AI 모델 보안 강화를 위한 위협 모델링: OWASP Elevation of MLSec 소개

핵심 기술

이 콘텐츠는 머신러닝(ML) 및 대규모 언어 모델(LLM) 시스템의 보안 강화를 위한 위협 모델링 기법을 소개하며, 특히 OWASP Elevation of MLSec 게임을 활용하는 방법을 제시합니다.

기술적 세부사항

• OWASP Elevation of MLSec: Microsoft의 Elevation of Privilege 게임을 확장한 머신러닝 보안(MLSec) 툴입니다.
• 기반 연구: Berryville Institute for Machine Learnings (BIML)의 ML 시스템 아키텍처 위험 분석(BIML-78) 및 LLM 분석(BIML-LLM24)에 기반합니다.
• OWASP TOP 10 for LLM: LLM 관련 특정 위협을 추가하여 게임의 유용성을 높였습니다.
• OWASP Cornucopia: 버전 2.3부터 Elevation of MLSec을 새로운 게임 옵션으로 제공합니다. 사용자는 직접 설치하여 사용할 수도 있습니다.
• 실제 적용 사례: Admincontrol에서 새로운 AI 기능의 위협 모델링에 활용된 경험을 공유합니다.
• OWASP 소개: 안전한 소프트웨어를 위한 글로벌 오픈 커뮤니티로서 교육, 도구, 협업을 통해 보안을 강화하는 것을 목표로 합니다.

개발 임팩트

• ML/AI 시스템의 잠재적 보안 위협을 사전에 식별하고 완화하는 데 도움을 줍니다.
• 체계적인 위협 모델링 프로세스를 통해 AI 기반 서비스의 안전성을 향상시킬 수 있습니다.
• LLM과 같은 최신 AI 기술의 보안에 대한 인식을 높이고 실질적인 대응 방안을 제시합니다.

커뮤니티 반응

작성자는 Elevation of MLSec 게임을 직접 사용해 보았으며, AI 기능의 위협 모델링에 매우 유용하다고 평가하며 독자들에게도 사용할 것을 권장합니다. "Don't leave the threat modeling up to the AI or it may take over the world!"라는 문구를 통해 AI 자체에 위협 모델링을 맡기지 말 것을 강조합니다.