AI Stack 전주기 보호를 위한 계층적 방어 체계 및 거버넌스 수립

Context

AI 모델의 프로덕션 전환으로 인한 기존 보안 체계의 무력화 및 공격 표면의 급격한 확장 발생. 단순한 개별 위협 대응을 넘어 데이터 오염과 Shadow AI 등 시스템적 취약점에 노출된 아키텍처적 한계 직면.

Technical Solution

• Data Poisoning 방지를 위해 데이터 Ingestion부터 Inference까지의 데이터 무결성 검증 파이프라인 구축
• Shadow AI 및 비인가 API 호출 제어를 위해 Model Registry 기반의 통합 거버넌스 체계 도입
• 고속화된 AI 기반 Phishing 대응을 위한 계층적 방어 전략 및 자동화된 탐지 로직 설계
• MLOps 파이프라인 내 보안 스캐닝과 Unified Observability Dashboard 통합을 통한 실시간 가시성 확보
• GDPR 및 EU AI Act 준수를 위해 투명성과 공정성을 확보한 Responsible AI 프레임워크 적용
• 예측 불가능한 AI 행동 제어를 위한 특화 모니터링 및 Adaptive Response Framework 설계