AI는 이제 기술 혁신을 넘어 개인의 삶의 방식, 기업의 생존 전략, 국가의 산업 경쟁력까지 전례 없는 변화를 만들고 있습니다. AI를 향한 보안 위협도 정교해지고 있습니다. 데이터 포이즈닝, 모델 역공학, 시스템 조작은 이제 현실적인 위협이며, 생성형 AI는 딥페이크·스캠 등 사회적 위험으로까지 확산되고 있습니다.

머신러닝(ML, Machine Learning)이라고 들어보셨나요? ML은 데이터를 기반으로 스스로 패턴을 학습하고, 예측하거나 판단을 내리는 기술입니다. 생성형 AI, 자율주행, 추천 시스템, 품질 예측 등 오늘날 우리가 사용하는 대부분의 AI 기술은 모두 머신러닝 모델을 기반으로 작동합니다. 점점 더 다양해지고 있는 AI 서비스들. 그 뒤에는 항상 머신러닝 모델이 조용히 작동하고 있는데요. 이 모델들이 실제 환경에서 안정적으로 작동하고, 계속해서 성능을 유지하도록 관리하는 플랫폼이 바로 MLOps(Machine Learning Operations)입니다.

MLSecOps란?

따라서 AI의 보안을 이야기할 때도 ML라이프사이클 전반에 걸친 보안 위협을 이해하고 통합적으로 대응하는 전략이 필요합니다. 여기까지 잘 따라오셨다면, MLSecOps(Machine Learning Security Operations)에 대한 이해도 어렵지 않을 것입니다. MLSecOps는 머신러닝 개발과 운영 과정에 보안을 통합하는 접근법으로 AI 모델의 라이프사이클 전반에 걸쳐 발생할 수 있는 위협 요소를 식별하고 대응할 수 있도록 설계된 플랫폼입니다. 특히, 데이터와 모델이 핵심 자산이 되는 제조, 국방, 에너지 등 민감 산업에서는 AI 보안 체계 수립이 필수 과제로 떠오르고 있습니다.

AI 보안, MLSecOps로 설계하는 실전 전략 보고서

마키나락스는 🔗국방과학연구소와 ‘국방 인공지능 무기체계용 MLSecOps 환경 구축’ 사업 계약을 체결하며, 국내 최초로 MLSecOps 플랫폼 구축을 시작했습니다. 마키나락스의 AI 플랫폼 ‘런웨이(MakinaRocks Runway)’는 기술력과 제품의 높은 완성도를 바탕으로 기술평가에서 최고점을 기록했습니다. 이번 MLSecOps 환경 구축을 통해 보안성과 신뢰성이 강화된 AI·데이터 연구개발 기반을 마련하고, 최신 AI 기술에 대한 접근성과 생산성을 향상시킬 것으로 기대를 모으고 있습니다. 2017년부터 여러 산업의 난제를 AI로 해결하고 MLOps 기반의 AI 플랫폼 Runway를 제공해 온 마키나락스는 AI 보안의 중요성을 일찍이 인식하고 이에 대한 전략을 고민해 왔는데요. 📘AI 보안, MLSecOps로 설계하는 실전 전략 보고서를 통해 고민의 결과를 공유합니다.

Contents

  1. AI/ML을 위협하는 대표적인 보안 공격 유형
  2. MLSecOps: 머신러닝 운영과 보안의 융합
  3. MakinaRocks의 MLSecOps 개발 플랜

보고서에서는 AI/ML을 위협하는 대표적인 보안 공격 유형을 살펴보고, 이러한 위협을 방어하기 위한 MLSecOps의 중요 요소들은 무엇인지 알아보겠습니다. 더불어 마키나락스는 AI 모델의 신뢰성과 보안을 강화하기 위해 어떻게 MLSecOps를 개발하고 적용할 예정인지 구체적인 플랜을 공유합니다. 지금 바로 다운로드 받아보세요!

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