생성형 AI의 부상과 잠재적 리스크

전 세계적으로 생성형 AI 기술이 각종 산업 분야에서 빠르게 주목받고 있다. 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 기반으로 한 자연어 처리 능력과, 방대한 데이터를 활용한 예측 및 분석 기술은 기업과 기관에 매우 매력적인 혁신 기회를 제공한다. 예를 들어 고객 응대 업무의 자동화, 의료 데이터 분석을 통한 진단 보조, 그리고 각종 제품 개발 과정에서의 프로토타입 아이디어 제시 등 다양한 분야에서 이점을 얻을 수 있다. 실제로 글로벌 컨설팅 기관인 가트너(Gartner)가 2023년 발표한 AI 시장 보고서에 따르면, 전 세계 AI 시장 규모는 전년 대비 25% 이상 성장할 것으로 예측되며, 그중 생성형 AI 분야가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 전망된다[출처: Gartner 2023 AI Market Report].

그러나 이러한 기술 혁신의 이면에는 심각한 보안 위협이 도사리고 있다. 생성형 AI의 기반이 되는 LLM은 대규모 데이터셋에 대한 학습을 거쳐 개발되는데, 이 과정에서 악의적인 데이터가 삽입되면 의도하지 않은 방향으로 모델이 동작할 수 있다. 예컨대 특정 입력을 받았을 때, 해커가 원하는 특정 코드를 실행하도록 모델을 교묘하게 학습시킬 수 있고, 이는 조직 내부 시스템에 치명적 손상을 가져올 수 있다. 기존 해킹 기법은 주로 취약한 시스템을 찾아내어 침투하는 방식이었으나, 생성형 AI 시대에는 모델 자체를 ‘조작’하여 시스템 권한을 획득하는 형태의 공격 가능성도 크게 확대될 수 있다.

조직 내부에서 생성형 AI를 활용하기 위해서는 기업 자원과 내부 API에 대한 접근 권한이 부여되어야 하며, 이는 보안 관점에서 매우 예민한 문제를 야기한다. LLM이 내부 데이터베이스나 이메일 서버, 그리고 각종 업무 시스템과 연결되어야 업무 효율이 극대화될 수 있기 때문이다. 문제는 이러한 권한이 악의적인 목적을 가진 이들에게 악용될 가능성이 점차 높아진다는 점이다. 게다가 누구나 손쉽게 고급 수준의 공격 스크립트를 생성할 수 있는 환경이 마련되면, 해커의 ‘전문성 장벽’이 크게 낮아져서 공격 시도가 폭발적으로 증가할 수 있다.

LLM을 단순히 프로그래밍 코드로 공격하는 것뿐 아니라, 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 기법으로 공격 루트를 찾는 사례도 이미 보고되고 있다. 이는 인공지능 모델이 “답하지 말아야 할 내용”이나 “접근 권한이 없는 민감 정보”를 교묘한 질문(프롬프트)으로 꾀어내도록 하는 방식이다. 예를 들어, 사내 보안 정보에 접근할 수 있는 API 권한을 가진 AI 모델을 여러 차례 설득하거나 상황을 조작해 필요한 정보를 빼내는 식이다. 또한, 이러한 프롬프트 인젝션은 개인화된 피싱 공격에도 크게 활용될 수 있어, 특정 개인의 프로필에 최적화된 피싱 메시지를 다국어로 쉽게 생성함으로써 글로벌 차원의 공격 위협이 커지고 있다. 이는 전통적인 보안 시스템이 탐지하기 어려운 새로운 형태의 위협으로 자리 잡을 가능성이 높다.

사회 분야에 미치는 영향: 광범위한 확산과 제도적 대응 필요성

사회적으로 볼 때, 생성형 AI가 가져올 파급 효과는 긍정적인 측면과 부정적인 측면이 교차한다. 먼저 긍정적인 예로는, 행정 업무 자동화와 시민 서비스 효율 증대, 의료·교육 등 공공 영역에서의 혁신 가속 등이 있다. 실제로 여러 정부 기관에서는 민원 응대나 자료 분석에 생성형 AI를 활용해 시간을 단축하고 더 정확한 결과물을 제시하고자 노력한다. 예컨대 영국 정부는 2023년부터 일부 행정 서류 심사 절차에 AI를 시범 적용하여, 평균 처리 시간을 약 20% 단축했다는 보고가 있다[출처: UK Government AI Implementation Report].

반면, 이런 긍정 효과 뒤에는 심각한 보안 문제가 내포된다. AI가 공공 영역에서 중요한 의사결정 프로세스에 깊이 관여하게 되면, 그만큼 사이버 공격이 성공했을 때 미치는 영향이 광범위해진다. 해커가 공공 데이터베이스 접근 권한을 탈취하면 시민들의 개인정보가 유출될 수 있고, 이는 시민의 신용도 하락이나 사기 피해 등 직접적인 위험으로 이어진다. 또한 AI가 잘못된 데이터를 학습해 정책 결정이나 예산 편성에 반영된다면, 그 피해 범위가 사회 전반에 걸쳐 확대될 수 있다.

생성형 AI 보안을 강화하기 위해서는 단순히 방화벽이나 안티바이러스 같은 전통적 보안 솔루션만으로는 부족하다. LLM 자체에 대한 ‘모델 보안’ 개념이 더해져야 한다. 여기에는 데이터셋 정합성 검증, 악의적인 데이터 삽입 감시, 모델 동작 과정에서의 감사 로그(Audit Log) 확보 등이 필수적이다. 또한 사회적으로는 관련 법·제도 정비를 통해 AI가 시민의 권익을 침해하지 않도록 법적 규제를 마련할 필요가 있다. 예를 들어 AI 모델 사용 권한을 부여받은 기관이나 개인에게는 일정 수준의 책임과 주의 의무를 부과하고, 의도적이든 우연이든 모델이 잘못된 결과를 초래한 경우 그 책임 소재를 분명히 하는 정책이 필요하다.

무엇보다 중요한 것은 대국민 인식 제고와 전문가 양성이다. 사회 전반적으로 생성형 AI의 원리와 가능성, 그리고 잠재적 위험성을 폭넓게 이해하고 올바르게 활용하도록 교육해야 한다. 연구기관과 대학, 그리고 정부 차원에서 AI 보안 전문인력을 육성하고, 각종 기업과 기관에서는 내부 교육 프로그램을 통해 구성원들이 AI를 안전하고 효율적으로 활용하도록 지원해야 한다. 이러한 전방위적 대응 없이는 생성형 AI가 가져올 보안 위협에 대한 통합적 해결 방안을 마련하기 어렵다.

LLM 해킹 기법과 보안 대응 전략: 데이터 기반 분석

생성형 AI를 대상으로 한 해킹 기법은 매우 다양하며, 특히 LLM을 겨냥한 공격 사례가 날로 증가하고 있다. 2024년 초 한국인터넷진흥원(KISA)에서 발표한 ‘AI 보안 동향 보고서’에 따르면, LLM 환경을 목표로 한 해킹 시도가 전년 대비 약 35% 증가했다는 통계가 보고되었다[출처: KISA 2024 AI 보안 동향 보고서]. 이는 다양한 공격 기법이 빠르게 진화하고 있으며, 대부분이 과거 전통적인 보안 체계로는 대응하기 어렵다는 점을 시사한다.

• 악의적 데이터 주입(Training Data Poisoning): 모델 학습 단계에서 특정 의도를 가진 데이터셋을 대량으로 투입하여, 모델이 왜곡된 결과를 도출하거나 특정 공격자에게 유리한 코드를 생성하도록 유도한다.
• 프롬프트 인젝션(Prompt Injection): LLM 모델에 치밀하게 구성된 입력을 반복적으로 제공해, 원래 허용되지 않은 정보에 접근하거나 민감 정보를 누설시키도록 조작한다.
• 권한 오·남용(Privilege Escalation): 조직 내부 시스템과 연결된 AI 모델의 API 권한을 해킹함으로써, 내부 데이터베이스나 이메일 서버 등에 무단 접근하는 기법이다.

조직에서는 위 기법들에 대응하기 위해 프롬프트 검증 시스템 도입, 모델 검증 체계 강화, 데이터 감사(Audit) 절차 확립 등을 시행하고 있다. 예컨대 일부 보안 기업은 LLM 모델에 접근하는 모든 입력 프롬프트를 기록하고, 이상 징후가 발견되면 자동으로 해당 세션을 차단하는 솔루션을 선보였다. 또한, 모델 학습 과정에서 사용하는 데이터셋에 대한 무결성 검사와 접근 통제 기능을 강화하여, 악의적인 데이터가 섞이지 않도록 사전에 검열하는 시도가 늘고 있다.

향후에는 거대한 AI 모델을 ‘블랙박스’처럼 보는 관행 대신, 모델 내부 동작 과정을 일부라도 해석 가능하게 만들어야 할 필요성이 제기된다. 이를 XAI(eXplainable AI) 기법과 결합하면, 모델이 특정 결론을 도출하는 과정을 추적하거나, 비정상적인 판단을 내릴 때 그 원인을 분석하기 수월해질 것이다. 다만 XAI 역시 완벽하게 모든 과정을 설명해주는 것은 아니므로, 정책·제도적 보완과 함께 다각도의 기술 연구가 병행되어야 한다.

표로 보는 생성형 AI 보안 위협 유형과 대응 방안

아래 표는 생성형 AI 시대에 대표적으로 대두되는 보안 위협 유형과 이에 대한 간단한 대응 방안을 정리한 것이다. 조직이 실제로 이러한 위협에 어떻게 대응할 수 있는지, 그리고 어떤 절차가 필요한지 빠르게 파악할 수 있도록 구성했다.

보안 위협 유형	설명	대응 방안
악의적 데이터 주입(Training Data Poisoning)	모델 학습 단계에서 왜곡된 데이터셋을 투입해, 특정 조건에서 모델이 의도된 악성 코드를 생성하거나, 보안 정책을 무력화하도록 유도하는 공격 기법	– 데이터셋 무결성 검증 <br/> – 모델 학습 이력 및 접근 관리 <br/> – 이상 패턴 탐지 및 자동 격리 기능
프롬프트 인젝션(Prompt Injection)	사용자가 교묘하게 설계한 입력을 통해, 모델이 원래 접근 불가능한 정보나 민감 정보를 누설하도록 유도하는 기법	– 입력 프롬프트 모니터링 및 로깅 <br/> – 이상 행위 감지 시스템(IDS) 적용 <br/> – 사용자 권한별 프롬프트 사용 제한
권한 오·남용(Privilege Escalation)	AI가 내부 시스템과 연동되는 과정에서 해커가 API 키나 세션 토큰 등을 탈취해, 기업 내부 자원에 무단 접근하거나 내부 데이터를 변조·유출하는 방식	– API 접근 권한 관리 및 암호화 <br/> – 세션 토큰 주기적 재발급 <br/> – 내부 네트워크 세분화(Segmentation)
사회 공학(Social Engineering)	LLM이 사람과 장시간 대화하면서 신뢰를 얻은 뒤, 민감 정보를 교묘하게 유도해 빼내거나 시스템 접근 권한을 획득하는 기법	– 보안 인식 교육 및 모의 훈련 <br/> – 대화형 AI 사용 내역 점검 <br/> – 의심스러운 대화 세션 자동 차단
다국어 피싱(Multilingual Phishing)	LLM의 다국어 생성 능력을 악용해, 각국 언어로 구성된 피싱 메일을 대량 살포하여 글로벌 차원의 공격 범위를 확대하는 방안	– 이메일 필터 고도화 및 AI 기반 스팸 탐지 <br/> – 국제 보안 커뮤니티 협력 강화 <br/> – 수신자 대상 보안 수칙 홍보

표를 통해 확인할 수 있듯이, 생성형 AI를 이용한 보안 공격은 한두 가지 단순한 기법이 아니라 다양한 측면에서 동시에 이뤄질 수 있다. 따라서 개별 기업이나 기관은 다계층 보안(Multi-Layer Security) 원칙에 따라 여러 차원의 보호 장치를 마련해야 한다. 특히 AI 모델에 대한 접근 통제, 프롬프트 모니터링, 데이터 무결성 검사 등 조직 전반에 걸친 통합 보안 프레임워크가 필요하다. 이 과정에서 보안 전문가, 데이터 사이언티스트, 그리고 현업 담당자가 유기적으로 협력해야만 실제로 효과적인 방어 체계를 구축할 수 있다.

추가로, 조직 내부에서 AI를 운영할 때는 모델 학습 기록과 사용자 접근 이력을 철저하게 기록해 향후 사고 발생 시 빠른 원인 분석이 가능하도록 준비하는 것이 좋다. 사고가 터지면 데이터 유출뿐 아니라 기업 신뢰도, 정부 기관의 경우 공적 신뢰가 크게 훼손될 수 있기 때문에, 이러한 기록과 보고 체계는 필수적인 준거 자료가 될 것이다.

결론과 향후 전망

생성형 AI는 이미 다양한 분야에서 적극적으로 도입되고 있으며, 앞으로도 그 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 보인다. 그러나 기술 발전 속도가 빠른 만큼, 이에 따른 보안 위협 역시 과거와는 차원이 다른 형태로 전개될 가능성이 매우 크다. LLM을 대상으로 한 ‘악의적 데이터 주입’과 ‘프롬프트 인젝션’은 이미 현실화된 위협이며, 기업이나 기관 내부 시스템 접근 권한을 노린 공격 기법도 날로 정교해지고 있다.

사회적으로는 생성형 AI의 활용이 확산됨에 따라, 개인부터 기업, 공공기관까지 AI 모델을 매개로 한 해킹 위험에 노출될 가능성이 높아질 수밖에 없다. 따라서 정부 차원의 가이드라인 마련과 제도적 규제, 그리고 기업 차원의 보안 투자와 전문가 육성이 필수적이다. 예를 들어 AI 모델에 대한 공정성·투명성·안전성 평가 체계를 도입하고, 사고 발생 시 책임 소재를 분명히 함으로써 피해를 최소화하는 방향으로 제도가 정비되어야 한다.

한편, IT 업계와 보안 업계에서는 ‘모델 자체’와 ‘프롬프트’에 대한 다각적인 방어 기법 연구가 활발하게 진행 중이다. 데이터 무결성 검증 솔루션부터 AI 모델 해석 가능성(XAI) 연구, 그리고 실시간 공격 탐지 시스템에 이르기까지 다양한 해결책이 소개되고 있다. 다만 이들 기술적 노력만으로는 완벽한 방어가 어렵기에, 사용자 스스로도 AI를 활용하는 과정에서 잠재적 위험성을 인지하고 철저히 주의해야 한다. 방대한 가능성과 위협이 공존하는 생성형 AI 시대에, 보안은 이제 더 이상 선택이 아니라 필수 조건이 되었다고 볼 수 있다.

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• 가트너 2023 AI 시장 보고서
• UK Government AI Implementation Report
• KISA 2024 AI 보안 동향 보고서