What Is AI TRiSM?

인공 지능 신뢰, 위험 및 보안 관리(AI TRiSM)는 조직에서 AI의 잠재적 위험과 윤리를 관리하기 위한 광범위한 보안 프레임워크입니다. AI TRiSM은 알고리즘 편향성, 설명 가능성, 데이터 프라이버시 등 AI와 관련된 문제를 해결하여 일관되고 지속 가능한 AI 거버넌스 접근 방식을 보장합니다.

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AI TRiSM의 중요성

AI TRiSM의 핵심은 AI 시스템에 대한 신뢰와 책임감을 구축하고 사이버 위협으로부터 보호하는 것입니다.

적절한 안전장치가 없으면 조직은 다음과 같은 위험에 노출됩니다:

알고리즘 편향: 의도하지 않은 편향은 기존의 불평등을 영속화하거나 증폭시키는 심각한 결과를 초래하여 AI에 대한 신뢰를 해치고 평판 손상을 초래하는 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다.
데이터 유출 및 오용: AI 모델 학습에 사용되는 민감한 데이터는 오용 및 유출의 대상이 되며, 법적 책임과 컴플라이언스 또는 규제 문제를 포함한 잠재적인 영향을 미칠 수 있습니다.
신뢰 상실: 예측할 수 없이 작동하여 민감한 개인 사용자 정보를 노출하거나 의사 결정 편향성을 보이는 AI 시스템은 직원과 고객 모두의 신뢰를 빠르게 잃을 수 있습니다.

AI TRiSM은 조직에 이러한 위험을 완화하고 책임감 있는 AI 시스템을 구축할 수 있는 모델을 제공합니다. AI TRiSM은 AI 시스템 사용 시 보안을 강화하는 이니셔티브를 육성하고 지원하며 다음과 같은 영역에 영향을 미칩니다:

책임감
위험 평가
데이터 거버넌스
투명성
윤리 및 법률 준수

다음 섹션에서는 AI TRiSM의 핵심 원칙과 이러한 원칙이 점점 더 강화되는 AI 환경에서 조직이 성공하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해 설명합니다.

AI TRiSM의 4가지 기둥

AI TRiSM은 AI 시스템의 위험을 줄이고, 신뢰를 구축하며, 보안을 강화하는 4가지 상호 연관된 기둥을 기반으로 구축됩니다.

#1위: 설명 가능성

설명 가능성은 AI에 대한 신뢰를 구축하는 데 있어 핵심입니다. 많은 AI 모델은 명확하게 설명할 수 있는 의사 결정 프로세스가 없기 때문에 "블랙박스 "로 간주됩니다.

이러한 투명성 부족은 오용과 불신으로 이어질 수 있습니다. 기능 중요도 분석은 모델의 출력에 가장 큰 영향을 미치는 입력 기능을 식별하는 기법으로, 의사 결정의 기초가 되는 요소에 대한 인사이트를 얻는 한 가지 방법입니다.

지속적인 모델 모니터링은 직원이 시간이 지남에 따라 AI 행동의 이상 징후와 편향을 감지하고 불공정한 예측과 결정을 식별하여 해결하는 데 도움이 됩니다.

#2: ModelOps

모델 운영 사례에서는 AI 모델의 자동 및 수동 성능과 안정성 관리에 대해 조언합니다. 개발 중 변경 사항과 문제를 추적하기 위해 모델에 대한 버전 관리를 유지하고 모델 라이프사이클의 모든 단계에서 철저한 테스트를 통해 일관성을 확인할 것을 권장합니다.

또한 정기적인 재교육을 통해 새로운 데이터로 모델을 최신 상태로 유지하여 관련성과 정확성을 유지할 수 있습니다. 이러한 프로세스를 통해 조직은 AI 운영을 간소화하고 확장하여 진화하는 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

#3: AI 앱보안

인공 지능 애플리케이션은 보안에 대한 고유한 접근 방식이 필요한 여러 가지 위협에 직면해 있으며, 이를 AI 앱보안이라고 합니다. 예를 들어, 악의적인 공격자가 입력 데이터를 조작하여 모델 학습을 약화시켜 원치 않는 영향을 미치거나 잘못된 예측을 초래할 수 있습니다.

AI AppSec은 미사용 및 전송 중인 모델 데이터의 암호화를 적용하고 AI 개발 시스템에 대한 액세스 제어를 구현하여 이러한 위협으로부터 보호합니다.

AI 개발 공급망의 모든 영역에서 보안을 강화하여 신뢰성을 보장합니다:

툴링
Software libraries
하드웨어

#4: 개인정보 보호

AI 시스템은 일반적으로 민감한 개인 데이터를 다루기 때문에 당연히 윤리적, 법적 문제를 해결해야 합니다. 사용자는 AI 시스템 사용에 필요한 최소한의 개인 데이터 수집에 대해 고지받고 동의해야 합니다.

노이즈 주입 또는 토큰화와 같은 개인 정보 보호 강화 기술을 모델 데이터에 사용하여 개인 식별 정보(PII)를 모호하게 하고 모델 학습 효과에 해를 끼치지 않으면서 개인 정보를 보호할 수 있습니다.

이를 통해 기존 및 새로운 데이터 보호 규정을 준수할 수 있습니다.

AI 도입의 가장 일반적인 과제

AI TRiSM 구현의 일반적인 장애물은 다음과 같습니다:

인식 부족: 조직은 AI 시스템과 관련된 위험을 과소평가하거나 무시하여 AI 보안 조치가 불충분하고 사고 대응 계획이 불완전한 결과를 초래합니다. 이 문제를 해결하려면 AI 위험 완화에 대한 교육 세션을 조직하고 잠재적 위협과 모범 사례에 대한 공개적인 대화를 장려하는 것이 좋습니다.
보안 기술 부족: AI 사이버 보안에 대한 전문 지식이 부족하여 조직이 자격을 갖춘 인재를 찾고 유지하기가 어렵습니다. 기존 직원에게는 추가 교육이 필요할 수 있으며, 경쟁력 있는 복리후생 패키지와 경력 성장 기회는 숙련된 AI 전문가를 유치하는 데 도움이 됩니다.
통합 과제: AI 보안을 통합하려면 기존 보안 프레임워크를 수정해야 하지만, 기술적 복잡성과 프로세스 및 도구의 재조정 필요성으로 인해 작업이 어려울 수 있습니다. 전담 부서 간 통합 팀을 구성하면 조직이 배포를 조정하고 위험 관리 책임을 공유하도록 장려하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 도전은 심각하지만 극복할 수 없는 것은 아닙니다. AI TRiSM의 많은 장점은 잠재적인 단점보다 훨씬 큽니다.

AI TRiSM 구현의 이점

AI TRiSM을 도입하면 많은 이점이 있습니다:

위험 감소: 시스템 장애 및 보안 침해와 같은 AI 관련 사고를 사전에 관리하여 조직에 미칠 수 있는 잠재적 영향과 위험을 최소화합니다.
신뢰도 향상: 모니터링의 투명성과 모델 의사 결정의 설명 가능성을 입증하면 AI 시스템에 대한 사용자의 신뢰가 쌓여 더 폭넓은 채택과 수용을 유도할 수 있습니다.
평판 향상: 책임감 있는 AI 관행에 대한 강력한 약속은 무결성과 역량을 입증하여 회사 브랜드와 고객 신뢰를 강화합니다.
규정 준수: AI TRiSM은 조직이 규제 표준 및 법적 요건을 준수하여 처벌 및 평판 손상의 위험을 줄일 수 있도록 지원합니다.

AI TRiSM 프레임워크를 도입하면 조직은 AI의 잠재력을 실현하는 동시에 위험을 완화할 수 있습니다.

AI 체크 포인트의 인피니티와 TRiSM AI

설명가능성, 모델옵스, AI 앱보안, 개인정보 보호를 기반으로 구축된 AI TRiSM은 보안 위험을 효과적으로 처리하고 투명성을 지원하며 신뢰를 높이고 AI 시스템 사용자에게 일관되고 안정적인 경험을 보장하기 위해 개발되었습니다.

체크포인트의 Infinity AI Copilot은 업계 최고의 AI 보안 관리 플랫폼으로, 조직이 AI-기반 시스템을 안전하고 안전하게 도입할 수 있도록 지원합니다. Infinity AI Copilot을 통해 조직은 팀 간 협업을 지원하고 고급 자동화, 사고 완화 및 대응, 최첨단 위협 탐지 기능을 제공함으로써 AI TRiSM 기반을 구축할 수 있습니다.

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