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AWS AI 보안: AWS에서 AI 워크로드 보안

Shaked Rotlevi
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AWS AI 보안의 주요 내용:

  • AWS는 확장 가능한 완전하고 확장 가능한 AI 제품군 데이터 준비부터 모델 배포까지 모든 것을 포괄하므로 개발자가 더 쉽고 빠르게 혁신할 수 있습니다.

  • AI 채택이 증가함에 따라 데이터 중독 및 적대적 공격과 같은 AI 보안 위험 더 널리 퍼져 사전에 해결해야 합니다.

  • 안에 공동 책임 모델, AWS가 인프라를 처리하지만 데이터, 모델 및 액세스 보안은 사용자의 몫입니다.

  • AWS에서 AI 워크로드를 보호하기 위해 암호화, IAM 정책 및 모델 모니터링과 같은 모범 사례 취약점을 예방하는 데 필수적입니다.

  • Wiz AI-SPM을 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 고급 실시간 모니터링 및 사전 방어 AWS와 원활하게 통합되어 AI 보안 태세를 강화합니다.

AWS의 AI 보안이 중요한 이유

AI 채택은 클라우드에서 이루어지며, 이는 놀라운 일이 아닙니다: 클라우드의 확장성과 민첩성은 AI 혁신을 위한 완벽한 장소입니다. 이러한 급속한 성장에 발맞추기 위해 클라우드 제공업체는 AI 제품을 빠르게 확장해 왔습니다. 특히 AWS는 이제 13개의 즉시 사용 가능한 AI 서비스와 함께 다양한 자체 관리형 AI 인프라 솔루션을 제공합니다. 

그러나 급속한 채택에는 위험이 높아집니다. AI 보안 과제와 같은 데이터 오염공급망 위험과 적대적 공격은 매우 현실적인 우려 사항입니다. Wiz 연구팀은 2024년에 AWS에서 두 가지 실제 AI 취약점을 발견했습니다. 잠재적인 테넌트 간 공격 취약성 그리고 LLM 하이재킹 활동. 

개발자로서 AWS에서 AI 보안 모범 사례를 이해하고 구현하는 것은 조직을 보호하면서 클라우드에서 AI 혁신을 주도하는 데 중요합니다. 먼저 상위 7명을 찾아보는 것부터 시작할 수 있습니다 AI 보안 위험 알아야 할 점입니다. 

AWS AI Security Best Practices [Cheat Sheet]

Get tips on how to secure AI model development and deployment with AWS-native guardrails and monitoring.

요약: AWS는 어떤 AI 서비스를 제공합니까?

AWS는 처음부터 전체 AI 수명 주기를 포괄하는 포괄적인 제품군을 제공함으로써 AI 개발자를 위한 원스톱 상점으로 자리매김했습니다. 데이터를 준비하든, 모델을 훈련하든, 프로덕션에 배포하든 AWS의 포트폴리오가 모든 것을 도와드립니다.

이 모든 것의 중심에는 AWS SageMaker, 엔드투엔드 AI 개발 및 관리를 간소화하는 중앙 집중식 플랫폼입니다. SageMaker는 모델 훈련 및 배포를 간소화할 뿐만 아니라 강력한 모니터링 및 최적화 도구를 제공하므로 효율성과 확장성을 모두 중시하는 개발자가 선호합니다.

Figure 1: Amazon SageMaker centralizes all your data, analytics, and AI on AWS (Source: Amazon)

그러나 그것은 빙산의 일각에 불과합니다. AWS는 다양한 기능을 제공합니다. 관리형 AI 서비스 자연어 처리 및 이미지 인식부터 예측 분석 및 자동화된 의사 결정에 이르기까지 다양한 사용 사례에 맞게 조정되었습니다. 

이러한 서비스는 환경을 완벽하게 제어할 수 있는 자체 관리형 솔루션부터 AWS가 무거운 작업을 처리하는 동안 애플리케이션 구축에 집중할 수 있는 완전관리형 제품에 이르기까지 다양합니다. 이러한 유연성을 통해 기술 요구 사항, 채택 용이성, 비용, 필요한 전문 지식 및 사용자 정의 요구 사항 간에 적절한 균형을 맞출 수 있습니다.

Figure 2: An overview of the AWS stack across AI services, ML services, and ML frameworks/infrastructure (Source: Amazon)

내부를 조금 더 깊이 파고들면 AWS가 다음과 같은 강력한 컴퓨팅 옵션 세트를 제공한다는 것을 알 수 있습니다. AI 인프라. 기계 학습에 최적화된 EC2 인스턴스를 활용하든, ECS 및 EKS를 통해 컨테이너화된 환경을 활용하든, 플랫폼은 워크로드에 따라 확장되도록 설계되었습니다. 

또한 AWS는 견고한 AI를 위한 엔드투엔드 데이터 기반스토리지용 Amazon S3, 데이터 통합용 AWS Glue 및 데이터 세트의 안전하고 쉽게 액세스할 수 있도록 보장하는 기타 데이터 도구와 같은 서비스를 사용할 수 있습니다. 또한 AWS의 에코시스템은 수많은 타사 도구, 특히 생성형 AI 파트너 솔루션개발자가 혁신을 강화하기 위해 다양한 옵션을 실험할 수 있도록 합니다.

본질적으로 AWS는 원활한 통합, 확장성 및 보안을 보장하면서 AI 애플리케이션을 구축, 배포 및 확장하려는 기업을 위한 완벽한 제품군을 제공합니다. 그러나 이러한 기능은 강력하지만 개발자는 이러한 포괄적인 솔루션과 함께 제공되는 보안 위험을 해결해야 한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

AI Security Sample Assessment

In this Sample Assessment Report, you’ll get a peek behind the curtain to see what an AI Security Assessment should look like.

AWS의 공동 책임 모델이란 무엇인가요?

클라우드 컴퓨팅은 고유한 보안 보장을 제공하지만 보안은 사용자와 클라우드 공급자 간의 공동 책임이라는 점을 명심하십시오. 동안 AWS의 공동 책임 모델 일반적으로 클라우드 컴퓨팅을 의미하며 클라우드의 AI 애플리케이션으로 확장될 수 있습니다. 

Figure 3: The security and compliance responsibilities of customers and AWS as defined by AWS’s shared responsibility model (Source: Amazon)

AWS 모델에서는 AWS가 클라우드 보안—기본 인프라, 하드웨어, 관리 서비스—을 담당하고, 고객인 여러분은 클라우드에 올리는 데이터, 애플리케이션, AI 모델 등 보안을 책임집니다. 

AI 워크로드의 경우 이러한 공동 책임은 더욱 확장됩니다: 데이터 세트를 보호하고, 모델을 안전하게 훈련 및 배포하고, 액세스 제어를 엄격하게 관리해야 합니다. 특히 이는 데이터 중독 공격과 같은 문제로부터 데이터를 보호하고, 적대적인 AI 기술로부터 모델을 보호하고, 강력한 IAM 정책을 통해 액세스를 관리하는 것을 의미합니다. 

데이터, 모델, 접근, 애플리케이션 네 가지 축을 이해함으로써 AI 보안 전략을 정렬할 수 있습니다 책임 있는 AI 구축을 위한 AWS의 모범 사례오늘날 빠르게 변화하는 위협 환경에서 AI가 강력하고 안전하게 유지되도록 보장합니다.

GenAI Security Best Practices Cheat Sheet

This cheat sheet provides a practical overview of the 7 best practices you can adopt to start fortifying your organization’s GenAI security posture.

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AWS AI 보안에 관한 주요 위험은 무엇인가요?

지금까지 살펴본 바와 같이 AWS에서 AI 워크로드를 보호하는 데는 고유한 과제가 따릅니다. AWS 클라우드에서 보안 책임인 데이터, 모델, 액세스 및 애플리케이션의 복잡한 상호 작용을 고려하면 의미가 있습니다. 고려해야 할 주요 AI 보안 위험을 분석해 보겠습니다.

  • 데이터 위험: AI 시스템에 공급할 때 모든 데이터가 안전한 데이터는 아니라는 점을 기억하세요. AI의 기반인 데이터에는 다음에 대응하는 보안 제어가 필요합니다.

  • 데이터 중독: 악의적인 행위자는 손상되거나 오해의 소지가 있는 데이터를 훈련 세트에 도입하여 모델 성능을 왜곡하고 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다.

  • 암호화 부족: 저장 또는 전송 중에 데이터가 제대로 암호화되지 않으면 민감한 정보가 노출될 수 있습니다.

  • 데이터 개인 정보 보호 위반: 데이터 보호 조치가 부족하면 중요한 사용자 정보가 노출되어 개인 정보 보호 규정을 위반하고 시스템이 위험에 처하게 됩니다.

  • 모델 위험: 모델은 AI 솔루션의 핵심이며 보호가 필요합니다. 다음과 같은 직접적인 조작에 대해:

  • 적대적 AI 공격: 미묘한 조작은 기계 학습 모델을 혼란스럽게 하거나 속이도록 설계되어 궁극적으로 잘못된 예측으로 이어집니다.

  • 모델 도용: 공격자는 독점 모델 아키텍처와 가중치를 복제하여 경쟁 우위를 약화시킵니다. 

  • 모델 드리프트: 데이터 패턴 변경으로 인해 시간이 지남에 따라 모델 성능이 점진적으로 편차하면 지속적인 모니터링 및 업데이트를 통해 이러한 위험을 해결하지 않으면 정확도가 저하됩니다.

  • 액세스 위험: AI 환경을 보호하기 위해서는 안전한 액세스가 중요합니다. 주요 액세스 위험은 다음과 같습니다.

  • 취약한 IAM 정책: 지나치게 광범위한 액세스 권한은 승인되지 않은 사용자가 AI 시스템과 상호 작용할 수 있도록 허용합니다. 

  • 권한 에스컬레이션: 공격자는 민감한 리소스에 액세스하거나 수정할 수 있는 상승된 권한을 얻을 수 있습니다. 

  • 안전하지 않은 API 액세스: API의 취약점은 승인되지 않은 사용자가 악용할 수 있는 진입점을 제공합니다.

  • 응용 프로그램 위험: AI 애플리케이션은 다음과 같은 취약점을 방지하기 위해 지속적인 감독이 필요합니다.

  • 잘못 구성된 파이프라인: 잘못된 구성으로 인해 의도하지 않은 당사자에게 모델이나 데이터가 실수로 노출될 수 있습니다.

  • 모델 오용: 의도적이든 우발적이든 이는 AI 출력의 부적절한 적용 또는 조작으로 이어질 수 있습니다. 

  • 타사 종속성 위험: 외부 서비스 또는 라이브러리는 자체 보안 취약점을 도입할 수 있습니다.

전문가 팁

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AWS에서 AI 작업 부하를 보안하는 최고의 실천 방법

당신 AI 리스크 관리 실천은 일반적으로 다양한 솔루션에 적용되어야 하며, 특정 인프라에 맞춘 제어 제어가 차이를 만들 수 있으므로, AWS AI 워크로드에 AWS 전용 보안 제어를 적용할 것을 권장합니다. 

위험을 완화하고 운영을 간소화할 수 있는 몇 가지 주요 AWS 보안 최선의 방법을 살펴보겠습니다:

데이터 보안 최고의 실천 방법

수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 보호하여 데이터 개인 정보 보호 및 무결성이 손상되지 않도록 합니다. 

  • Amazon Macie를 사용하여 민감한 데이터, 특히 개인 식별 정보(PII)가 포함된 구조화된 데이터를 자동으로 검색, 분류 및 보호할 수 있습니다. Macie는 Amazon S3의 정형 PII에 최적화되어 있으므로 비정형 또는 비PII 데이터에 대한 다른 도구 또는 기술과 페어링하는 것이 중요합니다.

  • 데이터 세트에서 PII를 자동으로 수정하도록 AI 파이프라인을 구성합니다. SageMaker 데이터 랭글러.

  • 중앙 집중식 키 관리, S3 암호화 및 SSL/TLS 프로토콜을 위해 AWS KMS를 사용하여 저장 및 전송 중인 모든 데이터가 AWS에서 암호화되도록 합니다. 

모델 보안 최고의 실천 방법

AI 모델을 외부 및 내부 위협으로부터 보호하여 AI 애플리케이션의 핵심에서 예상대로 작동하도록 하십시오:

  • 쓰다 SageMaker 노트북 인스턴스 AI 공격에 대한 모델 저항력을 향상시키는 적대적 훈련과 같은 기술을 실험하고 사용합니다.

  • 모델 편향 및 설명 가능성 문제 감지 SageMaker 설명.

  • 모델 성능을 지속적으로 추적하고 성능 드리프트 또는 잠재적인 공격과 같은 문제를 감지합니다. SageMaker 모델 모니터.

접근 보안 최고의 실천 방법

AI 워크로드에 대한 액세스를 보호하려면 훈련, 데이터 처리 또는 추론 시간 등 수명 주기 전반에 걸쳐 모든 것을 엄격하게 유지하고 제어하는 것이 중요합니다. 무단 작업 또는 권한 상승을 방지하려면 다음을 수행합니다.

애플리케이션 보안 최고의 실천 방법

취약점, 이상 현상 및 진화하는 위협을 조기에 발견하기 위해 AI 애플리케이션을 주시하십시오:

결국 다층적인 방어를 구축하는 것이 핵심입니다. 이러한 권장 AI 보안 조치를 AWS 보안 프레임워크에 통합하면 팀이 매일 AI를 사용하여 자신 있게 혁신할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

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Wiz가 귀하의 개인 데이터를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 개인정보처리방침.

AWS AI 보안 - Wiz AI-SPM

위즈 AI-SPM 클라우드에서 AI 서비스에 대한 지속적인 가시성과 사전 방어를 제공하도록 설계된 Wiz CNAPP 제품군 내의 전문 제품입니다. 

Figure 4: The centralized AI Security dashboard offered as part of the Wiz CNAPP solution

AI 보안 위험이 항상 진화하는 오늘날의 빠르게 변화하는 환경에서 Wiz AI-SPM은 클라우드 호스팅 AI 시스템을 안전하게 유지하는 통합 솔루션을 제공합니다. Wiz AI-SPM의 세 가지 핵심 기능을 살펴보겠습니다.

  • 위즈 AI-SPM 전체 스택 가시성을 위한 AI 재고 관리 제공 따라서 실행 중인 AI 자산이 무엇인지 항상 정확히 알 수 있습니다.

  • 모델, 데이터, 애플리케이션 및 그것들이 실행되는 인프라를 포함하여 AI 파이프라인에 대한 종단 간 가시성을 제공합니다.

  • 강력한 공격 경로 분석 기능을 갖춘 Wiz AI-SPM은 데이터, AI 모델 및 AI 서비스 보안에 대한 포괄적인 스캔을 수행합니다. 여기에는 부적절하게 노출된 모델 엔드포인트, 공개적으로 액세스할 수 있는 훈련 데이터 세트 또는 권한이 낮은 역할에서 SageMaker 또는 Bedrock과 같은 중요한 AI 서비스 또는 민감한 훈련 데이터로의 측면 이동을 허용할 수 있는 IAM 구성 오류와 같은 잠재적인 AI 관련 오용을 식별하는 것이 포함됩니다. 또한 AI 파이프라인에 대한 위협 탐지 기능을 제공하여 미서스를 탐지하고 이전에 볼 수 없었던 국가에서 호출된 AI 모델과 같은 위험한 행동에 플래그를 지정합니다..

  • Wiz AI-SPM은 내장된 AI 구성 규칙 및 위험 우선 순위 지정을 통해 AI 보안 위험을 분류합니다.즉, 즉각적인 주의가 필요한 문제를 신속하게 식별하고 확대되기 전에 조치를 취할 수 있습니다.

그리고 기존 워크플로에 고급 보안 제어를 그 어느 때보다 쉽게 통합할 수 있도록 Wiz는 타사 통합 및 제품을 지속적으로 확장하고 있습니다 AWS 서비스에 대한 직접 지원통합 AWS AI 보안을 위한 SageMaker 및 Bedrock을 포함합니다.

AI 방어를 넘어서, Wiz AI-SPM은 AWS와 함께 고급 보안 운영(SecOps)을 위해 AI 자체를 활용합니다:

  • 이 Amazon Q 개발자 플러그인 AWS 콘솔에서 직접 Wiz 기반 보안 통찰력에 액세스하여 모니터링 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 

  • 자동 탐지 및 정화 데이터, 모델, IAM, 공급망 위험 — Amazon Bedrock을 통해 식별된 취약점 포함—은 잠재적 위협보다 한 발 앞서 나가는 데 도움을 줍니다.

결론? Wiz AI-SPM의 AWS와의 원활한 통합은 단지 당신의 가치를 향상시킬 뿐만 아니라, AI 보안 하지만 컴플라이언스와 운영 효율성도 단순화합니다. 인프라와 함께 발전하도록 구축되어 클라우드 환경이 확장됨에 따라 지속적인 보호 기능을 제공합니다.

다음 단계

AI 채택이 급증함에 따라 현재 AI 보안 태세를 평가하고 개선할 수 있는 부분을 결정해야 할 때입니다. AWS 모범 사례를 구현하고 이 문서에 설명된 지침을 따르면 진화하는 AI 위험으로부터 방어하고 위협보다 앞서 나갈 수 있습니다. 

Wiz AI-SPM을 탐색하여 AWS 및 기타 AI 플랫폼과 직접 연결되는 고급 통합 솔루션을 찾을 준비가 되셨나요? 를 방문하십시오. Wiz for AI 웹페이지또는 원하는 경우 라이브 데모, 우리는 당신과 연결하고 싶습니다.

자주 묻는 질문(FAQ)