안전하고 안전한 에이전틱 AI: 거버넌스, 아이덴티티, 레드팀 테스팅 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.