人工知能(AI)이 계속 발전하면서, 대형 언어 모델(LLM)이 의료 到最后의 金融 등 다양한 산업에서 점차 prevailing(일어나고 있다)하고 있다. 그러나 이러한 모델들이 外资 시스템과 interact(대화하다)하는 것을 permit(허가하다)하는 API를 보호하는 중요한 责任을 承担하게 되었다. DevOps 방안은 AI LLM의 API 설계와 실시에서 중요한 rolls(역할)을 果たし고 있다. 이러한 모델들에 의해 sensitive(경sensitive) data가 이를 받는 potential(가능한) breach(침해)를 防范하는 것이다. 이 문서는 AI LLM API를 보호하기 위한 가장 좋은 惯例을 深く 研究하고 있다. 또한 DevOps가 data breach(데이터 침해)을 예방하는 중요한 역할을 explore(탐구하다)하고 있다.
AI LLM API 보안의 중요성을 이해하는 것
API는 현대 소프트웨어 아키텍처의 근심이며, 다양한 시스템之间의 Seamless(无缝的) communication을 지원하고 있다. AI LLM에 대해서는 이러한 API를 통해 대량의 data를 이전하며 其中包括 sensitive information을 전달하고 있다. Gartner의 보고서에 따르면, 2024년에 90%의 web applications는 잘못된 API 보안에 의한 攻击에 易하게 될 것이라고 하며, 좋은 보안 문제를 해결하는 것이 增长的 risk를 나타냄을 하고 있다.
AI LLM의 경우, 위험은 더욱 높습니다. 이러한 모델은 persona1 information과 자사 비즈니스 데이터를 포함하는 민감한 데이터를 자주 처리합니다. API 보안의 침阀이 있으면 재정 상ByIdal 손실, 명성 污点, 法的 波及效應 등의 심각한 결과를 일으킬 수 있습니다. 예를 들어 IBM의 연구에 따르면 2023년 data breach의 평균 비용은 4.45 미llion 달러로, 이 숫자는 매년 상ByIdal 적이 있습니다.
안전한 AI LLM API를 설계하기 위한 ベスト 기술
AI LLM API와 관련된 위험을 줄이기 위해서는 가장 기본적으로 강한 보안 조치를 实施方案하는 것이 중요합니다. 다음과 같은 베스트 기술을 고려해야 합니다.
1. 강한 인증과 권한 확보 实施
AI LLM API를 보호하는 가장 중요한 단계는 인증되지 않은 사용자와 시스템에게는 액세스하는 수단을 제공하지 않는다는 것입니다. 이를 위해 OAuth 2.0과 같은 강한 인증 기구를 实施하여 안전한 委譲 액세스를 제공합니다. 또한, 役割 기반 액세스 제어(RBAC)를 사용하여 사용자가 자신의 役割에 따라 데이터와 기능을 이용할 수 있게 하는 것이 좋습니다.
2. 이동 과 정지 상ByIdal의 데이터에 암호화를 사용하십시오.
암호화은 API 보안의 기본적인 요소입니다, 특히 敏感情报를 처리할 때에 유용합니다. 시스템 사이에 전달되는 데이터는 운영 层次 보안(TLS)을 사용해 암호화되어 있어야 intercepted되어도 안전하게 유지할 수 있습니다. 또한 AI LLM로 저장되는 데이터는 AES-256과 같은 강력한 암호화 算法을 사용해 静的 层次에서 암호화되어 있어야 합니다. Ponemon Institute가 발표한 보고서에 따르면, 암호화는 데이터 침입 비용을 평균적으로 36만 달러 절감할 수 있습니다.
3. 速率的 제한과 节流 实施
AI LLM API를 滥用自己的 것인가요?, 如火刑 시도 또는 서비스 사용 불가(DoS) 攻撃을 防范하기 위해 제한적인 요청 수를 정하는 것입니다. 특히 AI LLM은 요청을 처리하기 위해 시간 안에 computation resources를 많이 必要로 하므로, 사용자 또는 시스템이 특정 시간 안에 얼마나 많은 요청을 보낼 수 있는지 제한하는 것이 중요합니다.
4. 정기적인 보안 审核과 사이버 침입 테스트
지속적인 모니터링과 테스트는 AI LLM API의 보안을 유지하는 데 매우 중요합니다. 정기적인 보안 감사 및 모의 침투 테스트는 악의적인 공격자가 취약점을 악용하기 전에 이를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사이버보안 벤처스의 연구에 따르면 2025년까지 사이버 범죄로 인한 비용은 연간 10조 5천억 달러에 달할 것으로 예상되며 사전 보안 조치의 중요성이 강조되고 있습니다.
AI LLM API 보안에서 DevOps의 역할
DevOps는 AI LLM API의 안전한 개발과 배포에 중추적인 역할을 합니다. 데브옵스 파이프라인에 보안 관행을 통합함으로써 조직은 보안을 사후 고려 사항이 아닌 개발 프로세스의 기본 구성 요소로 삼을 수 있습니다. DevSecOps라고도 하는 이 접근 방식은 안전하고 복원력 있는 시스템을 만들기 위해 개발, 운영, 보안 팀 간의 협업의 중요성을 강조합니다.
1. CI/CD 파이프라인에서 자동화된 보안 테스트
정적 응용 보안 테스트 (SAST)과 동적 응용 보안 테스트 (DAST)과 같은 도구를 pipe라인에 integrate하여 開発 과정에서 早期に 보안 취약성을 식별하고 처리할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하여 생산에 도달하기 전에 가능한 모든 가능한 이슈를 감지할 수 있습니다.
2. 보안을 고려한 인frastructure as Code (IaC)
인frastructure as Code (IaC)는 인프ラ스트럭트를 자동적으로 제공하는 것을 가능하게 하며 일관성을 보장하고 인간의 오류를 줄이는 역할을 합니다. IaC를 실시하는 과정에서는 보안 가이드 사례, 如有한 구성 관리와 硬化 이미지의 사용 등이 중요합니다. Red Hat이 실시한 조사에서는 DevOps를 사용하는 조직의 67%가 IaC를 도입했다고 보고되며, 현대 開発 惯例에서의 중요성을 띄고 있습니다.
3. 지속적인 모니터링과 Incident Response
DevOps 团队은 실시간으로 보안 사건을 감지하고 응대하기 위한 지속적인 모니터링 솔루션을 실시해야 합니다. API 트래픽을 이용하여 이상적인 パターン을 감지하는 것을 포함하여, suddenly spiking request 과 같은 것을 이용하여 현재 進행 중인 攻撃을 인식할 수 있습니다. 또한, 사고 응대 计画을 두고 있는지 여부는 조직이 攻撃을 빠르게 감쌈과 영향을 줄 수 있습니다.
AI LLM 사용자 지정 cybersecurity
Secure AI LLM API 개발은 기술적 조치를 实施 하는 것만큼이 아니라 개발 과정 내에 보안 문화를 foster하는 것입니다. DevOps 접근法을 채택하고 API 개발의 모든 阶段에 보안 실천을 통합하면 기업은 데이터 침입 风险을 顕著하게 줄일 수 있습니다. IBM에 따르면 평균적으로 데이터 침입을 식별하고 관리하는 데 287일이 소요되는 시대에서, 자동적이고 连续的 보안 조치가 결정적인 필요가 있습니다. 強固한 인증, 암호화, 连续的 모니터링과 같은 ベスト 프ACTice를 통해 AI LLM 사용자 지정 cybersecurity을 달성할 수 있습니다. 이를 통해 敏銳하고 이를 통해 계속 발생하는 threats에 의해 경험이 되는 기 sensitivity 데이터를 보호할 수 있습니다.
Source:
https://dzone.com/articles/building-secure-ai-llm-apis-a-devops-approach