AI 침투 테스트 방법론
AI 시스템 보안 평가를 위한 체계적이고 윤리적인 프레임워크
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계획
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정찰
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취약성 분석
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악용
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보고
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계획
Define the objectives, scope, legal permissions, and constraints of the AI pentest. This ensures the engagement is safe, authorized, and aligned with organizational goals.
주요 활동:
- 명시적인 서면 승인 획득
- 시스템 경계, 목표 및 성공 기준 정의
- 보안 데이터 처리 및 보존 정책 수립
- 참여 규칙 및 에스컬레이션 절차에 동의
- 규정 준수/규제 요구 사항 식별(GDPR, HIPAA 등)
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정찰
Gather information about the AI system, its architecture, and its surrounding ecosystem to identify possible attack surfaces.
주요 활동:
- 시스템 구성요소 및 통합 지도
- 문서 노출 API 엔드포인트 및 인터페이스
- 모델 유형, 교육 데이터 소스 및 파이프라인 식별
- 인증, 로깅 및 모니터링 제어 평가
- 문서, 공개 저장소 및 관련 메타데이터 검토
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취약성 분석
Identify weaknesses in the AI model, its deployment environment, and supporting infrastructure. Focus on both technical and AI-specific vulnerabilities.
주요 활동:
- 즉시 주입 및 신속한 유출 테스트
- 데이터 오염 및 모델 회피 위험 평가
- 적대 사례에 대한 견고성 평가
- 안전하지 않은 기본 구성 확인
- 민감한 정보 유출에 대한 모델 출력 분석
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악용
Safely test vulnerabilities in a controlled manner to validate findings without causing harm or disruption to the system.
주요 활동:
- 합의된 보호 조치에 따라 개념 증명 악용 시도 수행
- Simulate real-world attack scenarios (adversarial prompts, model extraction)
- 문서 공격 벡터 및 시스템 동작
- 기밀성, 무결성 및 가용성에 미치는 영향 확인
- 모니터링 및 롤백 메커니즘 유지
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보고
Communicate findings clearly and responsibly, with actionable recommendations for remediation and risk mitigation.
주요 활동:
- 심각도, 가능성 및 비즈니스 영향에 따라 결과의 우선순위 지정
- Provide clear remediation guidance and secure configuration advice
- 정리된 테스트 사례 및 개념 증명 세부 정보 포함
- 모니터링 및 탐지 개선 권장
- 요약 요약 및 기술 부록 제공
윤리적 고려사항
- 항상 공식 인증 및 범위에 따라 작동
- 명시적인 동의 없이 프로덕션 시스템을 테스트하지 않음
- 항상 사용자 개인 정보 보호 및 데이터 소유권을 존중하세요
- 중단 최소화 사업 운영
- 공조된 취약점 공개 관행을 따르세요