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코스 개요

정부 환경에서 발생하는 AI 특유의 리스크 이해하기

  • 전통적인 IT 및 데이터 리스크와 비교한 AI 관련 리스크의 차이점
  • 기술적, 운영상, 평판 및 윤리 측면에서의 AI 리스크 분류
  • 정부 기관 내 공공적 책임과 사회적 인식에 따른 리스크 인지 방식

AI 리스크 관리 프레임워크 개요

  • NIST AI RMF: 인공지능 리스크 관리 프레임워크
  • ISO/IEC 42001:2023 – 인공지능 경영시스템 표준
  • OECD 및 UNESCO를 비롯한 다양한 분야별·국제적 지침들

AI 시스템에 대한 보안 위협 분석

  • 악의적인 입력값, 데이터 오염 및 모델 역해석 공격 등
  • 민감한 훈련 데이터가 노출될 수 있는 위험성
  • 외부 공급망 및 제3자 제공 모델에서 발생할 수 있는 리스크

거버넌스, 감사 체계 및 통제 방안

  • 인간의 개입과 책임성 확보를 위한 메커니즘
  • 문서화, 버전 관리, 해석 가능성을 갖춘 감사 가능한 AI 구현 방안
  • 내부 통제 체계와 감독 기능 및 규정 준수 점검 절차

리스크 평가 및 완화 계획 수립

  • 각각의 AI 활용 시나리오에 맞춘 리스크 등록부 작성법
  • 조달, 법무 및 서비스 설계 팀과의 협업 방법
  • 시스템 도입 전후로 실시하는 평가 절차들

사고 대응 체계와 공공부문의 회복력 강화

  • AI 관련 사건 및 보안 침해에 대한 신속한 대응 방법
  • 이해관계자 및 일반 시민과의 소통 방식
  • 기존 사이버보안 매뉴얼에 AI 리스크 관리 지침을 통합하는 방안

요약 및 향후 실행 방향 제시

요건

  • 정부 기관에서 IT 운영, 리스크 관리, 사이버보안 또는 규정 준수 분야에 대한 경험
  • 조직 내 보안 관행 및 디지털 서비스 제공 방식에 대한 이해도
  • AI 시스템에 대한 특별한 기술적 전문 지식은 요구되지 않습니다.

대상자

  • 디지털 서비스 및 시스템 통합 업무를 담당하는 정부 IT 팀
  • 공공기관 내 사이버보안 및 리스크 관리 전문가
  • 공공부문의 감사, 규정 준수 및 거버넌스 담당자
 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

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