보안을 위한 AI vs. AI를 위한 보안
AI 보안 솔루션은 두 가지 뚜렷한 그룹으로 나뉩니다: 방어를 강화하는 AI를 활용한 도구(AI4Sec)와 AI 인프라를 보호하는 도구(Sec4AI). 이 구분은 방어를 확장하기 위해 구축된 플랫폼과 모델 무결성을 보호하기 위해 구축된 플랫폼이 다른 제어를 사용하기 때문에 선택 전략을 정의합니다.
AI Security Board Report Template
This editable board report template helps CISOs and security leaders communicate AI risk, posture, and priorities in a way the board understands, using real metrics, risk narratives, and strategic framing.
보안을 위한 AI (AI4Sec)
이 카테고리는 AI, ML, LLM을 이미 수집한 방대한 텔레메트리 보안팀에 적용하는 데 중점을 두며, 목표는 평균 탐지 시간 감소(MTTD)와 평균 응답 시간 감소(MTTR).
이 분야의 핵심 역량은 다음과 같습니다:
자연어 연구: 자연어 기능을 통해 분석가들은 다음과 같은 쿼리를 생성할 수 있습니다. "고중도 CVE가 노출되고 민감한 개인 식별 정보를 가진 S3 버킷에 접근할 수 있는 인터넷 관련 VM들을 모두 보여주세요." 복잡한 SQL이나 KQL 쿼리를 작성하는 대신,
자동 이벤트 상관관계: ML은 의심스러운 로그인 후 설정 변경과 같은 서로 다른 신호들을 하나의 내러티브로 연결합니다.
소음 감소: 신호가 적은 경고를 필터링하면 SOC 팀은 오탐에 덜 신경 쓰고 실제 위협에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.
AI가 탐지 속도를 향상시키고, 신호를 연관시키며, 경고 피로를 줄이는 방식을 자세히 살펴보려면, AI 보안에 관한 저희 기사를 확인해 보세요.
AI 보안 (Sec4AI)
이 범주는 AI 모델, 학습 데이터, 파이프라인, 벡터 저장소, 추론 엔드포인트를 보호하는 제어를 포함합니다. AI 워크로드는 모델 파일의 디직렬화 취약점(예: Pickle)부터 과도한 GPU 연산 비용, 민감한 학습 데이터에 대한 지나치게 관대한 접근 등 독특한 위험을 초래합니다.
Sec4AI 기능을 찾아야 할 것들은 다음과 같습니다:
신속 인젝션 가드레일: LLM 방화벽은 입력을 검사하고 공격자가 모델 제약을 무시하는 것을 방지합니다.
접근 거버넌스 모델: 제어 장치는 어떤 정체성(인간과 기계)이 특정 모델을 호출하거나 벡터 저장소에 접근할 수 있는지를 결정합니다.
훈련 & 추론 환경 보안: 보안 조치는 학습 데이터 저장소가 공개되지 않도록 보장하고, 추론을 실행하는 컨테이너는 패치되고 격리되며 잠깁니다.
AI 자산 보호 프레임워크에 대해 AI-SPM 개요에서 더 알아보세요.
현대 AI 방어의 핵심 역량
이것들이 바로 AI 보안 도구가 생산 AI 환경을 처리하기 위해 반드시 커버해야 할 역량 영역입니다.
모든 배포 모델에 걸친 완전한 AI 가시성을 제공합니다. AI 도입은 관리형 클라우드 서비스, SaaS 플랫폼, 맞춤형 애플리케이션 등에 걸쳐 이루어집니다. 대부분의 조직은 그렇지 않습니다'완전 재고 목록 무엇에 대한 이야기'달리고 있어. 귀하의 플랫폼은 보안 검토 없이 팀이 만든 섀도우 AI를 포함해 세 가지 배포 모델 모두에서 AI 시스템을 자동으로 발견해야 합니다. 발견은 또한 AI 애플리케이션이 실제로 어떻게 구축되는지, 즉 어떤 모델, 에이전트, 도구, 데이터 흐름이 연결되어 있는지, 심지어 연결되어 있더라도 이해하는 것을 의미합니다't는 구성에서 명시적으로 정의되어 있습니다.
크로스레이어 위험 분석. AI 위험은 그렇지 않습니다'단일 층에 살고 있어요. 잘못 설정된 모델 엔드포인트가 한 가지 발견 사항입니다. 코드 실행 기능이 있는 에이전트에 연결된 엔드포인트가 과도한 권한을 가진 신원을 통해 민감한 데이터에 접근하고, 인증 우회가 있는 공개 API를 통해 노출되는 것은 완전히 다른 위험입니다. 도구는 인프라, 접근, 모델 구성, 데이터 민감도, 애플리케이션 동작 전반에 걸친 신호를 단독으로 보면 무해해 보이는 표면적 공격 경로와 연결해야 합니다. 각 계층을 독립적으로 분석하는 플랫폼은 실제 악용 가능한 위험을 만드는 조합을 놓치게 됩니다.
AI 공급망 검증. 모델들은 표준 소프트웨어처럼 의존성을 끌어옵니다. Hugging Face나 다른 레지스트리에서 외부 모델을 스캔해 악성 코드, 안전하지 않은 직렬화 형식(예: Pickle), 출처 공백을 찾아야 합니다.
데이터 보안 융합. 할 수 있어요'AI를 보호하는 데 데이터를 제공하지 않는 상태에서 보호할 수 있습니다. 도구는 AI 시스템이 민감한 데이터 저장소에 접근할 수 있는 시점과 그 접근이 필요한지, 범위가 보장되고 보호되는지 감지해야 합니다. 보안 도구가 모델은 인식하지만 데이터 연결은 못 본다면,'위험 경로를 완전히 놓치고 있어요.
신원 및 접근 강화. AI 워크로드는 종종 대규모 데이터셋을 가져오기 위해 고권한이 있는 IAM 역할로 실행됩니다. AI 에이전트는 또 다른 계층을 도입하는데, 이를 통해 코드를 실행하고 API를 호출하며 사용자를 대신해 인프라에 접근할 수 있는 자율 시스템을 제공합니다. 모델, 에이전트, GPU, 학습 데이터 저장소 간 권한 범위를 줄이는 것은 어떤 구성 요소가 침해되었을 때 폭발 반경을 제한하는 데 매우 중요합니다.
AI 전용 계층 간 런타임 위협 탐지. 정적 자세 스캔은 잘못된 구성을 포착합니다. 그렇지 않아요'공격자가 모델 엔드포인트를 적극적으로 악용하거나, 에이전트를 조작하기 위한 프롬프트를 주입하거나, 학습 데이터를 빼내는 것을 포착하는 것입니다. AI를 위한 런타임 감지 애플리케이션은 세 가지 계층을 동시에 모니터링해야 합니다: 모델 활동(입력, 출력, 프롬프트 동작), 워크로드 실행(에이전트 활동, 도구 사용, 시스템 호출), 클라우드 활동(아이덴티티 사용, API 호출, 인프라 변경). 이 층을 넘어 개별 활동은 정상적으로 보일 수 있습니다. 이들을 연결하는 것이 AI 시스템이 악용되고 있음을 밝혀내는 요소입니다.
자동 조사 및 대응. 위협이 AI 인프라를 겨냥할 때, 수동 조사는 그렇지 않습니다'T 척도. 플랫폼은 모델 엔드포인트, 에이전트, 추론 서비스에 대한 위협을 자동으로 조사하여 모든 계층에 걸쳐 맥락을 수집하고 완전한 논리를 포함한 판단을 내야 합니다. 대응 기능에는 침해된 AI 워크로드 차단, 노출된 API 토큰 철회, 영향을 받는 엔드포인트 격리, 자동 실행과 인간 승인이 필요한 것에 대한 명확한 거버넌스가 포함되어야 합니다.
조직에 맞는 올바른 AI 보안 접근법 선택
AI 보안은 아직 젊은 분야이며, 모든 요구를 똑같이 충족시키는 단일 플랫폼은 없습니다. 올바른 선택은 어떤 공급업체인지에 덜 의존합니다 "최고의" 그리고 조직이 AI 성숙도 곡선에서 어느 위치에 위치하는지, 그리고 AI가 환경에서 어떻게 나타나는지에 대한 접근법에 대해 더 자세히 알려드립니다.
만약 당신이'AI 도입 초기에 관한 이야기입니다. 가장 큰 위험은 그림자 AI와 통제되지 않은 데이터가 제3자 모델로 흘러들어오는 것입니다. 먼저 증거 개시와 데이터 보안이 필요합니다. 관리형 서비스, SaaS 플랫폼, 그리고 엔지니어링 팀이 보안 검토 없이 구축한 맞춤형 배포 전반에 걸쳐 완전한 AI 인벤토리를 구축할 수 있는 플랫폼부터 시작하세요. 가시성이 거버넌스보다 우선합니다.
만약 당신이'프로덕션 환경에서 AI 실행에 대해, 위험은 계층 간 공격 경로로 이동합니다. 모델 엔드포인트, 도구 접근 권한이 있는 에이전트, 민감한 콘텐츠가 담긴 데이터 저장소, 그리고 과도하게 권한이 부여된 신원이 각각 독립적으로도 괜찮아 보일 수 있습니다. 서로 연결되어 있어 악용 가능한 경로를 형성합니다. 각 계층을 따로 분석하고 팀이 수동으로 결과를 연관시키는 플랫폼이 아니라, 이 계층 간 위험을 동시에 분석하는 플랫폼이 필요합니다.
만약 여러분의 팀이 실제 세계의 역량을 가진 AI 에이전트를 만들고 있다면, 위험 프로필이 다시 바뀝니다. 코드를 실행하고, API를 호출하며, 데이터를 읽고, 인프라를 수정할 수 있는 에이전트들은 전통적인 보안 도구가 없던 자율적인 공격 표면을 도입합니다'처리하도록 설계되어 있어. 플랫폼은 에이전트가 실제로 무엇을 할 수 있는지 이해하고, 그 기능을 분류하며, 런타임 동작을 모니터링하여 조작이 가능하도록 해야 합니다.
만약 당신이'여러 AI 배포 모델에 걸친 재확장(rescaleing) (관리형 서비스, SaaS AI, 맞춤형 애플리케이션) 각각에 별도의 도구가 필요하지 않고도 이 세 가지를 모두 포괄하는 플랫폼이 필요합니다. 분산된 툴링은 5년 전 클라우드 보안 통합을 촉진했던 동일한 가시성 격차를 재현합니다.
만약 당신이'규제 산업에서는, 거버넌스 정렬은 즉시 중요합니다. EU 인공지능법 고위험 의무는 2026년 8월 2일부터 발효됩니다. 그 NIST AI RMF 미국의 비계 역할을 한다. 도구는 AI 위험 결과를 OWASP Top 10 for LLM 애플리케이션 같은 컴플라이언스 통제 및 프레임워크와 매핑하고, 감사인들이 인정하는 증거를 생성해야 합니다.
이 모든 상황에서 두 가지 선정 기준이 변하지 않습니다.
첫째, 소음 감소: 도구가 각 계층별로 독립적으로 알림을 생성하지만 연결하지 않는다면, 기존 보안에서 발생하는 동일한 경고 피로 문제가 발생합니다. 개별 발견이 아닌 연결된 공격 경로를 드러내는 플랫폼을 찾아보세요.
둘째, 통합 깊이: AI 보안 안 돼'사일로에 살고 있어요. 플랫폼은 CI/CD 파이프라인, 컨테이너 레지스트리, 아이덴티티 제공자, 기존 SIEM/SOAR 워크플로우에 연결되어야 합니다.
Azure OpenAI Security Best Practices
Learn how to apply six proven security best practices, from securing API authentication to implementing AI-specific monitoring and logging.
주요 AI 보안 기업들
AI 사이버보안 소프트웨어 시장은 경쟁이 치열하지만, AI를 활용해 보안을 강화하고 생산 환경에서 AI 시스템을 안전하게 보호하는 문제의 양쪽을 의미 있게 해결하고 있는 플랫폼은 소수에 불과합니다. 다음은 선두를 달리고 있는 AI 보안 벤더들의 세부 분석입니다.
대단한
위즈 AI-앱 AI 애플리케이션을 세 개의 연결된 계층에서 끝까지 보호합니다: AI가 어디에서 실행되는지에 대한 가시성, 계층 간 상호작용에 따른 위험 분석, 그리고 활성 위협에 대한 런타임 탐지 및 대응. AI 위험 시스템이 모델, 에이전트, 도구, 인프라, 데이터 간에 상호작용할 때 나타납니다. 개별 신호는 독립적으로 예상되는 것처럼 보일 수 있습니다. 위즈는 이들을 연결해 실제 공격 경로가 될 때 결합할 때 드러낸다.
집중: 코드부터 런타임까지 크로스레이어 AI 애플리케이션 보호를 제공하며, 관리형 플랫폼(Bedrock, Azure AI, Vertex AI), SaaS AI(OpenAI, Copilot Studio), 맞춤형 애플리케이션을 포함합니다
특징 및 장점:
완전한 AI 인벤토리: 모든 배포 모델에서 AI 시스템을 자동으로 발견합니다. Wiz Workload Explainer는 AI를 활용해 결정론적 스캔만으로는 식별할 수 없는 맞춤형 구현을 명확한 컴포넌트로 변환하고, 아키텍처와 상관없이 모델, 에이전트, 도구, 데이터 흐름을 매핑합니다
크로스레이어 위험 분석: 인프라, 접근, 모델 구성, 데이터 민감도, 애플리케이션 동작 전반에 걸친 신호를 단독으로 보면 무해해 보이는 표면 공격 경로와 연결합니다. OWASP Top 10 for LLM 애플리케이션 같은 프레임워크에 연구 결과를 매핑합니다
런타임 위협 탐지: 세 계층에 걸쳐 동시에 모니터를 수행합니다: 모델 활동(입력, 출력, 프롬프트 동작), 워크로드 실행(에이전트 활동, 도구 사용, 시스템 호출), 클라우드 활동(아이덴티티 사용, API 호출, 인프라 변경)
위즈 에이전트와 함께하는 행동에 대한 통찰: 레드 에이전트는 공격자처럼 추론하여 복잡한 악용 가능한 위험을 식별합니다. 그린 에이전트가 무엇을 고칠지, 누가 그 소유자인지 결정합니다. 블루 에이전트는 위협을 조사하고 실제 영향력을 검증합니다. Wiz 워크플로우는 에이전트가 자율적으로 행동할 때와 인간이 승인할 때를 정의합니다
샘플 받아 AI 보안 평가 보고서 위즈의 AI-SPM 능력을 더 잘 파악하기 위해서입니다.
팔로알토 네트워크의 프리즈마 클라우드
프리즈마 클라우드는 방화벽 텔레메트리와 트래픽 검사 등 팔로알토의 네트워크 보안 강점을 활용해 클라우드 보안 역량을 강화합니다. 그들 "정밀 AI" 이니셔티브는 실시간으로 공격을 차단하는 고충실도 경고에 중점을 둡니다.
집중: 네트워크 + 구름 깊이, AI 포세 커버리지 확대
특징 및 장점:
원주민 연결: 이미 팔로알토처럼 방화벽 데이터를 클라우드 포세스와 연결하는 환경에 적합합니다
자산 발견: 멀티클라우드 환경에서 AI 자산을 발견할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다
런타임 보호: Twistlock 전통을 통해 컨테이너 런타임 보안을 지원해 AI 모델의 기본 컴퓨팅을 보호하는 데 훌륭한 선택이 됩니다
CrowdStrike의 팔콘 클라우드 보안
CrowdStrike의 강점은 엔드포인트 보안에 있습니다. AI 보안을 위해 CrowdStrike는 모델을 실행하는 컴퓨팅 및 아이덴티티 계층 보호에 집중하여 AI 워크로드에 엔드포인트 보안 깊이를 부여합니다.
집중: SOC 강화, 통합 EDR + 클라우드 텔레메트리
특징 및 장점:
샬롯 AI: GenAI 보안 분석가를 통해 탐지 신호를 해석하고 반복적인 SOC 작업을 자동화하는 데 도움을 줍니다
침해 방지: 측면 이동을 막는 데 뛰어나며; 공격자가 주피터 노트북을 손상시키고 호스트에게 이동하려 하면 팔콘이 가로채
가시성: 온프레미스 GPU 클러스터와 클라우드 인스턴스를 연결하는 하이브리드 환경에 대한 강력한 가시성을 제공합니다
Microsoft Defender for Cloud
Azure 생태계(Azure OpenAI, Azure ML)에 깊이 투자하고 있다면, Defender가 네이티브 선택입니다.
집중: Azure 네이티브 AI 보호, 신원 중심 제어
특징 및 장점:
보안 부조종사: OpenAI 모델을 사용합니다; Copilot은 워크플로우에 깊이 뿌리내려 사고를 요약하고 스크립트 수정을 제안합니다
정체성 우선: Microsoft Entra ID의 IAM 기능을 활용하여 AI 자원 접근을 효과적으로 관리합니다
위협 정보: 마이크로소프트의 글로벌 위협 인텔리전스를 활용해 AI IP를 겨냥한 국가 행위자에 대한 탐지 결과를 지속적으로 업데이트합니다
센티넬원
SentinelOne은 속도와 자율성에 중점을 두며, 런타임에 손상된 AI 워크로드를 신속하게 차단합니다. 그들 "퍼플 AI" 위협 사냥꾼들에게 전력 배가로 작용합니다.
집중: 자율 격리 + 퍼플 AI 사냥
특징 및 장점:
자연어 사냥: 평범한 영어를 구조화된 쿼리로 변환하여 부동산 전역의 위협을 탐색합니다
자율 대응: 의심스러운 활동을 종료하고 손상된 AI 작업을 분리하여 횡단 이동을 방지하고 사고의 폭발 반경을 제한합니다
행동 감지: AI 기반 탐지 기능 "알 수 없음" 시그니처 대신 행동에 의존하는 위협
다크트레이스
Darktrace는 네트워크 트래픽과 행동 기준선 관점에서 보안을 접근합니다.
집중: 이상 현상 탐지 & 자율 격리
특징 및 장점:
자기주도: 건설 "삶의 패턴" AI 서비스와 편차를 감지하는 경우(예: 모델이 갑자기 테라바이트 단위의 데이터를 내보내는 경우)
사이버 AI 분석가: 자율적으로 서로 다른 사건들을 연결해 일관된 사건 보고서를 제시합니다
항원: 자율적으로 비정상적인 연결을 차단하여 인적 개입 없이 납치된 모델이나 데이터 유출 시도를 효과적으로 차단합니다
벡트라 AI
벡트라 AI는 네트워크 탐지 및 대응(NDR) 기반에서 보안을 접근하며, 행동 AI를 활용해 하이브리드 및 다중 클라우드 환경에서 공격자 활동을 탐지합니다. 그들의 공격 신호 인텔리전스는 네트워크, 신원, 클라우드, SaaS 계층 전반에 걸쳐 실시간으로 행동을 분석하여 서명 기반 도구가 놓치는 침해를 찾아냅니다.
집중: 하이브리드 공격 표면 전반에 걸친 AI 기반 행동 탐지가 강하며, 측면 이동과 신원 기반 위협에 강점을 제공합니다
특징 및 장점:
공격 신호 정보: 네트워크 트래픽, 신원 행동, 클라우드 제어 평면 활동 전반에 걸쳐 공격자 활동을 연관시켜 암호화된 트래픽 내에서도 실제 위협과 무해한 이상 현상을 구분하는 행동 AI입니다
하이브리드 보장: 온프레미스 데이터 센터, 클라우드 워크로드, SaaS 애플리케이션, 아이덴티티 제공업체 전반에 걸쳐 별도의 도구가 필요하지 않은 통합 탐지
자율 분류: AI 에이전트는 알림 상관관계와 우선순위 지정을 자동화하여 분석가가 검토해야 할 결과의 양을 줄이고 조사 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축합니다.
Develop AI Applications Securely
Learn why CISOs at the fastest growing companies choose Wiz to secure their organization's AI infrastructure.
