생성형 AI와 GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 자동화, 고객 경험, 데이터 분석의 혁신을 주도하며 산업을 변화시키고 있습니다. 그러나 기업이 이러한 기술을 도입하면서 간과할 수 없는 네트워크 보안 문제에 직면하고 있습니다. 이러한 첨단 AI 시스템은 방대한 데이터 세트, 지속적인 네트워크 연결, 클라우드 기반 인프라에 의존하기 때문에 기존의 보안 접근 방식으로는 해결하기 어려운 새로운 취약점이 발생할 수 있습니다. 아래에서는 오늘날 제너레이티브 AI와 LLM이 직면한 상위 5가지 네트워크 보안 과제를 살펴봅니다.
1. 데이터 프라이버시 및 보호 위험
생성형 AI 모델은 효과적으로 학습하고 작동하기 위해 방대한 데이터 세트에 의존합니다. 이러한 데이터 세트에는 민감한 정보나 독점 정보가 포함되어 있는 경우가 많기 때문에 공격자의 주요 표적이 됩니다. 보안 제어가 엄격하지 않으면 무단 액세스로 인해 데이터 유출이 발생하여 고객 정보, 지적 재산 또는 내부 커뮤니케이션이 노출될 수 있습니다. 생성형 AI를 배포하는 기업의 경우, 데이터 암호화, 액세스 제어, 보안 전송 프로토콜은 민감한 데이터가 네트워크를 통해 이동할 때 보호 상태를 유지하는 데 필수적입니다. 제로 트러스트 네트워크 액세스(ZTNA) 와 같은 솔루션을 도입하면 중요한 AI 리소스에 대한 액세스 권한을 부여하기 전에 사용자와 디바이스를 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 클라우드 종속성으로 인한 공격 표면 증가
대부분의 생성형 AI 애플리케이션은 클라우드 환경에서 호스팅되며, 확장성과 효율성은 뛰어나지만 추가적인 보안 위험을 초래합니다. 이러한 플랫폼은 일관된 고속 네트워크 연결과 API, 타사 서비스, 하이브리드 클라우드 시스템 전반에 걸친 여러 통합에 의존합니다. 각 계층은 공격 표면을 증가시켜 악의적인 공격자에게 더 많은 진입 지점을 만듭니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 조직은 클라우드 액세스 보안 브로커(CASB) 및 보안 웹 게이트웨이(SWG)와 같은 보안 클라우드 액세스 솔루션을 사용하여 AI 관련 트래픽을 모니터링하고 제어해야 합니다. 강력한 서비스형 방화벽(FWaaS) 전략도 분산된 클라우드 환경 전반에서 무단 접속과 악의적인 활동을 차단하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 서비스 거부(DoS) 및 리소스 과부하
생성형 AI와 LLM은 상당한 컴퓨팅 성능과 리소스에 대한 지속적인 액세스를 필요로 합니다. 따라서 악의적인 공격자가 시스템에 트래픽을 과부하시켜 AI 성능을 방해하거나 모델을 오프라인 상태로 만드는 서비스 거부(DoS) 공격에 특히 취약합니다. 짧은 다운타임도 AI 기반 자동화나 고객 서비스에 의존하는 비즈니스에는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 위협을 방어하기 위해 기업은 SD-WAN을 통한 지능형 트래픽 라우팅을 통해 네트워크 성능을 최적화하고 공격 시 트래픽을 재라우팅해야 합니다. 또한 침입 탐지 및 방지 시스템(IDPS)을 구현하면 의심스러운 활동을 모니터링하고 DoS 시도를 실시간으로 완화할 수 있습니다.
4. 모델 포이즈닝 및 데이터 무결성 공격
생성형 AI 모델은 학습된 데이터만큼만 성능이 향상됩니다. 공격자는 악의적이거나 부정확한 데이터를 AI 학습 파이프라인에 주입하여 이를 악용할 수 있는데, 이를 모델 포이즈닝(모델 중독)이라고 합니다. 이렇게 하면 모델의 동작이 손상되어 편향된 출력, 보안 취약성, 심지어 신뢰를 약화시키고 금전적 손실을 초래하는 유해한 응답으로 이어질 수 있습니다. 네트워크 가시성을 확보하고 엄격한 데이터 유효성 검사 정책을 시행하는 것은 비정상적인 입력을 탐지하고 차단하는 데 매우 중요합니다. 또한 조직은 엔드투엔드 가시성과 AI 전용 보안 제어를 도입하여 교육 환경과 데이터 소스가 변조되지 않도록 보호해야 합니다.
5. 실시간 위협 탐지 및 대응 부족
AI 및 LLM 기반 애플리케이션은 빠른 속도로 작동하며, 보안팀은 진화하는 위협에 빠르게 대응해야 합니다. 하지만 많은 기업이 네트워크 전반에 걸쳐 실시간 위협 탐지 및 자동화된 완화 기능이 부족합니다. 이로 인해 공격자가 취약점을 파악하고 패치를 적용하기 전에 이를 악용할 수 있는 위험한 공백이 생깁니다. AI 기반 보안 분석을 활용하면 기업은 실시간 위협 탐지 및 자동화된 대응을 통해 네트워크 트래픽을 보호하고 침해를 방지할 수 있습니다. 서비스형 통합 SASE 플랫폼을 구현하면 고급 보안 기능과 최적화된 네트워크 성능을 결합하여 생산성에 영향을 주지 않고 위협을 선제적으로 해결할 수 있습니다.
서비스형 아리아카 통합 SASE로 차세대 AI를 위한 탄력적인 네트워크 구축
생성형 AI와 대규모 언어 모델은 엄청난 기회를 가져다주지만, 동시에 기업이 정면으로 해결해야 하는 복잡한 보안 문제를 야기하기도 합니다. 아리아카의 서비스형 통합 SASE는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)로 인해 발생하는 네트워크 보안 문제를 해결하기 위해 특별히 설계되었으며, 강력한 보안과 최적화된 성능을 결합한 통합 접근 방식을 제공합니다.
아리아카는 제로 트러스트 WAN과 차세대 방화벽(NGFW)을 통해 검증된 사용자와 디바이스만 중요한 AI 인프라에 액세스할 수 있도록 하여 무단 액세스, 트래픽 차단, 데이터 포이즈닝을 완화합니다. 또한 보안 웹 게이트웨이(SWG) 및 클라우드 액세스 보안 브로커(CASB) 기능을 통합하여 클라우드를 오가는 트래픽을 보호하고 이러한 흐름에 대한 가시성을 제공하며 기업 정책 준수를 강화합니다. 성능 측면에서는 아리아카의 AI 가속화 글로벌 프라이빗 백본이 공용 인터넷의 예측 불가능성을 제거하여 AI 워크로드 및 대용량 데이터 전송에 필요한 저지연 고속 연결을 보장합니다. 이 플랫폼의 지능형 트래픽 라우팅과 내장된 WAN 최적화는 리소스 과부하 및 네트워크 혼잡과 같은 문제를 해결하여 처리 요구가 많은 상황에서도 일관된 성능을 제공합니다.
아리아카 원패스 아키텍처는 안전하고 원활한 네트워크 액세스를 제공하기 위해 세 가지 핵심 아키텍처 원칙을 기반으로 합니다:
- 단일 관리 창은 네트워크 및 보안 서비스에 대한 중앙 집중식 가시성과 제어 기능을 제공하여 기업과 관리형 서비스 제공업체가 AI/ML 분석을 활용하여 선제적인 문제 해결과 일관된 감독을 수행할 수 있도록 지원합니다.
- 통합 제어 영역은 정책을 중앙에서 조율하고 모든 사용자와 위치에 일관되게 적용하여 보안 침해의 일반적인 원인인 잘못된 구성을 최소화합니다.
- 분산 데이터 플레인은 엣지, 클라우드, PoP 등 사용자와 애플리케이션에 더 가까운 곳에서 보안을 적용하여 중복성 없이 확장 가능한 위치 인식 보호 기능을 제공합니다.
실시간 네트워크 가시성 및 분석과 결합된 아리아카는 기업이 위협이 AI 운영을 방해하기 전에 선제적으로 모니터링, 탐지, 해결하여 혁신을 위한 안전하고 고성능의 환경을 조성할 수 있도록 지원합니다. AI 투자를 보호하고 최적의 성능을 보장하기 위해 기업은 Aryaka Unified SASE as a Service가 제공하는 고급 기능, 가시성, 효율성이 필요합니다. 성능과 보안을 결합함으로써 기업은 위험을 완화하면서 제너레이티브 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
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