보안을 강화하고, 확장하고, 성공하라: 런타임이 최우선인 이유

F5 ADSP | 2025년 4월 15일

AI는 더 이상 실험 단계에 머물러 있지 않습니다. 이미 실제 운영 환경에 도입되어 챗봇을 구동하고, 의사결정을 지원하며, 기업의 운영 방식을 재편하고 있습니다. 하지만 눈앞에 있으면서도 간과되고 있는 사각지대가 있습니다. 바로 런타임입니다.

학습이 주목을 받는 동안, 런타임은 AI가 실제로 작동하는 단계입니다. 모델이 실제 사용자, 데이터, 의사 결정과 상호작용하는 곳이자, 가장 심각한 보안 위험이 발생하는 곳이기도 합니다.

그리고 현실은 이렇습니다. 대부분의 기업은 런타임 계층에서 AI를 활용합니다훈련 단계가 아닙니다. 바로 이 지점에서 도입이 가속화되고 있지만, 보안은 너무 자주 그 속도를 따라가지 못합니다.

블랙박스에서 공격 표면으로

AI 런타임은 단순한 배포 단계가 아닙니다. 이는 새로운 공격 표면으로, 끊임없이 작동하고 예측할 수 없으며 외부에 노출되어 있습니다.

그 이유는 다음과 같습니다:

  • 입력은 예측할 수 없습니다. AI 모델, 애플리케이션 또는 에이전트에 전달되는 모든 프롬프트는 잠재적인 공격 수단이 될 수 있습니다. 공격자는 겉보기에는 무해한 사용자 입력을 프롬프트 인젝션, 탈옥 또는 악의적인 컨텍스트 연결을 통해 공격에 악용할 수 있습니다.
  • 출력은 취약합니다. AI가 생성한 콘텐츠는 독점 데이터를 유출하거나 민감한 고객 정보를 노출할 수 있으며, 유해하거나 규정을 준수하지 않는 응답을 생성할 수도 있습니다. 이 모든 일이 단 몇 초 만에, 흔히 감지되지 않은 채 발생할 수 있습니다.
  • 모델은 잊지 않습니다. 일부 언어 모델은 학습 데이터의 세부 정보를 기억합니다. 이러한 의도치 않은 암기로 인해 일상적인 프롬프트를 통해 데이터가 유출될 수 있습니다.
  • 동작 방식이 불투명합니다. 최첨단 모델은 복잡하며 내부 작동 방식을 파악할 수 없는 블랙박스처럼 동작하는 경우가 많습니다. 이러한 예측 불가능성 때문에 극단적인 상황이나 공격받는 상황에서 모델이 어떻게 반응할지 예측하기가 더욱 어렵습니다.
  • 보안 팀은 통제 수단이 부족합니다. 모델 제공업체의 API를 사용하든 오픈 소스 모델을 사내에서 호스팅하든, 대부분의 기업에는 정책을 적용하고 활동을 모니터링하거나 공격을 실시간으로 차단할 수 있는 세분화된 도구가 없습니다.

결론은 무엇일까요? 런타임은 수동적이지 않습니다. 동적이고 지속적으로 작동하며 실시간 사용자 입력에 노출되기 때문에 공격자들의 주요 표적이자 대부분의 보안 프로그램에서 반드시 해결해야 할 핵심 공백입니다.

엔터프라이즈 AI 보호를 위한 새로운 계층

런타임에서 AI를 보호하는 일은 단일 제어나 도구만으로 해결할 수 있는 문제가 아닙니다. 실제 환경에서 AI 시스템이 사용되는 방식에 맞춰 특별히 설계된 다계층 적응형 보안 경계가 필요합니다.

이를 위해서는 먼저 상호작용이 이루어지는 지점에서 정책을 적용해야 합니다. 기업에는 모든 프롬프트와 응답을 검사하여 프롬프트 인젝션, 유해 콘텐츠, 데이터 유출 및 기타 상황별 위험을 평가할 수 있는 메커니즘이 필요합니다. 이러한 런타임 가드레일은 동적으로 작동해야 하며, 새로운 위협과 변화하는 규정 준수 요구사항에 맞춰 업데이트되는 동시에 비즈니스 운영을 방해하지 않아야 합니다.

하지만 런타임 보안은 단순히 대응하는 데 그치지 않고, 위협을 예측하는 것도 중요합니다. 공격자들이 모델의 동작을 악용하기 위한 새로운 전략을 개발함에 따라, 조직에는 AI 시스템을 대상으로 레드팀 테스트를 수행할 공격 역량이 필요합니다. AI에 특화된 고급 적대적 기법을 활용하면 방어 체계가 이미 알려진 위협뿐 아니라 발생 가능한 위협보다도 한발 앞서 나갈 수 있습니다.

마지막으로, 조직에는 가시성이 필요합니다. 어떤 모델에 누가 어떤 목적으로 접근하는지 등 AI가 어떻게 사용되고 있는지 파악하지 못하면 AI 사용을 효과적으로 관리할 수 없습니다. 런타임 계층 전반의 관측 가능성은 보안과 신뢰를 모두 뒷받침하는 기반입니다.

이러한 기능을 종합하면 런타임에 특화된 새로운 보안 계층이 형성되며, 이는 모든 기업이 안심하고 생성형 AI를 확장하는 데 필수적입니다.

인사이트에서 실행으로

런타임 보안은 더 이상 있으면 좋은 기능이 아니라 전략적 필수 요소입니다. 모든 조직의 보안 책임자에게 이제 중요한 것은 런타임을 보호해야 하는지가 아니라, 얼마나 빨리 보호할 것인지입니다.

공유

작성자 소개

Jessica Brennan
Jessica BrennanAI 보안 부문 수석 제품 마케팅 매니저 | F5

Jessica Brennan의 다른 블로그 게시물

관련 블로그 게시물

F5 NGINX Gateway Fabric로 AI 제공 표준화
F5 ADSP | 2026. 06. 19.

F5 NGINX Gateway Fabric로 AI 제공 표준화

F5 NGINX Gateway Fabric이 기업의 Kubernetes 트래픽 표준화, 애플리케이션 보안 강화, 대규모 AI 추론 준비를 어떻게 지원하는지 알아보세요.

F5의 CalypsoAI 인수 발표, TRiSM 프레임워크 구축을 향한 행보
F5 ADSP | 2025. 09. 12.

F5의 CalypsoAI 인수 발표, TRiSM 프레임워크 구축을 향한 행보

F5의 CalypsoAI 전략적 인수를 통해 조직은 보안, 개인정보 보호 및 운영 통제력을 유지하면서도 안심하고 AI를 도입할 수 있습니다. 자세한 내용은 블로그에서 확인하세요.

사이버 복원력: LLM을 위한 OWASP Top 10 위험 완화
F5 ADSP | 2025. 04. 17.

사이버 복원력: LLM을 위한 OWASP Top 10 위험 완화

OWASP가 2025년 LLM 및 생성형 AI 앱을 위한 10대 위험 및 완화 방안을 발표하면서 업계에 절실히 필요했던 보안 기준이 마련되었습니다. 하지만 실행이 뒤따르지 않는 기준은 아무 의미가 없습니다. F5 AI 런타임 보안 솔루션은 OWASP 10대 위험의 80%에 대응하며, 현실에서 가장 시급한 위험을 우선적으로 해결합니다. 이 솔루션은 실시간 런타임 보호 기능을 결합하여 […]

석유 및 가스 산업을 위한 AI 보안
F5 ADSP | 2025. 01. 01.

석유 및 가스 산업을 위한 AI 보안

AI는 지질 모델링과 시추 최적화부터 파이프라인 모니터링, 예측 유지보수, 원자재 거래에 이르기까지 석유 및 가스 산업을 재편하고 있습니다. 하지만 이러한 미션 크리티컬 활용 사례에는 높은 위험도 따릅니다. 당사의 AI 런타임 보안 솔루션은 검증을 위한 레드팀, 보호를 위한 Guardrails, 그리고 내장된 관측 가능성을 통해 석유 및 가스 산업을 안전하게 보호합니다. […]

인사 부서를 위한 AI 보안
F5 ADSP | 2025. 01. 01.

인사 부서를 위한 AI 보안

AI는 HR을 혁신하고 있습니다. 기업들은 비용을 절감하고 직원 경험을 개선하기 위해 AI 기반 채용 코파일럿, 온보딩 도우미, 직원 지원 챗봇, 인력 분석 도구를 도입하고 있습니다. 하지만 HR 애플리케이션에는 규정 준수 실패, 편향 논란, 평판 훼손으로 이어질 수 있는 고유한 위험도 존재합니다. 당사의 AI 런타임 보안 솔루션은 다음과 같은 방식으로 HR 분야를 보호합니다. […]

기업 법무 관리를 위한 AI 보안
F5 ADSP | 2025. 01. 01.

기업 법무 관리를 위한 AI 보안

AI는 계약 검토 및 증거개시 자동화부터 규제 준수 모니터링과 민감한 지식재산 관리에 이르기까지 기업 법무팀의 업무 방식을 혁신하고 있습니다. 그러나 법률 환경은 AI 도입 시 가장 큰 위험이 따르는 분야 중 하나입니다. 당사의 AI 런타임 보안 솔루션은 검증을 위한 레드팀, Guardrails 등 세 가지 접근 방식으로 기업 법무 관리를 보호합니다 […]