금융 AI 활용 및 보안 기술 동향

Q: 이 논문에서 정의한 적대적 공격이란 무엇인가?

적대적 공격은 AI 시스템이 오동작하도록 조작하는 다양한 공격 기법을 포괄하는 개념이다. 이는 크게 회피 공격, 데이터 오염 공격, 모델 추출 공격, 모델 역전 공격의 네 가지로 분류할 수 있으며, AI 모델의 예측을 왜곡하거나 학습 데이터를 추출하는 등 다양한 방식으로 AI 시스템의 신뢰성과 보안을 위협한다.

Q: 금융권에서 AI 활용 시 보안 위협에 대응하는 핵심 전략은 무엇인가?

연구 결과, 금융권은 AI 활용 시 보안 위협에 대응하기 위해 프롬프트 엔지니어링과 RAG 활용을 통한 신뢰성 개선, 클라우드 및 온프레미스 모델 운용 전략, 그리고 적대적 공격 방어 및 설명가능성 확보 기술을 핵심 전략으로 삼는다. 특히 개인정보 필터링, 의도 분류 기반 방어, 가드 모델, 강건한 시스템 프롬프트 등을 종합적으로 조합한 하이브리드 방어 접근법을 구축하여 보안을 강화한다.

박대영; 송은지

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박대영 (금융보안원) 송은지 (금융보안원)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회지 정보보호학회지 제35권 제5호

발행연도: 2025.10

수록면: 5 - 18 (14page)

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본 논문은 최신 인공지능(AI) 기술의 발전과 금융산업 내 적용 동향, 그리고 이에 수반되는 보안 기술의 필요성과 대응방안을 종합적으로 고찰한다. GPT-5를 비롯한 초거대 언어모델과 멀티모달 AI, 에이전트화, 강화학습, 테스트-타임 학습등 최신 연구개발 동향을 정리하고, 금융권에서 활용되는 프롬프트 엔지니어링, RAG 기반 서비스, 클라우드 API 및 온프레미스 활용 전략을 분석하였다. 또한 금융 서비스 특성상 필수적인 AI 보안 기술인 적대적 공격·방어 기법, 설명가능성 및 신뢰성 확보 기술, 개인정보 보호 및 규제 대응 방안을 다루었으며, 국내 은행·증권·보험·카드업권별 주요 사례를 설명하였다. 이를 통해 금융권에서 AI 활용이 혁신을 촉진하는 동시에 새로운 보안 위협을 동반함을 보여주며, 기술적·제도적 측면의 균형 있는 대응 필요성을 강조한다.

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