AI Academy

📚 커리큘럼

PART 2 · 강의 5/6

AI Red Teaming

AI 시스템의 보안 취약점을 사전에 발견하는 방법론

01

AI Red Teaming이란?

공격자 관점에서 AI 시스템을 테스트

AI Red Teaming은 악의적 공격자의 관점에서 AI 시스템의 취약점, 안전 문제, 윤리적 위험을 사전에 발견하고 수정하는 보안 테스트 방법론입니다.

📌 Red Teaming의 목적

취약점 발견 — 프롬프트 인젝션, 탈옥, 데이터 유출 등
안전성 검증 — 유해 콘텐츠 생성, 편향, 오정보 확인
규정 준수 — EU AI Act, NIST AI RMF 요구사항 충족
사전 대응 — 배포 전 문제 발견 및 수정

💡 전통적 펜테스팅과의 차이

전통적 보안 테스트가 코드와 인프라에 집중한다면, AI Red Teaming은 모델 동작, 출력 품질, 안전성에 초점을 맞춥니다. 프롬프트 기반 공격, 모델 조작, 윤리적 위험 평가가 포함됩니다.

02

Red Teaming 방법론

CSA 가이드 기반 체계적 접근

1. 범위 정의

테스트 대상, 목표, 제약 조건 명확화

2. 위협 모델링

가능한 공격 시나리오 식별

3. 테스트 실행

다양한 공격 기법 적용

4. 보고 및 개선

발견사항 문서화, 대응책 권고

테스트 영역

영역	테스트 항목
보안	프롬프트 인젝션, 탈옥, 데이터 유출, 권한 상승
안전	유해 콘텐츠, 폭력, 자해, 불법 활동 조장
윤리	편향, 차별, 공정성, 프라이버시
견고성	적대적 입력, 엣지 케이스, 오용 시나리오

03

실무 가이드

효과적인 Red Teaming을 위한 팁

📌 Best Practices

다양한 팀 구성 — 보안 전문가, 도메인 전문가, 일반 사용자 포함
적응적 공격 — 정적 테스트만으로는 불충분, 방어를 우회하는 적응적 공격 시도
지속적 테스트 — 일회성이 아닌 정기적, 지속적 수행
자동화 + 수동 — 자동화 도구와 창의적 수동 테스트 병행
문서화 — 모든 발견사항, 재현 방법, 권고사항 상세 기록

⚠️ 주의사항

Red Teaming은 명확한 권한과 범위 내에서 수행해야 합니다. 프로덕션 시스템 테스트 시 사용자 영향을 최소화하고, 법적 규제(컴퓨터 사기 및 남용 방지법 등)를 준수해야 합니다.

SUMMARY

핵심 요약

AI Red Teaming은 공격자 관점에서 AI 취약점을 사전 발견하는 방법론
보안, 안전, 윤리, 견고성 4개 영역을 체계적으로 테스트
적응적 공격 시도가 핵심 - 정적 테스트만으로는 불충분
지속적, 정기적 수행으로 새로운 위협에 대응