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개요GenAI Security(생성형 AI 보안)는 LLM, 이미지 생성 모델 등 생성형 AI 시스템에서 발생할 수 있는 보안 위협을 식별하고 방어하기 위한 기술 및 전략을 의미한다. 생성형 AI는 텍스트, 코드, 이미지 등을 생성하는 강력한 능력을 갖지만, 동시에 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 모델 악용 등의 새로운 보안 리스크를 동반한다. 이에 따라 기업 및 조직에서는 AI 활용과 동시에 보안 체계 구축이 필수적으로 요구되고 있다.1. 개념 및 정의GenAI Security는 생성형 AI의 입력(프롬프트), 모델 내부 처리, 출력 결과, 외부 시스템 연동 과정에서 발생할 수 있는 보안 위협을 예방하고 대응하는 전반적인 보안 프레임워크이다. 이는 기존 정보보안과 AI 특화 보안이 결합된 형태로 발전하..

개요AI Agent Security(AI 에이전트 보안)는 자율적으로 판단하고 행동하는 AI 에이전트가 외부 위협으로부터 안전하게 동작하도록 보호하는 보안 체계이다. Agentic AI의 확산으로 인해 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 권한 오용 등 새로운 공격 벡터가 등장하고 있으며, 이에 대응하기 위한 보안 전략이 필수적으로 요구된다. 특히 LLM 기반 에이전트는 외부 도구와 API를 활용하기 때문에 공격 표면(Attack Surface)이 크게 확장되는 특징을 가진다.1. 개념 및 정의AI 에이전트 보안은 에이전트의 입력(프롬프트), 내부 추론, 외부 도구 호출, 출력 결과까지 전 과정에서 발생할 수 있는 보안 위협을 식별하고 방어하는 기술 및 정책을 의미한다. 이는 전통적인 애플리케이션 보안(App..

개요Risk Atlas for LLM은 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 설계, 배포, 운영 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 체계적으로 식별하고 평가·관리하기 위한 프레임워크입니다. 개인정보 유출, 부정확한 응답, 편향, 보안 침해 등 다양한 위험을 사전에 분류하고 대응 전략을 수립함으로써, 기업 및 기관이 안전하고 책임감 있게 LLM을 활용할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의Risk Atlas란 LLM 관련 리스크를 카테고리화하고, 각 리스크에 대한 영향도와 발생 가능성을 시각화한 지표 체계를 의미합니다.LLM: 대량의 자연어 데이터를 기반으로 학습된 언어 생성 모델 (예: GPT, PaLM)Risk Atlas 목적: LLM 기반 서비스의 투명성, 책임성, 보안성 확보관..

개요AI 에이전트 하이재킹(Agent Hijacking)은 인공지능 시스템, 특히 자동화된 에이전트나 자율 실행 AI가 공격자에게 통제권을 탈취당하는 사이버 공격 유형입니다. 이는 명령어 조작, 학습 데이터 오염, 통신 경로 개입 등을 통해 발생하며, 개인정보 유출, 시스템 오작동, 악성 자동화로 이어질 수 있습니다.1. 개념 및 정의AI 에이전트 하이재킹 공격은 AI가 수행하는 작업 흐름을 공격자가 탈취하거나 변조하여 악의적인 목적을 수행하도록 조작하는 공격 방식입니다.주 대상: 챗봇, RPA, 자율 에이전트, 멀티에이전트 시스템공격 목표: 정보 유출, 정책 위반, 악성 실행 유도차이점: 기존 시스템 하이재킹보다 자율성 기반 AI의 조작이 핵심2. 특징 구분 AI 에이전트 하이재킹 일반 악성코드 공..

개요AI Red Teaming은 인공지능 시스템에 대해 공격자 관점에서 위협 모델링 및 취약점 평가를 수행하는 테스트 전략으로, 모델의 신뢰성, 안전성, 악용 가능성 등을 식별하고 개선하기 위한 사전 대응 프로세스입니다. 전통적인 사이버보안의 레드팀 개념을 인공지능 영역으로 확장한 개념으로, 특히 LLM, 이미지 생성 모델, 자율주행 AI 등 복잡한 AI 시스템에 필수적인 보안 절차로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의AI 시스템에 대한 공격 시나리오 시뮬레이션 및 취약점 탐지 테스트 수행 활동목적AI 시스템의 악용, 편향, 정보 노출 등의 리스크 조기 발견 및 완화필요성AI 기반 서비스 확대에 따른 안전·윤리·법적 리스크에 대한 선제적 대응 요구2. 특징특징설명차별점공격자 시점 분석..