AI가 기존 보안 통제를 우회하는 방법
레거시 도구는 저장 중이거나 전송 중인 데이터를 보호하지만, AI는 사용 중인 데이터와 상호작용합니다.
섀도 AI = 보이지 않는 위험
직원들은 IT 부서의 감독을 우회해 ChatGPT나 Grammarly 같은 개인용 AI 도구를 사용합니다.
- AI 사용 현황을 충분히 또는 완전히 파악하고 있다고 답한 조직은 13%에 불과합니다.
- 사용자의 67%가 회사 기기에서 비회사 계정으로 AI 서비스에 접속합니다.
- 49%는 AI 사용 현황을 거의 또는 전혀 파악하지 못하고 있습니다.
- 57%는 위험한 AI 사용을 차단하거나 제한할 수 있는 역량이 부족합니다.
거버넌스 격차
MCP를 통한 관리되지 않는 AI 에이전트
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트가 도구와 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. 거버넌스가 없으면 이러한 액세스로 인해 인지하지 못하는 사이에 데이터가 노출될 수 있습니다,
프롬프트 조작 및 권한 상승.
레거시 도구는 프롬프트를 볼 수 없습니다
AI는 기존 데이터 채널 외부에서 작동하므로 레거시 DLP 및 DSPM 도구를 우회합니다.
승인된 도구에 대한 통제력 부족
승인된 AI 플랫폼조차도 프롬프트 수준의 정책이나 데이터 제한, 에이전트 동작에 대한 통제와 같은 안전장치가 부족한 경우가 많습니다.
AI 학습의 위험 = 소리 없는 지식재산권 유출
일부 AI 서비스는 사용자가 거부하지 않는 한 모델 개선을 위해 입력 데이터를 보관합니다. 즉, 기밀 프롬프트가 사용될 수 있
엔터프라이즈용 LLM조차도
엔터프라이즈용 LLM에도 허점은 있습니다
생성형 AI 플랫폼의 엔터프라이즈 버전은 강화된 제어 기능을 제공한다고 하지만, 여전히 기대에 미치지 못하는 경우가 많습니다.
대부분은 직원들이 모델을 어떻게 사용하는지 실시간으로 파악할 수 있는 기능이 부족합니다.
프롬프트 수준에서는 보안 정책을 적용할 수 없어 민감한 데이터가 노출될 수 있습니다.
감사 로그만으로는 위험한 행동이나 데이터 노출의 맥락을 파악하기 어려운 경우가 많습니다.
모든 CISO가 AI에 관해 반드시 물어야 할 3가지 질문
가시성 격차를 해소하려면 올바른 질문을 던지는 것부터 시작해야 합니다.
1
우리 직원들이 실제로 AI를 어떻게 활용하고 있는지 알고 있나요?
직원들은 IT 부서의 통제 밖에서 개인용 또는 무료 요금제 AI 도구를 업무에 사용합니다.
2
기존 보안 도구가 실제로 AI 위험으로부터 우리를 보호해 줄까요?
DLP와 기본 제공 AI 에이전트 제어 기능 같은 기존 도구는 프롬프트나 출력을 모니터링하도록 설계되지 않아 조직에 보안 공백을 초래합니다.
3
AI를 안전하게 도입하려면 무엇이 필요할까요?
책임 있는 AI 사용을 제한 없이 관리하고 확장하려면 일관된 정책 시행과 실시간 모니터링이 매우 중요합니다.
F5 Workforce AI Security가 퍼블릭 및 프라이빗 AI 모델을 보호하는 방법
어디서 어떤 방식으로 사용되든 AI를 파악하고 보호하며 확장할 수 있는 단일 플랫폼입니다.
AI 상호작용을 위해 설계
AI 프롬프트, 응답 및 사용자 행동을 네트워크 수준에서 실시간으로 모니터링하며, 에이전트나 확장 프로그램이 필요하지 않습니다.
공급업체에 구애받지 않는 지원 범위
직접 구축하거나 도입 또는 구매한 모든 AI 솔루션을 지원하여 전체 AI 생태계를 안전하게 보호합니다.
사용자 행동 분석
팀 전반의 패턴을 파악하고 사용자 의도를 이해하며 추가 지원이 필요할 수 있는 영역을 찾아냅니다.
정책 기반 접근 방식의 AI 가드레일
유연한 정책 시스템을 통해 하나의 중앙 위치에서 세분화된 그룹 기반 권한을 설정할 수 있습니다. 각 그룹이 액세스할 수 있는 데이터 소스와 AI 모델을 제어하여, 사용자가 적절한 모델과 데이터 소스에 액세스하고 AI로 생산성을 안전하게 높일 수 있도록 지원합니다.
팀이 AI를 실험하고 있든 핵심 워크플로에 통합하고 있든, Workforce AI Security는 AI의 미래를 안전하게 보호할 수 있는 단일 제어 플랫폼을 제공합니다.
거버넌스가 이사회 차원의 주요 관심사로 부상하고 있습니다
기업에 지금 AI 지원 보안이 필요한 이유
AI 위협은 기계의 속도로 움직입니다. 보안도 그래야 합니다.
혁신의 속도에 발맞추는 AI 거버넌스
Workforce AI Security는 네트워크 엣지에서 미래 지향적인 보안 계층을 제공하여, AI를 안전하게 확장하는 데 필요한 가시성, 제어 및 규정 준수 역량을 확보할 수 있도록 지원합니다.
공개형, 임베디드형 및 내부 모델 전반의 AI 사용 현황을 모니터링하세요
PHI, PII 및 IP를 보호하기 위한 정책 시행
혁신의 속도를 늦추지 않으면서 규정 준수 보장
섀도 AI와 승인되지 않은 사용을 위험이 발생하기 전에 탐지하세요
조직의 58%가 책임감 있는 AI가 ROI와 효율성을 높인다고 답했습니다7
55%는 이것이 고객 경험과 혁신을 향상시킨다고 답했습니다7
통제되지 않은 AI 사용에서 벗어나 안전하고 확장 가능한 도입으로 전환할 준비가 되셨나요?
F5가 기존 워크플로를 방해하지 않으면서 섀도 AI를 탐지하고, 프롬프트 수준에서 콘텐츠를 제어하며, 민감한 데이터를 보호함으로써 AI 사용을 안전하게 관리하고 확장할 수 있도록 어떻게 지원하는지 알아보세요.
자세한 내용은 F5 AI 보안 웹페이지에서 확인하세요.
인포그래픽 다운로드다음 단계
1 Cybersecurity Insiders, Cyera 2025 AI 데이터 보안 현황 보고서, 2025년 9월
2 Verizon, 2026년 데이터 침해 조사 보고서, 2026년 5월
3 Omdia, 인력 보안 현황, 2025년 1월
4 Cybernews, AI 신뢰도 순위, 2026년 8월
5 Gartner, Gartner는 2028년까지 기업용 생성형 AI 앱의 25%가 매년 최소 5건의 경미한 보안 사고를 겪을 것으로 전망, 2026년 4월
6 IBM, Institute for Business Value, 생성형 AI 보안, 2024년 5월6
7 PWC, 책임 있는 AI 설문조사: 정책에서 실천으로, 2025년 10월
©2026 F5, Inc. 모든 권리 보유. F5 및 F5 로고는 미국 및 기타 일부 국가에서 F5, Inc.의 상표입니다. 기타 F5 상표는 f5.com에서 확인할 수 있습니다.
여기에 언급된 기타 제품, 서비스 또는 회사명은 해당 소유자의 상표일 수 있으며, 이는 어떠한 보증이나 제휴 관계도 의미하지 않습니다.