ㅁ 신뢰/위험

ㅇ 정의:
AI Red-Teaming은 AI 시스템의 보안, 안전성, 신뢰성을 검증하기 위해 의도적으로 취약점, 편향, 악용 가능성을 찾아내는 모의 공격 및 평가 활동을 의미한다.

ㅇ 특징:
– 보안 전문가, 도메인 전문가, 윤리 전문가 등이 팀을 구성하여 다양한 위협 시나리오를 설계
– 모델 입력 조작, 데이터 변조, 프롬프트 인젝션 등 실제 악용 사례를 재현
– 시스템의 회복력, 오류 처리, 오탐/미탐 여부를 중점적으로 분석
– 단순 침투 테스트가 아니라 AI 특유의 편향·환각(hallucination)·설명 가능성 문제까지 포함

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 언어모델(LLM) 기반 서비스 출시 전 안전성 점검이 필요한 경우
– 의료, 금융, 법률 등 고위험 AI 적용 분야에서 규제 준수를 위해 사전 검증이 필요한 경우
– AI 거버넌스 체계 수립 및 인증 심사 준비 시

ㅇ 시험 함정:
– 단순 보안 취약점 스캐닝과 혼동하기 쉬움 → AI Red-Teaming은 AI 특화 위협까지 포함
– 공격 목적이 아니라 취약점 식별과 개선이 목적임을 간과하는 경우
– AI Red-Teaming을 일회성 활동으로 오해 → 주기적·지속적 수행 필요

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “AI Red-Teaming은 AI 특유의 편향과 악용 가능성을 평가하는 모의 공격 활동이다.”
X: “AI Red-Teaming은 AI 모델의 정확도를 높이기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 수행하는 과정이다.”

ㅁ 추가 학습 내용

AI Red-Teaming은 NIST, ISO/IEC 23894(인공지능 위험관리) 등 국제 표준과 연계하여 수행되며, AI 위험관리 프로세스의 일부로 간주된다.
수행 절차는 목표 정의 → 위협 시나리오 설계 → 공격 실행 → 결과 분석 → 개선 권고 순으로 진행된다.
테스트 유형에는 대화형 프롬프트 인젝션, 데이터 중독(data poisoning), 모델 반전(model inversion), 적대적 예제(adversarial examples) 생성 등이 있다.
AI Red-Teaming 결과는 보안 보고서 형태로 문서화하여 규제기관 제출 또는 내부 감사에 활용된다.
시험에서는 AI Red-Teaming과 Adversarial Machine Learning(적대적 기계학습)의 차이를 구분하는 문제가 출제될 수 있다.
Adversarial ML은 주로 모델의 입력 변형을 통한 성능 저하 공격에 초점을 맞추지만, AI Red-Teaming은 운영 환경, 사용자 상호작용, 정책 준수 여부까지 포함해 더 광범위하게 평가한다.