ATLAS (Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems)

개요

AI 기술이 의료, 금융, 자율주행, 보안 등 다양한 산업에 확산되면서, AI 시스템을 대상으로 한 새로운 공격 위협이 등장하고 있습니다. 이에 대응하기 위해 개발된 것이 ATLAS(Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems) 프레임워크입니다. ATLAS는 MITRE가 제안한 AI 보안 위협 인텔리전스 모델로, AI 시스템의 공격면을 정의하고 위협 행위를 체계적으로 분석할 수 있도록 지원합니다.

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1. 개념 및 정의

ATLAS는 AI 모델 및 시스템을 대상으로 한 적대적 위협(Adversarial Threat)을 분류하고 분석하는 위협 인텔리전스 프레임워크입니다. 기존의 MITRE ATT&CK이 IT/OT 시스템 공격에 초점을 맞췄다면, ATLAS는 AI에 특화된 공격 기법을 다룹니다.

주요 목적은 AI 시스템에 대한 위협 모델링, 방어 전략 수립, 보안 강화입니다.

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2. 특징

특징	기존 보안 프레임워크	ATLAS
적용 대상	전통적 IT/OT 시스템	AI 모델 및 ML 파이프라인
위협 범주	네트워크·시스템 공격	데이터 중독, 모델 추출, 적대적 입력 등
표준화	ATT&CK 기반 확장	AI 위협 특화 체계
활용성	제한적	AI 보안 전주기 활용

ATLAS는 AI 보안의 특수성을 반영하여 새로운 공격 벡터를 정의한다는 점에서 차별화됩니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
위협 행위자(Adversary)	AI 시스템을 공격하는 주체	공격 동기 및 방식 정의
공격 기법(Techniques)	데이터 중독, 모델 추출 등	위협 구체화
방어 전략(Mitigations)	보안 강화 기법	위협 완화
지식 베이스(Knowledge Base)	사례 및 인텔리전스 축적	학습 및 공유

ATLAS는 이 구성 요소들을 통해 AI 보안의 체계적 분석 도구 역할을 합니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	관련 스택
적대적 머신러닝(Adversarial ML)	적대적 샘플 공격·방어 연구	FGSM, PGD
데이터 중독 공격(Data Poisoning)	학습 데이터 변조	Clean-label, Backdoor
모델 추출(Model Extraction)	API를 통한 모델 복제	Query-based Attack
프레임워크 연동	ATT&CK, MITRE CALDERA	AI 보안 자동화

ATLAS는 다양한 AI 공격·방어 기술을 매핑하여 실질적인 위협 인텔리전스를 제공합니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
위협 가시성	AI 특화 공격 전술 정의	보안 사각지대 축소
방어 전략 지원	구체적 완화 기법 제공	실질적 보안 강화
표준화	MITRE 기반 글로벌 표준	산업별 활용 가능
지속적 갱신	최신 위협 반영	장기적 대응 가능

ATLAS는 AI 보안 표준화와 위협 대응 체계 구축에 기여합니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
금융 AI	사기 탐지 모델 보안 강화	모델 추출 공격 대응 필요
자율주행	이미지 인식 모델 보호	적대적 입력 방어 필수
의료 AI	진단 알고리즘 안전성 보장	데이터 중독 탐지 중요

ATLAS 도입 시에는 AI 시스템의 도메인 특성과 위협 모델을 반영하는 맞춤형 적용이 필요합니다.

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7. 결론

ATLAS(Adversarial Threat Landscape for AI Systems)는 AI 보안 위협을 체계적으로 정의하고 방어 전략을 수립할 수 있는 혁신적 프레임워크입니다. AI 기술 확산과 함께 ATLAS는 AI 보안 표준화와 산업 전반의 위협 대응을 주도할 핵심 도구로 자리잡을 것입니다.