트랜스포머와 생성형 AI의 등장으로 인공지능은 인간과 구분하기 어려운 텍스트를 생성할 수 있는 수준에 이르렀습니다. 이러한 AI 시스템은 다양한 산업 분야에서 기사부터 이미지, 심지어 코드에 이르기까지 무엇이든 만들 수 있습니다. 그러나 우리 모두가 잘 알고 있듯이, 큰 힘에는 큰 책임이 따르며, 생성형 AI의 증가는 분명히 해결해야 할 완전히 새로운 보안 위험의 문제를 야기했습니다.
이 글에서는 생성형 AI 보안이 무엇인지, 오용 시 발생할 수 있는 위협은 무엇인지, 그리고 이를 어떻게 줄일 수 있는지 심층적으로 살펴보겠습니다. 또한 조직이 새롭게 등장하는 위협에 대처하는 데 SentinelOne과 같은 사이버 보안 솔루션이 어떤 역할을 하는지 논의할 것입니다.
생성형 AI 보안이란?
생성형 AI 보안은 악용으로부터 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 시스템을 보호하거나 오용을 방지하기 위해 사용되는 관행과 도구를 의미합니다. 이는 데이터 프라이버시부터 AI 생성 허위 정보의 잠재적 위험까지 모든 것을 포괄합니다.
생성형 AI는 매우 현실적인 콘텐츠를 생성하여 유해한 방식으로 배포될 수 있으므로, 이러한 시스템의 보안에 많은 노력이 필요합니다. 기술이 설계 단계에서부터 안전하지 않다면 생성형 AI는 딥페이크 제작, 유해 코드 생성, 대규모 사회공학적 공격 자동화에 악용될 수 있습니다. 생성형 AI 시스템의 보안을 유지하는 것은 시스템 자체와 그 출력물의 표적이 될 수 있는 모든 이들을 보호합니다.
생성형 AI 보안의 주요 위험은 데이터 프라이버시와 관련됩니다. 이러한 시스템은 사적·개인 정보가 포함될 수 있는 방대한 데이터베이스로 훈련됩니다. 이 훈련 데이터를 안전하게 보호하고 익명화하는 것이 중요합니다. 더 중요한 것은 생성형 AI 시스템이 출력하는 정보 자체가 상당한 위험 요소이며, 올바르게 관리되지 않을 경우 사적인 개인 데이터를 의도치 않게 노출시킬 수 있다는 점입니다.또한 생성형 AI 보안의 주요 포인트 중 하나는 다양한 데이터 처리 절차를 개발하고 다른 윤리적 문제에 대한 특정 점검을 통해 광범위한 개인정보 보호 문제와 규정 준수에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지입니다. 즉, 이 기술로 생성된 콘텐츠는 보다 의미 있는 목적 관련 방향성을 유지해야 합니다.
10가지 생성형 AI 보안 위험
생성형 AI의 역량은 지속적으로 발전하고 있으며, 새로운 기능이 추가될 때마다 새로운 보안 위험이 동반됩니다. 생성형 AI 기술을 활용하면서도 강력한 보안 자산을 유지하려는 기업에게 이러한 위험을 파악하는 것은 매우 중요합니다. 생성형 AI의 주요 보안 취약점 10가지는 다음과 같습니다:
#1. 딥페이크 생성
생성형 AI는 매우 현실적인 가짜 동영상, 이미지 또는 음성 녹음(가장 흔히 얼굴 교체 음란 동영상과 연관됨)인 딥페이크 제작을 개선했습니다. 이 기술은 가장 사실적으로 보이는 영상을 생성할 수 있어 가짜 뉴스를 전례 없이 가능하게 하며, 딥페이크를 매우 심각한 문제로 만들고 있습니다.
그러나 딥페이크의 영향력은 단순한 오락이나 장난을 훨씬 뛰어넘습니다. 딥페이크는 공무원이나 경영진 같은 유명인의 신원 도용으로 이어질 수 있으며, 평판 훼손, 금융 사기, 심지어 정치적 불안정까지 초래할 수 있습니다. CEO가 사실과 다른 발언을 하는 딥페이크 영상이 기업의 주가에 어떤 영향을 미칠지, 직원과 이해관계자들을 얼마나 불안하게 할지 상상해 보십시오.
#2. 자동화된 피싱 공격
생성형 인공지능은 피싱 공격의 최신 기술을 변화시키고 있으며, 이는 더욱 정교해지고 탐지가 어려워지고 있습니다. AI 기반 시스템은 실제 사람들의 인격과 개인 정보를 완벽히 재현하는 등 글쓰기 스타일을 모방하여 극도로 사실적이고 개인화된 피싱 이메일을 (대규모로) 자동 생성할 수 있습니다.
이러한 AI 기반 피싱 캠페인은 패턴 매칭이나 키워드 탐지에 의존하는 기존 보안 기술을 우회할 수도 있습니다. 소셜 네트워크 및 기타 공개 자료에서 수집한 방대한 데이터로 훈련된 인공지능을 활용하면, AI 자체가 각 수신자를 대상으로 한 메시지를 생성하여 공격 효과를 높일 수 있습니다. 그 결과, 자격 증명 탈취, 악성코드 유포 또는 일반적인 사회공학적 기법의 성공률이 높아질 가능성이 있습니다.
#3. 악성 코드 생성
GitHub Copilot 및 Cursor AI와 같은 도구는 생성형 AI를 활용해 코드를 작성합니다. 강력한 보안 솔루션 개발에 유용한 도구일 수 있지만, 공격자들이 생성하는 새로운 악성 코드의 양은 놀라울 정도입니다.
AI 기반 시스템은 기존 악성코드를 분석하고 성공적인 공격 패턴을 식별하여 기존 보안 조치의 탐지를 회피할 수 있는 새로운 변종을 생성할 수 있습니다. 이는 악성코드의 고속 발전을 촉진하여 사이버 보안 전문가들을 과부하 상태로 몰아넣을 가능성이 높습니다.
#4. 사회공학
사회공학 공격은 AI의 도움으로 점점 더 정교해지고 있습니다. 웹상의 방대한 양의 개인 데이터를 활용하여, 인공 지능은 기계가 초개인화되고 효과적인 사회 공학적 공격을 개발할 수 있게 합니다.
이러한 AI 기반 공격은 단순한 이메일 피싱을 넘어섭니다. 보이스 피싱(vishing) 공격을 위한 진짜 음성 녹음 위조부터 장기적인 캣피싱(catfishing) 계획에 필요한 복잡한 거짓말 개발까지 다양합니다. 이러한 공격이 특히 교묘한 이유 중 하나는 AI가 실시간으로 전술을 조정하여 각기 다른 대상에게 독특한 방식으로 영향을 미칠 수 있다는 점입니다.
#5. AI 시스템에 대한 적대적 공격
조직이 보안 조치에 AI에 더 많이 의존할수록. 보안 시스템이 직면할 수 있는 적대적 공격은 대부분 특수 제작된 노이즈로 이루어져 입력값을 완벽히 모방하여 특정 악성코드 패킷이나 신호를 포함하는 동일한 출력을 생성함으로써 데이터 오염을 일으킵니다. 생성형 AI가 다른 입력값을 생성하여 AI의 두 번째(또는 그 이상) 계층을 속이면, 이 계층이 잘못된 출력이나 결정을 내리게 할 수 있습니다.
예를 들어 생성형 AI는 최첨단 이미지 인식 시스템의 딥러닝 알고리즘을 무력화하도록 특별히 설계된 이미지를 생성하거나, 콘텐츠 검토 소프트웨어를 회피하도록 구성된 텍스트를 만들어 자연어 처리 시스템을 속이는 데 활용될 수 있습니다. 이러한 적대적 공격은 AI 기반 보안 시스템의 신뢰성을 약화시키고, 결국 악의적인 행위자들이 자신들의 이익을 위해 빠져나갈 수 있는 커다란 구멍을 남길 수 있습니다.
#6. 데이터 포이즌(Data Poisoning)
데이터 포이즌(Data poisoning) 공격은 생성형 AI 시스템을 포함하는 AI 모델 구축에 사용되는 훈련 데이터를 변경하는 방식으로 작동합니다. 또한 교묘하게 조작된 악성 데이터 포인트를 훈련 세트에 주입하여 AI의 동작을 왜곡할 수도 있습니다.
예를 들어, 코드 완성 제안 등에 사용되는 생성형 AI 시스템에 대한 데이터 포이즌 공격은 제안된 코드 스니펫에 취약점을 주입할 수 있습니다. 이는 AI 기반 보안 시스템에서 더욱 두드러집니다. 훈련 데이터에 독을 섞으면 사각지대가 생겨 다른 곳의 공격이 탐지되지 않을 수 있습니다.
#7. 모델 도용 및 리버스 엔지니어링
생성형 AI 모델이 더욱 정교해지고 가치 높아짐에 따라, 모델 자체가 도난 및 리버스 엔지니어링의 표적이 됩니다. 이러한 모델에 접근한 공격자는 이를 이용해 자체 경쟁 시스템을 구축하거나, 더 위험하게는 AI 기반 시스템의 취약점을 찾아 악용할 수 있습니다.
모델 도난은 지적 재산권 손실로 이어져 조직에 수백만 달러의 연구 개발 투자 손실을 초래할 수 있습니다. 또한 공격자가 보안 목적으로 사용되는 모델을 리버스 엔지니어링할 수 있다면, 해당 모델의 동작을 예측하고 우회 전략을 개발하여 해당 AI 시스템을 중심으로 구축된 전체 보안 인프라를 훼손할 수 있습니다.
#8. AI 생성 허위정보 캠페인
생성형 AI는 초인적인 양의 일관성 있고 맥락을 인지하는 텍스트를 생성할 수 있어 대규모 허위 정보 유포에 강력한 도구로 활용됩니다. AI 관점에서 보면, 소셜 미디어를 통해 확산되어 특정 대상이나 플랫폼을 타격할 수 있는 오도적인 기사, 소셜 미디어 게시물, 댓글의 사례는 셀 수 없이 많습니다.
이러한 AI 기반 가짜 뉴스는 허위 정보 캠페인으로 시작되어 여론 조작(선거 개입)이나 시장 패닉 유발에 활용될 수 있으며, 실제로 그러한 사례가 존재합니다. 팩트체커와 관리자의 유일한 해결책은 거짓이 반박 불가능할 정도로 광범위하게 퍼지기 전에, 이론상 AI 자체의 작동 속도만큼 빠르게 작업 속도를 높이는 것입니다.
#9. AI 출력물의 개인정보 유출
방대한 데이터셋으로 훈련된 생성형 AI 모델은 출력물에서 의도치 않게 개인정보를 유출할 수 있습니다. 이를 모델 유출 또는 원치 않는 기억화(memorization)라고 합니다.
예를 들어, 제대로 훈련되지 않은 언어 모델은 텍스트 출력물에 영업비밀을 무의식적으로 인코딩할 수 있습니다. 마찬가지로 의료 이미지로 훈련된 이미지 생성 모델은 출력물에 새로운 환자별 정보를 생성할 수 있습니다. 이 경우 개인정보 유출은 감지하기 어려운 미묘한 방식으로 발생할 수 있습니다.
#10. AI 생성 콘텐츠에 대한 과도한 의존
생성형 AI가 더 대중화되고 그 출력이 더 설득력 있게 되면서, 충분한 검증 없이 AI 생성 콘텐츠에 지나치게 의존하는 위험은 더욱 커질 것입니다. 이는 결국 부정확성, 편견 또는 노골적인 거짓말의 확산을 초래할 수 있습니다.
저널리즘, 연구, 기업 및 정부 기관의 의사 결정과 같은 분야에서는 비판적 검토 없이 AI 생성 콘텐츠를 수용할 경우 현실 세계에 영향을 미칠 수 있으므로 위험이 가장 클 수 있습니다. 예를 들어, 실제 인간과 결과를 검증하지 않고 AI 생성 시장 분석에만 의존한다면 잘못된 권고 사항을 예상해야 합니다. 의료 분야에서도 검증 없이 AI가 생성한 진단 결과에 지나치게 의존하면 환자에게 해로울 수 있는 위험이 존재합니다.
생성형 AI 보안 위험 완화
조직이 생성형 AI로 인한 보안 문제를 해결할 수 있는 몇 가지 효과적인 방법이 있습니다. 보안을 개선하기 위한 다섯 가지 중요한 방법은 다음과 같습니다.
1. 엄격한 접근 제어 및 인증
강력한 접근 제어 및 인증은 생성형 AI 시스템을 보호하는 데 매우 중요합니다. 위의 예와 같이, 다중 인증, 역할 기반 접근 제어 및 정기적인 감사는 모두 이 범주에 속합니다. 생성형 AI는 때때로 부적절하게 사용될 수 있으므로, 노출을 최소화하고 이러한 모델과 상호 작용할 수 있는 사람을 제한하는 것이 기업을 위한 또 다른 조치입니다.
2. 개인 정보 보호 및 데이터 보호 시스템 개선
생성형 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용된 데이터가 있다면, 이를 잘 보호해야 합니다. 여기에는 데이터 암호화(저장 중 및 전송 중 데이터)부터 차등 프라이버시 같은 프라이버시 기술까지 포함되며, 개별 데이터 포인트가 비공개로 유지되도록 보장해야 합니다. 정기적인 데이터 감사와 적절한 데이터 보존 정책은 AI가 개인 식별 정보를 무의식적으로 유출하는 것을 방지할 수 있습니다.
3. 적절한 모델 거버넌스 및 추적 체계 구축
생성형 AI 시스템의 보안성과 신뢰성을 보장하는 핵심은 완벽한 모델 거버넌스 프레임워크를 구축하는 것입니다. 통제 수단은 정기적인 모델 감사 실행, 예상치 못한 행동/출력 모니터링, 악성 콘텐츠 생성을 방지하기 위한 안전 장치 설계 등 다양할 수 있습니다. 지속적인 모니터링을 통해 잠재적인 보안 침해나 모델 성능 저하를 조기에 탐지할 수 있습니다.
4. AI 윤리 및 보안 교육에 투자하라
이러한 위험을 피하기 위해서는 직원들이 AI 윤리와 보안에 대해 교육받는 것이 필수적입니다. 이러한 준비에는 AI 생성 콘텐츠를 식별하는 효율적인 방법 학습, AI 시스템의 한계 인식, 잠재적 보안 위험 감지 등이 포함됩니다. 궁극적으로 조직이 AI에 대한 경각심과 책임감을 가진 문화를 조성하면, 이는 인공지능 사용으로 인한 보안 위협에 대한 인간의 방어선을 보호하는 안전장치 역할을 할 것입니다.
5. 사이버 보안 전문가 및 AI 연구자와 협력하기
생성형 AI 보안은 생성형 AI가 초래하는 위험을 지속적으로 완화하기 위해 보안 전문가와 AI 연구자 간의 지속적인 대화가 필요합니다. 이는 산업계 작업 그룹 참여, 위협 정보 공유, 심지어 학계와의 협력을 의미할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 AI 보안 분야의 새로운 발전에 적절히 대응할 수 있도록 전략을 조정할 수 있습니다.
Singularity Endpoint Protection와 같은 AI 기반 솔루션은 생성형 AI 기반 공격을 실시간으로 탐지하고 차단할 수 있습니다.
SentinelOne은 어떻게 도움이 될까요?
SentinelOne 또한 생성형 AI의 보안 과제를 해결하는 솔루션을 제공합니다. 몇 가지를 살펴보겠습니다.
- 위협 탐지: SentinelOne은 공격을 확대하려는 모든 위협을 실시간으로 탐지하고 대응할 수 있습니다.
- 행동 기반 AI: SentinelOne의 독자적인 행동 기반 AI는 AI에 의해 생성된 공격이나 AI 시스템의 무단 사용을 나타내는 비정상적인 행동을 탐지할 수 있습니다.
- 위협을 쉽게 격리하고 대응: SentinelOne의 자동화된 대응 기능은 AI 관련 보안 사고의 영향을 줄이는 대응을 통해 공격을 신속하게 차단할 수 있습니다.
- 엔드포인트 및 EDR: SentinelOne은 생성형 AI 도구로 사용되는 엔드포인트 장치를 보호합니다.
결론
생성형 AI는 전례 없는 능력을 제공하는 흥미로운 기술이지만, 조직이 고려해야 할 완전히 새로운 보안 문제를 야기하기도 합니다. 기업들이 이러한 위험을 인지하고 보다 강력한 보안에 노력한다면, 생성형 AI는 보안 침해를 피하면서 막대한 선을 가져올 잠재력을 지닌 채 크게 번창할 것입니다.
생성형 AI 분야가 발전함에 따라 기업들은 최신 보안 조치와 모범 사례를 지속적으로 파악하는 것이 중요합니다. 생성형 AI는 미래 문제 해결을 위한 새로운 기회의 세계를 열어주는 동시에 기업이 극복해야 할 도전 과제도 제시합니다. 이러한 위험 요소는 결국 AI 어시스턴트에 제공해야 할 요소와 과도한 피해를 방지하기 위한 방안을 결정합니다. 생성형 AI 시스템의 보안을 유지하려면 싱귤러리티의 AI 기반 보안을 통합하는 것이 신종 위협을 탐지하고 방지하는 데 핵심적입니다.
FAQs
생성형 AI는 대규모로 고도로 개인화되고 설득력 있는 메시지를 생성함으로써 피싱 및 사회공학 공격에 악용될 수 있습니다. 이러한 AI 시스템은 소셜 미디어 및 기타 출처의 방대한 양의 개인 데이터를 분석하여 신뢰할 수 있는 개인이나 조직을 매우 유사하게 모방한 이메일, 메시지, 심지어 음성 통화까지 제작할 수 있습니다.
AI 생성 딥페이크는 오용 가능성과 실제 콘텐츠와의 구분이 어렵다는 점에서 중대한 윤리적 문제를 제기합니다. 주요 우려 사항 중 하나는 딥페이크를 이용해 허위 정보나 유포 정보를 퍼뜨려 여론을 조작하거나 선거에 영향을 미치거나 평판을 훼손할 수 있다는 점입니다. 또한 딥페이크는 동의 없이 타인의 모습을 이용해 제작될 수 있어 사생활 침해 문제가 발생할 수 있으며, 이는 괴롭힘이나 착취로 이어질 수 있습니다.
조직은 다각적인 접근을 통해 생성형 AI의 보안 위험을 완화할 수 있습니다. 여기에는 AI 시스템에 대한 강력한 접근 제어 및 인증 구현, 훈련 데이터와 AI 출력물에 대한 적절한 데이터 보호 조치 확보, 견고한 모델 거버넌스 프레임워크 개발이 포함됩니다. AI 모델과 그 출력물에 대한 정기적인 보안 감사는 물론, 직원 대상 AI 윤리 및 보안 교육에 투자하는 것이 중요합니다. 조직은 또한 AI 보안 분야의 최신 동향을 파악하고 사이버 보안 전문가와 협력해야 합니다.
AI 생성 콘텐츠는 설득력 있는 허위 콘텐츠를 대량으로 신속하게 생성할 수 있는 능력 때문에 허위 정보나 가짜 정보를 확산시키는 강력한 도구가 될 수 있습니다. AI 시스템은 가짜 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물, 심지어 합법적으로 보이는 전체 웹사이트까지 생성할 수 있습니다. 이러한 시스템은 특정 대상에 맞게 콘텐츠를 맞춤화하여 허위 정보가 더 쉽게 믿어지고 공유되도록 할 수 있습니다. AI는 또한 허위 주장을 뒷받침하는 딥페이크 동영상이나 조작된 이미지를 만드는 데에도 사용될 수 있습니다.
