ChatGPT는 OpenAI의 고급 자연어 처리 AI 모델입니다. 딥 러닝 기술을 활용하여 주어진 프롬프트를 기반으로 인간과 유사한 텍스트(심지어 이미지/동영상까지)를 생성합니다. 이 모델은 채팅과 유사한 인터페이스를 제공하여 질문을 하고, 모든 글쓰기 작업, 문제 해결 등에 도움을 줍니다. ChatGPT는 광범위한 주제와 관련된 문맥 이해 및 관련성 높은 응답으로 상당한 인기를 얻었습니다.
ChatGPT 보안 위험은 이름에서 알 수 있듯이, AI와 사용자 모두에게 ChatGPT와 관련된 위험을 최소화하기 위한 일련의 조치를 의미합니다. 모델의 훈련 데이터 보호뿐만 아니라 모델 접근을 차단하고 출력이 모두 유효하고 윤리적인지 보장합니다. ChatGPT 보안에는 개인정보 보호, 데이터 보호, 기술의 악의적 또는 유해한 사용 방지 등이 포함됩니다.
이 블로그를 통해 조직은 ChatGPT 보안이 무엇이며 왜 필요한지 이해할 수 있을 것입니다. 이어서 다양한 유형의 ChatGPT 관련 보안 위험과 위협을 논의하며 가능한 공격 경로에 대한 개요를 제시할 것입니다. 또한 사용자와 조직을 위한 실질적인 해결책을 제공함으로써 이러한 위험을 줄이는 방법에 대해서도 이야기할 것입니다.
ChatGPT 보안이란 무엇인가요?
ChatGPT 보안은 ChatGPT 시스템을 악용으로부터 보호하고 동시에 사용자를 안전하게 지키기 위한 모든 관행과 수단을 의미합니다. 여기에는 모델, 데이터 및 AI와의 사용자 상호 작용을 보호하는 것이 포함됩니다. ChatGPT 보안은 주로 데이터 유출 및 기술 오용을 방지하는 것을 의미합니다.
ChatGPT 보안은 또한 ChatGPT가 말하고 응답하는 내용이 어떠한 형태로도 무결성이나 신뢰성을 해치지 않도록 보장합니다. 이는 네트워크 보안, 데이터 검증, 접근 제어 및 지속적인 모니터링을 포함한 다중 사이버 보안 기능의 일부로 구성됩니다. 또한 기술이 책임감 있게 사용될 수 있도록 고급 윤리적 AI를 포용합니다.
ChatGPT 보안이 필수적인 이유는 다음과 같습니다:
- 데이터 보호: ChatGPT는 일반적으로 민감한 데이터로 구성된 프롬프트를 입력받습니다. 우수한 보안은 데이터 유출 및 개인 정보나 민감한 데이터 침해를 방지하는 데 도움이 됩니다.
- 출력 신뢰성: ChatGPT 보안은 ChatGPT가 정확하고 안전한 응답을 생성하도록 보장합니다. 이는 모델이 위험하거나 편향적, 부정확한 출력을 생성하지 못하도록 보안 조치를 마련하는 것을 의미합니다. 또한 잠재적으로 위험하거나 고위험 콘텐츠를 식별하고 필터링하는 방법도 포함됩니다.
- 오용 방지: 우수한 보안은 위협 행위자가 보안 통제를 우회하는 페이로드를 생성하는 등 악의적인 목적으로 ChatGPT를 사용할 수 없도록 보장합니다.
- 사용자 신뢰: 우수한 보안 관행은 ChatGPT가 사용자 신뢰를 얻고 채택률을 높이는 데 도움이 됩니다. 상호작용이 안전하고 데이터가 보호된다고 인식하는 사용자는 해당 기술을 사용하고 관계를 신뢰할 가능성이 더 높습니다.
- 규정 준수: ChatGPT 보안은 AI 및 데이터 사용에 대한 법적 의무 준수에 도움이 됩니다. 따라서 강력한 보안 관행은 ChatGPT를 사용하는 조직이 GDPR, CCPA(및 기타 유사한 처벌 규정) 법률, 산업별 규정 등을 법적으로 준수하도록 지원합니다.
ChatGPT 보안 위험 및 위협
수백만 사용자가 다양한 용도로 사용하는 ChatGPT는 여러 보안 위험과 위협을 초래할 수 있습니다. 미묘한 조작이나 노골적인 공격을 통한 AI의 취약점은 AI 시스템의 무결성과 신뢰성을 훼손할 수 있습니다.
#1. 프롬프트 주입 공격
ChatGPT로 유입되는 사용자 입력은 프롬프트 주입 공격이라는 기법을 통해 조작되고 속일 수 있습니다. 공격자는 프롬프트를 생성하여 모델이 악의적이거나 금지된 응답을 제공하도록 강요합니다. 이는 기밀 데이터 유출, 위험한 자동 코드 생성, 콘텐츠 필터 우회로 이어질 수도 있습니다.
복잡한 프롬프트를 표현하고 답변하는 모델의 유연성을 악용하여 프롬프트 주입 공격을 추적하면 모델이 특정 규칙이나 윤리적 지침을 무시하도록 강요할 수 있습니다. 가능한 입력값이 본질적으로 무한하고 모델이 유연하게 정의되어야 하기 때문에 이러한 공격을 탐지하고 방지하는 것이 어려운 이유 중 하나입니다.
#2. 데이터 포이즌(Data Poisoning)
또 다른 흔한 위협은 데이터 포이즌(Data Poisoning)입니다. 이는 공격자가 ChatGPT의 훈련 데이터셋에 불량하거나 불균형한 데이터를 주입할 때 발생합니다. 이는 초기 훈련 과정 자체에서나 미세 조정 과정을 통해서도 발생할 수 있습니다. 이로 인해 모델은 예상치 못한 방식으로 행동하게 되며, 손상된 데이터를 통해 편향되거나 부정확하거나 심지어 해로운 출력을 생성하게 됩니다.
이러한 변화는 매우 미묘하여 시스템 성능에는 영향을 미치지 않으면서 특정 예상 시나리오 내에서만 문제를 일으킬 수 있어, 데이터 포이즌링은 탐지가 매우 어렵기로 악명 높습니다. 데이터 포이즌링은 모델이 업데이트되는 횟수와 무관하게 영향을 미치며, 이는 모델의 성능과 신뢰성에 장기적인 피해를 입힐 수 있음을 시사합니다.
#3. 모델 역전 공격
모델 역전 공격은 공격자가 ChatGPT의 응답을 분석하여 훈련 데이터에서 민감한 정보를 유출하는 방식입니다. 이는 훈련 데이터의 특정 특성을 파악하기 위해 조작된 질의로 모델을 탐색하는 과정을 포함합니다. 이는 훈련 데이터셋에 등장한 민감한 데이터가 유출되어 개인정보 침해로 이어질 수 있습니다.
ChatGPT가 독점적 또는 사적인 데이터로 훈련된 경우 특히 문제가 됩니다. 공격자들은 모델 역전 공격을 활용할 수 있기 때문입니다. 이러한 공격은 많은 모델이 훈련 데이터를 암기하고 이를 재현하도록 유도될 수 있다는 점을 악용합니다.
#4. 적대적 공격
적대적 입력은 ChatGPT가 잘못되거나 원하지 않는 출력을 생성하도록 유도하는 데 사용됩니다. 이러한 공격에서는 모델의 취약점을 악용하여 예상과 크게 다른 응답을 생성합니다. 적대적 입력은 항상 명백하지 않으며(인간이 거의 인지하지 못할 정도임) 모델의 행동에 극적인 차이를 초래할 수 있습니다.
이러한 공격은 ChatGPT의 신뢰성에 영향을 미쳐 허위 정보 유포나 시스템 장애를 유발할 수 있습니다. 적대적 공격은 신경망 텍스트 분류기에 대한 주요 보안 위협으로, 방어 및 탐지가 극도로 방대한 입력 공간에서 어려워지기 때문입니다. 모델이 매우 고차원적이고 직관적이지 않은 근거에 따라 결정을 내릴 수 있는 환경이기 때문입니다.
#5. 개인정보 침해
ChatGPT는 드물게 모델이 개인이나 조직의 특정 개인정보를 실수로 유출하는 경우 개인정보를 침해할 수 있습니다. 모델 유출 시나리오는 알고리즘이 사적 데이터를 사용하여 훈련되거나 모델이 사용자 상호작용 중 특정 세부사항을 기억할 때 발생합니다.
개인정보 침해는 개인 정보, 영업 비밀 또는 독점 데이터의 노출로 이어질 수 있습니다. 이 위험은 ChatGPT가 민감한 데이터를 보유한 조직의 시스템에 통합될 때 더욱 커집니다. ChatGPT의 가장 어려운 보안 과제 중 하나는 사용자 프라이버시와 맞춤형 응답 간의 균형을 맞추는 것입니다.
#6. 무단 접근
ChatGPT 시스템에 대한 무단 접근은 다양한 보안 위협과 문제를 야기할 수 있습니다. 공격자는 모델을 장악하고 응답을 변경하며 민감한 데이터를 추출할 수 있습니다. 또한 해킹된 시스템을 기반으로 추가 공격 및/또는 선전을 수행할 수도 있습니다.
접근 권한은 취약한 인증 방식, 인프라 취약점 또는 사회공학적 기법을 통해 획득될 수 있습니다. 무단 접근 방지는 적절한 접근 제어, 정기적인 보안 감사, 직원 대상 보안 관행 교육을 통해 이루어집니다.
#7. 출력 조작
출력 조작을 통해 공격자는 ChatGPT를 속여 특정 답변(대부분 악의적인 답변)을 생성하도록 유도합니다. 이는 모델 훈련 방식을 조작하거나 특수 입력을 생성하는 방식으로 이루어집니다.
생성된 출력은 허위 정보 유포, 복수 목적 달성, 콘텐츠 필터 회피 등을 위해 조작될 수 있습니다. ChatGPT 출력 조작은 ChatGPT에 대한 신뢰를 심각하게 훼손할 뿐만 아니라 이를 의존하는 대상에게 피해를 입힐 수도 있습니다.
#8. 서비스 거부 공격
서비스 거부 공격는 ChatGPT 시스템을 과부하시켜 정상 사용자에게 서비스를 제공하지 못하도록 합니다. 예를 들어, 공격자는 API를 무력화하기 위해 다량의 요청이나 리소스 집약적인 프롬프트를 보낼 수 있습니다. 이러한 공격은 서비스를 중단시키고, 시스템을 다운시키거나 성능을 심각하게 저하시킬 수 있습니다.
서비스 거부 공격은 재정적 손실, 평판 손상 및 사용자 불만을 초래할 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 조직은 속도 제한 및 트래픽 모니터링 기술을 구현해야 합니다.
#9. 모델 도용
모델 도용은 ChatGPT의 아키텍처와 매개 변수를 사용하여 무단으로 복제하거나 리버스 엔지니어링하는 행위입니다. 경쟁 우위를 확보하거나, 모델의 악의적인 복제본을 만들거나, 라이선스 제한을 회피하기 위한 목적으로 이루어집니다.
결과적으로 모델 도용은 독점 정보 유출과 불법적인 인간형 AI 시스템 구축을 초래할 수 있습니다. 모델 도용을 완화하려면 적절한 배포 및 모니터링 접근 방식이 필요합니다. 특정 작업에 대한 제어 점검과 데이터 유출 시도 탐지를 동반한 적절한 접근 패턴을 사용해야 합니다.
#10. 데이터 유출
ChatGPT 데이터 유출은 모델이 훈련 데이터나 과거 대화 내용을 의도치 않게 누설하는 경우를 말합니다. 이는 조직의 민감한 정보 유출, 기밀 유지 계약 위반, 영업 비밀 노출로 이어질 수 있습니다.
데이터 유출은 명시적 답변이나 특정 모델의 행동 패턴을 통한 암시적 추론으로 발생할 수 있습니다. 데이터 유출을 방지하려면 데이터 정제가 중요합니다. 조직은 개인정보 보호 기술을 활용하고 모델 출력을 지속적으로 모니터링해야 합니다.
#11. 편향 증폭
편향 증폭은 훈련 데이터 내 기존 편향을 더욱 강화하거나 확대할 수 있습니다. 인종, 성별, 정치와 같은 민감한 영역에서는 편향되거나 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. 편향 증폭은 고정관념을 지속시키고, 허위 정보를 확산시키거나 의사 결정 과정을 왜곡할 수 있습니다. 자연어의 복잡성과 사회적 편향성 때문에 해결이 어렵습니다.
편향 증폭을 해결하려면 기술적·사회적 해결책을 결합한 다각적 접근이 필요합니다. 여기에는 훈련 데이터의 신중한 선별, 모델 개발 과정에서의 편향 제거 기법 적용, 엄격한 공정성 테스트 수행, 그리고 인간의 감독 유지가 포함됩니다. 그러나 모델이 본질적으로 사회적 편견이 포함된 과거 데이터의 패턴을 학습하기 때문에 편향을 완전히 제거하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.
#12. 악의적 미세 조정
악의적 미세 조정이란 ChatGPT를 재훈련하여 그 행동을 변경시키는 것을 의미합니다. 악의적인 공격자는 백도어를 삽입하기 위해 선별된 데이터로 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 이는 미묘하고 탐지하기 어려운 방식으로 모델의 행동을 변경할 수 있습니다. 이는 ChatGPT가 악의적으로 미세 조정되는 악몽 같은 시나리오로 이어질 수 있으며, 보안 손실 및/또는 유해하거나 민감한 콘텐츠를 유발할 수 있습니다. 이러한 위협에 대비하기 위해서는, 미세 조정된 모델을 구현할 때 모델 업데이트를 위한 안전한 프로세스가 마련되어 있어야 합니다.
ChatGPT가 비즈니스 운영에 통합됨에 따라 새로운 보안 위험이 발생합니다. Singularity™ XDR는 AI 기반 위협 탐지 기능을 통합한 확장형 탐지 및 대응 플랫폼으로, ChatGPT와 같은 AI 및 챗봇과 관련된 보안 위험을 식별하고 대응합니다.
ChatGPT의 타사 통합에 대한 보안 문제
조직이 타사 도구를 사용하여 ChatGPT를 기존 애플리케이션 및 서비스에 통합함에 따라 여러 가지 근본적인 보안 문제가 발생합니다. 고려해야 할 주요 보안 문제는 다음과 같습니다.
1. 전송 중 데이터 노출
제3자 앱과 통합된 ChatGPT에 입력된 민감한 데이터는 다양한 시스템과 네트워크를 통과합니다. 조직의 시스템, 제3자 플랫폼, OpenAI 서버 간 전송 과정에서 데이터가 가로채거나 노출될 위험이 높습니다.
2. 플러그인 취약점
제3자 플러그인과 통합 기능은 ChatGPT 자체의 보안 기준을 따르지 않을 수 있습니다. 악성 또는 보안 취약한 플러그인은 사용자 데이터를 유출하거나 유해한 프롬프트를 삽입하거나 AI 생성 콘텐츠의 품질을 저하시킬 수 있습니다.
3. 인증 체인 위험
조직이 더 많은 서비스와 시스템에 연결됨에 따라 인증 체인은 점점 더 복잡해지고 취약해집니다. 이 체인의 각 연결은 보안상의 잠재적 취약점을 의미합니다. 공격자가 이 체인의 어느 단계에서든 자격 증명이나 인증 토큰을 탈취하면 ChatGPT의 기능과 민감한 조직 데이터 모두에 대한 무단 접근 권한을 얻을 수 있습니다. 이는 단일 침해로 연결된 여러 서비스와 데이터베이스가 노출될 수 있는 연쇄적 보안 위험을 초래합니다.
사이버 범죄자들은 ChatGPT와 같은 AI 플랫폼을 피싱 공격 및 자격 증명 도용에 악용할 수 있습니다. SentinelOne의 Singularity™ Identity 신원 보안을 강화하고 신뢰할 수 있는 사용자만 민감한 시스템과 데이터에 접근할 수 있도록 보장함으로써 이러한 위협으로부터 방어하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
ChatGPT 구현을 위한 보안 모범 사례
보안 위협으로부터 ChatGPT를 보호하기 위한 만능 해결책은 존재하지 않습니다. 적절한 보안 조치를 구현하고 모범 사례를 따름으로써 조직은 다양한 잠재적 위협으로부터 스스로를 보호할 수 있습니다. 조직의 ChatGPT 위험을 완화할 수 있는 몇 가지 실천 방법은 다음과 같습니다:
1. 입력 검증
조직 내에서 적절한 입력 유효성 검사를 통해 유해한 프롬프트를 걸러내야 합니다. 명령어 삽입 가능성을 줄이기 위해 사용자 프롬프트를 간결하고 단순하게 유지하십시오. 비정상적이거나 유해한 입력 패턴은 자동화된 머신러닝 모델에 의해 탐지 및 표시됩니다. 새로운 위협과 향후 발생할 수 있는 위협을 반영하기 위해 유효성 검사 규칙을 지속적으로 업데이트하십시오.
2. 출력 필터링
ChatGPT 응답에는 유해하거나 바람직하지 않은 콘텐츠 생성을 방지하기 위한 자동화된 콘텐츠 필터가 통합되어 있습니다. 조직은 잠재적으로 문제가 될 수 있는 출력을 강조하기 위해 키워드 블랙리스트와 감정 분석도 활용해야 합니다. 사용자가 시행하기 어려울 수 있는 지적 정책 위반 사항을 탐지하기 위해 다단계 필터링을 도입하십시오.
3. 접근 제어
조직은 ChatGPT 접근 시 강력한 인증 및 권한 부여를 시행해야 합니다. 다중 요소 인증과 역할 기반 접근 제어로 시스템 노출을 제한하십시오. 무단 접근을 방지하기 위해 사용자 권한을 정기적으로 감사하고 업데이트하십시오. 세션 관리 전략을 활용하여 계정 탈취를 식별하고 차단하십시오.
4. 안전한 배포
조직은 네트워크 권한이 제한된 샌드박스 환경에서 ChatGPT를 운영해야 합니다. 방화벽 및 침입 탐지 시스템과 같은 검증된 보안 조치를 사용하여 활동을 모니터링하고 ChatGPT 인프라에 대한 무단 접근을 방어하십시오. 전송 중 및 저장 중인 데이터 암호화를 사용하여 비즈니스 핵심 데이터를 보호하십시오.
5. 지속적인 모니터링 및 사고 대응
해당되는 경우, 조직은 ChatGPT 시스템 전반에 실시간 모니터링을 구현하여 이상 징후 및 기타 다양한 보안 위협을 식별할 수 있도록 해야 합니다. 패턴 매칭 알고리즘과 머신 러닝을 적용하여 공격이나 오용을 나타내는 징후 패턴을 식별하십시오. 보안 사고에 신속하고 효율적으로 대응하기 위해 정기적으로 사고 대응 계획을 수립, 개발 및 테스트하십시오.
위험을 완화하기 위해 기업은 클라우드 환경 전반에 걸쳐 포괄적인 보안 조치를 도입해야 합니다. Singularity™ Cloud Security는 클라우드 기반 애플리케이션과 서비스를 보호하기 위한 사전 예방적 방어 기능을 제공하여 ChatGPT와 같은 도구가 클라우드 환경에서 악용되지 않도록 보장합니다.&
결론
끊임없이 증가하는 AI 구현과 함께 ChatGPT 보안을 보장하는 것은 결코 쉬지 않는 중요한 단계입니다. 점점 더 많은 산업 분야에서 ChatGPT를 도입함에 따라 보안 위험과 그 대응 방안을 이해하는 것이 중요합니다. 위협으로부터 데이터, 사용자, 시스템을 보호하기 위해 조직은 ChatGPT 보안에 대한 접근 방식에 경계를 늦추지 않아야 합니다.
ChatGPT 보안을 위한 종합적인 프로세스는 다층적 접근 방식입니다. 여기에는 입력 검증, 출력 필터링, 접근 제어, 안전한 배포가 포함됩니다. 위에서 언급한 조치와 함께 정기적인 보안 감사 및 ChatGPT 안전 사용을 위한 모범 사례에 대한 직원 교육은 효과적인 ChatGPT 보안 프로그램의 핵심 요소입니다. 이러한 조치를 구현하면 조직은 보안 침해 위험을 최소화하고 AI 시스템이 손상되는 것을 방지할 수 있습니다.
FAQs
프롬프트 주입 공격, 응답 데이터 유출, 민감한 정보 노출 가능성 등의 위험이 포함됩니다. 또한 API 키 관리, 무단 접근, 조직이 평가해야 할 유해한 콘텐츠나 악성 코드 생성 가능성 등 추가적인 위험 요소도 존재합니다.
악의적인 행위자들은 ChatGPT의 자연어 처리 능력을 이용해 인간이 작성한 것처럼 보이는 설득력 있는 피싱 이메일이나 사회공학적 스크립트를 생성할 수 있습니다. 이를 악용하여 진정성 있어 보이는 맞춤형 허위 정보를 생성할 수도 있습니다.
예, ChatGPT는 '환각(hallucinations)' 현상을 통해 부정확한 정보를 생성할 수 있습니다. 이는 응답에 자신감을 보임에도 불구하고 거짓 또는 오해의 소지가 있는 콘텐츠를 생성하는 현상입니다.
사용자가 프롬프트에 민감한 정보를 실수로 노출할 수 있으며, 이는 시스템에 지속되거나 처리될 수 있습니다. 또한 과거 대화에서 나온 민감한 정보가 다른 사용자를 위한 응답에 포함될 수 있습니다.
OpenAI는 시스템 개선을 위해 대화를 저장하며, 이는 데이터 보관 기간 및 활용 방식에 대한 사용자 불안으로 이어졌습니다. 조직이 ChatGPT가 통합된 Copilot을 어떤 형태의 비즈니스 커뮤니케이션에 사용한다면, 각 작업 자체를 정보 공개로 간주하는 것이 좋습니다. 조직은 준수해야 할 규정 준수 요구사항과 데이터 보호 규정이 있기 때문입니다.
ChatGPT를 타사 애플리케이션에 통합할 경우 여러 보안 취약점이 발생할 수 있습니다. 주요 위험 요소로는 부적절하게 구성된 보안 설정, 취약한 인증 메커니즘, 시스템 간 전송 중 발생할 수 있는 데이터 유출 등이 있습니다.
