AI 모델의 위협 모델링을 위한 게임 기반 접근법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 소프트웨어 개발자, 보안 전문가, AI 엔지니어
• 난이도 관점: 중간 수준 (위협 모델링 기초 지식 필요)

핵심 요약

• Elevation of MLSec는 OWASP와 BIML의 분석 기반으로 AI 모델의 보안 위협을 게임화한 도구로, MLSec 확장판 형태로 제공됨.
• OWASP TOP 10 Large Language Model Applications의 위협 요소를 LLM 특화 위협으로 포함해 위협 식별을 강화함.
• AI 모델의 위협 모델링을 AI에 위탁하지 말고 수동적 접근 필요 (게임을 통한 실무 적용 권장).

섹션별 세부 요약

1. Elevation of MLSec 게임 개요

• Microsoft의 Elevation of Privilege 카드 게임을 기반으로 MLSec 위협 요소를 추가한 확장판.
• BIML-78 (BIML의 ML 시스템 아키텍처 위협 분석)과 OWASP LLM TOP 10의 위협 모델링 기준을 반영.
• Kantega에서 Elias Brattli Sørensen와 Jorun Kristin Bremseth이 공동 개발, 오픈소스 형태로 제공됨.

2. 게임 활용 방법 및 구성

• OWASP Cornucopia 2.3 버전에서 Elevation of MLSec 옵션을 선택하여 사용 가능.
• LLM 특화 위협 (예: 데이터 유출, 독점적 훈련 데이터 악용)을 포함해 MLSec 위협 식별을 강화.
• 실제 게임 플레이는 위협 요소를 카드로 표현하고, 시스템 아키텍처의 취약점을 공유하여 분석.

3. 실무 적용 사례 및 권장사항

• Admincontrol에서 새 AI 기능의 위협 모델링을 위해 실제 활용.
• AI 위협 모델링을 AI에 위탁하는 위험성 (예: 자율적 시스템 확장, 예측 불가능한 위협 발생) 강조.
• OWASP Cornucopia를 직접 설치해 활용하거나, GitHub 저장소에서 디자인 파일을 다운로드하여 오프라인 사용 가능.

결론

• Elevation of MLSec 게임을 통해 AI 모델의 보안 위협을 시뮬레이션 및 분석할 수 있으며, OWASP와 BIML의 분석 기준을 실무에 적용해야 함.
• AI 위협 모델링을 AI 자체에 위탁하지 않고, 인간 중심의 게임 기반 위협 분석을 통해 안정적인 시스템 설계를 도모해야 함.