보안 산업에 AI 적용하기

많은 기업은 안전성 및 생산성을 높이며 운영 방식을 개선하기 위해 그 어느 때보다 물리적 보안 데이터를 사용하고자 합니다. 이로 인해 리더들이 보안 분야의 인공 지능(AI) (EN)을 더 자세히 살펴보게 되었습니다. 많은 기업은 지능형 자동화부터 포렌식 검색 도구까지 AI와 보안이 어떻게 융합되어 새로운 성과를 달성하는데 도움이 되는지 알고 싶어합니다.

2025년 물리적 보안 동향 보고서를 통해 AI 적용 현황에 대한 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 물리적 보안 기술의 조달, 관리 또는 사용 분야에 종사하는 응답자의 42%가 AI를 도입할 예정이라는 사실을 아십니까? 실제로 이들 중 상당수는 앞으로 몇 달 안에 보안 운영의 일부를 통합할 것을 목표로 삼고 있습니다.

많은 공급업체가 새로운 AI 모델과 AI 기반 분석 솔루션을 출시하고 있지만, 의사 결정권자들은 AI의 위험과 한계 (EN)에 대해 경각심을 가져야 합니다. AI 애플리케이션의 책임 있는 개발 및 사용을 규제하는 규제 프레임워크 준수 여부도 고려하는 것이 중요합니다.

보안 분야의 AI가 어떻게 진화하고 있는지, 책임감 있는 AI 관행으로 구축된 솔루션을 선택하는 것이 무엇을 의미하는지 알고 싶으십니까? 이 블로그에 모든 내용이 담겨 있습니다.

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AI와 IA의 차이점은?

보안 분야에서 AI에 대해 이야기할 경우, 그것이 무엇을 의미하는지 명확히 하는 것이 중요합니다.

인공 지능(AI)은 기계가 데이터로 학습하고, 명시적인 프로그래밍 없이 새로운 상황에 적응할 수 있도록 해주는 도구 및 프로세스를 의미합니다. 머신 러닝과 딥러닝을 비롯한 다양한 개념과 기술이 포함됩니다.

반면 지능형 자동화(IA)는 AI 사용을 통해 규칙, 동작, 직관적인 UX 같은 다른 기술을 결합하여 실질적인 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. AI와 자동화를 결합함으로써, IA는 첨단 기술 간의 격차를 해소하고 실질적인 결과를 제공해 줍니다. 이 방법을 사용하면 인간은 직관적이고 사용자 역량을 강화할 수 있도록 설계된 기능을 사용하여 항상 앞서나갈 수 있습니다.

결론은? AI가 도구라고 하면 IA는 인간 중심의 솔루션이 됩니다.

인공 지능(AI)이 물리적 보안 분야에서 사용되는 방법

오늘날 AI가 물리적 보안에서 무엇을 할 수 있는지에 대한 보다 근본적인 이해가 이루어지고 있습니다. 많은 사람들은 AI가 완벽하지 않다는 것을 알고 있지만, 여전히 기술이 어떻게 발전하고 성장하고 있는지 궁금해하고 있습니다.

다음은 AI와 보안이 어떻게 결합되고 있는지 보여주는 몇 가지 예시입니다.

모든 데이터 이해하기

물리적 보안 시스템에 의해 수집된 비디오와 데이터의 양이 계속 증가하고 있습니다. 이로 인해 운영자가 정보를 효과적으로 처리하고 대처하는 것이 어려울 수 있습니다. AI 기반 애플리케이션은 이 데이터에서 새로운 인사이트를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 그 결과는? 개선된 문제 해결 기능과 더 나은 의사 결정.

AI는 위협을 더 빠르게 감지하고 건물 대피 절차를 구축하는 등의 대응 작업을 자동화함으로써 조직이 다양한 목표를 달성하는 데 도움을 줍니다. 또한 효율성과 안전성을 향상시키는 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

예를 들어, 소매업체는 고객 행동을 더 잘 파악하기 위해 AI를 사용할 수 있습니다. 다른 조직에서는 주차를 간소화하거나 점유율을 추적하는 데 사용할 수 있습니다. 방향성 흐름 및 피플 카운팅 분석 (EN) 같은 AI 기반 도구는 데이터를 사용하여 병목 현상을 식별하는 동시에 안전 규정 준수를 보장합니다.

포렌식 검색 강화

AI 기반 포렌식 검색 기능을 사용하면 의심스러운 활동을 식별하고 조사하며 몇 분 내에 사건 타임라인을 재구성할 수 있습니다. 이러한 도구는 보안 팀이 '누가 근무 시간 이후에 사무실에 접속했는지' 또는 '누가 제한된 구역에 출입했는지' 같은 전통적인 보고서에서 제공하지 않는 특정 정보를 조회하는 데 도움을 줍니다. 이는 의심스러운 카드 소지자의 활동을 격리하거나, 잠재적인 내부자 위협을 정확히 파악하거나, 단순히 운영을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자연어 검색은 대량의 데이터를 훨씬 더 쉽게 처리할 수 있게 해줍니다. 이제 팀에서 특정 인물, 차량, 심지어 색상까지 검색할 수 있습니다. 이는 조사 속도와 정확성을 빠르게 높여줍니다. AI 기반 알고리즘은 주어진 시간 내에 비디오 영상을 빠르게 선별하여 빨간색 차량이 등장하는 모든 영상을 찾을 수 있습니다. 예를 들어 검색 중 특정 세부 정보를 분리하여 전반적인 운영 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

 

사이버 보안 강화

이상 징후를 감지하는 것은 특히 사이버 보안 위험과 관련한 보안 운영 전반에 걸쳐 항상 중요 요소가 될 것입니다. 시스템 상태 대시보드를 사용하면 카메라 변조를 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 인프라 어플라이언스에 추가적인 보호 메커니즘을 추가하면 시스템과 네트워크가 모두 견고하게 유지될 수 있습니다. 머신 러닝은 엔드포인트 장치에서 알려진 악성 코드와 알려지지 않은 악성 코드가 실행되는 것을 식별하고 차단하는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 어플라이언스에서 바이러스 백신 보호를 강화할 수 있습니다.

체크리스트

 

차량 번호판 감지

ALPR(차량 번호판 자동 인식) 시스템은 단순히 번호판을 읽는 것 이상의 역할을 수행합니다. 주차를 간소화하고, 수배 차량을 추적하며, 교통 흐름을 효율적으로 모니터링하는 데 도움을 줍니다. AutoVu Cloudrunner™는 이를 포함한 다양한 기능을 수행합니다. 어떤 방식으로? 스마트 카메라와 클라우드의 힘을 결합한 방식을 사용합니다.

Cloudrunner CR-H2 카메라는 상세한 차량 데이터를 수집하는 태양열 작동 장치 (EN)입니다. 차량의 색상과 종류 같은 유형을 식별할 수 있으며, 속도와 이동 방향 같은 행동도 분석할 수 있습니다. 이 클라우드 기반 접근 방식은 조사관들이 빠르고 효율적으로 검색 범위를 좁히는 동시에 어디서나 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.

 

AI를 사용한 규정 준수가 중요한 이유

AI와 보안 잠재력은 매우 흥미롭습니다. 하지만 이 기술이 발전하는 만큼 위험도 커집니다. 불공정한 사회적 편견, 개발자 편향 또는 모델 편향은 중요한 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 개인 정보는 데이터와 프라이버시 보호를 무시하는 방식으로 사용될 수 있습니다. 실제로 최근 IBM 보고서 (EN)에 따르면 생성형 AI 솔루션의 24%만 보안이 유지되고 있는 것으로 나타났습니다.

위험이 증가함에 따라 각국 정부는 조직이 AI 기반 기술을 개발하고 구현하는 방법을 규제하는 법안을 마련하고 있습니다. 목표는 개인의 권리를 보호하는 동시에 기술 발전과 신뢰를 증진하는 것입니다.

예를 들어, 최근 유럽연합(EU)의 AI 법 (EN)이 발효되어 식별된 위험 범주에 따라 다양한 AI 애플리케이션에 대한 의무가 부여되었습니다. 여기에는 적절한 위험 평가 및 완화 관행을 만들고, 편향을 줄이기 위해 고품질 훈련 데이터셋을 사용하며, 필요에 따라 모델에 대한 상세 문서를 관리 당국과 공유하는 것을 포함합니다. 가장 극단적인 경우, 이 새로운 법을 준수하지 않으면 기업들은 전 세계 연간 최대 7% (EN)에 달하는 손실을 입을 수 있습니다.

일반 데이터 보호 규정 (EN)(GDPR)도 애플리케이션에 대한 AI 보안을 강화하고 있습니다. 이 법안은 AI 모델이 개인 정보를 사용하려면 데이터 소유자의 명시적인 동의를 받도록 합니다. AI 시스템은 프라이버시를 염두에 두고 설계되어야 하며, 영향을 받는 사용자에게 AI 관련 결정을 쉽게 설명할 수 있어야 합니다.

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이러한 규정 준수 의무와 AI 개발 및 사용 사이의 균형을 맞추는 것은 필수적입니다. 결국 지능형 솔루션을 활용하기 위해 책임 있는 사용, 윤리적 기준 또는 개인 정보 보호 준수를 희생해서는 안 됩니다.

책임감 있는 AI 사용 및 규정 준수를 보장하는 모범 사례

• 위험 평가 수행: 특정 프로세스를 자동화하는 것이 중요한 시스템이나 안전 프로토콜에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 평가합니다.
• 중요하지 않은 애플리케이션 식별: 가장 중요한 작업을 중점적으로 두지 않는 프로세스에 먼저 AI를 구현합니다. 이는 주요 비즈니스 장애를 방지하는 데 도움이 됩니다. 
• 인간 중심 설계 우선시: AI 애플리케이션이 항상 인간에게 최상의 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공하도록 합니다.
• 프라이버시 분석의 이점 활용: AI 시스템 내에 내장된 개인 정보 보호 기능을 배포하여 민감한 정보에 대한 액세스를 제한하고 보호합니다.
• 데이터 보호 전략 확대: 정기적인 감사 및 시스템 업데이트를 포함하여 AI 기반 솔루션에 사이버 보안 조치와 모범 사례를 적용합니다.
• 신뢰할 수 있는 공급업체 선택: 편견, 데이터 보호 및 사이버 보안, 책임 있는 AI 원칙을 고려하는 공급업체와 협력합니다.