AI 보안 및 리스크 관리 입문 교육 과정

이 강좌는 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로서, EU AI Act, GDPR, ISO/IEC 42001 및 미국의 AI 관련 행정명령과 같은 국제 규제 체계를 준수하면서 AI 시스템을 책임감 있게 관리하고 보호하는 방법을 배우고자 하는 중급 수준의 기업 리더들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 각 부서에서 AI를 활용함에 따른 법적, 윤리적, 규제적 위험을 이해할 수 있습니다.
• EU AI Act, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 등 주요 AI 거버넌스 프레임워크를 해석하고 적용할 수 있습니다.
• 기업 내 AI 도입 시 보안, 감사 및 통제 정책을 수립할 수 있습니다.
• 외부 공급업체와 자체 개발한 AI 시스템에 대한 구매 및 사용 가이드라인을 만들어낼 수 있습니다.

이 과정은 최신 AI 기반 애플리케이션, API, 코파일럿 및 자율 에이전트를 보호하는 방법에 관한 실무 중심 교육을 제공합니다. 수강생들은 AI 보안이 전통적인 웹 보안과 어떻게 차별화되는지 이해하고 프롬프트 인젝션, RAG 오염 공격, 에이전트 악용 시도 등 AI 특유의 위협들을 살펴보게 됩니다. 또한 WAF, AI 게이트웨이, API 보안 수단 및 가드레일을 활용해 실제 운영 환경에서 AI 시스템을 보호하는 전략도 익히게 되며, 이 과정에서는 실습 랩과 현장 사례 중심의 교육으로 위협 패턴 식별 능력과 효과적인 방어 수단 구현 역량을 키워갈 수 있습니다.

<현장>에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육 과정은 조직 내에서 AI TRiSM을 이해하고 실제로 도입하고자 하는 초급 및 중급 수준의 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

본 교육 과정을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 신뢰성, 리스크 관리 및 보안 관리의 핵심 개념과 중요성을 이해합니다.
• AI 시스템과 관련된 리스크를 식별하고 이를 완화할 수 있습니다.
• AI 환경에서 보안을 위한 모범 사례를 적용할 수 있습니다.
• AI 관련 규제 준수 요건 및 윤리적 고려사항을 파악합니다.
• 효과적인 AI 거버넌스와 관리 전략을 수립할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 과정은 LLM 기반 애플리케이션에서 발생할 수 있는 프롬프트 삽입 공격, 데이터 유출, 무분별한 출력 결과 등 각종 위험 요소를 식별하고 이를 완화하는 방법을 습득하고자 하는 중급 이상의 AI 개발자, 아키텍트 및 제품 관리자를 대상으로 합니다. 또한 입력값 검증, 인간의 개입을 통한 감독, 출력 제어와 같은 보안 메커니즘도 함께 학습하게 됩니다.

이 강좌를 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• LLM 기반 시스템에서 발생할 수 있는 주요 취약점들을 이해합니다.
• 안전한 설계 원칙에 따라 LLM 애플리케이션의 아키텍처를 구상하고 구현할 수 있습니다.
• Guardrails AI 및 LangChain과 같은 도구를 활용해 입력값 검증, 필터링, 안전성 확보가 가능합니다.
• 샌드박스 처리, 레드팀 테스트, 인간의 개입을 통한 리뷰와 같은 기법들을 실제 운영 환경에 적용할 수 있습니다.

본 과정은 소프트웨어 개발자들에게 처음부터 안전하게 AI 애플리케이션을 설계하는 방법을 교육합니다. 챗봇, 코파일럿, RAG 파이프라인 및 다양한 자율 에이전트들이 프롬프트 인젝션, 데이터 오염, 도구 남용, 비밀 정보 유출, 불안정한 모델 출력 등 AI 특유의 위협으로부터 보호받도록 방지책을 배웁니다. 보안 친화적인 프롬프트 설계, RAG 보안 원칙, 최소 권한 관리 기법, 가드레일 도입 방법 및 레드팀 테스트 등 실질적인 내용들을 다루며, 개발자들이 실제 환경에서 안전하고 신뢰성 높은 AI 기능을 만들 수 있도록 지원합니다.

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 교육은 금융, 데이터 거버넌스, 컨설팅과 같이 규제가 엄격한 분야에서 AI 모델 및 시스템의 보안 취약점을 이해하고 이를 해결하려는 중급 수준의 AI 및 사이버보안 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자는 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• AI 시스템을 표적으로 하는 다양한 적대적 공격 유형과 이에 대한 방어 방법 파악하기
• 머신러닝 파이프라인의 보안 강화를 위한 모델 보호 기법 구현하기
• 머신러닝 모델에서 데이터 보안 및 무결성 확보하기
• AI 보안과 관련된 규제 준수 요건을 이해하고 이행하기

본 강좌는 대한민국에서 진행되는 강사 주도 실시간 교육(온라인 또는 현장)으로, EXO 배포 환경의 보안을 강화하고 모델 접근 권한을 관리하며 온프레미스 환경 내에서만 작동하는 AI 워크로드를 효과적으로 관리하려는 보안 엔지니어와 컴플라이언스 담당자를 대상으로 합니다.

이 강사 주도 실시간 교육은 대한민국에서 진행되며(온라인 또는 오프라인), 머신러닝 모델 및 LLM 기반 애플리케이션에 가해지는 공격을 식별, 테스트 및 방어하는 데 필요한 지식을 습득하고자 하는 보안 엔지니어와 ML 엔지니어를 대상으로 합니다.

최신 OWASP GenAI 보안 프로젝트 가이드라인에 기반하여, 참여자는 실제 사례와 실습 활동을 통해 AI 고유의 위협을 식별, 평가 및 완화하는 방법을 학습합니다.

본 강의는 전문 강사가 진행하는 실습 중심 교육으로(온라인 혹은 오프라인), 실제 머신러닝 파이프라인에 연합학습, 안전한 다자간 연산, 동형암호, 차등정보보호와 같은 기술들을 적용하고 평가하고자 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝 분야에서 사용되는 주요 개인정보 보호 기법들을 이해하고 비교할 수 있습니다.
• 오픈소스 프레임워크를 활용하여 연합학습 시스템을 구현할 수 있습니다.
• 데이터 공유 및 모델 학습 과정에서 차등정보보호 기법을 적절히 적용할 수 있습니다.
• 암호화 및 안전한 연산 기법을 활용해 모델의 입력값과 출력값을 보호할 수 있습니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로서 온라인 또는 오프라인 형태로 제공됩니다. 이 과정은 AI 시스템에 대한 공격 시뮬레이션을 수행하고 잠재적 취약점을 파악하며 배포된 AI 모델의 견고성을 향상시키고자 하는 고급 수준의 보안 전문가 및 머신러닝 전문가를 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 실제 환경에서 발생할 수 있는 위협을 머신러닝 모델에 적용하여 시뮬레이션합니다.
• 모델의 견고성을 테스트하기 위해 적대적 예시를 생성합니다.
• AI API 및 배포 파이프라인의 공격 가능 영역을 평가합니다.
• AI 배포 환경에 적합한 레드팀 전략을 설계합니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)으로, 엣지 환경에 배포된 AI 모델을 무단 변조, 데이터 유출, 적대적 입력 공격 및 물리적 공격으로부터 안전하게 보호하고자 하는 중급 수준의 엔지니어와 보안 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 때쯤 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 시스템 배포 시 발생할 수 있는 보안 위험 요소를 식별하고 평가합니다.
• 무단 변조 방지 기법 및 암호화된 추론 처리 기술을 적용합니다.
• 엣지 환경에 배포된 모델과 데이터 파이프라인의 보안성을 강화합니다.
• 임베디드 및 제한적 리소스 환경에서 발생할 수 있는 위협 대응 전략을 구현합니다.

본 강좌는 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 진행되는 실시간 교육 과정으로, 중급 수준의 머신러닝 및 사이버보안 전문가들을 대상으로 합니다. 참가자들은 개념적인 프레임워크와 함께 적대적 공격에 강한 학습법, 차등 개인정보 보호 기술과 같은 실제 방어 기법을 활용하여 AI 모델에 대한 신종 위협들을 이해하고 이를 완화할 수 있습니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 적대적 공격, 역공학 기법, 데이터 오염 등 AI 모델에 특화된 위협들을 식별하고 분류할 수 있습니다.
• Adversarial Robustness Toolbox(ART)와 같은 도구를 활용해 공격 시뮬레이션 및 모델 테스트가 가능합니다.
• 적대적 훈련, 노이즈 주입, 개인정보 보호 기술 등 실질적인 방어 수단을 적용할 수 있습니다.
• 운영 환경에서 위협 요소를 고려한 모델 평가 전략을 설계할 수 있습니다.