섀도우 AI (Shadow AI)를 찾아라! 

우리 회사나 학교에도 우리가 모르는 AI가 숨어있을 수 있다는 사실, 알고 계셨나요?

많은 사람들이 AI의 놀라운 능력에 주목하고, 그걸 조직 안에서 어떻게 활용할지 고민하고 있어요. 그런데 이 과정에서 회사 몰래 진행되는 AI 프로젝트들이 생겨나곤 한답니다. 이런 것들을 바로 섀도우 AI라고 불러요.

이 섀도우 AI는 생각보다 위험할 수 있어요. 만약 잘 관리하지 않으면, 회사 기밀 정보가 외부로 새어 나갈 수도 있거든요. 예상치 못한 방식으로 회사에 피해를 줄 수도 있고요.
그래서 우리는 우리 주변에 있는 모든 AI를 찾아내고, 특히 모르는 AI들을 잘 파악해야 해요. 숨어있는 AI가 데이터를 유출하거나 다른 위험을 만들지 않도록 안전하게 관리해야 한답니다.

1. 섀도우 AI, 대체 뭘까요? 우리 회사에도 숨어 있을까요?
 

(출처 : 메가스터디아카데미 / openAI DALL·E 생성 이미지)
 

여러분, '섀도우 AI'는 말 그대로 어둠 속에 숨어있는 AI를 뜻해요. 쉽게 말해, 회사나 조직의 공식적인 승인 없이 직원들이 개별적으로 사용하거나 개발하는 AI 시스템을 말하죠. 많은 사람들이 생성형 AI의 강력한 기능을 보고, 회사 업무에 활용하고 싶어 하거든요. 그래서 승인받지 않은 여러 AI 프로젝트들이 조용히 진행되곤 해요.
 

하지만 이렇게 사용되는 AI는 예상치 못한 큰 위협이 될 수 있어요. 예를 들어, 중요한 회사 정보나 고객 정보가 AI를 통해 외부로 유출될 위험이 있죠. 우리가 어떤 AI가 어디에 있는지 정확히 모르면, 그걸 안전하게 관리하기도 어렵겠죠?
그래서 섀도우 AI를 찾아내고 제대로 관리하는 것이 아주 중요하답니다. 우리는 보이지 않는 AI들이 데이터를 유출하거나 다른 위험을 만들지 않도록 막아야 해요.

2. 왜 섀도우 AI가 위험한 존재일까요? 데이터 유출부터 시스템 마비까지!

(출처 : 메가스터디아카데미 / openAI DALL·E 생성 이미지)
 

섀도우 AI가 왜 그렇게 위험할까요?

그 이유는 바로 심각한 보안 위협을 불러올 수 있기 때문이에요. 만약 승인받지 않은 AI 시스템이 제대로 보호되지 않는다면, 데이터 유출이라는 큰 문제가 발생할 수 있어요. 나쁜 의도를 가진 사람이 이 AI 시스템에 접근해서 고객 데이터베이스 같은 민감한 정보를 빼낼 수도 있거든요. 이렇게 되면 회사는 물론, 고객들에게도 큰 피해가 갈 수 있죠.
 

또한, 접근 제어 문제도 심각해요. 예를 들어, 회계 부서의 직원이 특정 앱에 접근하는 건 괜찮지만, ai 모델자체나 학습 데이터에 접근하는 건 위험할 수 있어요. 만약 실수로라도 시스템에 문제를 일으킨다면 큰일이겠죠. 게다가 데이터 오염(Poisoning) 공격도 조심해야 해요. 공격자가 AI 학습 데이터에 일부러 잘못된 정보를 심어 넣으면, AI가 엉뚱한 결과를 내놓게 될 수 있어요. 이는 AI 시스템의 신뢰성을 완전히 무너뜨릴 수 있는 아주 위험한 공격이랍니다.

3. 숨바꼭질은 이제 그만! 섀도우 AI, 어떻게 찾아내고 관리해야 할까요?
 

(출처 : IBM Technology)
 

이제 숨어있는 섀도우 AI를 찾아내고 관리하는 방법을 알아볼까요?

가장 먼저 해야 할 일은 AI가 어디에 배포되어 있는지 탐색하는 것이에요. ai 모델들은 엄청난 계산 능력과 저장 공간이 필요하기 때문에, 주로 클라우드 환경에 많이 배포되어 있어요. 그래서 클라우드 환경부터 살펴보는 것이 합리적이죠. 우리 조직에서 어떤 클라우드 환경을 사용하고 있는지 목록을 만들고, 그곳에서 ai 플랫폼이나 모델들을 찾아야 해요.
 

ai 배포는 크게 세 가지 구성 요소로 이루어져 있어요. 바로 ai 모델, 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터, 그리고 이 모델을 활용하는 앱이죠. 예를 들어, hugging face같은 오픈소스 플랫폼에서 다운로드한 순수 모델도 있을 수 있고, watsonx처럼 여러 구성 요소를 포함하는 완전한 ai 플랫폼도 있을 수 있어요. 이러한 구성 요소들을 스캔하고, 특히 모델과 관련된 튜닝 데이터나 RAG 데이터를 찾아내야 합니다. 이렇게 모든 AI 관련 요소를 찾아내고 나면, 우리는 섀도우 AI에 빛을 비추는 것과 같아요. 이제 어떤 AI가 어디에 있는지 정확히 알게 되는 거죠.

4. AI를 안전하게 사용하는 방법, '안돼!' 대신 '어떻게?'라고 말해요.
 

(출처 : IBM Technology)
 

섀도우 AI를 발견했다고 해서 무조건 "안돼!"라고만 말하는 건 좋은 방법이 아니에요. 왜냐하면 사람들이 그래도 개별적으로 AI를 사용할 수 있기 때문이죠. 대신 "어떻게 하면 더 안전하게 사용할 수 있을까?"라고 묻고, 올바른 대안이나 방법을 제시해 주는 것이 훨씬 중요해요. 즉, 무조건적인 금지보다는 가시성과 통제력을 확보하는 것이 핵심이에요. 우리는 눈에 보이지 않는 것을 안전하게 지킬 수 없으니까요.
 

그래서 우리는 ai 배포환경을 파악하고, 모델, 데이터, 애플리케이션 등 모든 관련 요소를 찾아내야 해요. 그리고 나서 보안을 강화할 방법을 찾아야 하죠. 어떤 경우에는 현재 사용 중인 AI가 정보 보호에 적합하지 않으니, 더 안전하고 성능 좋은 다른 AI 대안을 제시할 수도 있어요. 이렇게 해야 AI가 우리에게 해가 되는 것이 아니라, 진정으로 도움이 되는 AI가 될 수 있답니다.

 

5. 우리 회사를 위한 AI 보안, 이제는 선택이 아닌 필수!
 

(출처 : 메가스터디아카데미 / openAI DALL·E 생성 이미지)
 

이제 AI 보안은 선택이 아니라 필수가 되었어요.

섀도우 AI를 관리하는 궁극적인 목표는 AI가 우리에게 해를 끼치지 않고, 오직 이점을 줄 수 있도록 만드는 것이에요. 이를 위해 우리는 모든 ai 배포를 찾아내고, 보안 취약점을 해결하며, 제대로 설정되었는지 확인해야 하죠.
 

섀도우 AI에 빛을 비춰서 숨겨진 위험을 드러내고, 이를 유용한 AI로 전환하는 것이 중요합니다.

결국 가시성과 통제력을 확보하는 것이 핵심이에요. 우리가 무엇을 보고 있는지 알아야만 그것을 보호할 수 있으니까요. 이렇게 철저하게 관리함으로써, AI는 우리 조직에 긍정적인 영향을 주고, 비즈니스 성장에 기여할 수 있을 거예요!