기업 보안 및 개인 정보 보호를 위해 LLM(대형 언어 모델) 활용

"신기술이 당신에게 적용되면, 당신이 강세의 일부가 아니라면 당신은 도로의 일부가 되는 것입니다." – 스튜어트 브랜드

디지털 세계는 광대하고 끊임없이 진화하며, 이러한 진화의 중심에는 최근 대중화된 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 있습니다. 그들은 기업 세계를 혼란에 빠뜨리고 잠재적으로 혁명을 일으키고 있습니다. 그들은 일종의 스위스 군용 칼이 되기 위해 경쟁하고 있으며, 수많은 비즈니스 애플리케이션에 자신의 능력을 빌려주기를 열망하고 있습니다. 그러나 LLM과 기업 보안 및 개인 정보 보호의 교차점은 더 깊은 탐구를 보장합니다.

기업 세계에서 LLM은 귀중한 자산이 될 수 있습니다. 이는 고객 서비스, 내부 커뮤니케이션, 데이터 분석, 예측 모델링 등에서 우리가 공동으로 비즈니스를 수행하는 방식을 적용하고 변화시키고 있습니다. 지치지 않고 효율적으로 작업을 보완하고 가속화하는 디지털 동료를 상상해 보십시오. 이것이 바로 LLM이 제공하는 것입니다.

그러나 LLM의 잠재력은 생산성 향상 이상의 것입니다. 이제 우리는 사이버 보안 방어를 강화하는 데 있어 그들의 역할을 고려해야 합니다. (고려해야 할 어두운 측면도 있지만 이에 대해 살펴보겠습니다.)

LLM은 잠재적인 보안 위협을 식별하도록 교육을 받을 수 있으므로 추가 보호 계층 역할을 할 수 있습니다. 또한 사이버 보안 인식을 높이고 위협을 시뮬레이션하며 실시간 지침을 제공하는 환상적인 도구입니다.

그러나 LLM을 채택하면 개인 정보 보호 문제가 필연적으로 나타납니다. 이러한 AI 모델은 민감한 비즈니스 데이터를 처리할 수 있으므로 주의해서 처리해야 합니다. 핵심은 유틸리티와 개인 정보 보호 사이의 적절한 균형을 유지하면서 어느 쪽도 타협하지 않는 것입니다.

여기서 희망적인 점은 우리가 이러한 균형을 유지할 수 있는 도구를 가지고 있다는 것입니다. 차등 개인 정보 보호와 같은 기술을 통해 LLM은 개인 정보를 노출하지 않고 데이터로부터 학습할 수 있습니다. 또한 강력한 액세스 제어와 엄격한 감사 추적을 사용하면 무단 액세스 및 오용을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이는 이러한 모델의 기능과 한계를 이해하는 것부터 시작됩니다. 다음으로, 통합 프로세스는 다양한 비즈니스 영역의 민감도를 염두에 두고 점진적이고 측정되어야 합니다. 항상 사람의 감독과 거버넌스를 유지해야 하는 몇 가지 응용 프로그램이 있습니다. LLM은 기준을 통과하지 못했고 의사도 아닙니다.

비즈니스 관련 데이터로 LLM을 교육할 때 개인정보 보호가 결코 뒷전으로 밀려서는 안 됩니다. 사용되는 데이터의 종류와 그 목적에 대해 이해관계자에게 투명하게 공개하십시오. 마지막으로, 시간이 지남에 따라 LLM의 성과와 윤리적 행동을 모니터링하고 개선하는 일을 간과하지 마십시오. 여기서 고려해야 할 몇 가지 세부 사항은 다음과 같습니다.

앞으로 기업 환경에 LLM을 통합하는 것은 줄어들 것 같지 않은 흐름입니다. 빨리 적응할수록 그에 따른 도전과 기회를 헤쳐나가는 데 더 나은 준비를 갖추게 될 것입니다. ChatGPT와 같은 LLM은 기업 및 보안 환경을 형성하는 데 중추적인 역할을 하도록 설정되었습니다. 지금은 우리가 들어서고 있는 흥미진진한 시대입니다. 모든 여정과 마찬가지로 준비가 중요합니다. 그러니 버클을 채우고 열린 마음과 안전한 청사진으로 "AI가 주도하는" 미래를 받아들입시다.

마지막 비판적 논평: 말하자면 지니는 병에서 벗어났습니다. 이는 사이버 범죄자와 국민 국가가 공격 조치를 위해 AI와 파생 도구를 무기화하고 사용할 것임을 의미합니다. 이러한 사용을 완전히 금지하려는 유혹은 피해야 합니다. 침투 테스터와 레드 팀 담당자가 이러한 도구에 액세스하여 블루 팀과 방어 팀이 준비되었는지 확인해야 하기 때문입니다. 이것이 바로 우리가 Kali Linux를 사용하는 이유입니다. 현재나 미래에 LLM 및 AI 도구 사용을 금지하는 퍼플 팀 구성을 방해할 수는 없습니다.