글로벌 은행, F5로 엔터프라이즈 AI를 대규모로 안전하게 보호

세계 최대 규모의 글로벌 금융 기관 중 한 곳은 F5의 안전한 인프라를 기반으로 인사, 조달, 사이버 보안 및 핵심 사업부 운영 전반에서 내부 및 외부용 사용 사례를 위한 AI 서비스를 구축했습니다.

비즈니스 과제

전 세계적으로 20곳이 넘는 글로벌 시스템적 중요 은행(G-SIB)은 규모가 크고 상호 연계성과 복잡성이 높아, 이들 은행의 파산은 글로벌 금융 위기를 촉발할 수 있습니다. 따라서 이들의 사이버 보안은 매우 중요합니다. 최근 세계 최대 규모의 G-SIB 중 한 곳은 내부 운영과 대외 서비스 전반에 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 도입할 준비를 마쳤으며, 인사, 조달, 사이버 보안 및 핵심 사업 부문에서 활용할 계획입니다.

은행은 AI 도입 속도를 늦추지 않으면서 기밀 데이터를 보호하고, 접근 통제를 시행하며, EU AI법 및 ISO/IEC 42001과 같은 글로벌 규제 프레임워크를 준수해야 했습니다. 은행의 거버넌스 구조에는 최고정보보호책임자(CISO), 글로벌 최고정보책임자(CIO), 개인정보 보호 및 책임 있는 AI 최고책임자가 참여했으며, 이는 당면 과제의 규모를 반영한 것이었습니다. 프로젝트의 범위가 방대하고 복잡한 만큼, 여러 이해관계자의 지지를 확보하려면 종합적인 도입 전략이 필수적이었습니다.

이 은행은 출시 준비가 완료된 50개 이상의 사용 사례를 보유하고 있었지만, 내부 감사 담당자들은 해당 시스템을 안전하게 배포할 수 있는지 검증할 방법이 없었습니다. 프로젝트를 추진하려면 데이터 주권 및 내부 통제 요건을 충족할 수 있는 AI 보안 플랫폼이 필요했습니다.

솔루션

이 은행은 여러 주요 AI 보안 공급업체를 대상으로 경쟁 평가를 실시했습니다. F5는 모든 기준을 충족했으며 최고 수준의 보안, 규정 준수 및 성능을 입증했습니다.

속도는 중요한 선정 기준이었습니다. 은행이 EU AI 법에 부합하는 Guardrails를 요청하자 F5는 신속하게 대응하여, 진화하는 공격에 대해 검증된 보호 기능과 98% 이상의 정확도를 갖춘 F5 AI Guardrails를 선보였습니다. 이후 은행은 이러한 신속한 대응과 보안 효과를 F5와의 진정한 파트너십이 무엇인지를 보여주는 증거로 꼽았습니다.

F5 AI Red Team은 은행의 보안 팀에 AI 시스템이 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 구체적인 증거와 더불어, 해당 환경에서 데이터 유출이 발생할 수 있는 지점, 프롬프트가 조작될 수 있는 방식, 통제가 무력화되는 지점을 파악하는 데 필요한 가시성을 제공함으로써 F5의 강점을 더욱 강화했습니다.

평가에서 우위를 차지하는 것은 과제의 절반에 불과했습니다. 은행의 AI 인프라가 일상 업무의 핵심으로 자리 잡아 가면서, 아키텍트들은 F5 솔루션이 인라인으로 실행되고 필요할 경우 장애 발생 시 페일 클로즈 방식으로 작동하면서도 추가적인 위험을 초래하지 않는다는 증거가 필요했습니다. 이를 위해서는 대용량 데이터 보존, 구조화된 스토리지의 한계, 오토스케일링 등 실제 엔터프라이즈 규모의 제약 조건에서도 솔루션이 제대로 작동한다는 점을 입증해야 했습니다. 또한 각 팀에 우회 방식을 요구하는 대신, 은행의 기존 SIEM 및 ID 인프라와 직접 통합해야 했습니다.

은행은 AI Guardrails와 AI Red Team을 도입하고, 은행이 완전히 소유하고 통제하는 전용 온프레미스 인프라의 베어메탈 환경에서 해당 솔루션을 자체 호스팅하기로 결정했습니다.

결과

사이버 공격으로부터 데이터와 AI 플랫폼 보호

F5 솔루션은 데이터 주권과 내부 통제 기능을 통합하도록 설계되었습니다. 구체적으로는 다음과 같습니다.

• AI Guardrails는 은행의 중앙 집중식 AI 및 보안 팀이 정한 요구 사항에 따라 즉시 사용 가능한 맞춤형 Guardrails를 제공하여 런타임에 데이터 유출, 프롬프트 인젝션, 탈옥 및 정책 위반을 탐지하고 차단합니다.
• AI Red Team은 광범위한 시그니처 공격 라이브러리와 사용자 지정 의도 기반의 에이전트형 공격 기능을 제공하여, 실제 적대적 공격 기법에 대한 플랫폼의 방어력을 지속적으로 검증합니다.

테스트 결과, 빠르게 측정 가능한 보안 효과가 확인되었으며, 그 핵심은 90% 이상의 보호율이었습니다. PII 노출, 프롬프트 인젝션, 탈옥, 악성 콘텐츠 전반에 걸친 이 성과는 모두 AI Red Team 테스트를 통해 검증되었으며 AI Guardrails를 통해 적용되었습니다.

안전한 AI 도입을 위한 경로 수립

이러한 보호율은 실질적인 성과로 이어졌습니다. AI 레드팀 테스트와 적응형 가드레일을 고도로 규제된 환경에 맞게 설계된 아키텍처와 결합함으로써, 은행은 보안과 거버넌스에 대한 확신을 바탕으로 비즈니스 전반에 AI를 확장할 수 있습니다.

이제 보안 아키텍처가 검증됨에 따라, 은행은 이전에는 추진이 가로막혔던 바로 그 활용 사례, 즉 여러 부서와 전문 분야, 핵심 사업 부문을 아우르는 안전한 다분야 AI 활용 사례를 본격적으로 추진할 수 있게 되었습니다.

규제 및 거버넌스 대응 역량 강화

AI Guardrails와 AI Red Team은 하나의 정책 및 보고 계층으로 통합되어, 공격적 테스트에서 발견된 결과가 별도의 보고서에만 머무르지 않고 런타임 보호 조치에 직접 반영됩니다. 이러한 폐쇄 루프 보안 아키텍처에서는 보안 조직을 위한 통합된 단일 뷰를 통해 감사에 즉시 활용할 수 있는 증거가 은행의 거버넌스 프로세스에 제공됩니다. EU AI Act 및 ISO/IEC 42001 요구 사항에 부합하는 이 중앙 집중식 보고 체계는 은행 감사 담당자에게 그동안 부족했던 보안 입증 자료를 제공합니다.

성능 및 운영 복원력 보장

지연 시간 모니터링, 모델 장애 조치, 확장성 검증이 설계에 기본적으로 반영되어 있어, 은행의 AI 플랫폼은 실제 운영이 시작된 후에도 핵심 비즈니스 운영을 중단시키지 않으면서 부하 상황에서 가용성과 응답성을 유지할 수 있습니다.

보안 아키텍처 검증을 마친 이 은행은 이미 초기 AI Guardrails 및 AI 레드팀 배포 이후를 내다보고 있습니다. 사용 사례가 확대되고 자율성이 높아지며 워크플로 전반에 더욱 깊이 통합됨에 따라, 이 은행은 자동 복구 및 에이전틱 보안 기능을 비롯한 추가 F5 AI Security Platform 솔루션을 검토하고 있습니다.

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