면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
일반 SaaS 검토는 주로 계정 권한 관리, 데이터 암호화, 접근 로그 같은 인프라 수준의 항목을 확인하는 데 초점을 둡니다. 반면 AI 서비스는 여기에 더해 입력값이 모델에 어떻게 처리되는지, 프롬프트를 통한 우회 공격이 가능한지, 응답에 민감 정보가 노출될 가능성은 없는지를 추가로 검토해야 한다고 생각합니다. 실습 프로젝트에서 챗봇 서비스를 검토할 때 일반 웹 서비스 체크리스트만으로는 프롬프트 인젝션 같은 위협을 놓친다는 것을 확인한 적이 있습니다.
SaaS 검토가 정적인 데이터 저장과 접근에 집중한다면, AI 서비스는 데이터가 모델 학습이나 추론 과정에서 어떻게 흘러가는지까지 추적해야 한다고 생각합니다. 특히 사용자 입력이 외부 API로 전달돼 처리되는 경우, 그 과정에서 데이터가 어디에 얼마나 보관되는지 확인하는 것이 중요합니다. 학습 자료 조사 중 접한 사례에서, 이런 데이터 흐름 추적이 누락돼 민감 정보가 로그에 남는 문제가 발생했다는 것을 인상 깊게 봤습니다.
기존 보안 프레임워크의 원칙 자체는 AI 서비스에도 유효하다고 생각하지만, 적용 대상을 확장해야 한다고 봅니다. 예를 들어 최소 권한 원칙은 AI 서비스에서 모델이 접근할 수 있는 데이터 범위를 최소화하는 방식으로 응용할 수 있습니다. 완전히 새로운 체계를 만들기보다, 기존 원칙을 AI 특성에 맞게 재해석하는 것이 실무적으로 더 효율적인 접근이라고 생각합니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.