Quick Overview 챗GPT와 같은 AI 언어 모델은 비즈니스에 혁신을 가져오는 효과적인 도구로 활용되고 있지만, ID 보안과 관련한 다양한 위험을 내포하고 있습니다. 이런 위험을 완화하기 위해 AI 기술 제공 업체와 사용자는 모델과 데이터를 보호하고 안전성을 유지하기 위해 강력한 IAM 솔루션을 구현하고 AI 시스템의 보안과 무결성을 보장해야 합니다. |
2023년 뉴스 헤드라인을 가장 많이 장식한 기술은 단연 챗GPT입니다. AI 언어 모델 챗GPT는 마케팅, 운영, 엔지니어링, 위험 관리, 법률 및 직원 최적화를 비롯한 여러 비즈니스 영역을 혁신할 잠재력을 지닌 강력한 툴입니다. 그러나 모든 기술이 그렇듯이 챗GPT 및 이와 유사한 AI 애플리케이션을 사용할 때는 ID 보안 영역에서 잠재적인 위험과 의도하지 않은 결과가 따릅니다.
기술이 발전하면서 금융, 의료, 소매, 교육을 포함한 다양한 분야에서 AI 사용이 점점 더 확산하고 있습니다. 언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 사용자의 질의에 응답하도록 설계됩니다. 작업을 자동화하고 프로세스를 능률화해 고객 경험을 개선하는 매우 효과적인 툴입니다. 그러나 AI 기술 사용에는 상당한 IAM(Identity & Access Management) 위험이 따릅니다. 데이터 보안과 개인정보 보호를 보장하기 위해서는 이런 위험에 대처해야 합니다.
이번 포스팅에서는 특히 챗GPT 및 이와 유사한 애플리케이션에 초점을 두고 AI의 ID 보안 관련 위험에 대해 살펴봅니다. 어떤 경고로 ID 보안 위험을 초래하는지 살펴보고 IAM 솔루션이 어떻게 이런 위험을 완화하는지 알아봅니다.
뚜렷해지는 사이버 보안 위험
챗GPT와 관련된 대표적인 ID 보안 위험은 악의적 행위자가 모델을 조작 또는 악용할 가능성입니다. 챗GPT는 인간이 생성한 텍스트로 구성된 대용량 데이터 집합에 의존해 사용자 질의에 대한 응답을 생성하는 ML(Machine Learning) 모델입니다. 공격자가 데이터 집합에 접근할 권한을 획득하거나 모델에 들어가는 입력을 조작할 수 있다면 챗GPT를 사용해서 기만적이거나 호도하는 응답을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 공격자는 챗GPT로 은행이나 정부 기관과 같은 신뢰할 수 있는 곳에서 보낸 것처럼 보이는 피싱 이메일을 만들 수 있습니다. 또한 피해자의 관심사에 따라 개인화된, 합법적인 것처럼 보이는 메시지를 작성해서 피해자가 민감한 정보를 넘길 가능성을 높일 수도 있습니다.
이런 위험을 낮추기 위해서는 AI 툴의 학습 데이터에 대한 액세스를 엄격히 통제하고 고품질의 신뢰성 높은 데이터로 모델을 학습시켜야 합니다. 또한 MFA(Multi-factor Authentication) 및 맥락 인식 적응형 인증, 암호화 같은 보안 수단을 사용해 모델과 모델에 대한 입력을 보호해야 합니다.
챗GPT와 같은 툴과 관련된 또 다른 ID 보안 위험은 모델이 의도치 않게 사용자에 대한 민감 정보를 노출할 가능성입니다. 챗GPT는 수신하는 입력의 맥락을 기반으로 응답을 생성하도록 설계되는데, 입력에는 이름, 주소 및 기타 식별 사항과 같은 개인 정보가 포함될 수 있습니다. 이 정보를 적절히 보호하지 않을 경우 챗GPT가 생성하는 응답을 통해 의도하지 않게 노출될 수 있습니다. 예컨대 사용자가 자신의 의료 기록 또는 재무 상태에 대해 질문하면 챗GPT는 민감 정보가 포함된 응답을 생성할 수 있습니다.
이런 위험에 대처하기 위해서는 민감 정보 처리와 관련해 챗GPT를 적절히 구성하는 것이 중요합니다. 특권 액세스 관리(Privileged Access Management, PAM), 데이터 마스킹 및 익명화와 같은 부가적인 보안 수단 구현과 민감 정보를 안전하고 책임감 있는 방식으로 취급하기 위한 정책 및 절차 개발이 포함될 수 있습니다.
또 다른 위험은 챗GPT가 생성하는 응답에 의도하지 않게 편견 또는 차별이 포함될 가능성입니다. ML 모델은 과거 데이터로 학습되므로 과거에 존재했고 지금도 만연할 수 있는 편견과 차별적 관행을 반영할 수 있습니다. 편견을 적절히 해결하지 않으면 모델에 의해 편견이 지속되고, 심지어 증폭될 수도 있습니다. 예를 들어, 편견 또는 차별적 언어가 포함된 데이터 집합으로 학습된 챗GPT는 본의 아니게 이런 편견을 반영한 응답을 생성할 수 있습니다. 소외 계층에 속하거나 이미 차별을 받을 위험에 처한 사용자에게는 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 편향된 데이터 집합은 글로벌 시장, 나아가 정치 선거에도 영향을 미칠 수 있습니다!
이런 위험을 완화하려면 챗GPT의 학습 데이터에 신중을 기하고 잠재적인 편견을 방지하기 위한 조치를 취하는 것이 중요합니다. 여기에는 다양성을 갖추고 모집단을 잘 반영하는 학습 데이터를 신중하게 선별하고, 데이터 액세스 관리를 포함한 최신 보안 기술로 데이터 집합을 보호하는 것이 포함됩니다.
챗GPT와 관련된 또 다른 ID 보안 위험은 딥페이크 콘텐츠를 생성하는 데 모델이 사용될 가능성입니다. 딥페이크는 AI와 ML 기술을 사용해 생성되는 합성 미디어로, 진짜처럼 보이는 가짜 이미지, 비디오 또는 오디오 자료를 만드는 데 사용됩니다.
AI 언어 모델의 주된 ID 보안 위험 중 하나는 AI 애플리케이션 서비스 업체에서 발생하는 데이터 침해 가능성입니다(가령 오픈IA, 구글 또는 마이크로소프트에서 발생하는 대규모 침해). AI 언어 모델은 이름, 이메일 주소, 전화번호와 같은 사용자 정보를 포함한 대량의 데이터를 저장하고 처리하도록 설계됩니다. 이런 데이터가 공격자의 손에 들어가면 ID 도용, 피싱 공격 및 기타 유형의 사이버 범죄와 같은 악의적인 목적으로 사용될 수 있습니다. 또한 AI 기술을 사용하게 되면 새로운 공격 벡터가 발생합니다. 이들은 ML 알고리즘의 취약점을 악용하거나 데이터 입력을 조작해 잘못된 응답을 생성할 수 있습니다.
AI 기술을 위한 IAM 솔루션
챗GPT와 같은 AI 챗봇은 대용량 데이터 집합과 ML 알고리즘을 사용해 자연어를 이해하고 응답을 생성합니다. 이런 모델은 대용량 데이터 집합을 학습해 정확도를 개선하도록 설계되지만, 원치 않는 편견과 침해, 악용에 취약하기도 합니다. AI 기술의 ID 보안 위험을 완화하려면 기업과 조직은 모델의 데이터(벤더 측)와 사용자 데이터(벤더 및 소비자 측 모두)를 보호하고, AI 시스템의 보안, 무결성, 정확성을 보장하는 강력한 IAM 솔루션을 구현해야 합니다.
한 가지 방법은 맥락 인식 적응형 MFA를 구현해 AI 언어 모델 및 사용자 계정에 대한 액세스를 제어하는 것입니다. 이런 유형의 MFA에서는 사용자가 시스템에 액세스하기 전에 비밀번호, 지문 스캔 또는 모바일 기기로 전송되는 일회용 암호와 같은 여러 형태의 ID를 제공해야 합니다. 동시에 이런 솔루션은 AI를 사용해 사용자 행동을 모니터링하고 이상 징후를 파악하고 실시간으로 위험을 방지하는 고급 위협 방어를 구현합니다. 시스템에 대한 무단 액세스를 방지하고 데이터 침해의 위험을 낮추는 데 도움이 됩니다.
또 다른 접근 방법은 암호화 및 익명화 기술을 구현해 사용자 데이터를 보호하는 것입니다. 암호화는 데이터를 읽을 수 없는 형식으로 변환하고 승인된 사용자만이 이를 해독할 수 있도록 함으로써 데이터의 안전을 보장합니다. 익명화는 데이터에서 이름, 이메일 주소와 같은 모든 식별 정보를 제거해 특정 개인과의 연결 가능성을 차단합니다. 기업에서 AI 툴 사용이 보편화됨에 따라 권한 있는 툴 사용자와 이들이 의존하는 데이터의 관리자를 자격 증명 도용으로부터 보호하는 PAM 기술이 중요해질 것입니다. 동시에, AI 기술의 소비자와 공급자 모두가 ID 관리를 진지하게 받아들이는 것이 중요합니다.
또한 기업과 조직은 AI 시스템에 대한 정기적인 감사 및 평가를 수행하여 잠재적 취약점 또는 보안 허점을 식별해야 합니다. 이렇게 하면 AI 시스템이 정상적으로 작동하고 보안 위험이 악용되기 전에 대처하는 데 도움이 됩니다. AI 툴 제공업체와 사용자는 최소 권한 모델 도입과 같은 ID 관리 베스트 프랙티스를 진지하게 고려해야 합니다. 이를 통해 사용자가 맡은 업무를 수행하는 데 필요한 리소스에 대해서만 액세스 권한을 갖도록 하여 내부자 위협, 우발적 또는 의도적인 데이터 침해 및 기타 보안 사고의 위험을 낮출 수 있습니다.
AI 도구 제공업체의 의무
산업의 성장을 돕고 가치를 제공하며 이 글에서 언급한 몇 가지 노출과 관련된 위험을 낮추는 AI 기술로 ID 보안을 구현하기 위한 몇 가지 베스트 프랙티스가 있습니다. 핵심적인 세 가지는 다음과 같습니다.
액세스 제어 : ID 보안을 위해 중요합니다. 시스템, 데이터 또는 애플리케이션에 액세스할 수 있는 사람을 제한하는 기능을 하며, 직무 수행을 위해 필요한 사람에게만 액세스 권한을 제공하기 위해 필수적입니다. AI 기술은 승인된 사용자만 시스템과 데이터에 액세스하도록 보장하기 위한 적절한 액세스 제어 수단을 갖춰야 합니다.
MFA : 사용자가 시스템 또는 애플리케이션 액세스 권한을 얻기 위해 두 가지 이상의 인증 형식을 제공해야 하는 보안 베스트 프랙티스입니다. 이 접근 방식은 무단 액세스를 차단하기 위한 부가적인 보안 계층을 제공합니다. AI 기술을 안전하게 사용하려면 모든 사용자, 특히 관리 액세스 권한을 가진 사용자를 대상으로 MFA를 구현하는 것이 좋습니다.
모니터링 및 로깅 : 적시에 보안 사고를 식별하고 대응하기 위해 중요합니다. AI 기술은 모든 사용자 활동과 액세스 시도를 기록하고 의심스러운 활동에 대한 실시간 경보를 제공해야 합니다. 또한 잠재적인 위협을 식별하고 이런 위협이 피해를 끼치지 않도록 적절한 조치를 취할 수 있어야 합니다. 정기적인 로그 검토 역시 잠재적인 보안 문제를 파악하고 해결하기 위해 중요합니다.
이런 ID 보안 베스트 프랙티스를 구현하면 챗GPT와 같은 AI 기술의 보안을 유지하고 정보의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보호하는 데 도움이 될 것입니다.
결론
챗GPT와 같은 AI 언어 모델은 다양한 분야와 산업에 혁명을 일으킬 잠재력을 지녔지만, 대처가 필요한 중대한 ID 보안 위험을 야기하기도 합니다. 소비자 측과 공급자 측 모두에 견고한 IAM 솔루션을 구현하고 사이버보안에 대한 종합적인 접근 방식을 채택함으로써 기업과 조직은 AI 시스템의 무결성과 정확성을 보장하고 사용자 데이터를 보호하고 고객 신뢰를 유지할 수 있습니다. AI는 빠르게 발전하고 있습니다. ID 및 액세스 관리를 포함한 보안을 고려해야 할 시점은 바로 지금입니다.
ID 및 액세스 관리에 어려움을 겪고 계시거나 관련 솔루션에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다.
Quick Overview
챗GPT와 같은 AI 언어 모델은 비즈니스에 혁신을 가져오는 효과적인 도구로 활용되고 있지만, ID 보안과 관련한 다양한 위험을 내포하고 있습니다. 이런 위험을 완화하기 위해 AI 기술 제공 업체와 사용자는 모델과 데이터를 보호하고 안전성을 유지하기 위해 강력한 IAM 솔루션을 구현하고 AI 시스템의 보안과 무결성을 보장해야 합니다.
2023년 뉴스 헤드라인을 가장 많이 장식한 기술은 단연 챗GPT입니다. AI 언어 모델 챗GPT는 마케팅, 운영, 엔지니어링, 위험 관리, 법률 및 직원 최적화를 비롯한 여러 비즈니스 영역을 혁신할 잠재력을 지닌 강력한 툴입니다. 그러나 모든 기술이 그렇듯이 챗GPT 및 이와 유사한 AI 애플리케이션을 사용할 때는 ID 보안 영역에서 잠재적인 위험과 의도하지 않은 결과가 따릅니다.
기술이 발전하면서 금융, 의료, 소매, 교육을 포함한 다양한 분야에서 AI 사용이 점점 더 확산하고 있습니다. 언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 사용자의 질의에 응답하도록 설계됩니다. 작업을 자동화하고 프로세스를 능률화해 고객 경험을 개선하는 매우 효과적인 툴입니다. 그러나 AI 기술 사용에는 상당한 IAM(Identity & Access Management) 위험이 따릅니다. 데이터 보안과 개인정보 보호를 보장하기 위해서는 이런 위험에 대처해야 합니다.
이번 포스팅에서는 특히 챗GPT 및 이와 유사한 애플리케이션에 초점을 두고 AI의 ID 보안 관련 위험에 대해 살펴봅니다. 어떤 경고로 ID 보안 위험을 초래하는지 살펴보고 IAM 솔루션이 어떻게 이런 위험을 완화하는지 알아봅니다.
뚜렷해지는 사이버 보안 위험
챗GPT와 관련된 대표적인 ID 보안 위험은 악의적 행위자가 모델을 조작 또는 악용할 가능성입니다. 챗GPT는 인간이 생성한 텍스트로 구성된 대용량 데이터 집합에 의존해 사용자 질의에 대한 응답을 생성하는 ML(Machine Learning) 모델입니다. 공격자가 데이터 집합에 접근할 권한을 획득하거나 모델에 들어가는 입력을 조작할 수 있다면 챗GPT를 사용해서 기만적이거나 호도하는 응답을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 공격자는 챗GPT로 은행이나 정부 기관과 같은 신뢰할 수 있는 곳에서 보낸 것처럼 보이는 피싱 이메일을 만들 수 있습니다. 또한 피해자의 관심사에 따라 개인화된, 합법적인 것처럼 보이는 메시지를 작성해서 피해자가 민감한 정보를 넘길 가능성을 높일 수도 있습니다.
이런 위험을 낮추기 위해서는 AI 툴의 학습 데이터에 대한 액세스를 엄격히 통제하고 고품질의 신뢰성 높은 데이터로 모델을 학습시켜야 합니다. 또한 MFA(Multi-factor Authentication) 및 맥락 인식 적응형 인증, 암호화 같은 보안 수단을 사용해 모델과 모델에 대한 입력을 보호해야 합니다.
챗GPT와 같은 툴과 관련된 또 다른 ID 보안 위험은 모델이 의도치 않게 사용자에 대한 민감 정보를 노출할 가능성입니다. 챗GPT는 수신하는 입력의 맥락을 기반으로 응답을 생성하도록 설계되는데, 입력에는 이름, 주소 및 기타 식별 사항과 같은 개인 정보가 포함될 수 있습니다. 이 정보를 적절히 보호하지 않을 경우 챗GPT가 생성하는 응답을 통해 의도하지 않게 노출될 수 있습니다. 예컨대 사용자가 자신의 의료 기록 또는 재무 상태에 대해 질문하면 챗GPT는 민감 정보가 포함된 응답을 생성할 수 있습니다.
이런 위험에 대처하기 위해서는 민감 정보 처리와 관련해 챗GPT를 적절히 구성하는 것이 중요합니다. 특권 액세스 관리(Privileged Access Management, PAM), 데이터 마스킹 및 익명화와 같은 부가적인 보안 수단 구현과 민감 정보를 안전하고 책임감 있는 방식으로 취급하기 위한 정책 및 절차 개발이 포함될 수 있습니다.
또 다른 위험은 챗GPT가 생성하는 응답에 의도하지 않게 편견 또는 차별이 포함될 가능성입니다. ML 모델은 과거 데이터로 학습되므로 과거에 존재했고 지금도 만연할 수 있는 편견과 차별적 관행을 반영할 수 있습니다. 편견을 적절히 해결하지 않으면 모델에 의해 편견이 지속되고, 심지어 증폭될 수도 있습니다. 예를 들어, 편견 또는 차별적 언어가 포함된 데이터 집합으로 학습된 챗GPT는 본의 아니게 이런 편견을 반영한 응답을 생성할 수 있습니다. 소외 계층에 속하거나 이미 차별을 받을 위험에 처한 사용자에게는 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 편향된 데이터 집합은 글로벌 시장, 나아가 정치 선거에도 영향을 미칠 수 있습니다!
이런 위험을 완화하려면 챗GPT의 학습 데이터에 신중을 기하고 잠재적인 편견을 방지하기 위한 조치를 취하는 것이 중요합니다. 여기에는 다양성을 갖추고 모집단을 잘 반영하는 학습 데이터를 신중하게 선별하고, 데이터 액세스 관리를 포함한 최신 보안 기술로 데이터 집합을 보호하는 것이 포함됩니다.
챗GPT와 관련된 또 다른 ID 보안 위험은 딥페이크 콘텐츠를 생성하는 데 모델이 사용될 가능성입니다. 딥페이크는 AI와 ML 기술을 사용해 생성되는 합성 미디어로, 진짜처럼 보이는 가짜 이미지, 비디오 또는 오디오 자료를 만드는 데 사용됩니다.
AI 언어 모델의 주된 ID 보안 위험 중 하나는 AI 애플리케이션 서비스 업체에서 발생하는 데이터 침해 가능성입니다(가령 오픈IA, 구글 또는 마이크로소프트에서 발생하는 대규모 침해). AI 언어 모델은 이름, 이메일 주소, 전화번호와 같은 사용자 정보를 포함한 대량의 데이터를 저장하고 처리하도록 설계됩니다. 이런 데이터가 공격자의 손에 들어가면 ID 도용, 피싱 공격 및 기타 유형의 사이버 범죄와 같은 악의적인 목적으로 사용될 수 있습니다. 또한 AI 기술을 사용하게 되면 새로운 공격 벡터가 발생합니다. 이들은 ML 알고리즘의 취약점을 악용하거나 데이터 입력을 조작해 잘못된 응답을 생성할 수 있습니다.
AI 기술을 위한 IAM 솔루션
챗GPT와 같은 AI 챗봇은 대용량 데이터 집합과 ML 알고리즘을 사용해 자연어를 이해하고 응답을 생성합니다. 이런 모델은 대용량 데이터 집합을 학습해 정확도를 개선하도록 설계되지만, 원치 않는 편견과 침해, 악용에 취약하기도 합니다. AI 기술의 ID 보안 위험을 완화하려면 기업과 조직은 모델의 데이터(벤더 측)와 사용자 데이터(벤더 및 소비자 측 모두)를 보호하고, AI 시스템의 보안, 무결성, 정확성을 보장하는 강력한 IAM 솔루션을 구현해야 합니다.
한 가지 방법은 맥락 인식 적응형 MFA를 구현해 AI 언어 모델 및 사용자 계정에 대한 액세스를 제어하는 것입니다. 이런 유형의 MFA에서는 사용자가 시스템에 액세스하기 전에 비밀번호, 지문 스캔 또는 모바일 기기로 전송되는 일회용 암호와 같은 여러 형태의 ID를 제공해야 합니다. 동시에 이런 솔루션은 AI를 사용해 사용자 행동을 모니터링하고 이상 징후를 파악하고 실시간으로 위험을 방지하는 고급 위협 방어를 구현합니다. 시스템에 대한 무단 액세스를 방지하고 데이터 침해의 위험을 낮추는 데 도움이 됩니다.
또 다른 접근 방법은 암호화 및 익명화 기술을 구현해 사용자 데이터를 보호하는 것입니다. 암호화는 데이터를 읽을 수 없는 형식으로 변환하고 승인된 사용자만이 이를 해독할 수 있도록 함으로써 데이터의 안전을 보장합니다. 익명화는 데이터에서 이름, 이메일 주소와 같은 모든 식별 정보를 제거해 특정 개인과의 연결 가능성을 차단합니다. 기업에서 AI 툴 사용이 보편화됨에 따라 권한 있는 툴 사용자와 이들이 의존하는 데이터의 관리자를 자격 증명 도용으로부터 보호하는 PAM 기술이 중요해질 것입니다. 동시에, AI 기술의 소비자와 공급자 모두가 ID 관리를 진지하게 받아들이는 것이 중요합니다.
또한 기업과 조직은 AI 시스템에 대한 정기적인 감사 및 평가를 수행하여 잠재적 취약점 또는 보안 허점을 식별해야 합니다. 이렇게 하면 AI 시스템이 정상적으로 작동하고 보안 위험이 악용되기 전에 대처하는 데 도움이 됩니다. AI 툴 제공업체와 사용자는 최소 권한 모델 도입과 같은 ID 관리 베스트 프랙티스를 진지하게 고려해야 합니다. 이를 통해 사용자가 맡은 업무를 수행하는 데 필요한 리소스에 대해서만 액세스 권한을 갖도록 하여 내부자 위협, 우발적 또는 의도적인 데이터 침해 및 기타 보안 사고의 위험을 낮출 수 있습니다.
AI 도구 제공업체의 의무
산업의 성장을 돕고 가치를 제공하며 이 글에서 언급한 몇 가지 노출과 관련된 위험을 낮추는 AI 기술로 ID 보안을 구현하기 위한 몇 가지 베스트 프랙티스가 있습니다. 핵심적인 세 가지는 다음과 같습니다.
액세스 제어 : ID 보안을 위해 중요합니다. 시스템, 데이터 또는 애플리케이션에 액세스할 수 있는 사람을 제한하는 기능을 하며, 직무 수행을 위해 필요한 사람에게만 액세스 권한을 제공하기 위해 필수적입니다. AI 기술은 승인된 사용자만 시스템과 데이터에 액세스하도록 보장하기 위한 적절한 액세스 제어 수단을 갖춰야 합니다.
MFA : 사용자가 시스템 또는 애플리케이션 액세스 권한을 얻기 위해 두 가지 이상의 인증 형식을 제공해야 하는 보안 베스트 프랙티스입니다. 이 접근 방식은 무단 액세스를 차단하기 위한 부가적인 보안 계층을 제공합니다. AI 기술을 안전하게 사용하려면 모든 사용자, 특히 관리 액세스 권한을 가진 사용자를 대상으로 MFA를 구현하는 것이 좋습니다.
모니터링 및 로깅 : 적시에 보안 사고를 식별하고 대응하기 위해 중요합니다. AI 기술은 모든 사용자 활동과 액세스 시도를 기록하고 의심스러운 활동에 대한 실시간 경보를 제공해야 합니다. 또한 잠재적인 위협을 식별하고 이런 위협이 피해를 끼치지 않도록 적절한 조치를 취할 수 있어야 합니다. 정기적인 로그 검토 역시 잠재적인 보안 문제를 파악하고 해결하기 위해 중요합니다.
이런 ID 보안 베스트 프랙티스를 구현하면 챗GPT와 같은 AI 기술의 보안을 유지하고 정보의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보호하는 데 도움이 될 것입니다.
결론
챗GPT와 같은 AI 언어 모델은 다양한 분야와 산업에 혁명을 일으킬 잠재력을 지녔지만, 대처가 필요한 중대한 ID 보안 위험을 야기하기도 합니다. 소비자 측과 공급자 측 모두에 견고한 IAM 솔루션을 구현하고 사이버보안에 대한 종합적인 접근 방식을 채택함으로써 기업과 조직은 AI 시스템의 무결성과 정확성을 보장하고 사용자 데이터를 보호하고 고객 신뢰를 유지할 수 있습니다. AI는 빠르게 발전하고 있습니다. ID 및 액세스 관리를 포함한 보안을 고려해야 할 시점은 바로 지금입니다.
ID 및 액세스 관리에 어려움을 겪고 계시거나 관련 솔루션에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다.