인공지능을 활용한 인시던트 대응 계획

인공지능이 빠르게 발전함에 따라 실패할 가능성도 커지고 있습니다. 실패 없는 기술 발전은 없으며, 다만 실패의 결과가 재앙적이어서는 안 될 뿐입니다. 인공지능의 실패는 보안, 개인정보 침해, 투명성 및 책임성 부족으로 인해 발생할 수 있습니다. 기업은 법률 지원이 필요할 수 있는 대규모 장애에 대응할 준비가 되어 있어야 합니다.

인공지능 사고 데이터베이스는 발생한 다양한 사고에 대한 인사이트와 데이터 업데이트의 중요성을 제공합니다. 인공지능 장애는 막대한 금전적 손실을 초래할 뿐만 아니라 기업의 평판에도 악영향을 미칠 수 있습니다. 여기서 인공지능 사고 대응 계획이 구세주가 됩니다. 인공지능은 기존의 소프트웨어와 다른 점이 많기 때문에 사고 대응 계획이 필요합니다.

인공지능이 작동하는 입력 데이터는 과거 데이터이므로 시간이 지남에 따라 지속적으로 업데이트해야 합니다. 특히 생성 인공지능이나 딥러닝이 포함된 시스템은 상호 연결된 노드가 많기 때문에 오류가 발생한 위치를 파악하기 어렵습니다. 시스템의 사소한 부정확성은 인류에게 영향을 미치는 대규모 장애로 이어질 수 있습니다.

인공지능 사고 대응 계획은 데이터 유출과 같은 특정 위협에 대해 주로 취하는 기존의 사이버 보안 조치를 넘어서는 고급 사이버 보안 조치를 취해야 합니다.

다음은 인공지능 사고 대응을 위해 따를 수 있는 몇 가지 단계입니다:

준비

특정 인시던트 대응을 위해서는 특정 정책과 절차를 따라야 합니다. 대응에는 용어와 그로 인해 발생한 위협, 그에 대한 역할과 책임이 정의되어 있어야 합니다.
외부 공격으로 인한 결과뿐만 아니라 이 위협을 발생시킨 이벤트와 오류를 포함해야 합니다.
프레임 정책 및 절차에는 모델 또는 시스템 수명 주기의 모든 단계에서의 장애가 포함됩니다.
조직에서 정책을 운영하고 수행하기 위한 교육을 시작하여 사람들에게 사고를 인식시킵니다.