생성형 AI는 기존 데이터의 패턴과 사례를 학습하여 텍스트, 이미지, 오디오 등 새로운 콘텐츠를 자율적으로 생성할 수 있습니다. 딥러닝 모델을 활용해 다양하면서도 맥락에 적합한 결과물을 생성하며, 인간의 창의성과 문제 해결 능력을 모방합니다.
생성형 AI의 기회와 우려 사항
개인과 조직은 콘텐츠 제작, 자연어 처리, 데이터 합성 등 매우 다양한 용도와 애플리케이션에 생성형 AI를 활용합니다. 콘텐츠 제작 분야에서는 시, 학술 에세이, 마케팅 자료부터 이미지, 동영상, 음악, 컴퓨터 코드에 이르기까지 다양한 콘텐츠를 생성하는 데 도움을 줍니다. 자연어 처리 분야에서 생성형 AI는 챗봇과 언어 번역 기능을 향상시키며, 방대한 양의 데이터를 합성하여 제품 설계, 개발 및 프로토타이핑의 창의성을 촉진합니다. 조직 내에 생성형 AI 애플리케이션을 도입하면 더 나은 정보에 기반한 의사결정과 운영 효율성 향상에 기여하여 직원의 업무를 지원할 수 있으며, 궁극적으로 수익성 제고와 비즈니스 성장으로 이어질 수 있습니다.
그러나 생성형 AI는 심각한 보안 및 윤리적 우려도 야기합니다. 여기에는 편향 가능성, 고도화된 사이버 공격, 개인정보 보호 위험 등이 포함됩니다. 예를 들어 생성형 AI는 온라인 서적, 게시물, 웹사이트, 기사 등 인터넷에서 체계적으로 수집한 콘텐츠로 학습된 대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 수 있습니다. 생성형 모델은 학습 데이터로부터 배우므로, 사용된 데이터에 편향이 있다면 모델이 결과물에서 기존의 편향을 그대로 재현하거나 심지어 증폭할 수 있습니다.
또한 생성형 AI는 의도치 않게 오해를 불러일으키거나 사실과 다른 정보(환각이라고 함)를 생성하여 허위 정보의 확산을 초래할 수 있습니다. 악의적인 행위자는 생성형 AI를 이용해 사회 불안을 야기할 수 있는 선전물을 유포하고 정교하게 조정할 수도 있습니다. 이제 악의적인 행위자들은 오해를 유발하거나 악의적으로 사용될 수 있는 사실적인 조작 콘텐츠인 딥페이크를 만드는 데 생성형 AI를 흔히 활용합니다. 딥페이크는 신원 도용, 사회 공학 또는 피싱 공격, 허위 정보 유포, 개인과 사회에 위협이 되는 기만적 콘텐츠 제작 등에 사용될 수 있습니다.
현재 다크 웹 시장에서는 표적 피싱 이메일 작성, 탐지하기 어려운 멀웨어 제작, 피싱 페이지 생성, 취약한 웹사이트 식별은 물론 해킹 기법에 관한 튜토리얼 제공에도 사용할 수 있는 FraudGPT AI 도구가 판매되고 있습니다.
LLM 학습에 사용되는 콘텐츠는 동의 없이 접근되어 모델 학습에 활용되었을 가능성이 있으며, 개인 정보와 민감한 정보뿐 아니라 저작권 또는 독점권으로 보호되는 콘텐츠도 포함할 수 있습니다. 이러한 비공개 정보는 AI가 콘텐츠를 생성할 때 참조하는 데이터의 일부이므로, 출력 결과를 통해 민감한 데이터나 비공개 정보가 의도치 않게 노출될 실질적인 위험이 있습니다.
생성형 AI 공급업체는 개인이나 조직이 자신의 개인정보 또는 독점 정보가 저장되었거나 학습 목적으로 사용되었는지 확인하거나, EU의 일반 데이터 보호 규정(GPDR)과 같은 정부 규정의 ‘잊힐 권리’ 또는 ‘삭제권’ 지침에 따라 해당 정보의 삭제를 요청할 수 있는 방법을 제공하지 않을 수 있습니다. 또한 LLM 학습에는 서로 다른 지역이나 국가의 데이터를 수집하고 활용하는 과정이 포함되는 경우가 많습니다. 이로 인해 데이터 주권 규정이 침해될 가능성이 있는 상황이 발생할 수 있습니다.
생성형 AI 애플리케이션의 유형
생성형 AI는 조직과 산업 전반에서 다양하게 활용될 수 있으며, 적절한 워크플로에 생성형 AI를 신중하게 도입하면 기업이 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 활용 사례는 다음과 같습니다:
- 글 콘텐츠 제작. 생성형 AI는 기사, 블로그, 개인화된 메시지, 캠페인용 광고 문구 등 다양한 용도로 사람처럼 자연스러운 텍스트를 자율적으로 생성할 수 있습니다. AI가 생성한 콘텐츠는 일반적으로 사람의 검토가 필요하지만, 원하는 스타일과 분량에 맞는 초안을 작성하고, 기존 글을 요약하거나 간소화하며, 콘텐츠 개요를 제공해 작성자의 글쓰기 과정을 효율화함으로써 콘텐츠 제작을 지원할 수 있습니다.
- 이미지 및 동영상 제작. 생성형 모델은 텍스트 또는 시각적 입력을 바탕으로 이미지와 동영상을 생성하거나 변경하여, 요청된 배경, 주제, 스타일 또는 장소에 맞는 독창적이고 사실적인 시각 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이러한 시각 자료는 미디어, 디자인, 광고, 마케팅, 교육 및 엔터테인먼트 분야에서 폭넓게 상업적으로 활용될 수 있습니다. 생성형 AI는 게임과 가상 환경을 위한 캐릭터와 사실적인 장면도 만들 수 있습니다.
- 향상된 고객 지원 자동화. 생성형 AI는 특히 사전 정의된 응답만으로는 충분하지 않은 상황에서 더욱 자연스럽고 맥락에 적합한 대화를 나눌 수 있는 고급 챗봇과 대화형 에이전트의 개발을 지원할 수 있습니다. 적응형 대화형 에이전트는 즉석에서 제공하는 제품 추천이나 특정 사용자 선호도에 맞춘 응답과 같은 콘텐츠를 동적으로 생성할 수 있습니다. 이러한 맥락 인식형 챗봇과 에이전트는 고객 경험을 개선하고 지원 비용을 절감하는 동시에 기업이 시간과 자원을 절약하도록 도울 수 있습니다.
- 코드 생성. 생성형 AI를 코드 생성에 활용하면 소프트웨어 개발 프로세스의 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다. 개발자가 코드를 입력할 때 완성 코드를 제안하는 자동 코드 완성, 코드의 품질·오류·버그 검토, 레거시 코드 현대화 자동화 등 다양한 방식으로 코드 개발을 지원할 수 있습니다. 자동화된 코드 생성은 신속한 프로토타이핑을 지원하므로 개발자는 아이디어를 빠르게 실험하고 다양한 코딩 옵션을 테스트하여 소프트웨어 개발 워크플로를 더욱 효율적으로 개선할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 비전문가에게도 코딩 기회를 제공합니다. 사용자가 코드가 수행해야 할 작업을 자연어로 설명하면 생성형 코드 도구가 자동으로 코드를 작성합니다.
생성형 AI 보안이란 무엇인가요?
생성형 AI 보안은 생성형 AI 기반 애플리케이션의 개발, 배포 및 사용과 관련된 잠재적 보안 위험과 과제를 해결하기 위해 시행하는 일련의 관행과 조치입니다. 이러한 기술이 더욱 광범위하게 보급되고 고도화됨에 따라 보안에 대한 우려도 갈수록 중요해지고 있으며, 특히 AI 워크로드가 사이버 범죄자의 주요 공격 표면으로 부상하면서 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
생성형 AI 애플리케이션을 배포하고 관리할 때 수반되는 보안 위험을 자세히 살펴보려면 대규모 언어 모델 애플리케이션을 위한 OWASP 10대 보안 위험을 검토하세요. 이 문서는 취약점에 대한 인식을 높이고, 해결 전략을 제안하며, LLM 애플리케이션의 보안 태세를 개선하는 것을 목표로 합니다.
생성형 AI 인프라의 보안 위험
While 생성형 AI는 매우 강력하고 거의 마법처럼 보일 수 있지만 기존 워크로드와 동일한 인프라, 인터페이스 및 소프트웨어 구성 요소 중 일부를 활용하므로 인젝션 공격이나 취약한 인증 및 권한 부여 제어를 우회하는 공격과 같은 위험에 똑같이 노출됩니다. 정교한 생성형 AI 모델을 효과적으로 운영하려면 안정적이고 성능이 뛰어나며 안전한 인프라가 필요합니다.
인프라 공격에는 서비스 거부(DoS) 공격도 포함됩니다. 공격자는 CPU, 메모리 또는 스토리지와 같은 하드웨어 리소스에 과도한 부하를 가해 생성형 AI 워크로드의 실행을 방해합니다. 이러한 리소스 고갈 공격은 성능 저하나 시스템 불안정을 초래하여 AI 시스템의 가용성과 안정성에 영향을 미치고, 모델이 학습하고 사용자 프롬프트에 응답하는 능력을 저해할 수 있습니다.
AI 시스템 인프라에 대한 무단 액세스 역시 생성형 AI 워크플로에 중대한 위협이 되며, 시스템의 기밀성과 무결성에 영향을 미칠 수 있습니다. 시스템 인프라에 침입하면 데이터 도난, 서비스 중단, 악성 코드 삽입과 같은 악의적인 활동으로 이어질 수 있습니다. 이는 AI 모델과 데이터의 보안을 위협할 뿐만 아니라 부정확하거나 유해한 결과물이 생성되고 확산되는 결과를 초래할 수도 있습니다.
생성형 AI 학습 데이터의 보안 위험
모든 생성형 AI 애플리케이션의 출발점은 머신 러닝 모델이 원하는 패턴을 인식하고, 예측하며, 작업을 수행하는 데 사용하는 학습 데이터입니다. LLM이 뛰어난 성능을 발휘하려면 학습 데이터가 광범위하고 다양한 분야, 장르 및 출처를 아울러야 합니다. 그러나 기성 사전 학습 모델을 사용하든 맞춤형 데이터 세트로 학습한 전용 모델을 사용하든, 모델 학습 과정은 조작과 공격에 취약합니다.
적대적 공격은 악의적 행위자가 생성형 AI 모델을 오도하거나 성능을 저하시키기 위해 의도적으로 입력 데이터를 조작하는 행위로, OWASP에서는 이를 학습 데이터 오염이라고 정의합니다. 여기에는 모델의 보안, 효과 또는 윤리적 동작을 저해할 수 있는 취약점, 백도어 또는 편향을 유발하도록 데이터를 조작하는 행위도 포함됩니다. 이러한 취약점은 악의적 행위자가 민감한 정보에 무단으로 접근하기 위해 악용할 수 있는 공격 경로가 되기도 합니다. 모델 공급망이 손상되면 편향되거나 신뢰할 수 없는 출력, 개인정보 침해, 무단 코드 실행 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 방대한 플러그인 생태계를 활용하는 생성형 AI 애플리케이션에서는 특히 우려되는 문제입니다.
생성형 AI 모델에 대한 보안 위협
생성형 AI 애플리케이션은 학습 데이터 세트, 신경망 및 딥러닝 아키텍처를 기반으로 결과물을 생성하는 LLM을 활용하여 사용자의 프롬프트에 응답합니다. AI 모델은 기존 데이터에서 패턴, 구조 및 관계를 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 결과물을 생성하는 토대가 됩니다.
AI 모델은 프롬프트 인젝션을 비롯한 다양한 공격에 취약합니다. 프롬프트 인젝션 및 기타 입력 위협은 정교하게 조작된 프롬프트를 입력하여 LLM이 이전 지시를 무시하거나 의도하지 않은 작업을 수행하도록 유도합니다. 프롬프트 인젝션은 AI 모델이 생성하는 잘못된 정보와 허위 콘텐츠의 가장 흔한 원인 중 하나입니다.
생성형 AI 애플리케이션은 또한 다음과 같은 취약점에 노출될 수 있습니다. 서버 측 요청 위조(SSRF): 공격자가 의도하지 않은 요청을 수행하거나 제한된 리소스에 액세스할 수 있게 하는 취약점, 그리고 원격 코드 실행(RCE): 애플리케이션이 기반 시스템에서 악성 코드나 기타 작업을 실행하도록 만들 수 있는 취약점입니다.
멀티모달 AI 및 API 공격 표면
텍스트, 오디오, 비디오를 동시에 처리할 수 있는 시스템인 멀티모달 AI로의 전환과 광범위한 플러그인/통합 생태계의 부상으로 인해 위협 범위가 크게 확대되고 새로운 AI 위협이 등장했습니다. 공격자는 이러한 새로운 기능과 도구 간의 확장된 연결성을 악용하여 비즈니스 로직을 오용하거나, 데이터를 유출하거나, 공급망 취약점을 공략하거나, 기업 시스템에 침투할 수 있습니다. AI 시스템이 독점 정보, 민감한 내부 데이터베이스, 비즈니스 도구 및 애플리케이션, 클라우드 환경 또는 운영 인프라에 접근할 수 있는 경우 이러한 위험은 특히 심각해집니다.
멀티모달 AI와 API 연결성이 지속적으로 발전하면서 AI 시스템 보안을 담당하는 이들의 부담이 가중되고 있습니다.
생성형 AI 보안을 위한 모범 사례
생성형 AI 시스템을 보호하려면 다계층 보안 접근 방식이 필요합니다. 여기에는 강력한 인증 및 권한 부여 프로토콜과 더불어, 권한이 있는 담당자만 시스템의 핵심 구성 요소에 접근할 수 있도록 하는 엄격한 접근 제어가 포함되어야 합니다. 조직은 정기적인 소프트웨어 업데이트와 지속적인 모니터링을 포함한 선제적 취약점 관리를 통해 침입 시도를 조기에 탐지하고 방지할 수 있습니다. DoS 공격에 대응하려면 백업 서버와 장애 안전 프로토콜 등을 활용하여 지속적인 처리 가용성을 보장할 수 있도록 시스템에 이중화를 구축해야 합니다. 사용자 프롬프트가 토큰을 생성하고 LLM의 컨텍스트 창 크기가 고정되어 있어, 시스템 리소스를 고갈시키려는 공격의 표적이 될 수 있으므로 LLM 역시 서비스 거부 공격의 영향을 받을 수 있습니다.
조직은 엄격한 검증 절차를 도입하여 학습 데이터의 공급망을 검증하고 신뢰할 수 있는 출처의 사전 학습된 모델만 선택해야 합니다. 품질이 낮은 데이터와 학습 데이터에 내재된 편향은 모델이 정확한 표현을 학습하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성하는 능력을 저해할 수 있으므로, 생성형 모델에 데이터를 입력하기 전에 데이터를 전처리하는 것은 생성형 AI를 효과적으로 활용하는 데 매우 중요합니다. 또한 규제가 적용되는 여러 산업에서는 모델 미세 조정도 필수적입니다. 데이터 정제, 정규화 및 증강, 편향 탐지 및 완화 등의 기법은 오류와 데이터 오염을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
강력한 액세스 제어, 암호화 방식 및 안전한 배포 관행을 구현하세요—네트워크 격리 및 적절한 방화벽 구성을 포함하여—생성형 AI 모델을 잠재적인 보안 위협으로부터 보호하세요. 프롬프트 인젝션을 방지하려면 다음과 같은 기법을 활용하세요. 프롬프트 정제, 입력 검증 및 프롬프트 필터링 이를 통해 악의적으로 조작된 입력으로 인해 모델이 오용되지 않도록 해야 합니다. 안전한 코딩 관행을 적용하고, 철저한 코드 검토를 수행하며, 코드 샌드박싱과 같은 런타임 방어 수단을 활용하면 무단 코드 실행 위험을 줄일 수 있습니다. 프롬프트 인젝션은 생성형 AI 애플리케이션에서 가장 심각하고 복잡한 위험 중 하나입니다.
생성형 AI 모델 최적화
생성형 AI 처리에는 많은 리소스가 필요할 수 있으므로, 생성형 AI 모델을 최적화하는 것은 성능과 효율성을 개선하여 모델의 속도와 확장성을 높이고 에너지 효율을 향상하는 데 중요한 단계입니다.
멀티클라우드 환경은 분산 환경 전반에서 AI 워크로드와 에코시스템 플러그인을 연결할 수 있어 AI 기반 애플리케이션의 기반으로 자리 잡았습니다. 멀티클라우드 네트워킹(MCN)은 생성형 AI 워크로드의 컴퓨팅 요구 사항에 따라 리소스를 동적으로 확장하거나 축소할 수 있는 유연성을 제공합니다. 여기에는 그래픽 처리 장치(GPU)와 같은 하드웨어 가속기가 포함되며, 여러 클라우드 제공업체의 리소스를 데이터 처리에 통합하여 성능을 최적화하고 지연을 최소화합니다. 여러 클라우드 리전에 생성형 AI 모델을 배포하면 처리 작업을 지리적으로 분산하고 지연 시간을 단축하며 응답 시간을 개선할 수 있습니다. 이는 특히 분산형 실시간 또는 대화형 AI 애플리케이션에 중요합니다. 엣지 AI는 사용자 경험을 개선하는 매우 유용한 방법으로 부상하고 있습니다. 또한 생성형 AI 모델을 리전별로 분산하면 조직이 데이터 주권 요건을 준수하면서 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다.
컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 Kubernetes는 생성형 AI 워크로드 실행을 위한 사실상의 표준으로, 컨테이너에서 AI 모델을 실행하고 확장하는 데 필요한 인프라를 제공하여 고가용성과 효율적인 리소스 활용을 보장합니다. Kubernetes는 오케스트레이터 역할을 하며 AI 애플리케이션 내 다양한 구성 요소의 배포와 모니터링을 관리하고, AI 모델, 데이터 처리 파이프라인 및 기타 서비스를 효율적으로 관리하고 확장할 수 있도록 합니다. Kubernetes 구현 방식이 다양하고 워크로드를 일관되게 프로비저닝하는 한편 트래픽을 안전하게 전달하고 추론을 분산해야 하므로 MCN과 인그레스 컨트롤러가 매우 중요합니다.
API는 AI 애플리케이션의 여러 부분이 데이터와 명령을 교환하도록 연결하는 역할을 하여, 서로 다른 구성 요소와 서비스 간의 통신을 지원합니다. 예를 들어 생성형 AI 플러그인 생태계는 API 호출을 통해 연결됩니다. Kubernetes Ingress 솔루션은 기본 제공되는 부하 분산, 속도 제한 및 액세스 제어 기능을 통해 여러 파드에 트래픽을 안전하게 분산하여 AI 워크로드의 전반적인 처리 성능을 향상합니다.
앞서 설명했듯이 API는 AI 애플리케이션의 여러 부분을 연결하는 결합 조직과 같은 역할을 합니다. API를 통해 데이터와 명령을 교환할 수 있으므로 서로 다른 구성 요소와 서비스가 상호 통신할 수 있습니다. Kubernetes Ingress 솔루션은 기본 제공되는 부하 분산, 속도 제한 및 액세스 제어 기능을 통해 여러 Pod에 트래픽을 안전하게 분산하여 AI 워크로드의 전반적인 처리 성능을 향상합니다.
생성형 AI 최적화의 과제
생성형 AI를 최적화할 때는 출력 속도와 품질 사이에서 절충해야 하는 경우가 많습니다. 고품질의 결과물을 생성하려면 일반적으로 더 복잡하고 많은 리소스를 사용하는 모델과 연산이 필요하지만, 성능을 최적화하기 위해 모델을 단순화하면 생성되는 콘텐츠의 품질에 영향을 줄 수 있습니다. 또한 모델이 복잡할수록 학습 시간이 길어지고 추론 속도가 느려질 수 있어, 학습 프로세스의 속도와 실시간 애플리케이션의 성능 모두에 영향을 미칠 수 있습니다.
이는 동적 환경에 적응해야 하는 생성형 AI 모델에서 특히 문제가 됩니다. 이러한 환경에서는 지속적인 최적화가 필요할 수 있으며, 품질과 성능 간의 균형을 유지하기가 어려워질 수 있습니다. 처리 작업에는 GPU뿐만 아니라 범용 중앙 처리 장치(CPU)와 데이터 처리 장치(DPU)도 사용할 수 있으며, 이는 지능형 트래픽 관리와 리소스 풀링의 중요성을 보여 줍니다.
핵심 최적화 기법: 가지치기, 양자화 및 전이 학습
생성형 AI 모델을 최적화하려면 여러 요소를 균형 있게 고려하고 조합해야 합니다.
모델 프루닝은 모델에서 중복되거나 상대적으로 덜 중요한 매개변수를 식별하고 제거하여 모델의 크기와 연산 요구 사항을 줄이는 기법으로, 성능을 유지하면서 더 간결한 모델을 만드는 것을 목표로 합니다. 양자화는 부동 소수점 수를 정밀도가 더 낮은 고정 소수점 또는 정수 표현으로 변환하는 등 수치를 더 낮은 비트 정밀도로 표현하여 생성형 AI 모델의 메모리 요구 사항과 연산 복잡성을 줄입니다. 이를 통해 모델을 배포하고 저장할 때 필요한 메모리를 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다.
전이 학습은 한 작업에 대해 학습된 모델을 다른 관련 작업을 수행하도록 조정하는 머신 러닝 기법으로, 특히 심층적이고 복잡한 모델의 학습에 필요한 시간과 컴퓨팅 리소스를 크게 줄여 줍니다. 전이 학습은 지식을 효율적으로 재사용할 수 있게 하여, 막대한 컴퓨팅 리소스 없이도 특정 애플리케이션에 맞게 생성형 AI 모델을 최적화할 수 있도록 합니다.
모델 학습 및 추론을 분산하면 여러 프로세서, 디바이스 또는 클라우드의 병렬 처리 기능을 활용하여 모델 학습과 사용자 경험을 최적화할 수 있습니다. 또한 모델이 실행될 하드웨어의 개별 성능(예: 특정 CPU 또는 GPU)을 활용하도록 모델 아키텍처와 학습 프로세스를 조정하면 학습 및 추론 프로세스를 최적화하여 성능을 향상할 수 있습니다. 특히 사용자와 가까운 곳에서 추론을 수행할 수 있다면 더욱 효과적입니다.
최적화 기법의 리소스 측면 이점
- 모델 프루닝: 프루닝을 적용하면 모델 크기가 작아지고 메모리 사용량과 연산량도 줄어듭니다. 그 결과 성능은 향상되는 동시에 추론 비용은 절감됩니다. 단, 지나친 프루닝은 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다.
- 양자화: 양자화를 사용하면 메모리 사용량을 크게 줄이고 추론 속도를 높일 수 있습니다. 양자화를 통해 최적화하면 더 간소하고 저렴한 하드웨어에서도 모델을 실행할 수 있습니다.
- 전이 학습: 전이 학습을 활용하면 처음부터 학습하는 것보다 더 적은 학습 데이터와 시간, 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
- 분산 학습: 분산 학습을 활용하면 여러 시스템에 워크로드를 분산하여 대규모 모델의 학습 속도를 높일 수 있습니다.
생성형 AI에 F5 활용
생성형 AI는 상당한 경쟁 우위를 제공할 잠재력이 있지만, 조직이 위험 없이 그 이점을 최대한 활용하려면 다양하게 분산된 환경 전반에서 AI 워크로드를 최적화하고 보호하는 데 필요한 조치를 취해야 합니다. 이를 위해서는 AI 워크로드의 효율성을 높이는 것뿐만 아니라 복잡한 Kubernetes 에코시스템을 관리하고, API를 원활하고 안전하게 통합하며, 멀티 클라우드 네트워크를 효과적으로 관리해야 합니다.
F5는 AI 준비의 모든 단계에 있는 기업이 전체 환경에서 AI 상호작용을 관찰하고 보호하며 관리할 수 있도록 지원하고, AI 환경의 변화에 따라 보호 기능을 조정할 수 있게 합니다. F5 AI Security Platform 은 AI 앱, 모델, 에이전트 및 이들을 연결하는 API에 적응형 보호 기능을 제공하여 AI 위험을 지속적으로 통제할 수 있게 합니다. 팀은 직원들의 AI 사용 방식을 지속적으로 파악하고, 해당 배포 환경에 특화된 취약점이 있는지 모델과 애플리케이션을 테스트하며, 조사 결과와 테스트 결과를 직면한 위협에 맞게 조정된 런타임 보호 기능으로 전환할 수 있습니다.
F5 AI Guardrails 를 통해 기업은 앱, 모델 및 에이전트를 위한 데이터 보안, 위협 관리 및 거버넌스를 정의하고 배포할 수 있습니다. 팀은 AI Guardrails를 사용하여 프롬프트 인젝션 및 탈옥 공격과 같이 진화하는 위협으로부터 시스템을 보호할 수 있습니다. 또한 AI Guardrails를 사용해 데이터 유출을 방지하고, 규정 준수 정책을 적용하며, 승인되지 않은 입력과 출력을 차단하고, 모든 AI 상호작용에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다.
한편, F5 AI Red Team을 통해 조직은 AI 시스템의 취약점과 약점을 지속적으로 테스트할 수 있습니다. AI Red Team의 조사 결과를 새로운 AI Guardrails 정책에 반영하여 지속적인 보안 순환 체계를 구축할 수 있습니다.
F5는 최신 AI 워크로드의 성능과 보안도 최적화하여 데이터 센터, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 멀티 클라우드, 네이티브 Kubernetes 및 엣지를 포함한 전체 분산 애플리케이션 환경에서 생성형 AI 모델과 데이터가 일관되게 배포되고 보호되도록 합니다. F5는 생성형 AI 모델의 대규모 학습, 개선, 배포 및 관리를 지원하는 기반 통합 데이터 패브릭을 제공하여 원활한 사용자 경험을 보장하고 AI 기반 애플리케이션의 실시간 의사 결정을 지원합니다.
F5는 생성형 AI의 복잡성을 줄이는 동시에 예측 가능한 확장성과 성능을 제공하고, 단일 통합 화면을 통해 중앙 집중식 가시성과 관리 기능을 지원하는 보안, 전송 및 성능 최적화 통합 솔루션 제품군을 제공합니다.
- F5 보안 멀티 클라우드 네트워킹(MCN)은 포인트 투 포인트 연결 솔루션의 복잡성과 관리 부담 없이 클라우드, 멀티 클라우드, 엣지 등 분산 환경 전반에서 AI 워크로드를 관리하고 배포하는 복잡성을 줄여 줍니다.
- F5 Distributed Cloud Network Connect는 온프레미스 데이터 센터와 엣지 사이트를 포함한 모든 환경 또는 클라우드 제공업체 전반에서 레이어 3 연결을 제공합니다. 이 SaaS 기반 도구는 엔드투엔드 가시성을 제공하고, 링크 및 네트워크 서비스 프로비저닝을 자동화하며, 모든 사이트와 제공업체에 걸쳐 일관된 의도 기반 보안 정책을 수립할 수 있도록 지원합니다.
- F5 Distributed Cloud App Connect는 여러 클라우드 리전, 공급자 및 엣지 사이트에 분산된 AI 워크로드를 위해 애플리케이션 간 연결 및 오케스트레이션을 제공하는 서비스입니다.
- F5 Distributed Cloud App Stack은 환경 전반에서 일관된 프로덕션급 Kubernetes를 통해 AI 워크로드를 손쉽게 배포, 관리 및 보호하여 AI 워크로드의 수명 주기 관리를 간소화하고, 성능을 극대화할 수 있도록 엣지를 포함한 여러 리소스 풀에서 적합한 프로세서(CPU/GPU/DPU)로 추론을 분산하는 방법을 제공합니다.
- Kubernetes용 F5 NGINX Connectivity Stack은 인그레스 컨트롤러, 로드 밸런서 및 API 게이트웨이 기능을 하나로 통합한 도구로, Kubernetes에서 실행되는 AI/ML 워크로드에 빠르고 안정적이며 안전한 통신을 제공합니다. 이를 통해 복잡성과 운영 비용을 줄이는 동시에 대규모 환경에서 가동 시간, 보호 및 가시성을 향상합니다.
- F5 Distributed Cloud Web App and API Protection (WAAP)는 AI 관련 상호 작용을 지원하는 API를 보호하고 무단 액세스, 데이터 침해, 비즈니스 로직 악용, SSRF 및 RCE와 같은 심각한 취약점과 관련된 위험을 완화하는 동시에, 관리 및 정책 적용 기능을 결합하여 API의 런타임 분석과 보호를 위한 포괄적인 접근 방식을 제공합니다.
- F5 Distributed Cloud Bot Defense는 디바이스 및 행동 신호를 실시간으로 분석하여 자동화된 악성 봇 공격을 식별하고 완화하는 매우 효과적인 봇 보호 기능을 제공합니다. 또한 전 세계에서 트래픽이 가장 많은 수천 개의 애플리케이션과 AI 워크로드 전반에서 공격자의 도구 변경 시도에 신속하게 대응하여, 봇과 악성 자동화를 이용해 LLM 모델을 오염시키거나 서비스 거부 공격을 일으키고 선전물을 유포하려는 악의적 행위자를 무력화합니다.
효율성을 최적화하고 지연 시간을 단축하며 응답 속도를 개선하는 F5 기술은 조직이 원활한 사용자 경험을 보장하고 어디서나 AI 워크로드를 배포할 수 있는 유연성을 확보하는 동시에, 생성형 AI의 이점을 안전하게 누릴 수 있도록 지원합니다.
생성형 AI: 자주 묻는 질문
생성형 AI와 예측형 AI의 차이점은 무엇인가요?
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 코드 등의 콘텐츠를 만들거나 생성하는 데 사용됩니다. 예측형 AI는 미래의 사건과 결과를 예측하는 데 사용됩니다.
비즈니스에서 생성형 AI는 주로 어디에 활용되나요?
생성형 AI는 코딩, 콘텐츠 제작, 연구, 고객 지원, 마케팅 개인화 등 다양한 비즈니스 분야에 활용할 수 있습니다. 조직은 생성형 AI 도구를 활용하여 시간을 절약하고 반복적인 수작업을 줄이며 방대한 양의 데이터를 더 잘 이해할 수 있습니다.
확산 모델과 생성적 적대 신경망(GAN)의 차이점은 무엇인가요?
GAN과 확산 모델은 합성 데이터를 사용해 생성형 AI 모델을 학습하는 대표적인 두 가지 접근 방식이지만, 그 원리는 뚜렷하게 다릅니다. GAN은 합성 데이터를 생성하는 생성자 네트워크와 데이터가 실제인지 합성인지 판별하려는 판별자 간의 경쟁 구도를 활용합니다. 두 구성 요소는 시간이 지남에 따라 함께 발전하여 더욱 사실적인 결과를 만들어 냅니다. 반면 확산 모델은 학습 데이터에 노이즈를 점진적으로 추가한 다음(순방향 확산), 동일한 데이터에서 노이즈를 반복적으로 제거해 원본을 복원하는(역방향 확산) 2단계 프로세스로 작동합니다.
