AI 활용의 기회와 그 이면: 보안 위협의 이해와 대응(초급~중급 과정)

강의 목표:

• AI 기술의 다양한 활용 분야와 혁신적인 기회를 이해한다.
• AI 시스템의 개발 및 운영 과정에서 발생할 수 있는 잠재적인 보안 위협을 인지한다.
• AI 보안 위협의 유형과 공격 방식을 분석하고, 실제 사례를 통해 이해도를 높인다.
• AI 보안 강화를 위한 기술적 및 관리적 대응 방안을 학습하고, 실제 적용 전략을 모색한다.
• 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축 및 활용 능력을 함양한다.

강의 대상:

• AI 기술에 대한 기본적인 이해를 갖춘 개발자, 엔지니어, 데이터 과학자
• AI 도입 및 활용을 고려하는 기업의 정보보안 담당자, IT 관리자
• AI 기술과 보안에 관심 있는 일반인 및 학생

강의 방식:

• 이론 강의, 사례 분석, 토론, 질의응답
• 필요에 따라 데모 시연 또는 실습 (선택 사항)

1회차 (2시간): AI 혁신의 시대: 기회와 도전

주요 내용:

1. AI 기술의 발전과 다양한 활용 분야 (60분)

   • 머신러닝, 딥러닝 등 핵심 AI 기술 소개 및 작동 원리 간략 설명
   • 산업별 AI 활용 사례: 의료, 금융, 제조, 자율주행, 서비스 등
   • AI 기반 혁신과 새로운 가치 창출의 가능성
   • 국내외 AI 기술 동향 및 발전 전망

2. AI 도입과 윤리적 고려 사항 (30분)

   • AI 시스템의 편향성 문제 및 사회적 영향
   • 데이터 프라이버시 및 개인 정보 보호 이슈
   • AI 의사 결정의 투명성과 책임 소재
   • AI 윤리 가이드라인 및 규제 동향 소개

3. AI 보안의 중요성: 새로운 도전 과제 (30분)

   • 기존 IT 보안과의 차이점 및 AI 특유의 보안 위협
   • AI 시스템의 취약점과 공격 표면 증가
   • 보안 실패 시 발생 가능한 심각한 결과 (경제적 손실, 사회적 혼란 등)
   • AI 보안 연구의 필요성 및 최신 동향 소개

2회차 (2시간): AI 시스템의 보안 위협: 공격 유형과 사례 분석

주요 내용:

1. AI 모델에 대한 적대적 공격 (Adversarial Attacks) (60분)

   • 적대적 예시 (Adversarial Examples)의 개념 및 생성 원리
   • 화이트박스 공격 vs. 블랙박스 공격
   • 물리적 적대적 공격 사례 (자율주행차 오인식 등)
   • AI 모델 취약점 분석 및 평가 방법 소개

2. 데이터 유출 및 프라이버시 침해 위협 (30분)

   • 학습 데이터 유출 및 재구성 공격
   • 모델 역공학 (Model Inversion)을 통한 정보 탈취
   • 연합 학습 (Federated Learning) 환경에서의 보안 취약점
   • 차분 프라이버시 (Differential Privacy) 등 프라이버시 보호 기술 소개

3. AI 시스템 운영 및 인프라 보안 위협 (30분)

   • AI 시스템 구성 요소 및 잠재적 취약점 (데이터 파이프라인, API 등)
   • 클라우드 기반 AI 서비스의 보안 고려 사항
   • AI 특화 악성코드 및 사이버 공격 동향
   • 공급망 공격 (Supply Chain Attack)의 위험성

3회차 (2시간): AI 보안 강화를 위한 기술적 대응 방안

주요 내용:

1. 적대적 공격 방어 기술 (Adversarial Defense) (60분)

   • 적대적 훈련 (Adversarial Training) 기법
   • 입력 전처리 및 특징 공간 방어 (Input Preprocessing & Feature Space Defense)
   • 모델 구조 변경 및 정규화 (Model Architecture Modification & Regularization)
   • 탐지 기반 방어 (Detection-Based Defense) 기술 소개

2. 데이터 보안 및 프라이버시 보호 기술 심화 (30분)

   • 안전한 다자간 연산 (Secure Multi-Party Computation, SMC)
   • 동형 암호 (Homomorphic Encryption)
   • 익명화 및 가명화 기술
   • 데이터 거버넌스 및 접근 제어 강화 방안

3. AI 시스템 개발 및 운영 보안 강화 (30분)

   • Secure AI Development Lifecycle (SecAIDL) 구축
   • AI 모델 취약점 분석 및 페네트레이션 테스팅
   • AI 시스템 이상 행위 탐지 및 대응 (Anomaly Detection)
   • AI 보안 관제 및 침해 사고 대응 체계 구축

4회차 (2시간): 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축 전략

주요 내용:

1. AI 보안 거버넌스 및 정책 수립 (45분)

   • AI 보안 목표 및 책임 정의
   • AI 위험 평가 및 관리 체계 구축
   • AI 보안 교육 및 인식 제고 프로그램 운영
   • 관련 법규 및 규제 준수 방안

2. AI 보안 기술 도입 및 적용 전략 (45분)

   • 조직의 특성에 맞는 AI 보안 솔루션 선택 및 구축
   • 기존 보안 시스템과의 연동 및 통합 방안
   • AI 보안 기술의 효과적인 운영 및 관리
   • 지속적인 보안 개선 및 업데이트 전략

3. AI 보안 최신 동향 및 미래 전망 (30분)

   • 설명 가능한 AI (Explainable AI, XAI) 와 보안
   • 신뢰할 수 있는 AI (Trustworthy AI) 프레임워크 소개
   • 양자 컴퓨팅 시대의 AI 보안 위협 및 대응
   • AI 보안 연구 개발의 미래 방향 논의

수료 기준:

• 총 강의 시간의 80% 이상 출석

평가 방법 (선택 사항):

• 과제 제출 및 평가
• 최종 발표 또는 토론 참여도 평가