미국의 디지털 최전선: AI 시대의 국가 안보

Brief news summary

국제 분쟁에서 비롯된 사이버 위협이 증가하는 가운데 국가 안보를 강화하기 위해 미국은 디지털 인프라를 개선해야 합니다. 미국은 AI와 양자 컴퓨팅과 같은 기술에서 우수성을 보이고 있지만, 통신 및 에너지와 같은 중요한 분야에서는 여전히 위험에 처해 있습니다. 사이버 공격자들은 생성적 AI를 점점 더 활용하고 있으며, 이에 따라 방어자들이 전략을 수정할 긴급한 필요성이 대두되고 있습니다. 효과적인 솔루션을 위해 민간 부문과 정부 간의 협력이 필수적입니다. 다음과 같은 세 가지 주요 전략을 채택할 수 있습니다: 1. **민간 부문 주도**: 미국 기업들은 AI 연구 및 인프라 업그레이드에서 주도적인 역할을 해야 하며, 중국의 데이터 발전에 대한 경쟁력을 유지하기 위해 정부의 지원을 받아야 합니다. 2. **공공 부문 주도**: 정부는 조달 프로세스를 업데이트하여 군사 및 정보 작전에서 AI와 첨단 기술을 신속하게 통합할 수 있도록 해야 합니다. 3. **공공-민간 협력**: 산업과 정부 간의 관계 강화는 사이버 방어를 강화하는 데 중요합니다. 빠른 개혁과 모범 사례 교환은 AI를 신흥 사이버 도전 과제에 대처하는 중요한 자산으로 활용하여 취약성 탐지 및 위협 대응을 개선하는 데 필요합니다.

국가 안보를 보호하기 위해 미국은 디지털 최전선에서 우위를 점해야 합니다. 미국은 AI와 양자 컴퓨팅과 같은 혁신적인 기술에 대한 경쟁을 벌이고 있습니다. 한편, 매일 보고되는 바에 따르면 악의적인 사이버 행위자들이 미국의 통신망, 에너지 그리드, 수자원 시설에 침투하여 인프라를 위협하고 시민의 프라이버시를 침해하고 있습니다. 이러한 상황은 현대의 글로벌 갈등이 디지털 환경에서 이루어지고 있음을 강조합니다. 따라서 중요한 질문이 제기됩니다: “적대자들이 AI와 같은 첨단 도구를 악용할 것인가?” 우리가 오늘 발표한 새로운 보고서에 따르면 생성적 AI는 위협 행위자들이 공격을 강화하고 확장하는 데 활용할 수 있지만, 아직 AI를 사용해 새로운 능력을 생성하는 데는 성공하지 못했다고 합니다. 즉, 수비수들이 현재로서는 우위를 유지하고 있습니다. 이 우위를 지속하기 위해, 특히 다양한 행위자들이 활용할 수 있는 영향력 있는 새로운 모델들이 나타나기 시작함에 따라, 미국 산업과 정부는 협력하여 국가 및 경제 안보를 강화해야 합니다. 다음은 AI 시대의 세 가지 중요한 국가 안보 우선사항입니다: 첫째, AI 칩과 인프라에서 민간 부문의 리더십이 필수적입니다. 미국은 글로벌 AI 분야에서 약간의 우위를 유지하고 있으며, 미국 기업들이 선두에서 수백억 달러를 매년 연구 개발에 투자하고 있습니다. 이러한 발전을 지속하기 위해서는 미국 기업들이 중국과 그 국가의 챔피언들을 능가하여 전 세계에서 사용되는 데이터 센터와 플랫폼을 구축할 수 있도록 하는 전략적 무역 및 수출 정책을 통한 정부 지원이 필요합니다. 둘째, 기술 조달 및 배치에 대한 공공 부문의 리더십이 필요합니다. AI는 효율성, 비용 효과성 및 보안에서 주목할 만한 개선을 제공합니다. 그러나 미국은 이러한 기회를 활용하기 위해 즉각적인 개혁을 실행해야 하며, 정부가 대규모로 고급 디지털 서비스를 생성하고 배치할 수 있도록 해야 합니다.

미군 및 정보기관을 포함한 미국 정부는 AI, 클라우드 기술 및 기타 혁신적인 기술의 도입을 촉진하기 위해 구식 조달 시스템을 개편해야 합니다. 새로 설립된 정부 효율성 부서는 현대화 노력을 추진하고 불안정한 구식 공급업체에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 마지막으로, 현재의 위협 환경은 사이버 방어를 위한 공공 부문과 민간 부문 간의 협력 강화를 요구합니다. 최근의 침해 사건인 솔트 타이푼과 볼트 타이푼은 산업과 정부 간의 협력이 강화되어 사이버 방어를 강화하고 위협에 대응할 필요성을 보여줍니다. 이를 위해서는 기존 이니셔티브를 바탕으로 작전 협력을 공식화하여 기관과 민간 부문이 위협과 사건에 보다 신속하게 대응할 수 있도록 해야 합니다. AI는 사이버 방어자들에게 엄청난 잠재력을 제공하지만, AI 보안 문제를 해결하기 위해 공격 기법을 식별하고 널리 사용되는 소프트웨어의 취약점을 발견하며 안전하고 보안이 확보된 모델을 생성하기 위한 레드 팀 작업을 통해 모범 사례를 개발하고 공유하기 위한 긴급한 조치를 취해야 합니다.