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MFA(다단계 인증)는 안전한 LLM(빅 언어 모델) 시스템의 핵심입니다. 이러한 시스템에는 핵심 데이터가 있고 API 취약점과 같은 특별한 위험에 직면하며 누가 침입하는지에 대한 강력한 확인이 필요합니다. Microsoft는 MFA가 계정 공격의 99.9% 이상을 차단하므로 LLM 영역을 안전하게 유지하는 데 필수적이라고 말합니다.
사용자 계정, API, 관리 도구 등 모든 방법에 MFA를 적용합니다. MFA를 역할 기반 검사와 혼합하여 액세스 제한을 설정합니다. 이상한 행동을 발견하기 위해 누가 들어오는지 지켜보고 기록하세요. 증가하는 요구 사항에 맞춰 클라우드의 MFA 도구(예: Azure AD, AWS IAM)를 사용하세요. 사용자 관리를 자동으로 만들어 쉽게 시작하고 중지할 수 있습니다. - 모든 방법(사용자 계정, API, 관리 도구)에 MFA를 적용합니다. - MFA를 역할 기반 검사와 혼합하여 액세스 제한을 설정합니다. - 이상한 행동을 발견하기 위해 누가 들어오는지 감시하고 기록하세요. - 증가하는 요구 사항에 맞춰 클라우드의 MFA 도구(예: Azure AD, AWS IAM)를 사용하세요. - 사용자 관리를 자동으로 만들어 쉽게 시작하고 중지할 수 있습니다. - 모든 방법(사용자 계정, API, 관리 도구)에 MFA를 적용합니다. - MFA를 역할 기반 검사와 혼합하여 액세스 제한을 설정합니다. - 이상한 행동을 발견하기 위해 누가 들어오는지 감시하고 기록하세요. - 증가하는 요구 사항에 맞춰 클라우드의 MFA 도구(예: Azure AD, AWS IAM)를 사용하세요. - 사용자 관리를 자동으로 만들어 쉽게 시작하고 중지할 수 있습니다.
MFA를 최우선으로 두고 이러한 단계를 사용함으로써 그룹은 위험을 줄이고 규칙을 준수하는 안전하고 대규모 LLM 시스템을 구축할 수 있습니다.
LLM(대형 언어 모델) 시스템의 모든 방식을 안전하게 유지하려면 사용자 화면, API, 도구, 네트워크 링크 등 모든 지점에서 다단계 인증(MFA)을 사용하는 것이 중요합니다. 이 단계를 통해 LLM 설정에 완전한 보안이 적용되는지 확인합니다.
LLM 시스템에서는 각 경로가 안전해야 합니다. 강력한 MFA와 추가 단계를 사용하여 AI가 사용자 정보, 관리 도구, 네트워크 링크를 사용하는 위치 등을 안전하게 유지하세요. 예를 들어 이러한 AI 스팟은 허용된 사람만 들어갈 수 있도록 API 키, OAuth 또는 JWT 토큰을 사용할 수 있습니다.
액세스 권한이 높은 관리 도구에는 더 많은 주의가 필요합니다. 이러한 도구를 사용하여 들어오는 사람에 대한 규칙을 만들고, 통과하는 사람을 확인하고, 모든 사용자와 앱의 로그를 유지하세요. 이러한 시스템에 접근할 수 있는 횟수를 제한하고 이상한 일이 발생하는지 관찰하세요. 모든 움직임에 대해 확인과 코딩이 필요한 제로 트러스트를 사용하여 더욱 안전하게 만드세요.
역할 기반 액세스(RBAC)와 함께 MFA를 사용하면 LLM 작업의 안전성이 높아집니다. 이 믹스는 누군가가 자신의 역할이 허용하는 곳으로만 갈 수 있는지 확인하는 동시에 누구인지 확인합니다.
개발자, 엔지니어, API 사용자, 상사 등 모두에게 명확한 역할을 설정하세요. 누가 무엇을 할 수 있는지 계속 확인하여 그들이 해야 할 일만 할 수 있는지 확인하세요. 위험을 줄이기 위해 자신의 계정을 사용하지 않는 사람들의 액세스를 차단하세요.
로그인 및 기타 작업이 어떻게 발생하는지 관찰하는 것은 가능한 위험을 파악하고 처리하는 데 중요합니다. 자세한 액세스 로그를 유지하고 이상한 패턴을 찾아보세요.
로그에는 로그인이 작동할 때와 실패할 때 모두 표시되어야 하며, 더 자세히 조사하라는 이상한 메시지와 같은 문제를 발견하는 데 도움이 됩니다. 이상한 일이 발생하면 빠른 알림을 설정하세요. 또한 AI 관련 문제에 대한 계획을 준비하고 LLM 시스템에서 이상한 패턴이나 네트워크 이상한 지점을 감시하기 위해 만들어진 도구를 사용하십시오. Azure Sentinel과 같은 고급 프로그램은 LLM 시스템의 방대한 데이터를 조사하여 안전 문제의 숨겨진 징후를 찾을 수 있습니다.
대규모 시스템에 다중 요소 인증(MFA)을 적용할 때 강력하면서도 사용하기 쉬운지 확인하고 싶을 것입니다. 목표는 사용자를 힘들게 하지 않으면서 시스템을 더욱 안전하게 만드는 것입니다.
클라우드 도구를 사용하면 대규모 설정에서 MFA를 쉽게 관리할 수 있습니다. Azure Active Directory, AWS IAM, Google Cloud ID와 같은 도구를 사용하면 모든 부분에 대해 한 번에 로그인하여 각 항목이 안전하고 서로 잘 맞는지 확인할 수 있습니다.
누가 무엇에 접근할 수 있는지 설정할 때 "최소 액세스 필요" 규칙을 사용하세요. 예를 들어 제작자는 필요한 부분에만 접근하도록 하고, 작업을 수행하는 팀 구성원은 더 많은 부분을 확인해야 할 수 있습니다. 그리고 잊지 마세요: "어디서나 MFA를 켜세요!"
클라우드 로그를 사용하여 API 사용과 사용자의 활동을 감시하세요. 이러한 로그는 보안 도구가 이상한 행위를 빠르게 발견하는 데 도움이 됩니다. 아무도 프롬프트 및 답변과 같은 중요한 데이터를 얻을 수 없도록 대규모 시스템과의 모든 대화를 비밀로 유지하십시오. 삼성의 이야기는 경고입니다. 직원들이 우연히 ChatGPT에 민감한 코드를 넣어 주요 정보를 유출하고 회사가 사용을 중단하게 만들었습니다.
컨테이너가 많은 장소에서는 누가 들어오는지 확인할 수 있는 한 가지 방법을 갖는 것이 중요합니다.
컨테이너가 있는 시스템에는 서비스 간 안전한 통신이 필요합니다. MFA를 사용하면 로봇 공격의 99.9%가 줄어들므로 설정을 안전하게 유지하는 데 중요한 조치가 됩니다.
API 게이트웨이는 누가 들어오고 누가 들어오지 않는지 감시하는 주요 장소입니다. 각각의 소규모 서비스가 보안을 처리하도록 하는 대신 게이트웨이는 승인된 요청만 통과하도록 하여 설정 전반에 걸쳐 안전을 원활하게 유지합니다.
Kubernetes와 같은 도구는 컨테이너에 들어가기 위해 MFA가 필요한 것과 같은 규칙을 만드는 데 도움이 됩니다. 컨테이너 설정에서 역할을 설정하면 원치 않는 항목을 60% 이상 줄일 수 있습니다. 컨테이너 설정을 살펴보고 MFA의 주요 지점, 특히 주요 데이터가 이동하는 위치나 중요한 결정이 내려지는 위치를 찾으세요.
상호 TLS(mTLS)를 사용하면 중개자 공격의 위험도 실제로 줄어듭니다. 그룹에서는 이 방법으로 위험이 70% 감소합니다. 이는 서비스가 서로 확실해야 하는 경우에 잘 작동합니다.
대규모 시스템이 성장함에 따라 사용자를 자동으로 추가하고 제거하면 MFA가 계속 원활하게 작동하는 데 도움이 됩니다. 이 작업을 수동으로 수행하면 시간이 많이 걸리고 위험할 수 있습니다. 예를 들어, 10개 회사 중 1개 미만의 회사에서 새로운 사용자를 위한 앱을 자동으로 추가하고, 80% 이상은 이메일이나 시트와 같은 간단한 방법을 사용하여 로그인을 관리합니다.
오래된 방식을 고수하면 큰 보안 허점이 생길 수 있습니다. 예를 들어, 사람들이 떠날 때 액세스를 느리게 중지하면 해당 계정이 너무 오랫동안 열려 있을 수 있습니다. 실제로 60%의 기업에서는 인력을 추가, 이동 또는 제거하는 수동 방법이 큰 번거로움을 겪고 있습니다.
기계는 HR 도구와 ID 관리 사이트를 혼합하여 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 새로운 작업자가 들어오면 계정 설정이 완료되고 MFA가 즉시 시작됩니다. 또한, 한 사람이 나가면 들어오는 길이 빠르게 차단됩니다. JML 작업에 기계를 사용하면 힘든 작업의 필요성을 최대 70%까지 줄일 수 있습니다.
HR 도구가 ID 변경의 주요 지점인지 확인하십시오. SCIM과 같은 간단한 규칙을 사용하여 계정 설정 및 종료를 원활하게 하고, ServiceNow와 같은 IT 도움말 도구를 사용하여 계정 생성부터 장치 회수까지 전체 과정을 처리합니다.
AI가 운영하는 ID 장소는 사용자의 행동 방식을 살펴보고, 위험한 침입 시도를 확인하고, 위험을 줄이기 위한 단계를 알려줌으로써 사물을 더 안전하게 보호할 수 있습니다.
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"보안은 일회성 이벤트가 아니라 지속적인 프로세스입니다." - 존 말로이
쉬운 작업부터 시작하여 자동화 작업을 천천히 확장하세요. 먼저 일반적인 작업을 처리한 다음 희귀한 작업과 특별한 경우를 처리합니다. 단계별로 수행하는 이러한 방법은 안전 작업을 단순하게 할 뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 LLM 시스템의 보호를 더욱 향상시킵니다.
MFA를 LLM 설정에 적용하는 것은 어려울 수 있습니다. 많은 그룹이 사용 속도를 늦추고 사용자를 짜증나게 하는 차단에 직면해 있습니다. 그러나 좋은 계획을 세우면 이러한 문제를 잘 해결할 수 있습니다.
MFA의 가장 큰 불만은 작업 흐름을 중단시킨다는 것입니다. 종종 확인을 요청하면 집중력이 흐트러질 수 있으며, 주로 모델과 API에 대한 빠른 접근이 중요한 경우에 그렇습니다.
적응형 MFA는 사용자의 행동 방식, 위치, 사용하는 장치에 따라 안전 단계를 조정하여 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 손가락 터치나 얼굴 확인과 같은 생체인식 방식을 사용하면 절단될 수 있는 SMS 코드에 연결된 지연을 피하면서 빠른 확인이 가능합니다. 예를 들어 SSO(Single Sign-On)와 스마트 검사를 혼합하면 보안을 엄격하게 유지하면서 MFA 요청이 줄어듭니다.
SMS 코드에만 의존하지 않는 것이 중요합니다. SIM 변경이나 절단과 같은 위험 때문에 안전하지 않습니다. 안전성과 편의성을 높이기 위해 앱 코드, 안전 키, 생체 인식 선택 등을 선택하세요.
키 설정을 위해서는 MFA가 항상 켜져 있어야 합니다. 선택하면 그룹이 큰 위험에 빠질 수 있습니다.
"MFA should be handled in a way that improves the authentication process and makes it seamless for your employees. One way to do this is by incorporating adaptive MFA." – Heidi King, Author, Strata.io
"MFA should be handled in a way that improves the authentication process and makes it seamless for your employees. One way to do this is by incorporating adaptive MFA." – Heidi King, Author, Strata.io
사용자가 작업을 쉽게 수행할 수 있게 되면 다음 단계는 LLM 작업의 모든 부분에 MFA를 추가하는 것입니다.
LLM 단계에는 봇, API 호출 및 다양한 종류의 작업이 필요한 경우가 많습니다. 인증 단계를 잘못 추가하면 이 모든 작업이 중단될 수 있습니다. 핵심은 작동 방식을 중단하지 않고 시스템에 MFA를 배치하는 것입니다.
빠른 API 대화가 필요한 단계의 경우 서비스 계정 및 강력한 토큰 관리를 통해 실제 MFA 없이도 안전한지 확인할 수 있습니다. 이는 봇 및 API 채팅에 적합합니다. 또한 MFA는 컨테이너 리더, 버전 확인, CI/CD 흐름과 같은 도구와 잘 혼합되어 작업을 원활하게 유지해야 합니다.
유료 모델에서 토큰 및 실시간 작업을 처리하는 Prompts.ai와 같은 사이트에서 MFA는 사용자를 신속하게 확인하여 모델 추측이나 콘텐츠 제작과 같은 단계에서 지연을 중지해야 합니다.
단계별 출시 방식이 좋습니다. 모델 교육 지점 및 민감한 데이터 지점과 같은 LLM 설정의 주요 부분부터 시작하세요. 천천히 더 많은 MFA를 가져와 전체 시스템을 망칠 필요 없이 문제가 나타나면 수정하세요.
MFA를 도입하는 것은 단지 일회성 작업이 아닙니다. LLM 설정이 커짐에 따라 계속 주시하고 업데이트를 안전하게 유지해야 합니다.
3개월마다 확인하고 로그인 비트를 관찰하여 이상한 움직임을 확인하세요. 여러 번의 로그인 시도 실패에 대한 알림을 설정하면 잘못된 내용을 조기에 발견할 수 있습니다.
새로운 모델, API 또는 LLM 목록에 항목을 추가하는 방법을 도입할 때 일치 테스트가 중요합니다. 새로 추가할 때마다 로그인 경로를 테스트하여 모든 부분이 잘 일치하는지 확인하세요.
최신 안전 비트로 MFA를 최신 상태로 유지하세요. 설정이 민감한 데이터나 소유 모델을 다루는 경우에는 더욱 그렇습니다. 사용자를 가르치는 것이 핵심입니다. 새로운 사용자는 MFA를 올바르게 사용하는 방법을 알아야 합니다.
또한 MFA 설정에 대한 명확한 기록을 유지하십시오. 이를 통해 팀은 문제를 빠르고 안전하게 해결하고 처리하는 방법을 알 수 있습니다.
이러한 테스트를 처리하는 것은 크고 안전한 LLM 설정을 구축하는 데 중요합니다. MFA를 도입하는 것은 처음부터 노력이 필요하지만, 나쁜 중단을 막음으로써 얻는 좋고 장기적인 결과는 첫 번째 노력보다 더 가치가 있습니다.
대형 언어 모델(LLM)을 안전하게 유지하려면 다단계 인증(MFA)을 사용하는 것이 중요합니다. 특히 더 많은 그룹이 중요한 작업을 위해 이러한 시스템을 사용하는 경우에는 더욱 그렇습니다. 이제는 보안을 강화하여 다가오는 위험에 대비하고 강력한 보안을 유지해야 할 때입니다. 다음 부분에서는 위협이 항상 변화하는 세상에서 안전을 유지하는 데 도움이 되는 최고의 MFA 방법에 대해 설명합니다.
강력한 보안을 유지하려면 그룹은 온라인 이메일부터 LLM 설정을 실행하는 상위 수준 시스템에 이르기까지 모든 곳에서 MFA를 사용해야 합니다. 어디서나 이 작업을 수행하면 약점이 보완되고 로그인 단계가 더욱 강력해집니다.
MFA를 통해 작업 기반 액세스 제어를 사용함으로써 기업은 각 사용자의 요구 사항에 맞는 보안 설정을 구축할 수 있습니다. 예를 들어 일반 사용자는 휴대폰으로 코드를 받을 수 있지만 주요 영역의 상사는 하드 토큰을 사용하거나 얼굴이나 손가락과 같은 사물을 스캔해야 합니다.
누가 로그인하고 로그아웃하는지 항상 감시하고 추적하는 것도 중요합니다. 이를 통해 이상한 일이 발생하는지 또는 누군가가 잘못을 시도하는지 확인할 수 있습니다. NIST와 같은 지침에는 최소한 1년에 한 번 액세스 규칙을 확인 및 업데이트하고, 신뢰하는 장치에서도 웹 앱에 대해 30일마다 MFA 확인을 요청하라고 나와 있습니다.
이제 MFA는 오늘날의 보안 요구 사항을 충족하는 동시에 새로운 문제에도 대비해야 합니다. 위험에 따라 보안을 변경하는 적응형 인증은 현명한 조치입니다. 이로써 계정 공격이 99.99% 이상 차단되었습니다.
위협을 찾아내는 AI와 같은 새로운 기술과 비밀번호 없이 로그인하는 방법도 안전성을 높입니다. 장치에 연결된 열쇠나 얼굴 스캔 같은 것은 주로 종량제 요금제에 따라 관리하는 Prompts.ai와 같은 도구의 대규모 작업 환경에서 일반화되고 있습니다.
항상 신원과 장치를 확인하는 제로 트러스트 아이디어를 사용하면 기존 보안 한계를 넘어 방어가 훨씬 더 강력해집니다.
MFA를 잘 사용하면 사물을 안전하게 유지하는 것 이상으로 더 많은 신뢰와 확신을 얻을 수 있습니다. 이제 일반 사용자가 40개가 넘는 전화 앱을 다루게 되므로 이는 매우 중요합니다. 이러한 단계를 통해 LLM 설정을 안전하게 유지할 수 있을 뿐만 아니라 쉽게 확장하고 사용할 수 있습니다.
미래를 준비한다는 것은 지금 행동하는 것을 의미합니다. 규칙을 최신으로 유지하고 팀에게 까다로운 사기를 확인하도록 교육하며 FIDO2와 같은 피싱에 대응하는 MFA를 사용하는 것이 핵심 조치입니다. 이제 견고한 MFA에 돈을 투자한다는 것은 LLM 사용이 증가함에 따라 보안도 강화되어 앞으로 확실하고 안전한 AI 성장으로 이어진다는 것을 의미합니다.
당신이 누구인지에 대한 하나 이상의 증거를 사용하면 사람들이 적어도 두 가지 방법으로 자신이 누구인지 확인함으로써 대규모 AI 시스템에 침입하기가 더 어려워집니다. 이러한 방법에는 나만 아는 비밀 단어, 나만이 가지고 있는 특별한 물건, 지문과 같은 신체 일부가 포함될 수 있습니다. 이러한 수표 조합은 들어오지 말아야 할 사람들을 막는 강력한 벽을 구축합니다.
이 추가 벽을 추가함으로써 중요한 정보를 안전하게 유지하고 AI가 제대로 작동하도록 유지하며 나쁜 공격이 발생하는 방식을 줄입니다. 많은 양의 데이터를 처리해야 하는 대규모 AI 시스템을 사용하는 그룹의 경우 이러한 유형의 보호 장치를 배치하는 것은 보안이 견고하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 데 중요한 단계입니다.
