ㅁ 신뢰/위험

ㅇ 정의:
AI 시스템의 신뢰성을 평가하고 잠재적인 위험을 식별하기 위한 프로세스.

ㅇ 특징:
– 공격 시나리오를 통해 시스템의 취약점을 테스트함.
– 다양한 이해관계자(개발자, 보안 전문가 등)가 참여.
– 사전 예방적 보안 대책 수립에 기여.

ㅇ 적합한 경우:
– AI 시스템이 금융, 의료 등 민감한 데이터를 처리하는 경우.
– 시스템 출시 전에 보안 취약점을 평가하고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– AI Red-Teaming과 일반적인 소프트웨어 보안 테스트를 혼동할 가능성.
– ‘공격’과 관련된 용어를 부정적으로 해석하는 오류.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: AI Red-Teaming은 AI 시스템의 잠재적 취약점을 사전에 식별하기 위한 공격 기반 테스트 방법이다.
– X: AI Red-Teaming은 운영 중인 시스템에 무작위로 공격을 시도하는 방식이다.

ㅁ 추가 학습 내용

AI Red-Teaming과 관련하여 학습하기 좋은 내용을 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

1. White Hacking과의 차이점:
– White Hacking은 시스템의 취약점을 찾고 이를 보완하기 위해 시스템의 허가를 받고 수행하는 윤리적인 해킹 활동을 의미한다. 주로 보안 강화를 목표로 한다.
– AI Red-Teaming은 AI 시스템의 취약점을 공격자의 관점에서 테스트하는 과정으로, 시스템의 한계와 잠재적 악용 가능성을 탐구하는 데 중점을 둔다. White Hacking은 전통적인 보안 측면에 집중하는 반면, Red-Teaming은 AI의 특수성과 관련된 문제(예: 편향, 데이터 중독, 모델 오용 등)를 다룬다.

2. 딥러닝 기반 시스템에서 Red-Teaming의 구체적 사례:
– 이미지 인식 모델에서 적대적 예제를 생성하여 모델이 잘못된 예측을 하도록 유도하는 실험.
– 자연어 처리(NLP) 모델에서 특정 입력(예: 악의적인 질문, 유해한 문구)으로 모델이 비윤리적이거나 부적절한 응답을 생성하도록 유도하는 테스트.
– 추천 시스템에서 데이터 조작을 통해 특정 추천 결과를 왜곡시키는 시도.
– 자율주행 차량의 딥러닝 기반 시스템에서 표지판을 교묘히 변형하여 차량이 잘못된 판단을 내리게 하는 실험.

3. Red-Teaming 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제:
– 테스트 과정에서 생성된 적대적 입력이나 데이터가 실제 환경에서 악용될 가능성.
– 테스트 수행 중 데이터 프라이버시 침해나 시스템의 정상적인 운영 방해.
– 악의적인 의도를 가진 공격자들과의 경계가 모호해질 위험.

4. 윤리적 문제 해결을 위한 가이드라인:
– 테스트 목적과 범위를 명확히 정의하고, 관련 이해관계자들과 사전 합의.
– 테스트 과정에서 생성된 데이터나 결과물의 보안 유지 및 악용 방지 조치.
– 테스트 후 발견된 취약점에 대한 투명한 보고 및 문제 해결을 위한 구체적인 계획 수립.
– 국제적 윤리 기준(예: AI 윤리 원칙, 데이터 보호 규정)에 부합하는 Red-Teaming 정책 마련.