AI 런타임 보안 솔루션

AI 런타임 보안은 모델이 프로덕션 데이터와 사용자 요청을 실제로 처리하는 동안 모델을 보호합니다. 런타임 가드레일, API 보호, 모델 동작 모니터링 및 정책 적용을 통해 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 모델 우회, API 악용 등의 위험을 줄일 수 있습니다. 이러한 제어 기능은 클라우드 호스팅 및 자체 호스팅 AI 환경 전반에 적용할 수 있어 안전한 추론을 지원하고 런타임 운영을 NIST AI 위험 관리 프레임워크(AI RMF)와 같은 프레임워크에 맞게 조정할 수 있습니다.

AI 에이전트 런타임 보안은 에이전트가 액세스할 수 있는 대상, 사용할 수 있는 도구와 API, 실행 중 수행할 수 있는 작업을 제어합니다. 효과적인 제어 조치에는 권한 제한, 자격 증명 및 API 키 보호, 에이전트의 비정상적인 동작 모니터링, 도구 사용에 대한 가드레일 적용이 포함됩니다. 에이전트가 코드를 생성하거나 실행할 수 있는 경우, 샌드박싱을 통해 위험도가 높은 워크로드에 추가적인 격리 계층을 제공할 수 있습니다.

프롬프트 인젝션 공격은 악의적인 지시를 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 동작을 조작합니다. 간접 프롬프트 인젝션은 문서, 웹사이트, 검색된 데이터 또는 도구 응답과 같은 외부 콘텐츠를 통해 유입되어 에이전트가 해당 콘텐츠를 처리하는 과정에 영향을 줄 수 있습니다. OWASP의 2026년 LLM 애플리케이션 10대 위험은 프롬프트 인젝션을 LLM 애플리케이션의 중대한 위험으로 규정합니다. AI 런타임 보안은 프로덕션 환경에서 프롬프트, 컨텍스트, 도구 호출 및 출력을 검사하고, 안전하지 않은 상호작용이 연결된 시스템이나 민감한 데이터에 도달하기 전에 정책을 적용할 수 있습니다.

수동 AI 레드팀은 전문가가 주도하는 적대적 테스트를 통해 새롭고 상황별로 특화된 공격 경로를 탐색합니다. 자동화된 레드팀은 더 방대한 적대적 기법 라이브러리 전반으로 테스트를 확장하며, 모델, 애플리케이션, 에이전트가 변경될 때마다 반복해서 수행할 수 있습니다. 런타임 AI 보안은 실제 프로덕션 환경의 상호작용에 통제 조치를 적용하고, 동작과 새롭게 부상하는 위협에 대한 지속적인 가시성을 제공합니다. 기존의 런타임 애플리케이션 자체 보호(RASP), 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), API 보안은 여전히 중요한 보안 계층이며, AI 전용 런타임 통제는 프롬프트 인젝션, 유해한 출력, 데이터 유출, 에이전트의 도구 오용과 같은 위험에 대응합니다.

조직은 승인되지 않은 AI 사용을 식별하기 위해 AI로 향하는 트래픽, AI API 엔드포인트, 모델, 에이전트 및 민감한 데이터 흐름을 파악할 수 있어야 합니다. 런타임 모니터링과 정책 기반 제어를 활용하면 보안 팀이 섀도 AI를 탐지하고, 비정상적인 모델 동작을 모니터링하며, 데이터 유출을 줄이고, 사용자가 승인된 서비스를 이용하도록 유도할 수 있습니다. 규제 대상 조직의 경우 이러한 제어는 NIST AI RMF와 같은 프레임워크 및 GDPR을 비롯한 요구 사항에 부합하는 광범위한 AI 거버넌스 및 규정 준수 프로그램도 지원할 수 있습니다.