AI는 언어를 넘어 행동으로 나아가고 있습니다. 준비되셨나요?
최근 공격에서 드러난 문제와 2026년 에이전트의 보안을 강화하는 방법을 확인해 보세요.
레드티밍으로 드러나는 위험
실제 공격 상황에서 컨텍스트별 위험을 드러냅니다.
- 애플리케이션별 위험 AI의 아키텍처, 컨텍스트 및 실제 사용 패턴에서 비롯되는 고유한 취약성을 찾아냅니다.
- 안전 및 컴플라이언스 격차 유해한 출력, 정책 위반, 부적절한 콘텐츠 생성에 대한 AI의 견고성을 테스트하십시오.
- 보안 취약점 프롬프트 인젝션, 탈옥, 데이터 유출 및 권한 없는 작업 수행에 대한 AI의 방어력을 테스트합니다.
- 회귀 및 드리프트 모델 업데이트, 시스템 변경 또는 기능 추가로 인해 새로운 위험이 발생하는 경우 이를 탐지합니다.
AI를 위한 종합 위험 테스트
광범위하고 표적화된 레드팀 캠페인을 실행해, 변화하는 모델과 프롬프트에 따른 애플리케이션 위험을 체계적으로 평가합니다.
광범위한 모델 및 애플리케이션 커버리지
400개 이상의 파운데이션 모델, 커스텀 모델 배포, 실제 운영 중인 애플리케이션, 그리고 에이전트 엔드포인트 전반에서 테스트합니다.
자동화 및 표적 캠페인
보안, 안전, 책임 있는 AI 위험 범주 전반에 걸쳐 포괄적인 자동화 스캔을 실행하거나, 표적화된 공격 캠페인을 실행합니다.
컨텍스트별 공격 입력
단순한 일반 프롬프트 라이브러리가 아니라 아키텍처, 프롬프트, 제어 및 운영 컨텍스트에 맞춘 공격 시나리오를 생성합니다.
반복 리플레이 및 회귀 테스트
모델 업데이트, 프롬프트 변경 또는 새로운 기능 추가 후 구조화된 공격 테스트를 다시 실행하여 시간에 따라 위험이 어떻게 변화하는지 평가합니다.
지속적으로 업데이트되는 AI
지속적인 공격 연구와 실제 레드팀 경험을 바탕으로 진화하는 공격 기법을 반영합니다.
AI 포트폴리오 전반에서 확장 가능
단일 플랫폼에서 여러 모델, 애플리케이션, 에이전트 아키텍처 전반에 걸쳐 테스트를 실행할 수 있습니다.
팀의 AI 레드티밍 활용법
AI 레드티밍은 AI 시스템이 진화함에 따라 개발, 검증 및 지속적인 운영을 지원합니다.
- 개발 중 평가 – 프롬프트, 가드레일, 모델 구성이 변경됨에 따라 공격 테스트를 실행하여 위험을 조기에 평가합니다.
- 프로덕션 전 검증 – 출시 전에 실제 운영 중인 애플리케이션 및 에이전트를 대상으로 종합적인 스캔과 표적화된 레드팀 캠페인을 실행합니다.
- 시스템 진화에 따른 재테스트 – 모델 업데이트, 프롬프트 변경 또는 새로운 기능 추가 후 회귀를 탐지하기 위해 반복적인 공격 테스트를 실행합니다.
AI Security 리소스 살펴보기
FAQs
AI 레드티밍은 실제 공격 및 오용 시나리오를 시뮬레이션하여 AI 시스템을 테스트하고, 취약점이 악용되기 전에 보안, 안전성, 신뢰성 문제를 식별하는 프로세스입니다. 기존 침투 테스트와 달리 AI 레드티밍은 프롬프트 인젝션, 탈옥, 민감한 데이터 유출, 유해한 출력, 안전하지 않은 도구 사용과 같은 AI 고유의 위험에 중점을 둡니다.
AI 애플리케이션은 기존 테스트 방법으로는 종종 놓치기 쉬운 새로운 보안 위험을 초래합니다. AI 레드티밍은 조직이 배포 전에 취약성을 식별하고, AI 안전 제어를 검증하며, 비즈니스 및 컴플라이언스 위험을 줄이고, 공격 상황에서도 AI 시스템이 안전하게 작동한다는 신뢰를 확보할 수 있도록 지원합니다.
AI 레드티밍은 프롬프트 인젝션, 탈옥, 민감한 데이터 유출, 유해하거나 정책을 위반하는 출력, 안전하지 않은 도구 또는 함수 호출, 에이전트 워크플로 악용, AI 애플리케이션 고유의 비즈니스 로직 결함 등 다양한 AI 고유의 취약성을 찾아냅니다. 또한 모델, 프롬프트 또는 구성 변경으로 인해 발생하는 회귀 문제를 식별할 수 있습니다.
전통적인 침투 테스트는 네트워크, 인프라, API 및 애플리케이션의 취약성을 식별하는 데 중점을 둡니다. AI 레드티밍은 AI 모델, 애플리케이션, 에이전트가 공격 입력과 오용 시도에 어떻게 대응하는지 평가하여, 기존 침투 테스트로는 탐지하도록 설계되지 않은 프롬프트 인젝션, 탈옥, 안전하지 않은 출력 및 데이터 노출과 같은 AI 고유의 위험을 밝혀냅니다.
AI 레드티밍은 개발 중, 프로덕션 배포 전, 릴리스 후 지속적인 테스트 등 AI 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 수행해야 합니다. 정기적인 테스트는 모델 업데이트, 프롬프트 변경, 새로운 에이전트 기능 또는 진화하는 공격 기법으로 인해 새롭게 발생하는 취약성을 식별하는 데 도움이 되며, 시간이 지나도 AI 시스템의 보안을 유지할 수 있도록 합니다.
