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왜 지금 AI를 감사해야 하는가
- 김영일 저
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- 2026년 10월 19일
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ISBN: 9791175985117
442쪽
575g
152 x 225 (㎜)
책 소개
이 책은
인공지능 기술이 혁신을 일으키고 있지만, 통제되지 않은 기술은 기업과 사회에 독이 된다. 알고리즘의 불투명성과 데이터 편향, 생성형 AI가 만들어 내는 환각과 프롬프트 인젝션 공격까지, 전통적인 IT 통제 방식만으로는 새로운 차원의 리스크를 감당할 수 없다. 이제는 도입 여부를 넘어 어떻게 통제하고 신뢰할 것인가를 물어야 할 때다.
이 책은 AI 감사의 전략적 기반부터 실무 방법론, 기술 인프라 점검에 이르기까지 현장 실무자가 마주하는 문제를 단계적으로 풀어낸다. EU AI Act와 NIST AI RMF 등 글로벌 규제 동향을 한국 비즈니스 맥락에 맞게 재해석하고, AI 생애주기 전반에 걸친 통합 리스크 관리 프레임워크를 제공한다. 블랙박스를 해독하는 설명 가능한 AI(XAI) 기법, 학습 데이터의 프라이버시 보호, 생성형 AI 고유의 보안 위협과 방어 통제까지 빈틈없이 담아냈다.
이 책은 AI 감사의 전략적 기반부터 실무 방법론, 기술 인프라 점검에 이르기까지 현장 실무자가 마주하는 문제를 단계적으로 풀어낸다. EU AI Act와 NIST AI RMF 등 글로벌 규제 동향을 한국 비즈니스 맥락에 맞게 재해석하고, AI 생애주기 전반에 걸친 통합 리스크 관리 프레임워크를 제공한다. 블랙박스를 해독하는 설명 가능한 AI(XAI) 기법, 학습 데이터의 프라이버시 보호, 생성형 AI 고유의 보안 위협과 방어 통제까지 빈틈없이 담아냈다.
출판사 리뷰
인공지능이 기업의 핵심 의사결정을 주도하는 시대
AI 감사인이 반드시 던져야 할 3가지 질문!
어떻게 동작하는가
본질에 충실한가
그리고 통제할 수 있는가
AI의 판단을 믿어도 되는지 묻고 있다면
설명하고 검증하고 통제하는 법부터 배워라!
글로벌 규제부터 생애주기 리스크, 보안 위협 방어까지
책임 있는 AI를 구현하는 실전 감사 프레임워크
인공지능 기술이 혁신을 일으키고 있지만, 통제되지 않은 기술은 기업과 사회에 독이 된다. 알고리즘의 불투명성과 데이터 편향, 생성형 AI가 만들어 내는 환각과 프롬프트 인젝션 공격까지, 전통적인 IT 통제 방식만으로는 새로운 차원의 리스크를 감당할 수 없다. 이제는 도입 여부를 넘어 어떻게 통제하고 신뢰할 것인가를 물어야 할 때다.
이 책은 AI 감사의 전략적 기반부터 실무 방법론, 기술 인프라 점검에 이르기까지 현장 실무자가 마주하는 문제를 단계적으로 풀어낸다. EU AI Act와 NIST AI RMF 등 글로벌 규제 동향을 한국 비즈니스 맥락에 맞게 재해석하고, AI 생애주기 전반에 걸친 통합 리스크 관리 프레임워크를 제공한다. 블랙박스를 해독하는 설명 가능한 AI(XAI) 기법, 학습 데이터의 프라이버시 보호, 생성형 AI 고유의 보안 위협과 방어 통제까지 빈틈없이 담아냈다.
현업 감사인, 리스크 관리자, AI 도입을 고민하는 의사결정자라면 시스템 앞에서 끊임없이 세 가지를 물어야 한다. 이것은 어떻게 동작하는가, 본질에 충실한가, 통제할 수 있는가. 이 책은 막연했던 AI 거버넌스를 실천적 통제와 명확한 증거로 전환해 줄 강력한 나침반이 될 것이다.
● 저자 소개
김영일, 김용운, 김재영, 김정훈, 노두찬, 서수진, 석지현, 유효정, 이주아, 정슬기, 조은서, 차상준, 황승환
이 책은 연구위원들이 글로벌 규제와 최신 기술 트렌드를 분석하고, 치열한 토론을 거쳐 한국 비즈니스 환경에 맞는 실질적인 AI 감사 프레임워크를 도출해 낸 공동 학습의 결실이다.
저자 소개
<왜 지금 AI를 감사해야 하는가>는 연구위원들이 글로벌 규제와 최신 기술 트렌드를 분석하고, 치열한 토론을 거쳐 한국 비즈니스 환경에 맞는 실질적인 AI 감사 프레임워크를 도출해 낸 공동 학습의 결실이다.
목차
추천사
시작하며 ─ AI 거버넌스와 감사의 시대
제1장 AI의 부상과 감사 환경의 변화
1.1. 감사 환경의 변화와 감사인의 역할 재정의
1.2. 산업별 AI 도입 현황과 감사 시사점
참고문헌
제2장 글로벌 AI 규제 및 표준 트렌드
2.1. EU AI Act: 위험 기반 접근 방식
2.2. NIST AI RMF 및 ISO/IEC 42001(AIMS)
2.3. 중국: 국가 주도형 알고리즘 통제
2.4. 한국ㆍ일본ㆍ싱가포르 등 기타 국가: 혁신과 신뢰의 균형
2.5. 종합 비교와 AI 감사 관점의 함의
참고문헌
제3장 AI 생애주기별 통합 리스크 관리 프레임워크
3.1. 선행연구 검토
3.2. AI 감사의 세 가지 위험과 생애주기 접근
3.3. 기획ㆍ설계 ─ AI 거버넌스와 규제 준수
3.4. 데이터 수집ㆍ전처리 ─ 프라이버시와 무결성
3.5. 모델 개발ㆍ훈련 ─ 알고리즘 투명성
3.6. 검증ㆍ테스트 ─ 신뢰성 평가와 레드팀
3.7. 배포ㆍ운영 ─ 접점 보안과 OWASP LLM
3.8. 모니터링ㆍ폐기 ─ 사후 책임과 지속적 감사
3.9. 결론 ─ 세 위험의 통합과 CWEㆍCompliance의 조화
제4장 AI 거버넌스 체계 구축
4.1. IT 거버넌스를 넘어선 AI 거버넌스의 이해
4.2. 조직 내 AI 윤리위원회 및 의사결정 체계
4.3. 책임성(Accountability) 모델과 거버넌스 프레임워크
4.4. 감사인을 위한 실무 지침과 역량 강화 전략
참고문헌
제5장 AI 알고리즘의 편향성과 공정성
5.1. 왜 AI 편향성이 감사의 핵심 이슈인가
5.2. AI 편향성의 발생 원인과 유형
5.3. 실제 사례로 보는 AI 편향성
5.4. 공정성 측도(Fairness Metrics): 감사의 기준
5.5. 편향성 완화 기법(Bias Mitigation Techniques)
5.6. 편향성 탐지 및 완화 도구
5.7. 국내외 규제 및 표준 프레임워크
5.8. AI 편향성 감사 실무 방법론
5.9. AI 편향성 감사 체크리스트
5.10. 편향성 감사 결과 보고
5.11. 사례 연구: 금융 대출 AI의 편향성 감사
참고문헌
제6장 설명가능한 AI(XAI) 감사 기법
6.1. 왜 XAI인가 ─ 설명을 뽑아내는 일의 어려움
6.2. XAI 방법론의 지도 ─ 무엇이 어떻게 다른가
6.3. 상황별 추천 ─ 어떤 도구를, 언제, 무엇을 고려하며
6.4. XAI 도구의 선택과 핵심 리스크 통제
6.5. 결론 ─ 기법은 증거를 만들 뿐, 판정은 감사인의 몫
제7장 데이터 품질 및 프라이버시 보호
7.1. 학습 데이터의 무결성 및 적정성 검증 프로세스
7.2. AI 개인정보 보호 기술: 차분 프라이버시와 동형 암호
참고문헌
제8장 머신러닝 및 딥러닝 아키텍처 검토
8.1. 모델 훈련 프로세스의 투명성 및 재현성 감사
8.2. 모델의 견고성(Robustness) 및 드리프트(Drift) 모니터링
참고문헌
제9장 클라우드 기반 AI 서비스(SaaS/PaaS) 감사
9.1. 인프라 보안 및 형상관리
9.2. 제3자 제공 AI 서비스에 대한 통제권 확인
참고문헌
제10장 GenAI(생성형 AI)와 LLM 감사
10.1. 대규모 언어 모델의 특수 리스크
10.2. 프롬프트 인젝션 탐지 및 거버넌스
10.3. GenAI 핵심 리스크 통제와 실무 체크리스트
10.4. GenAI 감사의 지향점과 제언
참고문헌
부록
부록 1 ─ 통제 기술서(RCM) 활용 가이드
부록 2 ─ AI 주요 리스크 카탈로그
시작하며 ─ AI 거버넌스와 감사의 시대
제1장 AI의 부상과 감사 환경의 변화
1.1. 감사 환경의 변화와 감사인의 역할 재정의
1.2. 산업별 AI 도입 현황과 감사 시사점
참고문헌
제2장 글로벌 AI 규제 및 표준 트렌드
2.1. EU AI Act: 위험 기반 접근 방식
2.2. NIST AI RMF 및 ISO/IEC 42001(AIMS)
2.3. 중국: 국가 주도형 알고리즘 통제
2.4. 한국ㆍ일본ㆍ싱가포르 등 기타 국가: 혁신과 신뢰의 균형
2.5. 종합 비교와 AI 감사 관점의 함의
참고문헌
제3장 AI 생애주기별 통합 리스크 관리 프레임워크
3.1. 선행연구 검토
3.2. AI 감사의 세 가지 위험과 생애주기 접근
3.3. 기획ㆍ설계 ─ AI 거버넌스와 규제 준수
3.4. 데이터 수집ㆍ전처리 ─ 프라이버시와 무결성
3.5. 모델 개발ㆍ훈련 ─ 알고리즘 투명성
3.6. 검증ㆍ테스트 ─ 신뢰성 평가와 레드팀
3.7. 배포ㆍ운영 ─ 접점 보안과 OWASP LLM
3.8. 모니터링ㆍ폐기 ─ 사후 책임과 지속적 감사
3.9. 결론 ─ 세 위험의 통합과 CWEㆍCompliance의 조화
제4장 AI 거버넌스 체계 구축
4.1. IT 거버넌스를 넘어선 AI 거버넌스의 이해
4.2. 조직 내 AI 윤리위원회 및 의사결정 체계
4.3. 책임성(Accountability) 모델과 거버넌스 프레임워크
4.4. 감사인을 위한 실무 지침과 역량 강화 전략
참고문헌
제5장 AI 알고리즘의 편향성과 공정성
5.1. 왜 AI 편향성이 감사의 핵심 이슈인가
5.2. AI 편향성의 발생 원인과 유형
5.3. 실제 사례로 보는 AI 편향성
5.4. 공정성 측도(Fairness Metrics): 감사의 기준
5.5. 편향성 완화 기법(Bias Mitigation Techniques)
5.6. 편향성 탐지 및 완화 도구
5.7. 국내외 규제 및 표준 프레임워크
5.8. AI 편향성 감사 실무 방법론
5.9. AI 편향성 감사 체크리스트
5.10. 편향성 감사 결과 보고
5.11. 사례 연구: 금융 대출 AI의 편향성 감사
참고문헌
제6장 설명가능한 AI(XAI) 감사 기법
6.1. 왜 XAI인가 ─ 설명을 뽑아내는 일의 어려움
6.2. XAI 방법론의 지도 ─ 무엇이 어떻게 다른가
6.3. 상황별 추천 ─ 어떤 도구를, 언제, 무엇을 고려하며
6.4. XAI 도구의 선택과 핵심 리스크 통제
6.5. 결론 ─ 기법은 증거를 만들 뿐, 판정은 감사인의 몫
제7장 데이터 품질 및 프라이버시 보호
7.1. 학습 데이터의 무결성 및 적정성 검증 프로세스
7.2. AI 개인정보 보호 기술: 차분 프라이버시와 동형 암호
참고문헌
제8장 머신러닝 및 딥러닝 아키텍처 검토
8.1. 모델 훈련 프로세스의 투명성 및 재현성 감사
8.2. 모델의 견고성(Robustness) 및 드리프트(Drift) 모니터링
참고문헌
제9장 클라우드 기반 AI 서비스(SaaS/PaaS) 감사
9.1. 인프라 보안 및 형상관리
9.2. 제3자 제공 AI 서비스에 대한 통제권 확인
참고문헌
제10장 GenAI(생성형 AI)와 LLM 감사
10.1. 대규모 언어 모델의 특수 리스크
10.2. 프롬프트 인젝션 탐지 및 거버넌스
10.3. GenAI 핵심 리스크 통제와 실무 체크리스트
10.4. GenAI 감사의 지향점과 제언
참고문헌
부록
부록 1 ─ 통제 기술서(RCM) 활용 가이드
부록 2 ─ AI 주요 리스크 카탈로그
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