🔐 생성형 AI 보안, 이렇게 준비하세요: OWASP LLM 보안 및 거버넌스 체크리스트

인공지능 시대, 특히 **생성형 AI(GenAI)**와 **대규모 언어 모델(LLM)**의 등장으로 조직은 혁신의 기회를 얻는 동시에 새로운 보안 위협에 직면하고 있습니다.
OWASP는 이러한 환경에 대응하기 위해 LLM 애플리케이션을 위한 보안 및 거버넌스 체크리스트 v1.1을 발표했습니다.

이번 글에서는 이 문서의 핵심 내용을 간결하게 정리해 드리며, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 전략 수립에 도움이 되고자 합니다.

 

🧭 1. 개요: 왜 이 체크리스트가 중요한가?

• 생성형 AI의 확산: ChatGPT, LLaMA, Midjourney 등 도구의 대중화로 개인과 기업 모두 사용 증가
• 보안 위협의 진화: AI 기술을 악용한 피싱, 악성코드, 제로데이 취약점 자동 생성 등의 공격 증가
• 거버넌스의 필요성: 기업은 법적 책임, 데이터 보호, 윤리적 사용 등을 고려한 통합 전략 필요

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🛡️ 2. 핵심 위협과 대응 전략

📌 LLM 주요 위협 유형

• 프롬프트 인젝션
• 모델 탈취 및 중독(Model Poisoning)
• 데이터 유출 및 민감 정보 노출
• 음성/이미지 클로닝을 통한 사칭
• Shadow AI 사용(비인가 도구 활용)

📋 보안 체크리스트 핵심 항목

항목	설명
🧠 적대적 위험 분석 (Adversarial Risk)	경쟁사 및 공격자가 AI를 어떻게 활용하는지 분석
🛠️ 위협 모델링 (Threat Modeling)	프롬프트 인젝션, AI 피싱, 내부자 위협 등에 대한 사전 방어 체계 수립
📦 자산 관리 (AI Asset Inventory)	AI 관련 툴, 데이터, 모델의 SBOM 관리
📚 보안 교육 (Security & Privacy Training)	전사적 AI 윤리/보안 교육, 음성 복제 위험 인지 등 포함
🧾 법적 검토 (Legal Review)	IP 침해, 저작권 문제, EULA 검토 등 법적 리스크 완화
🧭 거버넌스 수립 (Governance)	AI 사용 RACI 정의, 데이터 사용 정책 수립, 책임 구분
⚖️ 규제 준수 (Regulatory)	EU AI Act, GDPR, 미국 주 법령 등 대응
🧪 테스트/검증 (TEVV)	모델의 지속적인 평가와 검증 프로세스 수립
📊 리스크 카드/모델 카드	모델 설계, 성능, 제약사항, 책임 정보를 문서화

 

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⚙️ 3. AI 최적화 및 대응 전략

🧩 RAG (Retrieval Augmented Generation)

• 벡터 데이터베이스 + 검색기반 생성 방식
• 지속적인 학습이 가능하고 도메인 특화 최적화에 효과적

🧨 AI 레드팀 운영

• 모델에 대한 적대적 시뮬레이션
• 프롬프트 우회, 오탐지, 정보 유출 등 탐지

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📚 4. 주요 참고 리소스 (OWASP 제공)

• OWASP SAMM: 보안 개발 성숙도 모델
• OWASP ML Top 10: 머신러닝 보안 위협 Top10
• AI Security & Privacy Guide

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📝 마무리

AI는 조직의 생산성과 효율성을 크게 높일 수 있는 도구입니다. 하지만, 신뢰와 보안이 전제되지 않는 AI 도입은 오히려 기업 리스크를 키울 수 있습니다.

OWASP의 체크리스트는 기술, 보안, 법무, 인사 등 조직 전반에서 고려해야 할 항목을 구조화한 실질적인 가이드입니다.
이 가이드를 참고하여 여러분의 조직도 AI 보안 체계와 거버넌스를 강화해보시길 바랍니다.