Google Cloud에서 안전한 AI 구축하기: 필수 전략 및 팁
Anton Chuvakin
Security Advisor, Office of the CISO
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Subscribe* 본 아티클의 원문은 2024년 3월 29일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.
클라우드 제공업체는 AI 시스템의 사용 및 배포 증가에 핵심적인 역할을 수행합니다. 일반적으로 생성형 AI 기반 모델은 더 큰 데이터 세트로 훈련될수록 성능이 향상되며, 클라우드 제공업체는 조직이 더 많은 데이터를 저장 및 처리하고, 해당 데이터를 사용하는 앱을 대규모로 서비스할 수 있도록 지원합니다.
다른 신기술과 마찬가지로 AI를 대상으로 하는 고유한 위협과 모든 클라우드 앱이 직면하는 위험을 해결하는 것이 중요합니다. 오늘 발표된 새로운 연구 보고서인 "AI를 Google Cloud에 안전하게 배포하기 위한 모범 사례"에서 당사의 권장 사항을 제시합니다.
분석의 핵심은 Google Cloud에서 AI 워크로드를 안전하게 보호하기 위한 요구 사항 및 권장 사항을 어떻게 도출하는지에 있습니다. Google이 제공하는 보안 기능과 고객이 따라야 할 단계를 설명합니다. 필수 보안 영역을 검토하고, 프롬프트 주입을 포함한 모델별 문제를 해결하며, AI 거버넌스 및 복원력을 미래에 대비하기 위한 사전 예방적 조치를 간략하게 설명합니다.
보고서에서 우리는 "전 세계가 AI의 잠재력에 주목하고 정부와 산업이 AI의 안전과 보안을 보장하기 위한 규제 접근 방식을 마련하는 가운데, AI는 디지털 보안의 변곡점을 나타낸다고 믿습니다."라고 밝혔습니다.
Google은 안전한 AI 시스템을 구축하는 방법에 대한 이해와 Secure AI Framework (SAIF)를 기반으로 실질적인 지침을 제공합니다. 보고서의 일부로 보안 및 비즈니스 리더가 AI 보안 목표를 보다 쉽게 달성할 수 있도록 체크리스트를 제공했습니다.
체크리스트를 만들고, 두 번 확인하세요.
안전한 AI 기술을 구축하는 것은 다른 안전한 소프트웨어 제품을 구축하는 것과 유사합니다. 둘 다 개발자가 목표를 더 빠르고 효율적으로 달성하고, 개발 과정에서 위험으로 이어질 수 있는 실수를 줄이는 데 도움이 되는 모범 사례를 따라야 합니다.
아래 그래픽의 각 주제 범주에 대해 모델 개발, 애플리케이션 보안, 인프라 및 데이터 관리에 대한 모범 사례를 다음 링크에서 확인할 수 있습니다.
더 자세히 알아보세요!
AI 개발 과정에는 필연적으로 위험이 따릅니다. 하지만 Google Cloud를 사용하면 이러한 위험을 효과적으로 완화하면서 안전하게 AI를 구축할 수 있습니다. Google Cloud에서 AI를 안전하게 구축하는 방법에 대한 보고서에서 자세한 내용을 제공합니다.
