AI 데이터 보안 구현
AI 시스템은 데이터 분류, 권한 및 거버넌스와 관련된 기존 문제를 악화시킬 수 있으므로 데이터 보안은 AI에 매우 중요합니다. AI가 데이터 검색을 쉽게 만들면서 데이터 처리와 관련된 문제가 확대되어 잠재적인 데이터 유출 및 무단 액세스로 이어질 수 있습니다. AI는 데이터에 의존할 뿐만 아니라, 가치가 있는 새로운 데이터를 만들기도 하므로 비밀을 훔치거나 해를 끼치려는 공격자의 대상이 되기 쉽습니다. 따라서 데이터 보안은 새로운 문제가 아니지만 AI로 인해 데이터 보안을 제대로 구축하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 액세스 제어 결정은 결코 AI 시스템에 위임되어서는 안 됩니다. AI는 자신이 대신하여 행동하는 사용자와 동일한 데이터에만 액세스할 수 있어야 합니다.
이 이미지는 AI 데이터 보안의 중요한 과제를 요약한 것입니다. AI를 활용하면 기존의 데이터 보안 문제가 증폭되고, 데이터의 가치가 높아지며, 데이터 유출에 대한 새로운 경로가 제공됩니다.
이 그림은 생성형 AI가 사용하는 데이터 종류, 만드는 데이터 종류, 액세스할 수 있는 데이터 종류에 대한 분석을 제공합니다. AI 데이터 보안을 평가하고 구현 계획을 세우는 경우 고려해야 할 데이터의 범위가 매우 광범위합니다.
