섀도우 AI란?
그림자 인공 지능(AI)은 조직의 가시성이나 거버넌스 없이 AI 도구를 사용하는 것을 말합니다. 즉, 직원들은 회사의 보안 검토 없이 일상 생활에서 AI 도구를 사용합니다.
AI 도구는 워크플로에서 점점 더 일반적인 부분이 되고 있습니다. 근로자의 75%가 사용하고 있습니다., Microsoft에 따르면. 이 중 78%는 "자신의 AI 도구를 직장에 가져오고 있다"고 답했습니다.
이는 전례 없는 속도와 볼륨으로 콘텐츠를 생성하고 처리할 수 있는 AI 애플리케이션인 GenAI(GenAI)에 특히 해당됩니다. 점점 더 많은 사람들이 개인 비서의 형태로 GenAI를 채택하고 있으며, 많은 사람들이 AI가 제공하는 다양한 맞춤형 경험과 최적화된 프로세스에 의존하게 되었습니다.
ChatGPT를 예로 들면 출시 후 1년 이내에 다음과 같이 성장했습니다. 주간 사용자 1억 명. 이 기능은 상당한 생산성 및 개인화 이점을 제공하지만 이를 사용하면 보안 위험이 발생할 수 있습니다. ChatGPT를 운영하는 회사인 OpenAI는 사용자가 선택 해제하지 않는 한 모델 훈련을 위해 상호 작용을 사용하여 개인 또는 민감한 훈련 데이터가 실수로 노출될 가능성을 만듭니다. 이로 인해 많은 조직이 초안을 작성하게 되었습니다. AI 관련 보안 정책 이러한 위험을 완화하기 위해.
그러나 AI를 완전히 금지하는 것은 역효과를 낳을 수 있으며, 이는 승인되지 않은 도구를 더 많이 사용하고 기회를 놓치는 결과를 초래할 수 있습니다. AI를 안전하게 잠금 해제하려면'의 비즈니스 잠재력, 조직은 다음을 수행해야 합니다. 균형을 잡으세요. 보안 프레임워크 내에서 책임감 있는 채택을 장려하면 그림자 AI의 확산을 억제하는 동시에 그 혁신적인 이점을 활용할 수 있습니다.
에 따르면 가트너2022년 직원의 41%는 IT 부서의 시야를 벗어난 애플리케이션을 설치하고 사용했습니다. 이 수치는 2027년까지 75%로 증가할 것으로 예상됩니다.
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섀도우 AI vs. 섀도우 IT
섀도우 IT 조직의 IT 프레임워크 외부에서 앱 또는 장치와 같은 승인되지 않은 기술을 일반적으로 사용하는 것을 말합니다. 직원들이 자신의 요구 사항을 충족하기 위한 해결 방법을 찾는 것에서 비롯되는 경우가 많지만 보안 취약성이 발생할 수 있습니다.
섀도우 AI는 섀도우 IT와 유사하지만, 특히 승인되지 않은 AI 프로그램 및 서비스에 초점을 맞춥니다. 여기에는 예측할 수 없고 끊임없이 진화하는 모델이 포함되므로 보안을 유지하기가 더 어려워집니다. AI를 위한 거버넌스 프레임워크는 여전히 개발 중이어서 어려움을 가중시키고 있습니다.
개발자나 기술에 정통한 사용자로 제한되는 섀도우 IT와 달리, 섀도우 AI는 적절한 보안 관행을 따를 수 있는 지식이 부족한 모든 역할의 직원이 채택합니다. 이것은 훨씬 더 넓고 예측하기 어려운 것을 만듭니다. 공격 표면.
섀도우 AI를 해결하려면 기존의 섀도우 IT 솔루션을 넘어서는 집중적인 접근 방식이 필요합니다. 조직은 사용자를 교육하고, 팀 협업을 장려하고, AI의 고유한 위험에 맞는 거버넌스를 구축해야 합니다.
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섀도우 AI 리스크
적절한 감독이 없으면 섀도우 AI는 공격 표면만큼이나 광범위한 심각한 위험을 초래합니다. 상위 3가지 위험에 대해 자세히 알아보겠습니다.
광범위한 가용성: 생성형 AI 도구와 대규모 언어 모델은 직원들이 승인이나 기술적 도움 없이도 쉽게 액세스하고 사용할 수 있습니다.
불충분한 거버넌스: 많은 기업에는 명확한 정책, 심사 프로세스 또는 AI 도구를 어떻게 사용할 수 있는지 시행이 부족합니다. 가드레일이 없으면 승인되지 않은 도구가 눈에 띄지 않게 일상적인 워크플로에 들어갑니다.
충족되지 않은 비즈니스 요구 사항: 직원들은 생산성 격차를 해소하고, 반복적인 작업을 자동화하거나, 승인된 솔루션이 요구 사항을 충족하지 못할 때 작업 속도를 높이기 위해 AI 도구를 채택하는 경우가 많습니다.
섀도우 AI는 공격 표면만큼이나 광범위한 위험을 수반합니다. 상위 3가지 위험에 대해 자세히 알아보겠습니다.
회색 AI 위험
적절한 감독이 없으면 섀도우 AI는 공격 표면만큼이나 광범위한 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 상위 3가지 위험에 대해 자세히 알아보겠습니다.
1. 데이터 노출 및 기밀성 손실
그림자 AI 사용자는 AI 모델과 상호 작용할 때 의도치 않게 개인 사용자 데이터, 회사 데이터 및 지적 재산을 유출할 수 있습니다. 이러한 모델은 대규모 언어 모델에 대한 프롬프트와 같은 사용자의 상호 작용에 대해 학습할 수 있으며, 사용자가 제공한 민감한 고객 데이터는 NDA 또는 경쟁 금지 계약에 서명하지 않은 제3자가 액세스할 수 있게 될 수 있습니다. 이러한 시나리오는 기밀성을 손상시키고 악의적인 행위자가 유해한 목적으로 노출된 정보를 악용하여 잠재적인 데이터 침해를 초래합니다.
다음은 한 가지 실제 사례입니다. 여러 삼성 직원이 ChatGPT에 독점 코드 줄을 붙여넣었습니다. 작업을 간소화합니다. ChatGPT는 옵트 아웃하지 않는 한 사용자 입력에 대해 훈련할 수 있기 때문에 삼성의 코드가 향후 모델 릴리스에 포함될 가능성이 있습니다.
State of AI in the Cloud 2025
AI data security is critical, but staying ahead of emerging threats requires up-to-date insights. Wiz’s State of AI Security Report 2025 reveals how organizations are managing data exposure risks in AI systems, including vulnerabilities in AI-as-a-service providers.
2. 잘못된 정보 및 편향된 출력
그림자 AI 시스템 사용자는 AI 모델과의 상호 작용으로 인해 생성된 잘못된 정보에 대해 조치를 취할 수 있습니다. GenAI 모델은 어떻게 대답해야 할지 불확실할 때 정보를 환각하는 것으로 알려져 있습니다. 한 가지 두드러진 예? 2 뉴욕 변호사들이 허구의 사건 인용문을 제출했습니다. ChatGPT에 의해 생성되어 $5,000의 벌금과 신뢰성 상실을 초래했습니다.
편향은 AI의 정보 무결성과 관련된 또 다른 시급한 문제입니다. GenAI 모델은 종종 편향된 데이터에 대해 훈련되어 동등하게 편향된 응답을 유도합니다. 예를 들어, 가사도우미의 이미지를 생성하라는 메시지가 표시되면 Stable Diffusion은 인종 및 성별 편견을 보여줍니다. 거의 항상 흑인 여성의 이미지를 생성함으로써 말이죠.
사용자들이 AI 모델의 출력을 사실 확인 없이 의지할 경우, 그 결과는 재정적 손실과 명성 손실을 포함하여 회복하기 어려운 결과를 초래할 수 있습니다.
3. 규제 표준을 준수하지 않음
섀도우 AI는 규제 표준이 충족되도록 보장하는 감사 및 모니터링 프로세스에 의해 아직 보호되지 않습니다. 전 세계적으로 AI와 관련된 새로운 GDPR 규정과 다음과 같은 새로운 AI 관련 데이터 보호 규정이 초안 작성 및 발표되고 있습니다. EU AI 법. 유럽에서 비즈니스를 수행하는 조직은 이러한 새로운 표준을 준수할 준비가 되어 있어야 합니다. 그리고 미래의 규정 준수 요구 사항은 "알려진 알 수 없는" 것 중 하나입니다. AI 보안 이는 현장의 복잡성을 더합니다.
규정을 준수하지 않으면 법적 위험뿐만 아니라 브랜드 이미지에도 위험이 발생할 수 있습니다: AI 사용에 대한 대중의 의견은 빠르게 바뀔 수 있습니다. 비용과 관련해서는 복잡성과 예측 불가능성으로 인해 섀도우 AI의 재정적 비용이 섀도우 IT의 재정적 비용을 능가할 것으로 추정하는 것이 타당합니다.
개선된 개인 생산성
섀도우 AI를 직접 처리하면 조직은 운영을 간소화하고 부서 전반에 걸쳐 팀의 역량을 강화할 수 있습니다. 조직이 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.
향상된 프로세스 효율성
AI 도구는 데이터 입력이나 일정 관리와 같은 반복적인 작업을 팀의 업무에서 벗어나 가장 중요한 업무에 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 프로세스를 자동화하면 운영 속도가 빨라질 뿐만 아니라 오류가 줄어들어 워크플로가 더 원활하고 안정적입니다.
개선된 개인 생산성
AI는 직원들이 일상적인 작업을 자동화하거나 복잡한 작업을 지원하여 더 짧은 시간에 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다. 창의적인 아이디어를 창출하든 데이터를 분석하든 AI를 통해 개인은 자신이 가장 잘하는 일에 집중할 수 있어 전반적으로 생산성이 향상됩니다.
더 나은 고객 참여
AI 기반 인사이트를 통해 고객 상호 작용을 고객의 고유한 선호도와 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 개인화된 추천과 적극적인 지원은 전반적인 경험을 개선하여 더 강력한 관계와 장기적인 충성도로 이어집니다.
보안 및 GRC 팀 지원
AI는 보안 및 규정 준수 노력을 강화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 잠재적인 위협을 식별하고, 인시던트 대응을 간소화하고, 기존 접근 방식으로는 놓칠 수 있는 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다. 이러한 추가 지원 계층을 통해 보안 팀은 위험에 미리 대비할 수 있습니다.
shadow AI 완화를 위한 10가지 모범 사례
섀도우 AI를 사용하면 기존 정책의 약점이 드러나는 경우가 많습니다. 직원들이 어떻게 그리고 왜 승인되지 않은 도구를 사용하는지 분석하면 거버넌스 프레임워크를 개선하여 보다 실용적이고 효과적으로 만들 수 있는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
신중하게 관리될 때, 회색 AI는 부채가 아닌 자산이 되어 조직이 보다 현명하고 안전하게 작업할 수 있도록 돕습니다.
더 나은 고객 참여
AI 기반 인사이트를 통해 고객 상호 작용을 고객의 고유한 선호도와 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 개인화된 추천과 적극적인 지원은 전반적인 경험을 개선하여 더 강력한 관계와 장기적인 충성도로 이어집니다.
보안 및 GRC 팀 지원
AI는 보안 및 규정 준수 노력을 강화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 잠재적인 위협을 식별하고, 인시던트 대응을 간소화하고, 기존 접근 방식으로는 놓칠 수 있는 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다. 이러한 추가 지원 계층을 통해 보안 팀은 위험에 미리 대비할 수 있습니다.
shadow AI 완화를 위한 10가지 모범 사례
섀도우 AI를 사용하면 기존 정책의 약점이 드러나는 경우가 많습니다. 직원들이 어떻게 그리고 왜 승인되지 않은 도구를 사용하는지 분석하면 거버넌스 프레임워크를 개선하여 보다 실용적이고 효과적으로 만들 수 있는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
신중하게 관리될 때, 회색 AI는 부채가 아닌 자산이 되어 조직이 보다 현명하고 안전하게 작업할 수 있도록 돕습니다.
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회색 AI를 완화하기 위한 10가지 최고의 관행
그림자 AI를 완화하고 워크플로우에 안전하게 통합하기 위한 10가지 실용적인 단계
1. 조직을 정의합니다'S 위험 성향
조직 확인'AI 솔루션을 배포하기 전에 위험 허용 범위가 매우 중요합니다. 규정 준수 의무, 운영 취약성 및 잠재적인 평판 영향과 같은 요소를 고려합니다. 규정 준수 의무, 운영 취약성 및 잠재적인 평판 영향과 같은 요소를 평가합니다. 이 분석은 엄격한 제어가 필요한 부분과 더 많은 유연성을 허용할 수 있는 부분을 강조합니다.
위험 성향이 명확해지면 이를 AI 채택을 안내하는 데 사용합니다. 위험 수준에 따라 응용 프로그램을 분류하고 위험이 낮은 시나리오부터 시작합니다. 고위험 사용 사례는 혁신이 번창할 수 있도록 노출을 최소화하기 위해 보다 엄격한 통제를 해야 합니다.
2. 증분 AI 거버넌스 접근 방식 채택
AI 거버넌스로 한 번에 너무 많은 작업을 수행하면 팀에 부담이 되고 저항이 생길 수 있습니다. 통제된 환경 또는 특정 팀 내에서 AI 도구를 시범 운영하여 소규모로 시작하세요. 결과가 관찰되면 거버넌스 접근 방식을 구체화하고 점진적으로 채택을 확대합니다.
이 신중한 전략은 위험을 최소화하고 직원들 간의 신뢰를 구축합니다. 팀은 각 단계에서 피드백을 제공할 수 있으므로 거버넌스 정책이 조직의 요구 사항과 실제 현실에 모두 부합하는 방식으로 발전할 수 있습니다.
3. 책임 있는 AI 정책 수립
직원들은 허용 가능한 AI 사용에 대한 명확한 지침이 필요하며, 이에 따라 잘 정의된 책임 있는 AI 정책이 필수적입니다. 이 정책은 처리할 수 있는 데이터 유형, 금지된 활동 및 모든 사람이 따라야 하는 보안 프로토콜을 간략하게 설명해야 합니다. 또한 데이터 개인 정보 보호에 중점을 두고 민감한 정보가 안전하고 일관되게 처리되도록 데이터 관리 관행을 해결해야 합니다. 또한 모든 새로운 AI 프로젝트가 조직의 검토 및 승인을 받도록 요구합니다'구현하기 전에 IT 부서.
이 정책에 대한 정기적인 업데이트도 마찬가지로 중요합니다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 이로 인한 위험도 커지고 있습니다. 정책을 새로운 과제와 기회에 적응하는 동적 리소스로 취급하여 조직의 요구 사항 및 보안 우선 순위에 맞게 조정합니다.
4. AI 도입 전략에 직원 참여 유도
직원들은 승인된 기술의 격차를 메우기 위해 그림자 AI 도구를 채택하는 경우가 많습니다. 설문조사나 워크숍을 주최하면 고객이 사용하는 도구와 그 이유를 파악할 수 있습니다. 이 통찰력은 거버넌스 약점을 정확히 찾아내고 승인된 솔루션으로 요구 사항을 충족할 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.
직원을 참여시키면 AI 이니셔티브가 워크플로에 맞게 조정되도록 하는 데 도움이 됩니다. 이러한 협업은 거버넌스 전략을 보다 실용적으로 만들고 승인되지 않은 도구에 대한 의존도를 줄입니다.
5. AI 사용을 표준화하기 위해 부서 간 협업
AI 채택은 조직의 여러 영역에 영향을 미치므로 모든 팀이 조율되도록 하는 것이 중요합니다. IT, 보안, 규정 준수 및 운영은 AI 도구를 선택, 통합 및 모니터링하기 위한 일관된 표준을 만들기 위해 협력해야 합니다.
통합 정책은 감독을 간소화하고 위험을 줄입니다. 모든 부서가 동일한 규칙을 따를 때 보안의 허점을 더 쉽게 발견할 수 있고 전반적인 채택 프로세스가 보다 간소화되고 효율적이 됩니다.
6. 교육 제공 및 채택 지원 활성화
AI 위험과 모범 사례에 대해 직원을 교육하는 것은 그림자 AI를 줄이는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 보호 방법과 같이 자신의 역할에 맞는 실용적인 지침에 중점을 둡니다. 민감한 데이터 고위험 섀도우 AI 애플리케이션을 피합니다.
교육과 함께 헬프 데스크, 자세한 가이드 또는 디지털 채택 도구와 같은 지속적인 지원을 제공합니다. 이러한 리소스는 직원들이 AI 도구를 책임감 있게 사용할 수 있도록 지원하는 동시에 문제를 안전하게 탐색할 수 있는 자신감을 제공합니다.
7. 위험 및 비즈니스 영향에 따라 AI 솔루션의 우선 순위 지정
모든 AI 도구가 동일하게 만들어지는 것은 아니므로 먼저 위험이 낮고 가치가 높은 애플리케이션에 집중해야 합니다. 민감한 데이터를 처리하지 않고 간단한 작업을 자동화하면 노출을 최소화하면서 빠른 성공을 거둘 수 있습니다. 이러한 도구는 AI의 이점을 팀에 보여주기 위한 토대 역할을 합니다.
강력한 거버넌스 프레임워크를 구축한 후에는 더 고급 도구를 도입할 수 있습니다. 고위험 응용 프로그램의 경우 보다 엄격한 제어를 적용하여 잠재적 위험에 대한 비즈니스 가치를 효과적으로 관리합니다.
8. 그림자 AI 도구의 사용을 정기적으로 감사합니다.
승인되지 않은 AI 사용은 적극적으로 모니터링하지 않는 한 숨겨져 있을 수 있습니다. 일상적인 감사를 수행하여 섀도우 AI 도구를 식별하고, 데이터 보안 위험을 평가하고, 이러한 도구를 제거해야 하는지 아니면 승인된 기술 스택에 공식적으로 채택해야 하는지 결정합니다.
또한 이러한 감사를 통해 직원들이 AI를 사용하는 방식의 패턴을 파악하여 거버넌스를 개선하는 데 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 특정 도구가 승인 없이 반복적으로 사용되는 경우, 이는 승인된 제품에 해결해야 할 격차가 있다는 신호일 수 있습니다.
9. AI 거버넌스에 대한 명확한 책임 확립
책임을 부여하면 AI 정책이 효과적으로 구현되고 모니터링될 수 있습니다. AI 사용을 감독하고, 규정 준수를 유지하고, 위험을 관리할 책임이 있는 팀 또는 리더를 지정합니다. 조직 전체에서 그들의 역할과 권한을 명확하게 합니다.
AI 거버넌스를 위한 전용 연락 창구가 있으면 커뮤니케이션과 의사 결정이 간소화됩니다. 이러한 명확성은 위험을 신속하게 해결하고 정책 시행의 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
10. AI 거버넌스 프로세스를 지속적으로 업데이트
AI 기술은 빠르게 변화하고 있으며, 거버넌스도 이에 맞춰 진화해야 합니다. 정책에 대한 정기적인 검토를 예약하여 새로운 모범 사례를 통합하고, 새로운 위험을 해결하고, 진화하는 비즈니스 목표에 부합합니다.
AI 거버넌스를 위한 전용 연락 창구가 있으면 커뮤니케이션과 의사 결정이 간소화됩니다. 이러한 명확성은 위험을 신속하게 해결하고 정책 시행의 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
턴어라운드와 위험의 균형을 맞추기 위한 모범 사례
한 가지 전략은 턴어라운드와 위험 가능성에 기반한 AI 솔루션을 도입하는 것입니다. 관심 있는 AI 솔루션을 정의하기 위해 위원회는 워크숍과 설문조사를 통해 직원들로부터 피드백을 구해야 합니다.
먼저, 턴어라운드가 높고 위험이 낮은 관심 AI 솔루션을 소개합니다. 이는 대화 로그를 유지하지 않고, 쿼리에 액세스할 수 없으며, 명시적 동의가 제공되지 않는 한 모델 학습에 사용자 상호 작용을 사용하지 않는 온-프레미스 또는 타사 솔루션일 수 있습니다. 다음으로, 위험이 높은 턴어라운드가 높은 AI 솔루션을 계획하는 동시에 그 동안 위험이 낮은 AI 솔루션을 개발하기 시작합니다.
덜 민감한 워크플로의 경우, 좋은 해결책은 입력과 출력 모두에 대한 데이터 기밀성 및 개인 정보 보호 요구 사항을 보장할 수 있는 기존 타사 AI 시스템에 대한 게이트 API 액세스를 제공하는 것입니다. 보다 민감한 워크플로의 경우 가장 안전한 접근 방식은 데이터를 외부 시스템으로 전송할 위험이 없기 때문에 데이터가 있는 AI 솔루션을 개발하는 것입니다.
새로운 AI 제품에 대한 지원을 완료하려면 인사이트를 수집하고 올바른 사용을 보장하기 위해 워크스루, 워크플로 및 컨텍스트 도움말을 배치하는 데 도움이 될 수 있는 디지털 채택 플랫폼에서 관련 정보를 공유해야 합니다.
Wiz로 그림자 AI를 발견하세요
조직은 알지 못하는 것으로부터 스스로를 보호할 수 없습니다. 그림자 AI를 발견하기 위한 첫 번째 단계는 팀 내부 및 팀 전체의 투명성을 장려하고 지원하는 것입니다. 다음 단계는 AI 솔루션의 무단 구현 및 사용을 감지할 수 있는 자동화된 솔루션을 설정하는 것입니다.
Wiz는 최초의 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼(CNAPP)입니다. AI 위험 완화 우리와 함께 AI 보안 태세 관리(AI-SPM) 용액. AI-SPM을 통해 조직은 AI 파이프라인에 대한 완전한 가시성을 확보하고, AI 구성 오류를 감지하여 안전한 구성 기준을 적용할 수 있으며, AI 모델 및 데이터에 대한 공격 경로를 사전에 제거할 수 있습니다.
우리를 방문하여 자세히 알아보십시오. Wiz 문서 (로그인 필요) 또는 일정을 예약하여 직접 확인하십시오. 라이브 데모 오늘!
