Encountered a problematic response from an AI model? More standards and tests are needed, say researchers

## AI의 보안 문제와 테스트 표준의 현주소: 상세 가이드

**AI(인공지능)의 보안 문제**와 **산업 내 테스트 표준의 부족**은 2025년 현재 업계에서 매우 심각하게 다뤄지고 있는 이슈입니다. 아래에서 그 원인과 현황, 산업의 반응, 그리고 앞으로의 과제에 대해 상세하게 안내합니다.

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### **주요 보안 위협 종류**

- **인프라 공격:** AI 시스템의 핵심 인프라, 즉 컴퓨터, GPU 관리 프레임워크, 오픈소스 툴킷 등은 해커의 주요 표적입니다. 예를 들어, NVIDIA 컨테이너 툴킷이나 Ray와 같은 오픈소스 프레임워크가 이미 실제 공격을 받은 사례가 있습니다. 해커가 파일 시스템을 접속하거나, 악성코드를 설치해 권한을 탈취하는 등 AI 인프라의 취약점이 노출되고 있습니다[1].

- **공급망 위험:** AI 생태계에 사용되는 오픈소스 또는 서드파티 구성요소는 전체 기업의 약 60%에서 활용되고 있으며, 이들에 대한 공격이 광범위하게 발생할 수 있습니다. 공격자는 모델이 배포된 후에도 해당 모델을 조작하거나, 탐지하기 어려운 방식으로 침해할 수 있습니다[1].

- **AI 특정 공격:** 최근 등장한 새로운 공격 방식에는 즉시 주입(prompt injection), 모델 탈옥(jailbreak), 훈련 데이터 추출 등이 포함됩니다. 이러한 공격을 통해 해커는 AI의 안전제어를 우회하거나, 내부적으로 민감한 데이터에 접근할 수 있습니다[1].

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### **AI 보안 준비 현황과 문제점**

- 국내 기업 기준, AI 보안체계가 '성숙(Mature)' 단계에 도달한 곳은 3%에 불과합니다. 실제 보안사고에 효과적으로 대응할 수 있는 기업이 매우 적다는 의미입니다[2][3].

- 응답 기업의 46%는 향후 1~2년 내에 사이버보안 사고가 비즈니스에 직접적인 차질을 줄 것으로 예상하고 있습니다[2].

- AI는 기존보다 더 복잡하고 새로운 보안 위협을 빠르게 만들어내고 있습니다. 지난 1년간 40%의 조직이 실제 사이버 공격을 경험했으며, 너무 많은 보안 솔루션이 단편적으로 도입되어 방어 능력이 떨어진다는 문제가 존재합니다[3].

- 현재 기업의 65%가 데이터에 대한 통제 시스템을 제대로 갖추지 못하고 있어 해킹, 데이터 유출 등 사이버 공격에 매우 취약한 상태입니다[4].

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### **테스트 표준의 현주소**

- AI 보안에 대한 산업 표준화와 테스트 프레임워크는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 실제로 악의적 공격 기법이 신속하게 진화하는데 비해, 이를 체계적으로 탐지·방어·검증할 수 있는 절차나 도구가 부족합니다[1][3].

- 다양한 보안 위협에 대해 통합적이고 실질적인 대응을 위한 공식 테스트 기준, 체크리스트, 인증 체계가 아직 충분히 마련되지 못한 것이 현실입니다.

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### **업계와 전문가의 시각**

- 전문가들은 “AI가 기업의 구조를 근본적으로 변화시키고 있으며, 이에 따라 전례 없는 새로운 위협이 계속 나타나고 있다”고 지적합니다. **보안 인프라와 인력에도 큰 부담**이 가중되고 있고, 기존 방식으로는 대응이 어렵다는 평가가 많습니다[3].

- 단편화된 방어 시스템 대신 **통합적이고 계층적인 전략**의 필요성이 대두되고 있습니다.

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### **앞으로의 과제**

- **AI 시스템 전용 보안 표준/인증 마련:** 새로운 공격 시나리오에 맞춘 세부적인 테스트 및 검증 기준이 시급히 필요합니다.

- **데이터 통제 강화:** 기업 내 데이터 흐름과 접근 권한, 저장 방법에 대한 감시와 제어 체계를 강화해야 합니다[4].

- **공급망 모니터링:** 오픈소스, 서드파티 모듈 등 외부 구성요소의 위협을 사전에 탐지할 수 있는 체계적 관리가 필요합니다[1].

- **보안 인식 및 교육 강화:** 전 임직원이 AI 보안 위협을 제대로 이해하고 대응할 수 있도록 지속적 교육이 필요합니다.

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### **요약**

AI 시대는 더 많은 보안 위협과 복잡성을 동반하고 있지만, 실제로 이를 방어할 수 있는 준비와 표준, 테스트 체계는 크게 부족한 상황입니다. 이 격차를 해소하기 위해 업계, 정부, 표준화 기관의 빠르고 적극적인 협력이 필수적입니다.