LLM 보안 위험의 배경과 현황

LLM, 즉 거대 언어 모델이란 대규모 텍스트 데이터를 바탕으로 학습하여 사람과 유사한 언어 이해 및 생성 능력을 제공하는 AI 기술입니다. 이때, 문제는 이 모델들이 다루는 정보의 양과 범위가 상당하다는 점입니다. 최근 딥시크의 ‘R1’ 모델이 개인정보 수집 및 검열 가능성, 그리고 백도어 코드 삽입 의혹으로 여러 국가에서 사용 금지 조치를 당한 사례가 이를 여실히 보여줍니다. R1의 경우, 사용자 측에서 자체 서버에 모델을 설치할 수 있지만 그 내부에 악성 코드가 숨어 있을 가능성이 제기되었습니다. 이는 일정 주기로 사용자 정보를 외부로 유출하거나, 민감 데이터에 대한 부정 접근을 시도할 수 있다는 심각한 리스크를 동반합니다.

이 문제는 특정 모델에만 국한되지 않습니다. OpenAI의 GPT 계열 모델도 무료 웹 사용자의 데이터를 수집하여 모델 고도화에 활용하고, 입력된 프롬프트(질문·입력 데이터)를 일정 기간 보관합니다. 이런 상황에서 기업이나 개인이 민감 정보를 LLM에 입력한다면, 그 정보가 어느 서버에 어떻게 저장되어 있는지, 그리고 보안 수준은 어느 정도인지를 명확히 파악하기 어렵습니다. 이는 해킹이나 내부자 유출을 통해 중요한 자료가 무방비로 노출될 수 있음을 의미합니다.

특히 기업 환경에서 사용되는 LLM은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식을 통해 실시간으로 기업 내부 데이터와 연결될 가능성이 높습니다. 공격자가 LLM 자체를 해킹하거나, 혹은 LLM이 연결된 외부 데이터 소스에 침투한다면, 해당 기업의 기밀 문서, 재무 정보, 인사 정보 등이 외부로 유출될 위험이 커집니다. 일부 기업은 자체 LLM(SLLM) 구축을 통해 보안을 강화하려고 하지만, 이 역시 모델 구축 과정에서 쓰인 베이스 모델에 백도어가 존재할 수 있으며, 학습에 활용된 원본 데이터가 외부로 복원될 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다.

이처럼 LLM의 보안 문제는 모델 그 자체뿐만 아니라 모델이 학습하거나 연동하는 방대한 데이터의 보호 문제와 직결됩니다. 따라서 단순히 접근 권한이나 네트워크 방화벽 설정만으로는 충분하지 않고, 모델 개발·운영 전 과정에서의 근본적인 보안 대책이 필요합니다. 만약 백도어 해킹 시도가 감지되지 않는다면, 모델이 끊임없이 데이터를 유출할 수 있어 더 큰 문제로 번질 소지가 있습니다. 최근 한국을 비롯한 여러 국가의 정부 기관도 AI 기술 관련 보안 지침과 규제를 강화하는 추세입니다(출처: https://www.kisa.or.kr). 이는 LLM 기술의 발전 속도를 고려할 때 필연적으로 동반되어야 하는 흐름으로 볼 수 있습니다.

데이터 보호와 차등정보보호 기반 보안 합성 데이터(DTS) 적용

LLM 보안을 높이기 위한 핵심 전략 중 하나로, ‘데이터 무력화(De-identification)’ 또는 ‘보안 합성 데이터(Synthetic Data)’ 개념이 주목받고 있습니다. 큐빅(Cubig)에서 제공하는 DTS(Differentially Treated Synthetic data) 솔루션은 이러한 접근 방식을 대표적으로 보여줍니다. DTS는 실제 사용자 정보를 직접 노출하지 않으면서도, 원본 데이터와 유사한 패턴을 가지도록 변환된 데이터를 제공합니다. 이처럼 차등정보보호(Differential Privacy)를 기반으로 하는 합성 데이터는 AI 모델이 예측 성능을 유지할 수 있도록 필요한 통계적 특성은 남겨두면서, 개인정보가 직접 노출되는 위험을 최소화합니다.

AI 모델이 학습하는 과정에서 가장 큰 위험은 원본 데이터가 해킹에 노출될 경우, 기밀 정보나 개인 식별 가능한 정보(PII)가 고스란히 유출될 수 있다는 점입니다. DTS를 적용하면 데이터셋 자체가 합성 형태이므로, 설령 해킹이 일어나더라도 원본 데이터와 동일한 민감 정보를 추출하기가 매우 어렵습니다. 이는 기업 내부에서 민감 데이터를 취급하는 부서 간에도, 개인 정보 누출 리스크를 줄이면서 모델 개발을 진행할 수 있는 이점을 제공합니다.

특히 금융권이나 의료 분야처럼 법적·제도적 규제가 엄격한 산업에서 보안 합성 데이터가 주목받고 있습니다. 예컨대, 의료 기록 데이터를 AI 모델에 학습시키고자 할 때, 환자의 민감 정보를 직접 제공하는 대신, 합성된 형태의 데이터를 활용하여 유사한 패턴을 학습시키는 방식입니다. 이렇게 하면 데이터 활용을 극대화하는 동시에, 개인정보 보호법이나 기타 규제의 요구 사항을 만족할 수 있습니다(출처: https://www.hipaajournal.com).

아울러 DTS는 LLM 보안 관점에서도 효율적입니다. 기존에는 LLM 모델에 실제 문서를 그대로 입력해 답변 정확도를 높이려 했지만, 이제는 합성 데이터를 활용해 모델이 기초적인 패턴을 학습하도록 유도하고, 특정 민감 정보만을 필터링하는 식으로 접근할 수 있게 됐습니다. 이는 결과적으로, AI 모델 운영자가 데이터 유출 사고 발생 시 받을 수 있는 법적·금전적 리스크를 크게 낮추는 효과를 낳습니다. 또한 기존의 데이터 암호화 기법과 병행하여 보안 합성 데이터를 적용하면, AI 생태계 전반에 걸쳐 보다 체계적이고 다층적인 보안 체계를 구축할 수 있습니다.

AI 보안 필터링: LLM 캡슐의 가능성과 한계

AI 모델에 직접 입력되는 민감 정보를 사전에 걸러내거나 변환해주는 ‘보안 필터링 솔루션’도 중요성이 강조되고 있습니다. 큐빅에서 선보인 ‘LLM 캡슐’은 AI가 데이터를 학습하거나 질문에 응답하는 단계에서 개인정보를 자동으로 식별해, 노출 가능성이 있는 정보를 변환하거나 제거하는 역할을 수행합니다. 이 과정에서 개인 식별 정보뿐 아니라, 기업의 기밀정보나 내부 자료도 일정 기준에 따라 안전하게 처리됩니다.

LLM 캡슐과 같은 필터링 도구가 주목받는 이유는 간단합니다. 최근 많은 사람들이 AI를 비밀번호 관리자처럼 사용하거나, 고객 상담 업무에서 민감 정보를 입력하는 등 AI 모델을 신뢰하는 경향이 강합니다. 문제는 LLM 모델이 입력된 데이터를 내부적으로 학습하거나 일정 기간 보관할 수 있다는 데 있습니다. 여기에 해킹이나 내부자 유출 위험이 겹치면, 입력된 민감 정보가 그대로 노출될 우려가 생기는 것입니다.

이러한 상황에서 LLM 캡슐은 개인·기업이 AI 서비스에 데이터를 투입하기 전에, 자동으로 해당 정보를 스크리닝하는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 사용자가 전화번호, 주민등록번호, 계좌번호 등을 입력하려고 시도하는 순간, LLM 캡슐이 이를 감지하고 해시 처리하거나 대체 문자열로 변환해버릴 수 있습니다. 이렇게 되면 LLM 모델은 개인정보가 포함되지 않은 상태의 데이터만을 학습하거나 응답에 활용하게 되어, 유출 리스크를 크게 줄일 수 있습니다.

다만, 이러한 보안 필터링 솔루션에도 해결해야 할 과제는 있습니다. LLM 캡슐이 아무리 뛰어난 필터링 능력을 갖추었다 해도, 모든 민감 정보를 100% 완벽하게 식별하기는 현실적으로 어렵기 때문입니다. 예컨대 주소나 이름이 문서 안에 여러 가지 형태로 섞여 있다면, 필터링 알고리즘이 이를 제대로 파악하지 못할 수 있습니다. 또한 기업 운영 시 주어진 문맥에서 특정 표현이 기밀로 간주되는지 여부는 상황에 따라 달라질 수 있으므로, 맞춤형 정책 설정이 불가피합니다. 그럼에도 불구하고, 현재 LLM 캡슐을 비롯한 AI 보안 필터링 솔루션은 AI 이용자들에게 가장 현실적이고 효과적인 ‘1차 방어선’ 역할을 수행하고 있다는 점에서 높은 평가를 받고 있습니다(출처: https://arxiv.org).

아래는 LLM 보안에 적용될 수 있는 주요 솔루션과 특성을 요약한 표입니다.

솔루션 유형	주요 기능	특징	예시 서비스
보안 합성 데이터(DTS)	원본 데이터 → 합성 데이터 변환	민감 정보 제거, 학습 성능 유지	큐빅(Cubig) DTS
LLM 캡슐(보안 필터링)	입력 단계에서 민감 정보 자동 감지·차단	개인정보 및 기업 기밀 정보 보호	큐빅(Cubig) LLM 캡슐
자체 LLM(SLLM) 구축	기업 서버 내 모델 구축·운영	네트워크 격리로 보안 강화, 백도어 위험 존재	자체 개발 또는 협업 방식
전통적 암호화·방화벽	서버 및 데이터 암호화, 내부망 보호	기본 보안 수단, AI 특화 보안은 미흡	일반 보안 기업 솔루션

기업과 개인의 AI 보안 전략 수립 방안

LLM 보안을 강화하기 위해서는 기업과 개인 모두 다각적인 전략을 마련해야 합니다. 먼저 기업 차원에서는, AI 모델을 도입하기 전에 데이터 보호와 보안 솔루션 적용 여부를 우선 검토해야 합니다. DTS(보안 합성 데이터)를 활용해 내부 데이터를 합성 형태로 변환함으로써 해킹 시 리스크를 줄일 수 있고, 실제 운영 단계에서는 LLM 캡슐 같은 필터링 도구를 통해 민감 정보가 노출되지 않도록 관리해야 합니다. 또한 자체 LLM을 구축하는 경우에는, 베이스 모델부터 신뢰할 수 있는 소스인지 꼼꼼하게 확인하고, 주기적으로 백도어 점검을 수행하는 것이 필수적입니다.

둘째, 개인 사용자 관점에서는 “AI 챗봇에 절대 중요한 개인정보를 입력하지 않는다”라는 기본 원칙을 지키는 것이 가장 중요합니다. 예를 들어, 비밀번호나 계좌번호, 주민등록번호와 같은 민감 정보를 LLM에 입력함으로써 얻을 수 있는 이점이 실제로 그 위험을 상회하는지 따져봐야 합니다. 또한, AI 서비스를 이용하기 전에 해당 플랫폼이 데이터를 어떻게 수집·보관·처리하는지 알리는 ‘개인정보 처리방침’을 꼼꼼히 읽고, 의심스러운 부분이 있다면 사용을 자제하거나 보안 필터링 솔루션을 추가로 활용하는 것이 좋습니다.

셋째, 글로벌 규제와 표준의 변화에도 주목해야 합니다. 현재 유럽연합(EU)은 AI 규제 법안(AI Act)을 추진하고 있으며, 미국 역시 AI 안전성 관련 법안을 검토 중입니다. 한국, 일본 등 아시아 국가들도 AI 보안 가이드라인을 잇따라 발표하고 있습니다. 이러한 규제는 향후 AI 활용에 대한 의사결정 과정에서 중요한 참조점이 될 것입니다. 특히 대규모 데이터와 국제적인 협업이 필요한 AI 프로젝트인 경우, 해당 국가의 규정에 따른 개인정보 보호와 기술적 보안 조치가 강제될 수 있으므로, 이를 미리 파악해 대응책을 세워야만 불필요한 제재나 벌금을 피할 수 있습니다.

마지막으로, AI 도입 후에도 보안 모니터링과 내부 감사 체계를 갖춰야 합니다. AI 서비스를 오랫동안 운영하면, 모델 업데이트나 데이터셋 확장 등 다양한 변수가 발생합니다. 이때마다 보안 점검을 통해, 새롭게 추가된 데이터셋에서 민감 정보가 필터링되지 않고 있는지, 모델 출력이 의도치 않게 내부 기밀을 유추하게 만들지는 않는지 등을 확인해야 합니다. 정기적인 보안 리포트 작성, 혹은 외부 보안 평가 기관의 검수를 통해 AI 활용 현황을 객관적으로 평가받는 것도 좋은 방법입니다.