AI 보안, 도입 속도 따라가지 못해 공급망 취약점 노출
AI 에이전트 도입이 보안 조치보다 빠르게 진행되면서 인공지능으로 인한 기업의 위협이 증가하고 있으며, 이는 AI 공급망에 심각한 취약점을 야기하고 있습니다. 스탠포드 대학교의 2025 Index Report 연구에 따르면, 올해 기업 애플리케이션 10개 중 4개는 특정 작업용 AI 에이전트를 특징으로 하지만, 고도화된 AI 보안 전략을 갖춘 조직은 6%에 불과합니다.
특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI의 빠른 통합은 이러한 모델이 어떻게, 어디서, 언제, 그리고 어떤 워크플로우와 도구를 통해 사용되거나 수정되는지에 대한 "가시성 격차"를 만들었다고 VentureBeat는 보도했습니다. 이러한 투명성 부족은 모델 소프트웨어 자재 명세서(SBOM)의 부재와 결합되어 조직을 예측 불가능한 AI 위협에 노출시킵니다.
Palo Alto Networks는 2026년에 경영진이 불량 AI 행위에 대해 개인적으로 책임을 지는 최초의 주요 소송이 발생할 것으로 예측하며, AI 거버넌스 개선의 시급성을 강조합니다. AI 위협의 가속화되고 예측 불가능한 특성은 예산이나 인력 증가와 같은 기존의 거버넌스 접근 방식으로는 충분하지 않다는 것을 의미합니다.
한 CISO는 모델 SBOM을 "오늘날 거버넌스의 무법천지"라고 묘사하며, 이 중요한 영역에서 현재 표준화 및 감독이 부족함을 강조했습니다. 전문가들은 조직이 잠재적 위험을 완화하고 법적 처벌을 피하기 위해 AI 공급망 가시성을 우선시해야 한다고 강조합니다.
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