오늘날 기술은 전 세계가 보다 역동적인 시스템으로 전환하는 데 중요한 역할을 합니다. 그리고 오늘날 가장 인기 있는 기술 중 하나는 인공 지능(AI)입니다. 이는 수많은 분야와 상호 연결된 컴퓨터 과학의 한 분야로 향상된 효율성과 더 높은 수준의 자율성 및 자동화를 약속합니다.
한마디로 산업혁명의 촉매제 역할을 하는 양날의 기술이다. 수많은 데이터를 동시에 분석하는 머신러닝(ML)과 연동해 알고리즘을 통해 패턴을 찾는 것을 목표로 한다. 결과적으로 조직과 정부는 이 조합을 통해 혁신과 비즈니스 성과를 높이는 중요한 성과를 거둘 수 있습니다.
AI와 데이터 수집 및 분석 능력
디지털 세계가 데이터에 힘입어 수동으로 관리하기가 어렵다는 것은 비밀이 아닙니다. 귀중한 결과를 얻지 못한 채 그렇게 하려면 너무 많은 시간과 노력과 자원이 필요할 것입니다. 그 결과, 시간 효율적인 방식으로 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석할 수 있기 때문에 세상은 AI에게 도움을 요청합니다. 그리고 대부분의 비즈니스에서 AI는 필수 요소가 되었습니다. 기업은 고객을 더 깊이 알기 위해 이를 활용합니다.
수집한 데이터를 통해 AI는 고객이 다음에 무엇을 원하는지 예측하여 기업이 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 이제 홈페이지에서 맞춤형 제품 추천을 받게 되므로 온라인 쇼핑 환경이 획기적으로 개선되었습니다. 이 개인화 된 경험으로 인해 고객은 브랜드에 대해 더 감사하고 연결되어 있다고 느낍니다. 그러나 AI에는 다양한 특전이 있지만 여전히 많은 디지털, 물리적, 정치적 위험을 내포하고 있습니다.
AI 기술의 데이터 보안
AI 기술이 무한한 잠재력을 가지고 있는 것처럼 보이는 것도 사실이지만 무시해서는 안 되는 사이버 보안 위험이 있는 것도 사실입니다. 다음은 AI 산업의 데이터 보안 위험 중 일부입니다.
1. 데이터 수집
네티즌이라면 이미 인터넷에서 아이템을 검색하다가 갑자기 페이스북이나 인스타그램 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 같은 제품의 광고를 본 적이 있을 것이다. 일부는 독특하다고 생각할 수도 있지만 AI가 다양한 플랫폼에서 당신을 따라다니는 것과 같기 때문에 때때로 오싹할 수 있습니다. AI 기술을 탑재한 마케터가 자신보다 자신이 원하는 것을 더 잘 안다는 것을 접할 수 있습니다.
2. 데이터 프라이버시 허점
다양한 AI 알고리즘이 있으며 각각 다른 유형의 데이터를 수집합니다. 대부분은 이름, 나이, 성별, 위치와 같은 기본 개인 정보로 시작합니다. 그러나 보다 정교한 알고리즘이 자주 찾는 제품과 함께 쇼핑 및 지출 패턴을 추적할 수 있다는 사실을 아는 것도 똑같이 중요합니다. 실제로 운영자가 귀하의 동의 없이 귀하의 데이터를 구매할 수 있는 일부 국가가 있습니다.
소셜 미디어 플랫폼은 이 분야에서 가장 발전된 산업 중 하나입니다. 그러나 불행하게도 그들은 이용 약관을 업데이트하는 것이 얼마나 쉬운지를 이용하여 궁극적으로 개인 정보 설정 내에서 허점을 찾습니다. 결과적으로 대부분의 소비자는 자신의 데이터가 다른 운영자에게 노출되고 있다는 사실을 모릅니다.
3. 직권남용
업계에서 다양한 데이터를 활용할 수 있는 것은 마케터들만이 아닙니다. 대부분의 경우 AI는 정부 기관이 동의 여부에 관계없이 개인을 찾고, 프로파일링하고, 위치를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 염두에 두고 정부가 시민의 사생활을 통제할 수 있는 무제한 접근 권한을 부여하는 것이 좋은 결과로 끝나지 않을 것임을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 권한 남용으로 인해 사용자가 자신의 데이터를 수집, 수정, 저장 및 교환하는 사람을 적절하게 제어해야 한다는 주장이 있습니다. 그리고 최소한 모든 사람은 데이터를 누가, 왜 사용하는지 알아야 합니다.
4. AI 기술을 통한 해킹
스마트 기술은 확실히 스마트하며 계속해서 스마트해지고 있습니다. 시간이 지남에 따라 기계 학습이 가속화됩니다. 지금쯤이면 모두가 이미 인공 지능이 인공적인 것에서 더 지능적인 것으로 천천히 변화하고 있음을 알 수 있습니다. 그리고 개선됨에 따라 사이버 범죄자들이 더 정교한 도구와 방법을 사용할 수 있는 능력도 증가합니다. 오늘날 AI 기반 맬웨어는 제거가 거의 불가능한 추적 불가능한 애플리케이션을 통해 장치를 쉽게 감염시킬 수 있습니다. 따라서 손상은 종종 돌이킬 수 없습니다.
AI의 데이터 보안 취약성을 최소화하는 방법
정부 기관은 이제 원치 않는 AI 기반 사이버 범죄로부터 개인을 보호하기 위해 데이터 보안 조치를 요구합니다. 예를 들어, 유럽 연합은 GDPR(일반 데이터 보호 규정)법을 의무화했습니다. 이는 네티즌에게 개인 데이터에 대한 더 많은 통제권을 부여하여 조직이 악의적인 데이터 수집 관행에 관여하는 것을 사실상 불가능하게 만듭니다. GDPR 및 기타 데이터 마스킹 모범 사례는 원치 않는 AI 드라이버 사이버 공격으로부터 사용자를 계속 보호할 것입니다.
결론
AI 기술의 끊임없는 진화는 데이터 보안에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 모든 사람이 계속 긴장하고 있습니다. 이러한 급속한 발전으로 인해 AI는 계속해서 불안정한 속도로 확산될 것이라고 해도 무방합니다. 따라서 로봇이 일반 사람들의 일자리를 훔치는 방법에 대한 우려가 높아지는 것 외에도 엄청난 데이터 유출 위험도 작용합니다. 기술이 우리의 삶을 더 편리하게 만들어 주기는 하지만 적절한 보호를 위해 데이터 보안 조치를 취하는 것이 중요합니다.