AI 보안 감사 체크리스트

개요

AI 시스템이 사회 전반에 빠르게 확산됨에 따라, 인공지능이 생성하거나 의사결정에 활용하는 결과에 대한 보안, 무결성, 책임성 확보가 중요해지고 있습니다. 이에 따라 ‘AI 보안 감사(AI Security Audit)’는 인공지능 시스템의 개발, 학습, 배포, 운영 전 과정에서 보안 위협 요소를 점검하고, 위협에 대한 방어체계를 갖추었는지 확인하는 필수 절차로 부각되고 있습니다. 이 글에서는 AI 보안 감사의 개념과 함께, 실무 적용 가능한 체크리스트 항목을 단계별로 정리합니다.

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1. AI 보안 감사란?

AI 보안 감사는 머신러닝/딥러닝 기반 시스템에서 발생 가능한 보안 위협 요소를 식별하고, 이를 예방하거나 대응할 수 있도록 체계적으로 점검·검증하는 과정입니다. 이는 일반적인 정보보안 감사보다 다음 요소를 추가 고려합니다:

• 학습 데이터의 무결성 및 출처
• 모델에 대한 공격 가능성 (예: 백도어, 추론 공격)
• 모델 배포 후의 입력 안전성 및 결과 해석 가능성

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2. AI 보안 위협 유형 정리

위협 유형	설명
데이터 오염 (Poisoning)	학습 데이터에 악성 샘플 삽입해 모델 성능을 왜곡
입력 조작 (Evasion)	적대적 입력(Adversarial Example)을 통해 오분류 유도
백도어 삽입	특정 트리거 입력 시만 공격자의 의도대로 동작하게 학습
모델 추출	API를 반복 호출해 모델 파라미터 또는 구조 추정
민감정보 추론 (Membership Inference)	모델이 학습한 특정 데이터 존재 여부 유추 가능
모델 재사용 취약점	외부 사전학습 모델을 가져오면서 발생 가능한 백도어/라이선스 위협

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3. AI 보안 감사 체크리스트 (요약)

[1] 데이터 수집/전처리 단계

• 학습 데이터 출처 및 생성 이력 확인 (공식/내부/크롤링 등)
• 개인정보, 바이오 정보 등 민감정보 포함 여부 확인
• 라벨 품질, 데이터 왜곡/중복 여부 검증
• 이상치 탐지 및 자동화된 필터링 적용 여부

[2] 모델 학습/검증 단계

• 백도어 공격 탐지 여부 (e.g. STRIP, Neural Cleanse 등 사용)
• 학습 과정 로깅 및 재현성 확보(Seed 고정, 버전 관리 등)
• AI 모델 결과 해석성 확보 (e.g. SHAP, LIME, Attention Map)
• 오버피팅, 데이터 누수 등 일반화 문제 검증

[3] 모델 배포/운영 단계

• 추론 API 접근 제어, 토큰 인증 등 적용 여부
• 입력값 유효성 검사 및 인젝션 방지 필터링
• Adversarial Example 방어 적용 여부 (e.g. smoothing, input sanitization)
• 결과 로깅, 추적 가능성 확보, 감사 로그 저장

[4] 외부 연계 및 재사용 모델 점검

• 외부 사전학습 모델의 소스 및 취약점 여부 점검
• 라이선스 적합성 검토 (상용, 오픈소스, 비공개 등)
• 모델 재사용 시 백도어·데이터 누수 가능성 검토

[5] 조직 및 운영 정책

• AI 보안 가이드라인 및 위험관리 체계 구축 여부
• 감사 주기, 담당자 지정, 인시던트 대응 계획 마련 여부
• 보안 관련 교육, 훈련, 인식 제고 활동 수행 여부

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4. AI 보안 감사 도구 및 프레임워크

도구/프레임워크	설명
Microsoft Counterfit	AI Red Teaming 도구, 백도어·적대적 입력 검증 가능
IBM Adversarial Robustness Toolbox	입력 조작 탐지 및 방어 테스트 기능 제공
STRIP, Neural Cleanse	백도어 삽입 여부 자동 탐지 도구
Audit-AI (open source)	편향 및 결과 감사용 알고리즘 평가 도구
TensorBoard + Weights & Biases	학습 시 보안 로깅 및 재현성 추적 도구

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5. 결론

AI 보안 감사는 단순한 모델 성능 평가를 넘어 전체 AI 시스템의 투명성, 신뢰성, 보안성을 확보하기 위한 필수 절차입니다. 정형화된 체크리스트와 보안 도구를 적극적으로 활용하여, 사전 예방 중심의 보안 설계가 이루어질 때 신뢰 가능한 AI 서비스의 기반이 마련됩니다. 앞으로 AI 보안 감사를 통해 "AI도 감시되고, 감사받을 수 있는 시스템"으로 성숙해지는 것이 중요합니다.