인공지능(AI)은 현대 비즈니스 혁신의 최전선에 서 있습니다. ChatGPT, Copilot, Bard와 같은 클라우드 기반 AI 도구들의 등장으로, AI는 더 이상 전문가의 영역이 아닌 누구나 쉽게 접근하여 활용할 수 있는 기술이 되었습니다. 이러한 ‘AI의 시대 도래’는 생산성 향상과 업무 자동화라는 긍정적인 효과를 가져오고 있지만, 동시에 기업의 IT/보안팀이 인지하지 못하고 통제할 수 없는 '그림자 AI(Shadow AI)'라는 새로운 유형의 보안 위협을 만들어내고 있습니다.

Shadow AI는 조직의 승인 없이 직원들이 개별적으로 사용하고 있는 AI 도구 및 서비스, 또는 AI 기능이 내장된 비즈니스 애플리케이션을 의미합니다. 클라우드 환경의 특성상 Shadow AI는 더욱 빠르게 확산되며, 기업의 핵심 자산과 보안 태세에 치명적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 AI 혁신이라는 거대한 파도 뒤에 숨겨진, 기업이 반드시 인지하고 대응해야 할 '보이지 않는 위험'입니다.

🔗 AI 확산과 Shadow AI 문제 발생의 연결고리

그렇다면 왜 지금, Shadow AI 문제가 이토록 심각하게 대두될까요? 이는 AI 기술의 발전 속도와 기업의 AI 거버넌스 수립 속도 간의 괴리에서 비롯됩니다.

1️⃣ AI 도구의 압도적 접근 용이성

: SaaS(Software as a Service) 형태 AI 서비스가 폭발적으로 확산되면서, 누구나 웹 브라우저에서 단 한 번의 클릭으로 AI를 사용할 수 있게 되었습니다. 이러한 편의성은 IT/보안팀의 통제 밖에서 클라우드 기반 AI 서비스에 직접 접속하는 빈도를 급증시켰습니다.

: 클라우드 계정/자산을 통해 민감 정보를 손쉽게 접근하고 외부 AI 서비스로 전송할 수 있는 경로가 다양해진 것도 문제입니다.

2️⃣ 직원들의 즉각적인 효율 추구

: 개인 및 팀 단위에서 업무 효율 향상을 위해 AI 도구를 자발적으로 도입/활용하면서, IT/보안 부서의 정식 승인 절차를 거치지 않는 '비공식 AI 사용'이 만연하게 되었습니다.

: 이러한 비공식 사용은 기업 내부망 밖에서 직접 외부 AI 서비스로 데이터를 전송하게 만들고, 기업의 클라우드 환경에 대한 데이터 가시성을 상실시키는 주요 원인이 됩니다.

3️⃣ AI 사용에 대한 보안 의식 및 가이드라인 부재

: 많은 기업에서 AI 사용 관련 명확한 가이드라인이 없거나, 직원들의 AI 활용 위험성에 대한 인식이 부족합니다. 민감 데이터의 AI 활용이 가져올 심각한 결과에 대한 교육도 미흡한 실정입니다.

: 클라우드 공유 책임 모델(Shared Responsibility Model) 하에서, 직원이 직접 데이터를 클라우드에 업로드하거나 외부 AI에 입력할 경우, 해당 데이터는 기업의 통제 범위에서 벗어나게 되어 보안 사각지대가 발생합니다.

4️⃣ 급진적인 AI 기술 발전 속도

: 새로운 AI 서비스/기능이 매일같이 출시되고 빠르게 진화하면서, 보안 팀이 모든 AI 활용 행태를 실시간으로 파악하고 적절한 통제 정책을 수립하기가 극도로 어려워졌습니다.

: 클라우드의 동적인 환경과 수많은 API(Application Programming Interface)를 통한 AI 서비스 연동은 Shadow AI의 확산과 데이터 유출 가능성을 더욱 높이는 요인으로 작용합니다.

☠️ Shadow AI, 클라우드 환경에서 더욱 치명적인 위협 !

Shadow AI는 조직의 승인 없는 AI 사용을 넘어, 기업의 보안 태세에 직접적인 위협을 가하며, 클라우드 환경의 유연성과 접근성은 이러한 위험을 더욱 증폭시킵니다.

📊 데이터 유출 및 지적 재산 침해 :

• 직원이 기밀 보고서, 고객 정보(PII), 개발 코드, 내부 프로젝트 기획서 등 민감한 회사 데이터를 외부 AI 서비스의 프롬프트에 입력하거나 업로드하는 경우, 해당 정보는 AI 모델 학습에 활용되거나 AI 서비스 공급업체 서버에 저장될 위험이 있습니다. 이는 사실상의 데이터 유출이며, 기업의 핵심 자산인 지적 재산권(IP) 침해로 직결됩니다.

• 실제로 글로벌 기업의 70% 이상이 AI 사용으로 인한 데이터 유출을 경험했다는 보고(Cyberhaven, 2023)는 Shadow AI의 심각성을 보여줍니다.

⛔️ 규제 준수 및 컴플라이언스 위반 :

• 개인정보, 금융/의료 정보 등 규제 대상 데이터를 Shadow AI를 통해 처리할 경우, GDPR, CCPA, 국내 개인정보보호법, HIPAA 등 엄격한 데이터 보호 규제를 위반하게 됩니다.

• 이는 수천만 달러에 달하는 막대한 벌금이나 기업 평판 및 고객 신뢰도 하락과 같은 심각한 비즈니스 리스크로 이어질 수 있습니다.

🚧 보안 가시성 상실 및 통제 불능 :

• IT/보안팀은 직원이 어떤 AI 도구를 사용하고 있는지, 어떤 데이터가 오가는지, 해당 AI 서비스의 보안 수준은 어떠한지 전혀 알 수 없습니다. 이러한 통제 불능 상태는 보안 사각지대를 형성하여, 비정상적인 데이터 흐름이나 잠재적 위협(예: 데이터 유출 시도, 악성코드 전파)을 탐지하고 대응할 수 없게 만듭니다.

• Gartner에 따르면 전체 AI 사용량의 30% 이상이 비공식적인 경로로 발생한다는 추정치는 이러한 가시성 상실의 규모를 짐작하게 합니다. 이는 또한 내부자 위협(Insider Threat)의 새로운 경로가 될 수 있으며, 내부자 위협으로 인한 데이터 침해 비용은 평균 $16.2M에 달합니다.

💥 새로운 공격 벡터 및 취약점 발생 :

• 미검증 AI 도구의 사용은 기업 네트워크에 새로운 취약점을 만들거나, 악성코드 유포, 피싱 공격의 통로가 될 수 있습니다.

• 특히 AI 모델 자체를 겨냥한 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)과 같은 공격에 기업 내부 AI 시스템이 노출될 위험이 증가합니다. Shadow AI를 통해 외부 AI 서비스에서 학습된 취약점이 내부로 유입될 가능성도 배제할 수 없습니다. 이는 모델 오염(Model Poisoning)으로 이어져 내부 AI 모델의 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다. 프롬프트 인젝션 공격 성공률은 70% 이상으로 보고됩니다.

💡 Shadow AI 시대, 기업과 개인을 위한 조언 및 시사점

Shadow AI는 단순히 'IT 통제 부재' 문제를 넘어, AI 혁신 시대의 데이터 거버넌스와 기업 보안의 새로운 패러다임을 요구하고 있습니다. AI를 포용하면서도 안전하게 통제하는 균형 전략이 기업의 미래 경쟁력을 좌우할 것입니다. 이는 기술적인 솔루션, 명확한 정책, 그리고 무엇보다 직원의 보안 의식이 결합될 때 비로소 가능합니다.

🏢 기업에게 드리는 조언

1. '금지'보다 '안전한 활용' 환경 제공 : 무조건적인 AI 사용 금지보다는, 보안 검증을 거친 AI 도구를 제공하거나, 프라이빗 LLM 구축을 고려하는 등 직원들이 안심하고 AI를 활용할 수 있는 안전한 환경을 구축해야 합니다.

2. 명확하고 실질적인 AI 사용 정책 수립 : 모호한 가이드라인 대신, 어떤 데이터(민감성 기준)를 어떤 AI 서비스에 사용할 수 있고 없는지, 프롬프트 입력 시 유의사항 등 구체적이고 실질적인 정책을 수립하고 공유해야 합니다.

3. 직원 대상 지속적인 보안 교육 : Shadow AI의 위험성, 민감 정보 보호의 중요성, 최신 AI 보안 위협 동향 등을 정기적으로 교육하여, 직원들의 자발적인 보안 의식을 높여야 합니다.

4. 기술적 가시성 및 통제 강화 : Tatum CNAPP과 같은 통합 클라우드 보안 솔루션을 통해 클라우드 환경 전반의 AI 관련 활동을 모니터링하고, 비정상적인 데이터 흐름을 탐지하며, 정책 기반의 자동화된 통제 시스템을 구축해야 합니다.

5. DevSecOps 문화의 확장 : AI 개발 및 운영(MLOps) 파이프라인에도 보안을 내재화하여, AI 모델의 학습 데이터부터 배포까지 전 과정의 보안 취약점을 관리해야 합니다.

👩‍💻 개인에게 드리는 조언

1. '모든 입력은 공개될 수 있다'는 인식 : 업무상 AI 도구를 사용할 때는 내가 입력하는 모든 정보가 외부에 공개되거나 저장될 수 있다는 경각심을 가져야 합니다. 회사 기밀, 고객 정보 등 민감한 내용은 절대 AI에 입력해서는 안 됩니다.

2. 회사 정책 준수 : 기업의 AI 사용 정책 및 가이드라인을 반드시 숙지하고 준수해야 합니다. 회사에서 승인된 AI 도구만을 사용하고, 공식적인 절차를 따릅니다.

3. 출처 불명의 AI 도구 사용 자제 : 보안 검증되지 않은 외부 AI 도구 사용은 악성코드 감염이나 추가적인 정보 유출의 위험을 높일 수 있습니다.

4. 지속적인 보안 학습 : AI 기술의 발전만큼 AI 보안 위협도 빠르게 진화합니다. 개인적으로도 AI 보안 관련 정보를 꾸준히 학습하여 위험을 예방합니다.

🔍 시사점

Shadow AI는 단순히 'IT 통제 부재' 문제를 넘어, AI 혁신 시대의 데이터 거버넌스와 기업 보안의 새로운 패러다임을 요구하고 있습니다. AI를 포용하면서도 안전하게 통제하는 균형 전략이 기업의 미래 경쟁력을 좌우할 것입니다. 이는 기술적인 솔루션, 명확한 정책, 그리고 무엇보다 직원의 보안 의식이 결합될 때 비로소 가능합니다.

🛫 AI 혁신, 안전한 클라우드에서 시작하다 !

Shadow AI는 더 이상 무시할 수 없는 현실이자, 기업의 클라우드 보안에 심각한 균열을 낼 수 있는 잠재적 위협입니다. AI 혁신을 안전하게 추진하기 위해서는 그림자 속 AI까지 관리하고 통제할 수 있는 통합적이고 지능적인 클라우드 보안 전략이 필수적입니다.

Tatum CNAPP과 함께라면 당신의 클라우드 환경을 더욱 안전하게 보호하고, AI의 무한한 잠재력을 안심하고 펼쳐 나갈 수 있습니다. 지금 바로 Shadow AI로부터 기업을 보호하는 방안을 상담해 보세요.

📩 문의: ask@tatumsecurity.com