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제로 트러스트: 디지털 시대의 보호 기반

사이버 보안의 '성곽과 해자'는 제로 트러스트 마이크로세그멘테이션으로 대체되었습니다. 데이터에 대한 액세스는 더 이상 네트워크의 위치에 의존하지 않습니다. 사용자와 시스템은 모든 요청에 대해 신원과 신뢰성을 증명해야 합니다. 패턴 역전에 대한 보호, 프롬프트 인젝션에 대한 방어, 출력 필터링 등 AI와 함께 고유한 과제가 등장합니다. 강력한 보안이 성능을 저하시킨다는 생각은 잘못된 생각입니다. AI SaaS 환경에서 보안은 더 이상 단순한 리스크 완화가 아니라 경쟁 우위입니다.

제로 트러스트 보안: 디지털 시대의 보호 기반

소개: 현재 디지털 환경에서의 통합 보안

최신 인공지능 기반 도구는 비즈니스 최적화와 정보 생성을 위한 전례 없는 기능을 제공합니다. 그러나 이러한 발전은 특히 기업이 민감한 데이터를 클라우드 기반 SaaS 제공업체에 맡길 때 근본적인 보안 고려 사항을 수반합니다. 보안은 더 이상 단순한 추가 기능으로 간주될 수 없으며, 최신 기술 플랫폼의 모든 계층에 통합되어야 합니다.

제로 트러스트 모델은 최신 사이버 보안의 토대가 됩니다. 특정 경계를 보호하는 데 의존하던 기존의 접근 방식과 달리 제로 트러스트 모델은 ID, 인증, 디바이스의 상태 및 무결성과 같은 기타 상황별 지표를 고려하여 현재 상태보다 보안을 크게 개선합니다.

제로 트러스트란 무엇인가요?

제로 트러스트는 네트워크 위치만을 기준으로 데이터에 대한 액세스 권한을 부여해서는 안 된다는 생각에 기반한 보안 모델입니다. 제로 트러스트는 사용자와 시스템이 자신의 신원과 신뢰성을 강력하게 증명해야 하며 애플리케이션, 데이터 및 기타 시스템에 대한 액세스 권한을 부여하기 전에 세분화된 신원 기반 권한 부여 규칙을 적용합니다.

제로 트러스트를 사용하면 이러한 ID는 유연한 ID 인식 네트워크 내에서 작동하여 공격 표면을 더욱 줄이고 불필요한 데이터 경로를 제거하며 강력한 외부 보안 보호 기능을 제공합니다.

기존의 '성곽과 해자' 비유는 사라지고 사용자, 애플리케이션, 디바이스를 어느 위치에서나 안전하게 연결할 수 있는 소프트웨어 정의 마이크로 세분화로 대체되었습니다.

제로 트러스트 구현을 위한 세 가지 기본 원칙

에 기반한 AWS 플레이북 '제로 트러스트로 보안에 대한 자신감 얻기"

1. ID와 네트워킹 기술을 함께 사용

더 나은 보안은 ID 중심 또는 네트워크 중심 도구 중 하나를 선택하는 것이 아니라 두 가지를 함께 효과적으로 사용하는 데서 비롯됩니다. ID 중심 제어는 세분화된 권한을 제공하는 반면, 네트워크 중심 도구는 ID 기반 제어가 작동할 수 있는 훌륭한 보호막을 제공합니다.

두 가지 유형의 제어는 서로를 인식하고 서로를 강화해야 합니다. 예를 들어, ID 중심 규칙을 작성하고 적용할 수 있는 정책을 논리적 네트워크 경계에 연결할 수 있습니다.

2. 사용 사례에서 거꾸로 진행하기

제로 트러스트는 사용 사례에 따라 다른 의미를 가질 수 있습니다. 다음과 같은 다양한 시나리오를 고려해 보세요:

  • 머신 간: 불필요한 측면 네트워크 이동성을 제거하기 위해 구성 요소 간의 특정 흐름을 승인합니다.
  • 휴먼 애플리케이션: 직원들이 내부 애플리케이션에 원활하게 액세스할 수 있도록 지원합니다.
  • 소프트웨어-소프트웨어: 두 구성 요소가 통신할 필요가 없는 경우, 동일한 네트워크 세그먼트에 있더라도 통신할 수 없어야 합니다.
  • 디지털 혁신: 새로운 클라우드 기반 애플리케이션 내에서 신중하게 세분화된 마이크로서비스 아키텍처를 만듭니다.

3. 한 가지 사이즈가 모든 사람에게 적합하지 않다는 점을 기억하세요.

제로 트러스트 개념은 보호하고자 하는 시스템과 데이터의 보안 정책에 따라 적용되어야 합니다. 제로 트러스트는 '만능' 접근 방식이 아니며 지속적으로 진화하고 있습니다. 융통성 없는 접근 방식은 성장을 허용하지 않을 수 있으므로 조직 전체에 획일적인 제어를 적용하지 않는 것이 중요합니다.

플레이북에 명시된 대로

"최소 권한을 강력하게 준수하는 것부터 시작한 다음 제로 트러스트의 원칙을 엄격하게 적용하면 특히 중요한 워크로드의 보안 수준을 크게 높일 수 있습니다. 제로 트러스트 개념은 기존의 보안 제어 및 개념을 대체하는 것이 아니라 추가하는 것으로 생각해야 합니다.

이는 제로 트러스트 개념이 기존 보안 제어를 대체하는 것이 아니라 보완하는 개념으로 이해해야 한다는 점을 강조합니다.

AI 관련 보안 고려 사항

인공 지능 시스템은 기존의 애플리케이션 보안 문제를 넘어서는 고유한 보안 문제를 야기합니다:

모델 보호

  • 데이터 보안 교육: 연합 학습 기능을 통해 민감한 데이터를 중앙 집중화하지 않고도 모델을 개선할 수 있으므로 조직은 데이터 주권을 유지하면서 집단 지성을 활용할 수 있습니다.
  • 모델 반전 보호: 모델에서 학습 데이터를 추출하려는 모델 반전 공격에 대한 알고리즘 보호 기능을 구현하는 것이 중요합니다.
  • 모델 무결성 검증: 지속적인 검증 프로세스를 통해 생산 모델이 변조되거나 오염되지 않았는지 확인합니다.

AI 관련 취약점으로부터 보호

  • 프롬프트 인젝션에 대한 방어: 시스템에는 모델 동작을 조작하려는 입력 및 모니터링 시도를 살균하는 등 프롬프트 인젝션 공격에 대한 여러 수준의 보호 기능이 포함되어야 합니다.
  • 출력 필터링: 자동화된 시스템은 잠재적인 데이터 유출이나 부적절한 콘텐츠를 방지하기 위해 전송 전에 모든 AI 생성 콘텐츠를 분석해야 합니다.
  • 공격 사례 탐지: 실시간 모니터링은 모델 결과를 조작하기 위해 설계된 잠재적인 공격 입력을 식별해야 합니다.

규정 준수 및 거버넌스

완벽한 보안은 기술적 제어를 넘어 거버넌스 및 규정 준수를 포함합니다:

법적 프레임워크 조정

최신 플랫폼은 다음과 같은 주요 규제 프레임워크를 쉽게 준수할 수 있도록 설계되어야 합니다:

  • GDPR 및 지역별 개인정보 보호 규정
  • 산업별 요구 사항(HIPAA, GLBA, CCPA)
  • 유형 II SOC 2 컨트롤
  • ISO 27001 및 ISO 27701 표준

보안 보장

  • 정기적인 독립 평가: 시스템은 독립 보안 회사의 정기적인 침투 테스트를 받아야 합니다.
  • 버그 바운티 프로그램: 공개 취약점 공개 프로그램을 통해 전 세계 보안 연구 커뮤니티의 참여를 유도할 수 있습니다.
  • 지속적인 보안 모니터링: 연중무휴 24시간 보안 운영 센터에서 잠재적인 위협을 모니터링해야 합니다.

성능 저하 없는 성능

흔히 보안을 강화하면 성능이나 사용자 경험이 반드시 저하될 것이라는 오해가 있습니다. 잘 설계된 아키텍처는 보안과 성능이 서로 모순되는 것이 아니라 상호 보완적일 수 있음을 보여줍니다:

  • 안전한 메모리 가속: AI 처리는 메모리 보호 영역 내에서 특수 하드웨어 가속을 활용할 수 있습니다.
  • 최적화된 암호화 구현: 하드웨어 가속 암호화를 통해 데이터 보호에 지연 시간을 최소화할 수 있습니다.
  • 보안 캐싱 아키텍처: 지능형 캐싱 메커니즘은 엄격한 보안 제어를 유지하면서 성능을 개선합니다.

결론: 경쟁 우위로서의 보안

AI SaaS 환경에서 강력한 보안은 단순히 위험을 완화하는 것뿐만 아니라 조직이 더 빠르고 자신 있게 움직일 수 있도록 하는 경쟁 차별화 요소로 점점 더 중요해지고 있습니다. 플랫폼의 모든 측면에 보안을 통합하면 보안을 손상시키지 않으면서도 혁신을 이룰 수 있는 환경이 조성됩니다.

미래는 AI의 혁신적 잠재력을 활용하는 동시에 내재된 위험을 관리할 수 있는 조직에 달려 있습니다. 제로 트러스트 접근 방식은 이러한 미래를 자신 있게 구축할 수 있도록 보장합니다.

비즈니스 성장을 위한 리소스

2025년 11월 9일

소비자 애플리케이션을 위한 AI 규정: 새로운 2025년 규정에 대비하는 방법

2025년, AI의 '와일드 웨스트' 시대 종식: 2024년 2월 2일부터 AI 리터러시 의무, 2025년 8월 2일부터 거버넌스 및 GPAI가 적용되는 EU AI 법안이 8월 2일부터 시행됩니다. 캘리포니아는 강박적 보상 시스템, 자살 생각 감지, 3시간마다 '나는 인간이 아니다'라는 알림, 독립적인 공개 감사, 위반 시 1,000달러의 벌금을 부과하는 SB 243(세웰 세처 자살 이후 탄생, 14세 챗봇과 정서적 관계 형성)으로 선구자적 입지를 다지고 있습니다. SB 420은 '고위험 자동 결정'에 대한 영향 평가와 함께 사람의 검토 항소권을 요구합니다. 실제 집행: Noom은 2022년에 인간 코치로 둔갑한 봇에 대해 5,600만 달러의 합의금을 지불할 것이라고 밝혔습니다. 전국적 추세: 앨라배마, 하와이, 일리노이, 메인, 매사추세츠에서는 AI 챗봇에 알리지 않는 것을 UDAP 위반으로 분류하고 있습니다. 3단계 위험 중요 시스템 접근 방식(의료/교통/에너지) 배포 전 인증, 소비자 대상 투명 공개, 범용 등록+보안 테스트. 연방 정부의 선점 없는 규제 패치워크: 여러 주에 걸쳐 있는 기업은 다양한 요건을 충족해야 합니다. 2026년 8월부터 EU: 명백한 경우를 제외하고 사용자에게 AI 상호 작용을 알리고, AI 생성 콘텐츠에 기계 판독 가능 라벨을 부착합니다.
2025년 11월 9일

생성되지 않은 것을 규제하는 것: 유럽은 기술적으로 무의미할 위험이 있나요?

유럽은 전 세계 인공지능 투자의 10분의 1에 불과하지만 글로벌 규칙을 주도하고 있다고 주장합니다. 이는 혁신을 촉진하지 않고 시장 지배력을 통해 전 지구적 규모의 규칙을 강요하는 '브뤼셀 효과'입니다. 인공지능법은 2027년까지 시차를 두고 시행되지만 다국적 기술 기업들은 훈련 데이터 공개를 피하기 위해 영업 비밀을 발동하고, 기술적으로 준수하지만 이해하기 어려운 요약을 작성하고, 자체 평가를 통해 시스템을 '고위험'에서 '최소 위험'으로 하향 조정하고, 덜 엄격한 규제를 가진 회원국을 선택해 포럼 쇼핑을 하는 등 창의적인 회피 전략으로 대응하고 있습니다. 역외 저작권의 역설: EU는 OpenAI가 유럽 밖에서 교육하는 경우에도 유럽 법률을 준수할 것을 요구하는데, 이는 국제법에서는 전례가 없는 원칙입니다. 동일한 AI 제품의 제한된 유럽 버전과 고급 글로벌 버전이라는 '이중 모델'이 등장합니다. 실제 위험: 유럽은 글로벌 혁신으로부터 고립된 '디지털 요새'가 되어 유럽 시민들은 열등한 기술에 접근하게 됩니다. 신용 평가 사건의 대법원은 이미 '영업 비밀' 항변을 기각했지만, '충분히 상세한 요약'이 정확히 무엇을 의미하는지 해석상의 불확실성은 여전히 엄청납니다. 아무도 모릅니다. 마지막 미해결 질문: EU는 미국 자본주의와 중국 국가 통제 사이에 윤리적 제3의 길을 만들고 있는가, 아니면 단순히 경쟁하지 않는 영역으로 관료주의를 수출하고 있는가? 현재로서는 AI 규제 분야의 세계 선두주자이지만, 개발은 미미한 수준입니다. 방대한 프로그램.
2025년 11월 9일

이상값: 데이터 과학과 성공 사례의 만남

이상값은 더 이상 '제거해야 할 오류'가 아니라 이해해야 할 가치 있는 정보라는 데이터 과학의 패러다임이 바뀌었습니다. 하나의 이상값은 선형 회귀 모델을 완전히 왜곡시킬 수 있지만(기울기를 2에서 10으로 변경), 이를 제거하면 데이터 집합에서 가장 중요한 신호를 잃을 수 있습니다. 머신 러닝은 정교한 도구를 도입합니다: 격리 포레스트는 무작위 의사 결정 트리를 구축하여 이상값을 격리하고, 로컬 이상값 팩터는 국소 밀도를 분석하며, 자동 인코더는 정상 데이터를 재구성하여 재현할 수 없는 것을 보고합니다. 글로벌 이상값(열대 지방의 기온 -10°C), 상황별 이상값(가난한 동네에서 1,000유로 지출), 집단 이상값(공격을 나타내는 동기화된 스파이크 트래픽 네트워크) 등이 있습니다. 폴 매카트니는 '많은 밴드가 함부르크에서 10,000시간 동안 성공하지 못했지만 이론은 틀림없다'고 주장하며 '10,000시간 법칙'에 대한 논쟁을 벌였습니다. 아시아의 수학적 성공은 유전이 아니라 문화입니다: 중국의 숫자 체계는 더 직관적이고, 벼 재배는 지속적인 개선이 필요하며, 서양의 농업 영토 확장과는 대조적입니다. 실제 적용 사례: 영국 은행은 실시간 이상 징후 탐지를 통해 18%의 잠재적 손실을 복구하고, 제조업에서는 육안 검사로는 놓칠 수 있는 미세한 결함을 감지하고, 의료 업계에서는 85% 이상의 이상 징후 감지 감도로 임상시험 데이터를 검증합니다. 마지막 교훈: 데이터 과학이 이상값을 제거하는 데서 이상값을 이해하는 데로 나아감에 따라, 우리는 비정상적인 데이터를 수정해야 할 이상값이 아니라 연구해야 할 가치 있는 궤적으로 보아야 합니다.