이 체크리스트는 Akamai의 인터넷 보안 현황(SOTI) 보고서인 "2026년 엔터프라이즈 AI 사용 리스크 보고서"의 주요 조사 결과를 점검 항목으로 정리한 자료입니다.
핵심 내용
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AI 사용을 모니터링하지 않으면 기업 내에 심각한 보안 사각지대가 생깁니다.
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승인되지 않은 툴, 섀도 AI, 개인 계정과 기업 계정의 혼용은 공격 표면을 넓히고 기업 고유 데이터를 노출시킵니다.
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AI와의 상호작용을 통한 데이터 유출은 컴플라이언스 요구사항 준수에 위협이 됩니다.
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프롬프트, 파일 업로드, 복사 및 붙여넣기를 통한 민감한 정보의 노출을 방지하려면 직접적인 모니터링과 전용 데이터 유출 방지(DLP) 제어가 필요합니다.
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자율형 AI 에이전트와 확장 프로그램은 관리되지 않는 리스크를 초래합니다.
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인벤토리에 등록되지 않은 에이전트와 위험한 확장 프로그램 권한으로 인해 민감한 기업 리소스에 대한 과도한 접속이 허용될 수 있습니다.
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변화에 대응하는 리스크 관리는 기업의 안전한 AI 도입을 지원합니다.
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실시간 가시성을 확보하고 엄격한 ID 제어를 적용하면 지속적인 관리와 감독을 유지하면서 비즈니스 혁신을 추진할 수 있습니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
자주 묻는 질문(FAQ)
일괄적인 제한은 혁신을 저해합니다. AI를 안전하게 도입하려면 변화에 대응하면서 리스크를 지속적으로 관리하는 접근 방식이 필요합니다.
보안팀은 브라우저, AI 브라우저, 데스크톱 앱, 통합 개발 환경(IDE), 확장 프로그램 전반에서 AI 애플리케이션 사용을 모니터링해야 합니다.
기업은 승인되지 않은 AI 활동을 탐지하고, 승인 목록과 제한 목록을 관리하며, 개인 계정과 기업 계정의 혼용을 탐지하고, 거버넌스 정책을 수립할 수 있습니다.
보안팀은 민감한 데이터나 기업 고유 데이터와 관련된 프롬프트, 파일 업로드, 복사 및 붙여넣기, 그 밖의 전반적인 상호작용을 모니터링해야 합니다.
보안팀은 이러한 자산의 인벤토리를 작성하고, 에이전트가 접속할 수 있는 데이터를 모니터링하며, 자율적인 동작을 관리하고, 위험한 확장 프로그램 권한을 탐지해야 합니다.
기업은 SSO(Single Sign-On)와 MFA를 의무화하고, 개인 계정과 기업 계정의 혼용을 추적하며, 세션 하이재킹을 탐지하고, 접속 활동을 지속적으로 모니터링해 이상 행동을 찾아내야 합니다.
AI 애플리케이션에 대한 가시성과 거버넌스를 선제적으로 확보해, 전반적인 관리와 감독을 유지하면서 안전하게 혁신할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.