The Challenge
AI 보안의 빈틈, 점점 더 커지고 있습니다.
AI 기술이 고도화될수록 공격 기법도 정교해지고 탐지하기 어려워지고 있습니다. 보안 규제는 여전히 모호한데, 위협은 빠르게 진화하며 대응의 복잡성은 커지고 있습니다. 이제는 AI 환경에 최적화된 보안 전략이 필요합니다.Our Solution
AI Red Teaming으로 보안 사각지대를 선제 대응하세요.
실제 공격 기반
AI 보안 테스트
OpenAI, Meta, Anthropic 등의 취약점 분석 경험
AI 시스템 전용
보안 가이드라인 제공
기술 스택 맞춤형
AI 보안 솔루션 제공
AI 시스템을 위한 위협 모델링
AI 도입 및 운영 전반에 걸친 보안 위협을 식별하고, 체계적인 위협 모델을 설계합니다.- 사내 AI 전문가와 협력하여 시스템 맞춤형 분석 수행
- 도입 단계부터 운영 단계까지 발생 가능한 리스크 선제 대응
AI 비즈니스 로직 취약점 분석
기술적 스캐닝으로는 포착하기 어려운 비즈니스 로직 상의 보안 취약점을 진단합니다.- 공격자가 악용할 수 있는 어뷰징 및 우회 시나리오 식별
- 서비스 가용성과 신뢰성을 저해할 수 있는 리스크 검증
적대적 공격 및 모의 침투 테스트
AI 모델을 대상으로 실전 기반의 공격을 시뮬레이션합니다.- Adversarial Prompt를 통한 모델 조작 및 우회 검증
- PoC 기반 보고서로 리스크를 명확히 입증
Theori AI 보안 컨설팅 가이드라인
최신 위협 환경을 반영한 Theori만의 AI 보안 프레임워크를 제공합니다.- 모델 보안, 윤리성, 앱 보안을 아우르는 종합 접근
- 불확실한 규제 환경에서 실행 가능한 전략 제시
- 최신 공격 사례와 기술 흐름 반영
AI 시스템 및 인프라 보안 강화
AI가 실제 환경에서 안전하게 동작할 수 있도록 인프라 전반의 보안성을 점검합니다.- 프롬프트 입력/출력 검증으로 데이터 유출 방지
- 샌드박스 무결성, API, 외부 시스템 취약점 점검
- RAG 기반 모델, DB 접근권한 등 시스템 단위 보안 검증
컨설팅 프로세스, 복잡하지 않습니다.
Step 1.
보안 전략 수립 및 기획
- AI 보안 목표 설정 및 공격 경로 분석
- AI 모델 및 애플리케이션의 취약점 식별
- 소스코드, 시스템 데이터, 진단
- 계정 확보 및 분석 환경 구성
Step 2.
위협 분석
- AI 인프라, 데이터 파이프라인, API의 보안 취약점 식별
- 시스템 동작 방식 및 데이터 흐름 분석을 통한 보안 리스크 평가
Step 3.
보안 진단 수행
- 프롬프트 인젝션, 모델 조작 등 실전 기반 공격 시뮬레이션 수행
- PoC 기반 공격을 실행하여 보안 취약점 검증 및 위험도 평가
Step 4.
결과 분석 및 보안 강화
- 식별된 취약점에 대한 구체적인 개선 방안 제공
- 최종 보안 보고서 및 대응 로드맵 제공, 실무 적용 지원
Theori의 최신 소식을 놓치지 마세요.
