최근 AI 및 LLM 기반 애플리케이션 개발이 가속화됨에 따라, 이들 시스템을 노리는 악성 소프트웨어 공급망 공격이 점차 심각한 보안 위협으로 대두되고 있다. 다양한 사이버 공격 기법과 취약점을 이용한 공격이 늘어나면서 기업과 연구기관은 데이터와 인프라 보안에 더욱 주의를 기울여야 하는 상황이다. 본 글에서는 최신 보안 동향과 데이터 기반 분석을 통해 AI 공급망 공격의 현황, 악성 기법 사례, 기업의 대응 전략 및 개선 방안을 심도 있게 살펴보고자 한다. 참고로, 관련 최신 정보는 OWASP, Hugging Face 등 다양한 권위 있는 출처에서 확인할 수 있다.

AI 공급망 공격의 현황과 배경

AI 기술 발전과 함께, 인공지능 모델의 개발과 운영을 지원하는 소프트웨어 공급망 역시 공격자들의 새로운 표적이 되고 있다. AI 공급망 공격은 단순히 단일 시스템을 겨냥하는 것을 넘어, 데이터, 학습 모델, 소프트웨어 라이브러리 등 전체 생태계에 영향을 미칠 수 있다는 점에서 심각한 문제로 인식되고 있다. 특히, 사전 학습된 모델과 클라우드 기반 도구를 제3자로부터 제공받는 경우, 보안 취약점이 존재할 가능성이 높아지며, 공격자들이 이를 악용할 경우 백도어 설치 및 취약점 노출 위험이 커진다. 실제로 IoT 마이크로 세분화 솔루션을 제공하는 일루미오(Illumio)의 시스템 엔지니어링 디렉터 마이클 아제이는 “AI 공급망이 점점 더 공격자의 표적이 되고 있다”라고 언급하며, 공격자들이 데이터와 소프트웨어 라이브러리를 조작하는 사례가 증가하고 있다고 지적하였다. 이러한 상황은 단순한 안전한 코딩만으로는 해결되지 않으며, AI 개발 라이프사이클 전반에 걸친 체계적인 보안 전략과 지속적인 위협 탐지가 필수적이다. 이에 대한 최신 연구와 분석은 TechCrunch 및 ZDNet과 같은 전문 매체에서도 지속적으로 다루어지고 있다. AI 공급망 보안의 중요성이 부각되는 지금, 각 기업은 데이터 기반의 보안 전략을 마련하고, 공격 패턴과 취약점을 체계적으로 분석하는 노력이 필요하다.

악성 기법 ‘nullifAI’와 공격 사례 분석

최근 RL 연구진이 발견한 ‘nullifAI’라는 악성 기법은 AI 공급망 공격의 대표적인 사례로 주목받고 있다. 이 기법은 파이썬의 Pickle 직렬화 파일 내에 악성 코드를 은밀하게 삽입하여, 널리 사용되는 오픈소스 플랫폼인 허깅페이스(Hugging Face)의 보안 메커니즘을 우회하는 방식으로 동작한다. Pickle은 파이썬 객체를 직렬화하는 과정에서 발생할 수 있는 보안 취약점을 악용하기 쉬운 환경을 제공하며, 이를 통해 공격자는 AI 및 머신러닝 개발자들의 신뢰를 무너뜨릴 수 있다. 이처럼 공격자들은 소프트웨어 개발의 필수 도구를 표적으로 삼아 악의적인 코드를 삽입함으로써, 데이터 변조 및 모델 학습 결과의 신뢰도를 하락시키는 등 심각한 피해를 입힐 수 있다. 이러한 공격 사례는 단순한 코딩 오류나 취약점에서 비롯된 문제가 아니라, 체계적이고 정교한 공격 전략의 결과임을 시사한다. 또한, AI 시스템의 특성상 외부 API 및 다양한 데이터 소스와의 연동이 필수적이기 때문에, 이러한 연동 과정에서 발생할 수 있는 취약점을 악용하는 사례도 늘어나고 있다. OWASP LLM 03:2025 문서에서도 이러한 위험성을 경고하고 있으며, AI 공급망의 안전성을 확보하기 위한 표준 가이드라인 마련의 필요성이 강조되고 있다. 공격 사례 분석을 통해 우리는 단순히 기술적 보안 강화뿐 아니라, 전체 공급망의 투명성 및 지속적인 위협 모니터링이 필수적임을 알 수 있다.

기업 보안 전략과 AI 개발 환경의 취약점

기업들은 사전 학습된 AI 모델과 클라우드 기반 도구를 제3자로부터 제공받으면서도, 그 이면에 존재하는 보안 취약점을 간과해서는 안 된다. 일루미오와 같은 보안 솔루션 제공업체 및 AI 보안 테스트 벤더들은 AI 공급망이 공격자들의 새로운 전선이 되고 있음을 경고하며, 데이터, 학습 모델, 소프트웨어 라이브러리 등 각 요소에 대한 심도 있는 보안 점검을 요구하고 있다. 특히, 공격자들은 모델의 비공개 레이어에 접근하여 적대적 침투 테스트를 회피하고, 백도어를 삽입하는 등 정교한 공격 기법을 사용하고 있다. 이에 따라 CISO(Chief Information Security Officer)는 지속적인 AI 애플리케이션 테스트와 소프트웨어 자재 명세(SBOM)의 투명성 확보, 그리고 자동화된 위협 탐지 시스템 도입을 포함한 포괄적 보안 전략을 수립해야 한다. 최근 영국 랭커스터대학교 교수이자 마인드가드(Mindgard) CEO인 피터 개러건은 “LLM과 RAG 같은 AI 구성 요소가 소프트웨어 공급망에 내재되어 있어 보안 위험을 증가시키고 있다”라고 언급하며, 공격에 대한 사전 예방과 신속 대응 체계 마련의 중요성을 강조하였다. 기업은 보안 취약점을 미리 파악하고, 이를 데이터 기반으로 분석하여 개선할 수 있는 보안 모니터링 시스템을 도입하는 것이 필요하다. 이러한 전략은 단기적인 대응을 넘어, 장기적인 AI 개발 생태계의 안전성을 보장할 수 있는 핵심 요소로 자리매김하고 있다. 관련 자료는 IBM Security와 McAfee 등 보안 전문 기관의 최신 보고서를 통해 확인할 수 있다.

데이터와 표로 살펴본 AI 보안 위협과 대응 방안

최근 AI 공급망 공격 사례와 기업 보안 전략을 데이터 기반으로 분석하면, 여러 보안 취약점이 동시에 존재하며 이를 악용하는 공격 기법 역시 점차 정교해지고 있음을 알 수 있다. 아래 표는 주요 공격 기법, 대상 플랫폼, 보안 취약점 및 이에 대한 대응 전략을 정리한 것이다. 이 표는 공격 사례를 구체적으로 분석하고, 기업들이 채택할 수 있는 보안 전략을 한눈에 파악할 수 있도록 돕는다.

공격 기법	대상 플랫폼	보안 취약점	대응 전략
nullifAI	Python Pickle 파일	Pickle 직렬화 과정에서 악성 코드 삽입	제한된 환경에서의 적대적 침투 테스트 및 검증 강화
AI 공급망 공격	오픈소스 플랫폼 (예: Hugging Face)	데이터, 학습 모델 및 소프트웨어 라이브러리 조작 가능성	SBOM 투명성 확보, 지속적인 위협 탐지 및 자동화된 보안 모니터링
외부 API 연동 공격	LLM, RAG 구성 요소	외부 API 및 데이터 소스 의존성으로 인한 보안 위험 증가	외부 데이터 소스 검증, API 보안 테스트 및 정기적인 보안 감사

이 표에서 볼 수 있듯, 공격자들은 각 플랫폼의 특성을 파악한 후, 이를 악용할 수 있는 취약점을 공략하고 있다. 예를 들어, Python의 Pickle 파일은 직렬화 과정에서 발생하는 취약점을 노려 악성 코드를 삽입할 수 있으며, 오픈소스 플랫폼은 데이터와 모델을 공유하는 특성상 공격에 취약한 환경을 제공할 수 있다. 이러한 상황에서 기업은 각 요소별 위험도를 면밀히 분석하고, 적절한 보안 테스트와 위협 대응 체계를 마련해야 한다. 또한, 최신 보안 동향과 데이터 기반의 분석 결과를 토대로 정기적인 보안 점검과 업데이트가 필수적이며, 이를 통해 잠재적인 공격 시도를 미리 차단할 수 있다. 최신 연구 결과와 보안 가이드라인은 Symantec 및 Kaspersky 등에서 지속적으로 업데이트되고 있으므로, 이를 참고하여 기업의 보안 전략을 지속적으로 보완할 필요가 있다.

종합적 분석 및 향후 전망

AI 공급망 보안 위협은 단순한 기술적 결함을 넘어, 전체 산업 생태계에 영향을 미치는 심각한 문제로 부상하고 있다. 공격자들이 AI 개발 환경의 필수 도구와 데이터를 대상으로 한 정교한 공격 기법을 구사함에 따라, 기업 및 기관들은 보다 체계적이고 데이터 기반의 보안 전략을 수립해야 하는 과제에 직면해 있다. 분석 결과, AI 공급망 보안의 취약점은 기존의 보안 정책만으로는 대응하기 어려운 복합적인 문제임이 확인되었으며, 향후 AI 기술의 발전과 함께 보안 위협은 더욱 다양해질 가능성이 크다. 전문가들은 AI 모델의 비공개 레이어 보호, 적대적 침투 테스트, 그리고 소프트웨어 자재 명세(SBOM)의 투명성 확보를 핵심 대응 전략으로 제시하고 있으며, CISO와 보안 담당자는 이를 반영한 전사적 보안 체계를 마련할 필요가 있다. 또한, 최신 사이버 위협 동향과 보안 기술 발전을 지속적으로 모니터링함으로써, 실시간 위협 탐지 및 대응 체계를 강화하는 것이 필수적이다. 이러한 종합적 분석은 기업들이 AI 공급망의 보안 취약점을 극복하고, 안정적인 AI 서비스 제공을 위한 기반을 마련하는 데 큰 도움이 될 것이다. 보다 구체적인 데이터와 최신 동향은 Forbes와 SecurityWeek 등에서 확인할 수 있으며, 이를 토대로 향후 보안 전략을 수립하는 것이 바람직하다.