requie/AI-Red-Teaming-Guide

해결하는 문제

AI Red Teaming은 AI 시스템이 악용되기 전에 보안 취약점을 선제적으로 식별하는 문제를 해결합니다. AI가 단순한 챗봇에서 코드를 실행하고, 파일에 액세스하며, 인프라와 상호 작용할 수 있는 자율 에이전트로 발전함에 따라 기존의 보안 테스트만으로는 충분하지 않게 되었습니다. 이 가이드는 프롬프트 인젝션, 에이전트 목표 하이재킹, 공급망 공격과 같은 새로운 장애 모드를 발견하기 위한 구조화된 방법론을 제공하여 조직이 실제 위협으로부터 AI 배포를 보호할 수 있도록 돕습니다.

작동 방식

이 가이드는 NIST, OWASP, MITRE와 같은 확립된 사이버 보안 관행을 AI의 고유하고 비결정적인 특성에 맞게 조정합니다. 다음을 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다:

• 위협 모델링: 공격자가 AI 에이전트나 모델을 어떻게 조작할 수 있는지 식별합니다.
• 적대적 테스트: 특정 기술을 사용하여 안전 가드레일을 우회하고 시스템 복원력을 테스트합니다.
• 통합: 이러한 보안 검사를 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 및 사고 대응 계획에 포함합니다.
• 지속적 평가: NIST AI RMF와 같은 프레임워크를 사용하여 시스템 수명 주기 전반에 걸쳐 위험을 모니터링하고 관리합니다.

대상 독자

• 보안 팀: AI 보안 프로그램을 구축하는 담당자.
• AI/ML 엔지니어: AI 시스템 개발 및 보안을 담당하는 엔지니어.
• 리스크 관리자: AI 도입에 따른 비즈니스 및 규제 위험을 평가하는 담당자.
• 컴플라이언스 담당자: AI 관련 규정 준수를 보장하는 담당자.

주요 특징

• 주요 AI 연구소의 광범위한 업계 경험에서 도출된 증거 기반 방법론.
• NIST AI RMF, OWASP GenAI, MITRE ATLAS와 같은 주요 표준과의 완벽한 정렬.
• 에이전트 도구 사용, RAG 취약점, 공급망 위험과 같은 현대적 위협을 테스트하기 위한 실용적이고 실행 가능한 지침.
• AI 레드팀 프로그램을 시작하기 위한 30/60/90일 퀵스타트 가이드.
• 사례 연구, 공격 분류 체계, 방어 아키텍처 패턴을 포함한 방대한 리소스.