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개요AI Ethics Canvas는 인공지능 시스템의 개발 및 운영 전반에서 윤리적 문제를 사전에 탐색하고 체계적으로 대응하기 위한 도구입니다. 제품 기획 단계부터 서비스 출시 이후까지 다양한 이해관계자 관점에서 AI 기술이 야기할 수 있는 리스크와 책임을 시각화하고 토론할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 AI 거버넌스, 책임성 확보, 규제 대응의 핵심 수단으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의AI Ethics Canvas는 디자인 사고(Design Thinking)와 비즈니스 모델 캔버스에서 착안한 윤리적 설계 도구로, AI 시스템의 잠재적 영향력에 대해 포괄적인 검토를 유도합니다.주요 목적AI 시스템의 개발자, 사용자, 사회적 영향에 대한 윤리적 고려사항 정리리스크 사전 인식 및 대응 방안 수립A..

개요Feature Swap은 머신러닝과 인공지능 모델에서 입력 특징(feature)의 위치나 속성을 조작함으로써 모델의 예측을 교란시키는 데이터 기반 공격 기법입니다. 주로 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등의 고차원 입력을 사용하는 AI 시스템에 대해 적용되며, 정확한 분류나 판단을 회피하거나 오답을 유도하는 데 악용됩니다.1. 개념 및 정의Feature Swap은 모델 입력의 주요 feature 위치 또는 속성을 **의도적으로 바꿔치기(Swap)**하여 예측을 왜곡시키는 적대적 공격(adversarial attack) 방식입니다.공격 대상: Vision AI, NLP 모델, 추천 시스템 등공격 목적: 분류 오류, 모델 신뢰도 하락, 필터링 우회 등유형: 공간적 위치 스왑, 시맨틱 스왑, 다차원..

개요Model Cards는 AI 및 머신러닝 모델의 기능, 한계, 윤리적 고려사항, 사용 권장 시나리오 등을 정형화된 형식으로 문서화한 정보 카드다. Google AI의 연구진이 제안한 이 개념은 AI 모델의 신뢰성, 투명성, 공정성, 안전성 등을 확보하기 위한 표준적 접근 방식으로, 모델 배포 및 활용 과정에서 발생할 수 있는 오해, 남용, 리스크를 사전에 방지하고자 한다.1. 개념 및 정의Model Cards는 AI/ML 모델의 메타데이터를 중심으로 모델 개발자, 사용자, 이해관계자에게 모델의 특성과 의도를 명확히 전달하는 문서이다. 주로 JSON, Markdown, PDF 형식으로 제공되며, 각 모델에 대한 사양, 훈련 데이터 정보, 성능 지표, 한계, 윤리적 고려사항, 사용 권장/비권장 사례 등이..

개요ISO/IEC 24028은 인공지능(AI) 시스템의 신뢰성(Trustworthiness)을 확보하기 위한 리스크 기반 접근과 설계 원칙을 제시하는 국제 표준 가이드라인이다. AI의 투명성, 공정성, 보안성, 안정성 등을 체계적으로 평가하고 설계 단계에서부터 이를 고려하도록 하는 것이 핵심이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의인공지능 시스템의 신뢰성을 확보하기 위한 품질 속성 및 리스크 요소를 정의한 ISO/IEC 가이드라인제정기관ISO/IEC JTC 1/SC 42 (AI 국제 표준 기술위원회)적용 대상정부, 기업, AI 개발 조직, 평가기관 등ISO/IEC 24028은 'AI 시스템이 얼마나 안전하고 예측 가능하며 책임 있는 방식으로 동작하는가'에 대한 판단 기준을 제공한다.2. 특징특징설명기존 ..

개요AI 엔지니어링(AI Engineering)은 인공지능 모델을 실제 서비스 및 제품에 안정적이고 지속 가능하게 적용하기 위한 종합적인 엔지니어링 접근법이다. 이는 단순한 모델 개발을 넘어, 운영 환경에서의 지속적 개선, 자동화된 배포, 거버넌스 및 모니터링 등을 포괄한다. 특히 MLOps, 신뢰 가능한 AI, 반복 가능한 학습 파이프라인 등이 중심 요소로 부각되고 있다.1. 개념 및 정의AI 엔지니어링은 AI 모델을 산업 현장에 실제로 통합하고 운영하기 위한 기술, 프로세스, 도구의 총합이다.목적: AI 모델의 일관된 개발, 검증, 배포 및 운영 체계화필요성: PoC 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서의 안정적 운영 필요성 증가핵심 개념: 지속 가능한 모델 관리, 운영 자동화, 모델 신뢰성 확보2. ..

개요제로샷 트로잔 탐지(Zero-Shot Trojan Detection)는 사전에 학습하지 않은 악성코드 유형 또는 보지 못한 트로잔 공격을 탐지하기 위한 인공지능 기반 사이버 보안 기법입니다. 기존의 시그니처 기반 보안 시스템은 알려진 공격에만 효과적이지만, 제로샷 탐지 모델은 이전 학습 데이터에 없는 공격도 행동 또는 구조적 특성을 기반으로 식별할 수 있어 APT, 트로잔 백도어, 변종 악성코드에 대응하는 데 유리합니다. 본 글에서는 제로샷 탐지 개념, 트로잔 위협의 특징, 탐지 방법론 및 실무 도입 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 트로잔(Trojan)정상 프로그램처럼 위장하여 시스템 내부에 침투한 후 백도어, 정보 유출 등을 수행하는 악성코드 유형제로샷 학습(Zero-Shot Le..