패스트캠퍼스 환급챌린지 41일차 : AI 시대, PM/PO 를 위한 한 번에 끝내는 AI 서비스 기획 실무 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
https://fastcampus.info/4oKQD6b

251222(월) 41일차

AI 서비스 구현에 필요한 기술 검토 (보안 측면)

 

보안 측면에서의 검토도 중요한데

법률/준법과도 밀접하게 관련이 있지만 분야로 따지면 별도

 

AI 서비스는 특성상 수많은 데이터를 보유하고 처리하기 때문에 보안 측면에서의 중요성이 굉장히 늘어나고 있는 상황

물론 이 관련된 기술들도 보안에서의 인공지능 관련 기술들도 늘어나고 있기 때문에 효율성도 같이 늘어나고 있는 상황

 

준법과 마찬가지로 문제가 생겼을 경우에 서비스의 종폐 위기과 관련돼 있는 직접적인 영향이 있는 부분이기 때문에 중요하게 다뤄야 되는 부분인데 기술적인 측면과 마찬가지로 POPM이 보안 전문가일 확률은 거의 없기 때문에 얼만큼 이해도를 가진 상태에서 실행해 나가는지에 대한 부분이 POPM으로서 중요한 부분

 

보안 관련 유형은 크게 네 가지 정도

일반 서비스와도 관련돼있기 때문에 AI라고 해서 특별하게 관련돼있는 것은 모델 부분

 

데이터 부분

암호화를 기본적으로 해야하고, 암호화된 상태로 저장되고 전송되어야 한다

개인정보나 민감정보는 이중 보호를 하거나 암호화 체계를 강하게 하는 등의 방식을 택해야 한다

 

접근 제어

개인정보에 함부로 접근 못하게 해야 되고

접근을 하더라도 권한이 명확하게 있는 사람들을 데이터베이스상 가지고 있어야 되고 로그 출입 기록을 쌓고 있어야 한다

감사를 받거나 외부 기관에서 조사가 나왔을 때 대응해야 하므로 중요한 부분

 

네트워크 보안

안전하게 전송, 프로토콜 구간 강화

속도와도 관려이 있다 속도가 느리면 그만큼 인프라 과부화가 걸리기 때문에 검토해야 한다

 

모델 보안

AI 모델링은 소스 도영, 역공학 방지 등 소스나 모델링이 외부에 노출되지 않는 형태로 설계가 되어야 한다

이 부분은 해킹을 당하지 않는 이상 소스를 자주 털리는 경우가 없기 때문에 요즘 역공학 방지 부분에 있어서 민감해지는 시장 상황

 

보안 리스크 검토 과정

서비스에 해당하는 보안 요구 사항들 수집을 1차적으로 해야 한다

1차적인 보안 정책 초안을 수립하면 그걸 기반으로 보안팀에서 정리 후

보안팀 혹은 개발팀에서 설계하고 구현하는 과정을 거친다 (ex 보안 솔루션 설치)

 

 

이번 강의를 통해

보안도 법률, 준법과 마찬가지로 서비스 존폐와 직결되는 영역이라는 점

보안 사고가 발생하면 단순 기능 장애 수준이 아닌 서비스 신뢰 붕괴, 법적 리스크 확대, 최악의 경우 서비스 종료까지 이어질 수 있으므로 보안이 중요하다는 인식이 더 강해졌다