AI 도구들이 놀라울 정도로 빠른 속도로 우리의 일상 업무에 스며들었습니다! 팀원 중 누군가는 ChatGPT로 이메일을 작성하고, 또 다른 누군가는 회계 소프트웨어에 내장된 AI 비서를 사용하며, 또 다른 누군가는 Chrome이나 Outlook에 AI 플러그인을 연결하여 고객 답변 속도를 높입니다. 이 모든 것이 IT 부서의 승인을 거치지 않았고, 대부분의 중소기업은 이러한 변화를 거의 알아차리지 못했습니다. 이처럼 AI 사용이 폭발적으로 증가하는 것은 오늘날 기업 운영에서 당연한 현상입니다. 하지만 나중에 후회하기보다는 지금 몇 가지 습관을 들이는 데 집중한다면, AI를 가장 먼저 도입한 기업들이 겪고 있는 어려움들을 피할 수 있을 것입니다.
수년간 네트워크 보안은 트래픽 이동 경로에 초점을 맞춰왔습니다. 방화벽은 연결을 확인하고, 악성 웹사이트를 차단하며, 알려진 위협 요소의 침입을 막았습니다. 이러한 접근 방식은 오랫동안 효과적이었습니다. 오늘날에도 여전히 중요하지만, 인공지능(AI)은 대부분의 보안 도구가 감시하지 못했던 새로운 활동들을 추가합니다. AI 프롬프트, 민감하고 중요한 데이터(심지어 IP 주소까지)의 파일 업로드, 앱과 AI 서비스 간의 자동화된 작업 등이 그 예입니다. 방화벽은 AI 웹사이트 연결을 감지하면 입력 내용을 알지 못한 채 통과시킵니다. 이러한 활동의 맥락은 대부분의 최신 보안 도구에서 파악되지 않습니다. 그렇다면 우리는 어떻게 해야 할까요?
AI 도구 자체가 적은 아닙니다. 위험은 사람들이 무심코 AI 도구와 공유하는 정보에서 발생합니다. 서식 지정 도움을 받기 위해 고객 목록을 챗봇에 입력하거나, 가격 정보가 포함된 계약서를 빠른 요약을 위해 AI 도구에 업로드하거나, 실수로 로그인 정보를 입력하거나, 집 주소와 사회 보장 번호가 포함된 이력서를 이력서 수정 도구에 입력하는 경우처럼 말입니다. 이러한 행동들은 당장은 위험하게 느껴지지 않고 악의적인 의도도 없지만, 각각의 행동은 통제할 수 없는 시스템에 민감한 정보를 넘겨주는 결과를 초래합니다.
최근 해커 뉴스(The Hacker News) 에 실린 한 기사는 네트워크 보안의 역사가 한 바퀴를 돌아 제자리로 돌아온 순간을 묘사합니다. 25년 전, 프록시 기반 방화벽은 모든 패킷의 내용을 검사하여 위협 요소를 찾아냈습니다. 보안은 더 강화되었지만 속도가 너무 느렸습니다. 체크포인트(CheckPoint)를 비롯한 여러 업체들은 패킷 내용을 읽지 않고 연결만 추적하는 스테이트풀 인스펙션 방화벽으로 시장을 장악했습니다. 속도가 보안보다 우선시되면서 프록시 기반 방화벽은 자취를 감췄습니다.
이제 AI는 업계를 후퇴시키고 있습니다. AI 기반 웹사이트를 감시하는 기존 방화벽은 정상적인 허용된 연결로만 인식합니다. 고객 목록이 유출되었는지, AI 플러그인이 승인되지 않은 작업을 수행했는지 여부를 파악할 방법이 없습니다. 이 기사에서 설명하는 새로운 방화벽 설계는 수십 년 전 프록시 방화벽이 했던 것처럼 네트워크를 드나드는 실제 콘텐츠를 검사합니다. 속도를 위해 업계에서 포기했던 이러한 심층 검사는 이제 직원들이 AI에 실제로 어떤 데이터를 전송하는지 확인할 수 있는 몇 안 되는 방법 중 하나입니다.
평범한 월요일, 작은 마케팅 대행사를 상상해 보세요. 한 직원이 고객의 전체 캠페인 예산을 무료 AI 글쓰기 도구에 입력하여 광고 문구를 더 빠르게 수정합니다. 같은 복도 건너편에서는 경리 담당자가 공급업체 송장을 AI 도구에 업로드하여 지불 조건을 요약하는데, 파일에 공급업체의 은행 계좌 정보가 그대로 들어 있다는 사실을 알아채지 못합니다. 두 사람 모두 악의는 없습니다. 그저 10분을 절약하려 했을 뿐입니다. 이렇게 민감한 정보가 아무도 모르게 회사 외부로 유출되는 것입니다.
무료 소비자용 AI 도구는 사용자가 입력한 내용을 저장하고 향후 버전 학습에 활용할 권리를 보유하는 경우가 많습니다. 이는 무료 버전이 무료로 제공되는 이유 중 하나입니다. 동일한 회사에서 제공하는 유료 비즈니스 플랜은 일반적으로 더 강력한 개인정보 보호 기능을 제공하며, 학습 과정에서 사용자 데이터를 완전히 제외하는 옵션도 포함합니다. 팀에서 일상 업무에 무료 AI 도구를 사용하기 전에 잠시 시간을 내어 데이터 보존 또는 학습 제외 옵션이 있는지 설정을 확인해 보세요. 고객 데이터를 정기적으로 처리하는 기업이라면 저렴한 비즈니스 플랜이 추가적인 보호 기능만으로도 충분히 비용 대비 효과를 볼 수 있습니다.
기업용 소프트웨어가 없더라도 안전한 AI 사용 습관을 만들 수 있습니다. 먼저 팀원들과 함께 공개 AI 도구에 절대 입력해서는 안 되는 정보(비밀번호, 금융 또는 건강 기록, 고객 데이터, 지적 재산, 기밀 유지 계약이 적용되는 모든 정보 등)에 대해 간단히 논의해 보세요. 이 내용을 한 페이지에 적어두고 분기별로 검토하세요. 또한, 회사에서 신뢰하는 AI 도구 목록을 간략하게 관리하여 직원들이 어떤 도구를 사용하는지 추측하지 않도록 하세요. 작고 반복 가능한 습관들이, 제대로 이해하지 못하는 값비싼 도구 하나보다 훨씬 더 효과적으로 기업을 보호합니다. CyberHoot의 문서 라이브러리에는 바로 편집하여 사용할 수 있는 AI 사용 정책 양식이 준비되어 있습니다.
AI 도구에 무엇인가를 붙여넣기 전에 잠시 멈춰서 스스로에게 질문해 보세요. 이 텍스트가 내일 낯선 사람의 이메일 수신함에 도착한다면 괜찮을까요? 만약 그렇지 않다면, 해당 부분을 삭제하고 민감한 정보를 제외한 다른 내용으로 요청을 수정하세요. 데이터를 익명화하는 것이 중요합니다. 실제로 필요한 것은 조작된 데이터 자체(물론 조작이 목적일 수도 있지만)가 아니라, 공감이나 간결함이 필요한 이메일에서 고객에게 명확하게 전달될 수 있도록 형식을 다듬는 것입니다. 이러한 습관을 들이면 붙여넣는 내용을 천천히 검토하고 평가하는 데 몇 초밖에 걸리지 않으며, 위험한 정보 공유를 사전에 방지할 수 있습니다.
모든 팀은 연습과 좋은 행동에 대한 긍정적인 보상을 통해 위험한 AI 습관을 파악하는 능력을 향상시키며, 처벌이나 공개적인 질책보다는 이러한 방식이 더 효과적입니다. 누군가 자신이 사용한 AI 도구에 대한 우려를 표명할 때는, 이를 지적해야 할 실수가 아니라 함께 배우는 기회로 삼아야 합니다. 일부 팀은 주간 회의에서 5분 정도 AI 활용 경험 공유 시간을 마련하여, 각자 사용해 본 도구와 그 도구에서 나타난 놀라운 점을 공유합니다. 질문하는 것이 안전하다고 느낄 때 자신감이 커지고, 이러한 자신감은 시간이 지남에 따라 더 나은 의사 결정으로 이어집니다.
이번 주에 팀에서 사용하는 AI 도구 하나를 골라 10분 동안 함께 살펴보세요. AI 도구의 데이터 사용 및 학습 계약을 확인하여 AI가 작업을 더 잘 수행하도록 학습하는 과정에서 데이터가 유출되지 않도록 보호하는 라이선스 수준을 준수하고 있는지 확인하세요. 팀원들이 어떤 내용을 입력하는지 확인하고, 앞으로 AI와 공유하지 않을 데이터 유형에 대해 합의하세요. 또한 도구 설정에서 데이터 개인정보 보호 옵션이 있는지 확인하세요. CyberHoot의 AI 사용 정책(AUP)을 다운로드하여 직원들이 준수해야 할 지침으로 업데이트하세요. 이와 같은 작은 대화들이 모여 지속적인 보안 습관을 형성하고, 이러한 습관 하나하나가 기업을 어제보다 조금 더 안전하게 만들어 줍니다.
않습니다 방화벽 직원들이 AI 도구에 무엇을 입력하는지 확인해 보시겠습니까?
아니요. 기존 방화벽은 AI 웹사이트 연결을 감지하고 프롬프트 자체를 읽지 않고 허용합니다. 누군가가 고객 목록을 입력했는지 아니면 비밀번호를 입력했는지 알 방법이 없습니다. 최신 방화벽 설계는 들어오고 나가는 콘텐츠를 검사하는데, 이것이 팀이 AI에 어떤 데이터를 전송하는지 확인할 수 있는 몇 안 되는 방법 중 하나입니다.
어떤 종류의 민감한 데이터가 실수로 AI 도구에 유출될 수 있을까요?
흔히 발생하는 정보 유출은 일상적인 업무에서 비롯됩니다. 직원들은 서식 지정을 위해 고객 목록을 붙여넣거나, 가격 정보가 담긴 계약서를 업로드하거나, 집 주소와 사회 보장 번호가 포함된 이력서를 제출하거나, 공급업체의 은행 계좌 정보가 포함된 송장을 요약하는 등의 행동을 합니다. 이러한 행동들은 당장은 위험하게 느껴지지 않지만, 결국 통제할 수 없는 시스템에 개인 정보를 넘겨주는 결과를 초래합니다.
무료 AI 도구는 사용자가 입력한 정보를 기반으로 학습하나요?
네, 대개 그렇습니다. 무료 소비자용 AI 도구는 사용자의 입력을 저장하고 향후 버전 개선에 활용할 권리를 보유하는 경우가 많습니다. 같은 회사에서 제공하는 유료 비즈니스 플랜은 일반적으로 다음과 같은 권리를 제공합니다. 더욱 강화된 개인정보 보호데이터를 교육에 사용하지 않도록 설정하는 옵션도 포함되어 있습니다. 팀에서 무료 도구를 일상 업무에 사용하기 전에 데이터 보존 또는 교육 제외 설정 여부를 확인하세요.
중소기업이 AI 데이터 유출을 줄이는 가장 간단한 방법은 무엇일까요?
먼저 공개 AI 도구에 절대 입력해서는 안 되는 항목들을 나열한 한 페이지 분량의 규칙서를 작성하세요. 비밀번호, 금융 또는 건강 기록, 고객 데이터 등이 이에 해당합니다. 지적 재산권그리고 기밀 유지 계약이 있는 모든 정보도 포함됩니다. 승인된 도구 목록을 간략하게 유지하여 사람들이 추측하지 않도록 하세요. 분기별로 두 가지 모두 검토하십시오. 작고 반복적인 습관이 값비싼 도구 하나보다 기업을 더 확실하게 보호합니다.
콘텐츠 검사 방화벽이 다시 주목받는 이유는 무엇일까요?
25년 전, 프록시 기반 방화벽은 모든 패킷의 내용을 읽어 위협 요소를 탐지했습니다. 보안은 철저했지만 속도가 느렸기 때문에 시장은 내용을 읽지 않고 연결만 추적하는 스테이트풀 인스펙션으로 전환했습니다. 하지만 AI가 상황을 바꿔놓았습니다. 이제 방화벽은 AI 사이트로의 허용된 연결만 확인하고, 나가는 데이터는 볼 수 없게 되었습니다. 따라서 업계는 다시 스테이트풀 인스펙션으로 회귀하고 있습니다. 심층적인 콘텐츠 검사.
최신 사이버 보안 동향, 팁, 모범 사례를 알아보고 공유하세요. 또한 주의해야 할 새로운 위협도 알려드립니다.
저자: 케이티 보케티 | 편집: 크레이그 테일러 크레이그 테일러의 편집: 초창기 시절이 기억납니다...
더보기
글쓴이: Katie Boquetti | 편집: Craig Taylor Craig Taylor의 편집: 이번 주 블로그에는...
더보기
때때로 보안 연구원들이 잠시 멈춰 생각하게 만들 만큼 교묘한 속임수를 쓰는 악성 소프트웨어가 등장하곤 합니다.
더보기
