 보안 결정을 내릴 것으로 신뢰합니다.¹ 그것은 AI가 비즈니스에서 필수적인 힘이되고 있다는 분명한 신호입니다. 그러나 여기에는 도전이 있습니다. 제대로 확보하지 못하면 AI의 엄청난 잠재력은 조직 전체에 AI를 배치하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

AI가 워크 플로에 더 깊이 내장되면서, 처음부터 안전한 기초를 갖는 것이 자신감과 편의로 새로운 혁신에 적응하는 데 필수적입니다. 유럽 연합 AI Act와 같은 새로운 규정은 더 큰 투명성과 책임을 요구하는 반면, Shadow AI 및 적대적 공격과 같은 위협은 강력한 거버넌스에 대한 긴급한 필요성을 강조합니다.

AI 응용 프로그램을 시작하는 것

AI 기업 보안을위한 Microsoft Guide

오늘 읽으십시오

조직이 이러한 과제를 탐색 할 수 있도록 Microsoft는 AI 기업 엔터프라이즈 보안 보안을위한 Microsoft Guide 1 : AI 응용 프로그램 시작하기– 일련의 심층에서 AI 보안, 규정 준수 및 거버넌스에 대한 첫 번째. 이 안내서는 AI 도구 팀을 확보하기위한 토대를 이미 탐색하고 있으며 AI와 관련된 위험을 관리하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 또한 AI 에이전트와이를 관리하는 방법과 함께 몇 가지 고유 한 위험에 빠지게됩니다. 주요 테마와 테이크 아웃을 살펴보십시오.

AI 응용 프로그램 확보 : 위험 이해 및이를 해결하는 방법

AI 채택은 가속화되어 놀라운 기회를 제공하지만 일련의 보안 위험이 커지고 있습니다. AI가 비즈니스 의사 결정에 더욱 포함되면서 데이터 유출, 신흥 사이버 위협, 진화 및 새로운 규정과 같은 문제는 즉각적인주의를 요구합니다. 최고의 위험과 조직이 어떻게 해결할 수 있는지 탐구합시다.

데이터 유출 및 오버 공유 : AI가 책임이되는 것을 막기

AI는 데이터를 번성합니다. 그러나 Guardrails가 없으면 그 의존성은 보안 문제를 일으킬 수 있습니다. 한 가지 주요 관심사는 Shadow AI입니다. 직원이 승인되지 않은 AI 도구를 감독하지 않고 사용하는 경우입니다. 이런 일이 왜 발생하는지 쉽게 알 수 있습니다. 팀은 효율성을 높이고 싶어하는 AI 구동 챗봇 또는 자동화 도구, 종종 보안 위험을 알지 못합니다. 실제로, 비즈니스 리더의 80%는 민감한 데이터가 확인되지 않은 AI 사용으로 인해 균열을 겪을 수 있다고 걱정합니다.²

AI 기반 컨텐츠 생성기를 사용하여 마케팅 팀을 이용하십시오. 그들이 무담보 소스에 연결하면 독점 전략이나 고객 데이터를 실수로 노출시킬 수 있습니다. 마찬가지로 AI 모델은 종종 사용자와 동일한 권한을 상속받습니다. 이는 과도하게 배치 된 직원이 무의식적으로 비판적 회사 데이터를 AI 시스템에 노출시킬 수 있음을 의미합니다. 적절한 데이터 수명주기 관리가 없으면 구식 또는 불필요한 데이터가 AI 모델에 남아있어 장기 보안 노출이 발생할 수 있습니다.

위험을 해결합니다

직원들이 검증되고 안전한 도구를 고수 할 수 있도록 명확한 AI 사용 정책을 구현하십시오.
AI가 사용자의 자격 증명에 따라 데이터에만 액세스 할 수 있도록하고 RBAC (역할 기반 액세스 제어)를 사용하여 해당 데이터 액세스를 관리합니다.
AI가 자체 자격 증명을 사용하여 리소스에 액세스 해야하는 경우 해당 리소스에 액세스 해야하는 사람들에게 AI 액세스 권한 만 부여하십시오.
민감한 정보가 의도 된 사용을 넘어 지속되는 것을 방지하기 위해 데이터 보존 정책을 자동화합니다.

새로운 위협 : AI 취약점의 확장

AI가 진화함에 따라 위협도 이에 대한 위협도 발전시킵니다. Gartner® Peer Community에 따르면 332 명의 참가자 중 88%가 간접적 인 신속한 주입 공격의 위험 상승에 대해 우려하고 있습니다.³ 공격자가 취약점을 악용하는 새로운 방법을 개발합니다. 가장 시급한 문제 중 하나는 신속한 주사 공격입니다. 악의적 인 행위자는 AI 동작을 조작하기 위해 입력 데이터에 숨겨진 지시를 포함합니다. 예를 들어, 영리하게 표현 된 쿼리는 AI 기반 챗봇이 기밀 정보를 공개하도록 속일 수 있습니다.

직접 공격 외에도 AI 시스템 자체는 보안 위험을 도입 할 수 있습니다. AI 모델은 환각 (허위 또는 오해의 소지가있는 정보 생성), 예상치 못한 선호도 (불공정 한 의사 결정 패턴을 증폭), 누락 (중요한 세부 사항을 남기는), 데이터의 잘못 해석, 불량한 품질 또는 악의적 인 입력에 대한 결과로 이어지는 경향이 있습니다. 예를 들어, 채용 도구는 공정하고 정보에 입각 한 결정을 내리기보다는 편향된 역사적 데이터를 기반으로 특정 후보자를 선호 할 수 있습니다.

위험을 해결합니다

AI가 처리하기 전에 입력 데이터를 검증하고 소독하여 조작을 방지합니다.
민감한 정보에 대한 AI 액세스를 제한하고 신원 확인을 구현하십시오.
AI 구성 요소가 아닌 엔드 투 엔드 (E2E) 비즈니스 프로세스 설계 (및 안전).
AI 구성 요소를 학교 밖으로 새로운 고용으로 교체하여 AI 구성 요소를 고정하십시오. 실수를 저지르는 과정에 대해 프로세스를 강력하게하기 위해 무엇을 하시겠습니까?
강력한 모니터링, 검증 및 감독을 사용하여 AI가 안전하고 책임감있게 작동하는지 확인하십시오.
바이어스 감지, 입력 소독 및 액세스 제어와 같은 내장 된 보호 조치로 상용 AI 도구를 활용하여 비즈니스 목표를 지원하는 동안 위험을 줄이기 위해 액세스 컨트롤입니다.

준수 문제 : 복잡한 AI 규제 환경 탐색

보안 외에도 준수는 AI 채택의 또 다른 주요 장애물입니다. 비즈니스 리더의 절반 이상 (52%)은 오늘날의 빠르게 진화하는 AI 규정을 탐색하는 방법을 확신 할 수 없다는 것을 인정합니다.² 유럽 연합 AI 법, GDPR (General Data Protection Regulation) 및 DORA (Digital Operational Retilience Act)와 같은 프레임 워크는 빠르게 진화하여 준수를 이동 목표로 삼고 있습니다. 조직은 AI 사용, 의사 결정 및 데이터 처리를 추적하여 비준수의 위험을 줄이기 위해 명확한 거버넌스 및 문서를 설정해야합니다. DORA와 같은 디지털 탄력성 법은 운영 연속성을 보장하기 위해 지속적인 위험 평가를 요구하는 반면, GDPR은 신용 점수 및 작업 선별과 같은 AI 기반 결정의 투명성을 의무화합니다. 진단 AI 도구의 영향을 과소 평가하는 것과 같은 AI 위험 수준을 잘못 분류하면 규제 위반이 발생할 수 있습니다. 미리 유지하려면 체계적인 위험 평가, 자동 규정 준수 모니터링 및 지속적인 정책 적응이 변경되는 규정에 맞게 조정해야합니다.

위험을 해결합니다

위험 평가, 테스트 및 모니터링을 통해 AI 거버넌스를 DORA와 같은 진화 규정에 맞게 조정하십시오.
준수 및 책임있는 용도를 보장하기 위해 자세한 AI 레코드를 유지하십시오.
AI 기반 도구를 사용하여 GDPR 및 HIPAA 준수를 모니터링하여 데이터 드리프트 및 무단 액세스와 같은 위험을 줄입니다.
공정성, 투명성 및 규제 준수를 보장하기위한 AI 결정을 감사합니다.
AI 위험을 명확하게 분류하고 규정 준수를 유지하기 위해 진화하는 규정에 대한 업데이트를 유지하십시오.

다음 프론티어 : 에이전트 AI를 확보하는 데있어 독특한 도전

AI 성장의 속도는 엄청납니다 AI 기능은 6 개월마다 두 배가됩니다. 조직은 복잡한 문제를 해결하기 위해보다 자율적이고 적응력이 풍부하고 깊이 통합 된 시스템을 빠르게 채택하고 있습니다.

이러한 변화에서 가장 중요한 개발 중 하나는 Agentic AI입니다. Agentic AI는 독립적으로 행동하고 실시간 결정을 내리고 다른 AI 에이전트와 협력하여 복잡한 목표를 달성하도록 설계된 새로운 클래스의 AI 시스템입니다. 이러한 발전은 에너지 그리드 최적화에서 자율 주행 차량 관리에 이르기까지 산업에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다.

그러나 더 큰 자율성은 더 큰 위험이 있습니다. AI 출력, 사이버 취약성 및 신뢰성 문제에 대한 과잉은 모두 해결해야합니다. 이러한 시스템이 운영에 심층적으로 통합되면 강력한 보안, 감독 및 책임이 필수적입니다.

안전한 AI 미래 구축 : 책임있는 AI 입양 플레이 북

AI의 변형력은 고유 한 위험과 함께 제공되며 보안에 대한 전략적 전략적 접근이 필요합니다. 제로 트러스트 프레임 워크는 모든 AI 상호 작용이 인증, 승인 및 지속적으로 모니터링되도록합니다. 그러나 보안은 하룻밤 사이에 일어나는 일이 아니며 단계적 접근이 필요합니다.

마이크로 소프트 AI 채택 지침일부 Azure 용 클라우드 채택 프레임 워크조직이 따라야 할 체계적인 경로를 제공하며 AI 전원 기업 문제 1 : AI 응용 프로그램을 시작하기 위해 Microsoft Guide에 명확하게 설명되어 있습니다. 이 안내서는 명확성과 자신감으로 AI를 확보하는 데 필요한 문화적 변화를 수용하기위한 출발점을 제공합니다.

교차 팀 협업, 직원 교육 및 투명한 거버넌스는 방화벽 및 암호화만큼 필수적입니다. 모든 단계에 보안을 포함시키고, 사일로를 분해하고, 신뢰를 조성함으로써, 조직은 AI 환경을 자신있게 탐색하여 빠르게 진화하는 세상에서 혁신과 탄력성을 보장 할 수 있습니다.