AI 보안 하네스 – 지속 적응

AI 보안 하네스의 진화 계층 상세. 하네스가 “한 번 구축하고 끝”이 될 수 없는 5가지 이유(모델 변화·공격 변화·규제 변화·비즈니스 변화·자연적 노후화). 가드레일 효과성 측정의 3대 지표(거부율·오탐률·미탐률)와 지표의 함정. 모델 업데이트 대응 5단계 절차(골든 테스트→가드레일 재검증→시스템 프롬프트 검증→카나리 배포→롤백 준비). 위협 인텔리전스 소스와 가드레일 반영 파이프라인. AI Red Team 테스트 운영(시나리오 구성·자동화/수동 조합·결과 처리). 엔트로피 관리(정기 감사·Configuration as Code·유효성 검증 자동화). 진화 계층 성숙도 자가진단(레벨 0~4)을 다룬 시리즈 일곱 번째 글.

AI 보안 하네스 – 정의와 설계 원칙

AI 보안 하네스의 정의, “하네스” 비유의 의미, 유사 개념(가드레일·AI Gateway·Agent Framework)과의 차이, 5대 설계 원칙(자율성 비례 통제·허용과 통제의 양면 설계·계층 방어·기존 인프라 위 구축·지속 적응), Level 1~4 자율성 등급 모델, 기존 보안 표준(OWASP·NIST·MITRE ATLAS·SANS·EU AI Act)과의 관계를 다룬 시리즈 첫 번째 글.