1. AI 윤리와 보안의 근본적 연결고리 AI 보안(Security)과 AI 윤리(Ethics)는 과거엔 별개의 영역으로 인식되었지만, 이제는 ‘신뢰 가능한 AI(Trustworthy AI)’ 라는 공통 목표 아래 긴밀히 결합되고 있습니다. 보안은 AI 시스템이 공격에 의해 변조되지 않도록 지키는 기술적 방어선이고,윤리는 AI가 사람의 가치와 사회적 책임을 침해하지 않도록 만드는 규범적 기반입니다. 즉, 보안 없는 윤리는 무력하고, 윤리 없는 보안은 위험하다. AI가 의료 진단, … 더 읽기
AI 방어 기법과 모델 보호 전략, 그리고 AI 기반 사이버보안 시스템 이 글은 ‘AI 보안 실무 5일 시리즈’의 4일차입니다.1~3일차에서는 AI의 취약점과 공격 사례를 살펴봤다면,오늘은 그 위협에 대응하기 위한 AI 방어 기법(AI Defense Techniques) 과AI 기반 사이버보안 시스템(AI in Cybersecurity) 의 실제 적용 전략을 다룹니다. 1. AI 방어 기법(AI Defense Techniques)의 핵심 원리 AI 방어는 단순히 ‘보안 필터’를 추가하는 것이 … 더 읽기
적대적 AI 공격 사례와 데이터 중독, 모델 탈취 위협 이 글은 ‘AI 보안 실무 5일 시리즈’의 3일차입니다.1일차에서는 AI 보안 기본 개념과 모델 취약점,2일차에서는 AI 보안 테스트와 해킹 툴을 다뤘다면,오늘은 실제 적대적 공격 사례(Adversarial Attack Examples) 를 중심으로데이터 중독(Data Poisoning) 과 모델 탈취(Model Stealing) 위협을 분석합니다. 1. 적대적 AI 공격이란? 적대적 AI 공격(Adversarial Attack)은 AI 모델의 약점을 의도적으로 이용해 오작동을 유도하는 행위입니다.공격자는 입력 데이터의 일부분만 … 더 읽기
서문 — 시리즈 안내 5일 시리즈 중 2일차 글입니다.1일차에서는 AI 보안 기본 개념과 AI 모델 취약점 분석을 다뤘습니다. 이번 글에서는 AI 보안 테스트 및 평가 방법 (AI Security Testing)과 AI 해킹 도구 및 시뮬레이션 툴 소개 (Adversarial Tools)에 초점을 맞춰, 실제 모델을 검증하고 공격 시뮬레이션을 수행하는 방법을 실무 관점에서 안내합니다 1. AI 보안 테스트란 무엇인가? … 더 읽기