캠페인 광고는 이미 다소 혼란스럽고 논란의 여지가 있을 수 있습니다.
이제 귀하의 투표에 영향을 미치는 강력한 입장을 표명하는 후보자가 등장하는 캠페인 광고의 타겟이 되었다고 상상해 보십시오. 광고는 심지어 실제가 아닙니다. 딥페이크입니다.
이것은 미래 지향적인 가설이 아닙니다. 딥페이크는 현실적이고 만연한 문제입니다. 우리는 이미 AI가 생성한 “보증”이 헤드라인을 장식하는 것을 보았으며 우리가 들은 내용은 단지 표면에 불과합니다.
2024년 미국 대통령 선거가 다가옴에 따라 우리는 사이버 보안과 정보 무결성 분야에서 미지의 영역에 진입하고 있습니다. 저는 사이버 보안과 AI가 초기 개념이었기 때문에 교차점에서 일해 왔고 지금 무슨 일이 일어나고 있는지 본 적이 없습니다.
인공지능의 급속한 발전, 특히 생성 AI 물론 결과적으로 현실감을 더 쉽게 만들 수 있습니다. 딥페이크 — 선거 위협의 환경을 변화시켰습니다. 이러한 새로운 현실은 선거 보안과 유권자 교육에 관한 기본 가정의 변화를 요구합니다.
무기화된 AI
내 개인적인 경험을 증거로 삼을 필요는 없습니다. 오늘날 우리가 직면한 사이버 보안 문제가 전례 없는 속도로 진화하고 있다는 증거는 많습니다. 불과 몇 년 만에 우리는 잠재적인 위협 행위자의 역량과 방법론에 극적인 변화가 일어나는 것을 목격했습니다. 이러한 진화는 우리가 AI 기술에서 보아온 가속화된 발전을 반영하지만 우려스러운 반전이 있습니다.
적절한 사례:
- 취약점의 신속한 무기화. 오늘날의 공격자는 새로 발견된 취약점을 신속하게 악용할 수 있는데, 이는 종종 패치를 개발하고 배포하는 것보다 더 빠른 경우가 많습니다. AI 도구는 이 프로세스를 더욱 가속화하여 취약점 발견과 악용 사이의 시간을 단축합니다.
- 공격 표면이 확장되었습니다. 클라우드 기술이 널리 채택되면서 잠재적인 공격 표면이 크게 넓어졌습니다. 분산 인프라와 클라우드 제공업체와 사용자 간의 책임 공유 모델은 적절하게 관리되지 않으면 악용을 위한 새로운 벡터를 생성합니다.
- 시대에 뒤떨어진 기존 보안 조치. 방화벽 및 바이러스 백신 소프트웨어와 같은 기존 보안 도구는 특히 AI 생성 콘텐츠를 탐지하고 완화할 때 진화하는 위협에 보조를 맞추는 데 어려움을 겪고 있습니다.
누가 말하는지 봐
이 새로운 위협 환경에서 딥페이크는 선거 무결성에 대한 특히 교활한 도전을 나타냅니다. 최근 연구 Ivanti는 위협에 대해 몇 가지 수치를 제시합니다. 직장인의 절반 이상(54%)이 고급 AI가 다른 사람의 목소리를 흉내낼 수 있다는 사실을 인식하지 못하고 있습니다. 중요한 선거 주기가 다가옴에 따라 잠재 유권자들의 이러한 인식 부족은 매우 우려스럽습니다.
위험에 처한 것이 너무 많습니다.
오늘날 정교한 딥페이크 기술 덕분에 국내외 위협 행위자는 최소한의 노력으로 설득력 있는 가짜 오디오, 비디오 및 텍스트 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이제 간단한 텍스트 프롬프트로도 진짜 콘텐츠와 구별하기가 점점 더 어려워지는 딥페이크를 생성할 수 있습니다. 이 능력은 허위 정보의 확산과 여론 조작에 심각한 영향을 미칩니다.
원인 규명 및 완화의 과제
귀속은 AI가 생성한 선거 간섭과 관련하여 우리가 직면한 가장 중요한 과제 중 하나입니다. 역사적으로 우리는 국가 행위자들과 선거 간섭을 연관시켜왔지만, AI 도구의 민주화는 다양한 이데올로기적 동기에 의해 주도되는 국내 그룹이 이제 이러한 기술을 활용하여 선거에 영향을 미칠 수 있음을 의미합니다.
이러한 잠재적 위협 행위자의 확산으로 인해 허위 정보의 출처를 식별하고 완화하는 능력이 복잡해졌습니다. 이는 또한 전통적인 사이버 보안 조치를 뛰어넘는 선거 보안에 대한 다각적인 접근 방식의 필요성을 강조합니다.
선거 공정성을 유지하기 위한 공동의 노력
선거에서 AI 기반 딥페이크 문제를 해결하려면 여러 부문에 걸쳐 공동의 노력이 필요합니다. 우리가 노력을 집중해야 하는 주요 영역은 다음과 같습니다.
- AI 시스템을 위한 Shift-Left 보안. 우리는 AI 시스템 자체의 개발에 “shift-left” 보안 원칙을 적용해야 합니다. 이는 선거 간섭의 잠재적인 오용에 대한 고려 사항을 포함하여 AI 모델 개발의 초기 단계부터 보안 고려 사항을 통합하는 것을 의미합니다.
- 보안 구성을 시행합니다. 딥페이크를 생성하는 데 잠재적으로 사용될 수 있는 AI 시스템과 플랫폼은 기본적으로 강력하고 안전한 구성을 갖춰야 합니다. 여기에는 생성될 수 있는 콘텐츠 유형에 대한 강력한 인증 조치와 제한이 포함됩니다.
- AI 공급망 확보. 소프트웨어 공급망 보안에 중점을 두는 것처럼 이러한 경계심을 AI 공급망으로 확대해야 합니다. 여기에는 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터 세트와 생성 AI 시스템에 사용되는 알고리즘을 면밀히 조사하는 것이 포함됩니다.
- 향상된 탐지 기능. 특히 선거 관련 정보의 맥락에서 AI 생성 콘텐츠를 식별할 수 있는 고급 탐지 도구에 투자하고 개발해야 합니다. 여기에는 AI 자체를 활용하여 AI가 생성한 허위 정보에 맞서 싸우는 것이 포함될 가능성이 높습니다.
- 유권자 교육 및 인식. 딥페이크에 대한 방어의 중요한 구성 요소는 정보를 갖춘 유권자입니다. 유권자가 AI 생성 콘텐츠의 존재와 잠재적 영향을 이해하도록 돕고, 접하는 정보를 비판적으로 평가할 수 있는 도구를 제공하려면 포괄적인 교육 프로그램이 필요합니다.
- 부문 간 협력. 기술 부문, 특히 IT 및 사이버 보안 기업은 AI가 주도하는 선거 간섭에 맞서기 위해 정부 기관, 선거 공무원, 언론 기관과 긴밀히 협력해야 합니다.
지금은 무엇이고 다음은 무엇인가
이러한 전략을 구현할 때 그 효과를 지속적으로 측정하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 AI 생성 콘텐츠가 선거 담론 및 유권자 행동에 미치는 영향을 추적하도록 특별히 설계된 새로운 지표와 모니터링 도구가 필요합니다.
우리는 또한 우리의 전략을 빠르게 조정할 준비가 되어 있어야 합니다. AI 분야는 엄청난 속도로 발전하고 있으며, 우리의 방어 수단도 그만큼 빠르게 발전해야 합니다. 여기에는 AI 자체를 활용하여 보다 강력하고 적응 가능한 보안 조치를 만드는 것이 포함될 수 있습니다.
선거에서 AI 기반 딥페이크 문제는 사이버 보안과 정보 무결성의 새로운 장을 의미합니다. 이를 해결하려면 전통적인 보안 패러다임을 뛰어넘어 여러 부문과 분야에 걸쳐 협력을 육성해야 합니다. 목표는 민주적 프로세스의 이익을 위해 AI의 힘을 활용하는 동시에 피해 가능성을 완화하는 것입니다. 이는 단순한 기술적 과제가 아니라 지속적인 경계, 적응 및 협력이 필요한 사회적 과제입니다.
우리 선거의 진실성, 더 나아가 우리 민주주의의 건전성은 이러한 도전에 정면으로 맞서는 우리의 능력에 달려 있습니다. 이는 기술자, 정책 입안자, 시민 모두에게 주어진 책임입니다.
게시물 AI 기반 딥페이크가 선거 무결성을 위협하는 방법과 이에 대한 대처 방법 처음 등장한 Unite.AI.