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초록·키워드
최근 생성형 AI의 확산으로 스마트시티는 도시 운영의 효율성과 서비스 품질이 크게 향상되고 있다. 그러나 Prompt Injection, Data Poisoning 및 Model Drift와 같은 AI 특화 보안위협은 기존 보안체계만으로는 효과적으로 대응하기 어렵다. 본 연구에서는 한국, 미국, 영국, 일본 및 캐나다의 스마트시티 보안모델을 비교·분석하고, OWASP LLM Top 10, NIST AI RMF 및 Microsoft AI Risk Assessment를 통합하여 생성형 AI 기반 스마트시티의 보안 요구사항을 도출하였다. 또한 Prompt Injection Risk, Data Poisoning Risk 및 Model Drift Severity를 활용한 정량적 AI 보안 위험평가 모델과 통합 AI 보안 프레임워크를 제안하였다. 제안한 프레임워크는 생성형 AI 기반 스마트시티의 AI 보안위험을 정량적으로 평가하고 정책 및 운영 의사결정을 지원하기 위한 실질적인 기준으로 활용될 수 있다.
본문·목차
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