생성적 AI 보안(AI 코드 위험이라고도 함)은 생성적 인공 지능(GenAI) 시스템과 AI 지원 코딩 도구로 인해 발생하는 고유한 위험으로부터 애플리케이션과 조직을 보호하는 관행입니다. 또한 애플리케이션 보안 테스트 및 문제 해결을 강화하기 위해 책임감 있게 AI를 사용하는 것도 포함됩니다.

앱보안에서 제너레이티브 AI의 위험과 가능성

생성형 AI는 사이버 보안 도구를 강화하여 애플리케이션 보안을 혁신하고 있습니다.

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생성적 AI 보안

GenAI 보안이 중요한 이유는 무엇인가요?

제너레이티브 AI는 소프트웨어 개발을 빠르게 혁신하여 개발자가 코드를 더 빠르고 대규모로 생성할 수 있도록 지원합니다. 이는 혁신을 가속화하는 동시에 새로운 도전 과제를 제시하기도 합니다:

안전하지 않은 코드 생성: AI 도구는 취약점이 포함된 코드를 제안할 수 있습니다.
프롬프트 인젝션 공격: 악의적인 입력은 AI 모델을 안전하지 않은 동작으로 조작할 수 있습니다.
데이터 노출 위험: 학습 세트 또는 모델 출력을 통해 민감한 정보가 유출될 수 있습니다.
AI에 대한 과도한 의존: 개발자는 AI가 생성한 코드가 안전한지 평가할 수 있는 컨텍스트가 부족할 수 있습니다.

동시에 공격자들은 AI를 사용하여 공격을 자동화하기 시작하면서 위협 환경이 더욱 역동적으로 변하고 있습니다. 조직은 이러한 위험을 완화하는 동시에 AI의 이점을 안전하게 활용할 수 있는 전략을 채택해야 합니다.

생성형 AI 보안은 어떻게 작동하나요?

생성형 AI 및 AI 생성 코드를 보호하려면 거버넌스, 테스트, 모니터링의 조합이 필요합니다.

주요 사례는 다음과 같습니다:

안전한 코딩 검사: SAST, DAST, SCA 및 IaC 테스트를 통해 AI 생성 코드를 실행합니다.
정책 시행: AI 코딩 도우미의 사용 시기와 방법에 대한 가드레일 설정.
위협 탐지: AI 지원 애플리케이션에서 즉각적인 인젝션, 데이터 유출, 오용 위험을 식별합니다.
개발자 지원: AI 코딩 도구의 안전한 사용법에 대한 팀 교육.
AI 증강 앱보안: GenAI를 책임감 있게사용하여 오탐을 줄이고 문제 해결을 가속화하세요.

GenAI 보안의 이점

위험 감소: 안전하지 않은 AI 생성 코드가 프로덕션 환경에 도달하는 것을 방지하세요.
더 안전한 도입: 팀이 책임감 있게 AI 코딩 어시스턴트를 사용할 수 있도록 지원하세요.
AI 애플리케이션 보안: 모델 조작, 데이터 노출, 악의적인 입력과 같은 고유한 위험을 해결하여 AI 기반 앱을 보호하세요.
지속적인 감독: 시간이 지남에 따라 AI 관련 취약점을 모니터링하고 관리하세요.
더 빠른 수정: AI를 활용하여 취약성 분류 및 수정을 간소화하세요.
균형 잡힌 혁신: 새로운 위험을 최소화하면서 AI의 이점을 활용하세요.

OpenText 애플리케이션 보안을 통한 생성적 AI 보안

OpenText는 기업이 보안 개선을 위해 책임감 있게 AI를 활용하면서AI 관련 위험을 해결할 수 있도록 지원합니다:

OpenText™ Application Security Aviator™ (Fortify): 오탐을 줄이고 문제 해결을 가속화하는 AI 기반 어시스턴트입니다.
SSR 연구: AI/ML 프레임워크 및 API의 취약점을 탐지하기 위한 지속적인 업데이트.
개발자 우선 지원: 개발자가 AI 도구를 안전하게 사용할 수 있도록 돕는 안내 및 교육.
통합 테스트 플랫폼: AI 생성 코드에 대한 포괄적인 SAST, DAST, SCA, IaC 및 API 테스트.
정책 중심 오케스트레이션: 애플리케이션 보안 태세 관리(ASPM)를 통해 AI 사용을 관리하세요.

핵심 사항

생성적 AI 보안은 조직이 AI의 생산성 이점을 수용하는 동시에 안전하지 않은 코드, 데이터 유출, AI 기반 시스템으로 인한 새로운 공격 벡터의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.