2. 기획

ISO/IEC 42001 §6(기획) 요구사항 중 오픈소스 관리와 교차하는 내용을 설명한다. AI 리스크 평가와 AI 시스템 영향 평가에 오픈소스 라이선스·취약점 리스크를 포함하는 방법을 안내한다.

1. 개요

ISO/IEC 42001 §6은 AI 시스템과 관련된 리스크와 기회를 체계적으로 파악하고 대응하는 방법을 요구한다. 특히 **§6.1.2(AI 리스크 평가)**와 **§6.1.4(AI 시스템 영향 평가)**는 오픈소스 컴포넌트로 인해 발생할 수 있는 리스크를 포함하는 데 직접 활용된다.


2. §6.1.2 AI 리스크 평가 — 오픈소스 리스크 포함 ★

ISO/IEC 42001은 AI 시스템과 관련된 리스크를 식별·분석·평가하는 프로세스를 요구한다. 오픈소스 담당자는 이 프로세스에 오픈소스 라이선스 리스크보안 취약점 리스크를 명시적으로 포함해야 한다.

오픈소스 관련 AI 리스크 유형

리스크 유형원인영향대응 방법
라이선스 비준수AI 모델의 커스텀 라이선스 조건 미확인법적 분쟁, 서비스 중단사용 전 라이선스 검토 의무화
GPL 오염Copyleft 라이선스 AI 컴포넌트와 독점 코드 결합소스 코드 공개 의무 발생라이선스 호환성 사전 검토
모델 라이선스 조건 위반MAU 제한, 용도 제한 조건 미충족라이선스 취소, 손해배상조건별 준수 여부 정기 점검
오픈소스 취약점AI 프레임워크 또는 의존성의 CVE시스템 침해, 데이터 유출정기 SCA 스캔, 패치 적용
데이터셋 라이선스 위반CC-BY-NC 데이터를 상업 서비스에 사용저작권 침해데이터셋 라이선스 재검토
공급망 리스크외부 오픈소스 모델의 라이선스 변경서비스 연속성 위협공급망 모니터링 체계 구축

AI 리스크 평가서에 포함할 오픈소스 항목

## AI 리스크 평가서 — 오픈소스 리스크 섹션

### 평가 대상 AI 시스템: [시스템명]
### 평가 일자: YYYY-MM-DD

| # | 리스크 항목 | 현재 사용 컴포넌트 | 가능성 | 영향도 | 리스크 수준 | 대응 조치 |
|---|------------|-----------------|:----:|:----:|:---------:|---------|
| 1 | 라이선스 비준수 | [모델명 · 라이선스] | 중 | 상 | 높음 | 법무 검토 |
| 2 | OSS 취약점 | [프레임워크명 · 버전] | 중 | 상 | 높음 | SCA 스캔 |
| 3 | 데이터셋 라이선스 | [데이터셋명 · 라이선스] | 저 | 중 | 중간 | 라이선스 재확인 |

체크포인트:

  • AI 리스크 평가 프로세스에 오픈소스 라이선스 리스크 항목이 포함되어 있는가?
  • AI 리스크 평가 프로세스에 오픈소스 보안 취약점 리스크 항목이 포함되어 있는가?
  • 리스크 평가 결과가 문서화되어 있는가?
  • 리스크 수준에 따른 처리 계획이 수립되어 있는가?

3. §6.1.4 AI 시스템 영향 평가 — 오픈소스 컴포넌트 영향 포함 ★

AI 시스템이 개인, 그룹, 사회에 미칠 수 있는 영향을 평가할 때, 오픈소스 컴포넌트로 인한 영향도 포함한다.

오픈소스 관련 영향 평가 항목

평가 항목고려 사항
보안 취약점으로 인한 영향오픈소스 AI 컴포넌트의 알려진 취약점이 AI 시스템 사용자에게 미치는 보안 위협
저작권 문제로 인한 서비스 중단 영향라이선스 비준수로 인한 서비스 중단이 사용자에게 미치는 영향
학습 데이터 출처 투명성오픈 데이터셋 사용 시 데이터 출처와 사용 조건의 투명한 공개

체크포인트:

  • AI 시스템 영향 평가 항목에 오픈소스 컴포넌트 관련 보안·법적 영향이 포함되어 있는가?
  • 영향 평가가 AI 시스템 배포 전과 주요 변경 시 수행되는가?

4. §6.2 AI 목표

오픈소스 컴플라이언스와 연계한 측정 가능한 AI 목표를 수립한다.

오픈소스 관련 AI 목표 예시

- AI SBOM 최신화율: 분기별 100% 유지
- 오픈소스 취약점 패치 완료율: Critical CVE 발견 후 14일 이내 패치율 95% 이상
- AI 모델 라이선스 검토 완료율: 신규 모델 도입 시 100% 사전 검토
- 데이터셋 라이선스 기록율: AI SBOM 내 데이터셋 라이선스 100% 기록

5. 참고