안녕하세요, (주)보안클라우드 입니다. 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)은 인공지능 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이러한 모델은 텍스트 생성, 번역, 요약, 대화 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 그러나 LLM의 급속한 발전과 확산은 새로운 보안 문제를 야기하고 있습니다. 이번 블로그 글에서는 LLM 기반 인공지능의 보안 문제와 이에 대한 대응 방안에 대해 중점적으로 살펴보겠습니다.

대규모 언어 모델(LLM)

Large Language Model은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 인공지능(AI) 모델로,

대량의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해와 생성을 수행할 수 있는 모델

이제는 거의 모든 사람들이 알게 된 대표적인 LLM 모델로 OpenAI의 GPT 시리즈가 있습니다. 저희도 작년에 GPT가 반향을 일으켰을 당시 블로그 게시글을 작성했던 기억이 있습니다. 척척박사 ChatGPT 어디까지일까?

이로부터 1년 후 현재 GPT는 당시와는 비교할 수 없을 만큼 발전을 이루었습니다. 저희가 글을 작성할 때 GPT는 3.5버전을 대상으로 이야기드렸지만, 글을 작성하고 있는 현재 GPT-4o가 출시하여 인공지능과 음성 대화를 할 수 있고, 영상, 이미지까지 생성해 주는 기술까지 이르렀습니다. 이렇게 과거 이야기를 나누는 이유는 너무 좋은 성능과 발전 속도로 많은 주목을 받으나, 동시에 보안 문제에 대한 우려도 커지고 있습니다. LLM 기반 시스템의 보안 문제는 단순한 기술적 결함을 넘어, 사회적, 윤리적 문제로도 확장될 수 있습니다.

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비영리 단체 OWASP에서는 "OWASP Top 10 for LLM Applications"를 발표하였습니다. 이는 LLM 애플리케이션에서 주로 발생하는 보안 취약점 10개 항목으로 이루어져 개발자와 보안 전문가에게 안전한 애플리케이션 개발에 도움을 줍니다.

출처 : https://genai.owasp.org/

인공지능 보안의 중요성

• 사회적 신뢰 구축

LLM 기반 인공지능 시스템의 보안이 강화되면, 사용자들은 이러한 시스템을 더 신뢰하게 됩니다. 이는 인공지능 기술의 도입과 확산을 촉진시키고, 사회 전반에 걸쳐 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 보안이 강화된 시스템은 기업과 정부 기관이 더 안심하고 AI 기술을 활용할 수 있게 하며, 이는 혁신과 효율성을 높이는 데 기여합니다.

• 법적 및 규제 준수

LLM 기반 시스템은 다양한 법적 및 규제 요구 사항을 준수해야 합니다. 이는 특히 금융, 의료, 공공 서비스와 같은 민감한 데이터를 다루는 분야에서 더욱 중요합니다. 보안을 강화하여 법적 규제를 준수함으로써 기업은 불필요한 법적 문제를 피하고, 이용자들에게 질 높은 서비스를 제공할 수 있습니다.

• 경제적 손실 방지

보안 취약점으로 인한 데이터 유출, 서비스 중단, 허위 정보 확산 등은 심각한 경제적 손실을 초래할 수 있습니다. LLM 기반 인공지능 시스템의 보안을 강화함으로써 이러한 리스크를 줄이고, 기업과 사회에 경제적 효과를 가져올 수 있습니다.

• 기술 발전의 지속 가능성

보안이 강화된 LLM 기반 인공지능 시스템은 지속 가능한 기술 발전을 가능하게 합니다. 이는 연구와 개발의 안정성을 높이고, 새로운 기술 혁신이 계속해서 이루어질 수 있는 환경과 분위기를 조성합니다. 안전한 환경에서 개발된 기술은 더 큰 가치를 창출하며, 장기적인 성장을 가능하게 합니다.

LLM 기반 인공지능의 보안 문제

• 데이터 유출

LLM 모델의 답변에 뜻하지 않게 민감 정보, 기업 내부 정보 등 세부정보를 답변하는 경우 발생할 수 있습니다. 이는 부적절한 민감 정보 필터링, 민감 데이터 과다 학습, 모델 오류 등으로 발생할 수 있습니다.

• 허위 정보 생성 및 확산

LLM은 매우 설득력 있는 텍스트를 생성할 수 있어, 이를 악용하여 허위 정보를 생성하고 확산시킬 수 있습니다. 특히 SNS에서 가짜 뉴스나 악성 루머가 빠르게 퍼질 수 있으며, 이는 사회적 혼란을 야기하거나 특정 개인이나 단체를 악의적으로 공격하는 데 사용될 수 있습니다.

• 모델의 편향성과 차별

LLM은 학습 데이터셋의 편향성을 그대로 반영하여 결과를 생성합니다. 이는 인종, 성별, 연령 등의 기준에 따른 차별적인 결과를 출력할 수 있습니다. 편향된 모델은 특정 그룹에 대해 부정확하거나 불공평한 결과를 제공할 수 있으며, 이는 사회적 분란을 심화시킬 수 있습니다.

• 프라이버시 침해

LLM은 대규모 데이터셋을 기반으로 학습하며, 이러한 데이터셋에는 종종 민감한 정보가 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 특정 개인의 이름, 주소, 신용카드 번호 등의 민감한 정보를 수집하여 출력할 가능성이 있습니다. 이는 개인 정보보호와 관련된 심각한 문제를 야기할 수 있으며, 데이터 유출 시 사용자의 신뢰를 크게 손상시킬 수 있습니다.

• 프롬프트 주입

LLM을 속여 악의적이거나 의도하지 않은 출력을 생성하도록 하는 기법입니다. 이는 사용자가 모델에 제공하는 입력에 악의적인 프롬프트를 삽입함으로써 모델이 이를 학습된 지식으로 착각하게 하거나, 예상치 못한 행동을 하도록 유도하는 것을 말합니다. 프롬프트 주입 공격은 시스템의 무결성을 해치고, 주입을 성공한다면 위의 보안 문제를 모두 초래할 수 있습니다.

대응 방안

• 민감한 데이터 필터링

학습 데이터셋에서 민감한 정보를 사전에 필터링하여 포함되지 않도록 해야 합니다. 이는 데이터 수집 과정에서 민감한 데이터를 식별하고 제거하는 기술을 포함합니다. 또한, 모델 훈련 전 데이터를 정제하고 익명화하는 과정이 필요합니다.

• 출력 모니터링 및 필터링

LLM이 민감 정보를 드러내는 일을 방지하도록 엄격한 출력 필터링 및 맥락 인식 메커니즘을 시행하고, 학습 과정 중에 과다 학습되지 않도록 조치해야 합니다.

• 입력 검증 및 필터링

프롬프트 주입 공격을 방지하기 위해 가장 중요한 것은 입력 검증입니다. 사용자가 입력한 데이터를 철저히 검증하고, 악의적이거나 의심스러운 입력을 필터링해야 합니다.

• 허위 정보 검출

허위 정보를 검출하고 차단하는 기술을 개발하여 LLM의 출력을 신뢰할 수 있도록 합니다. 이는 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 텍스트의 진위를 판단하고, 허위 정보를 차단하는 시스템이 될 수 있습니다.

미래 과제

LLM의 발전은 인공지능의 가능성을 크게 확장했지만, 동시에 새로운 도전과 과제를 남겨주고 있습니다. 기술의 발전과 함께 보안, 윤리, 사회적 책임에 대한 심도 있는 논의가 필요합니다. 앞으로 LLM의 활용을 극대화하고, 그로 인한 부작용을 최소화하기 위한 방안으로 다음과 같은 과제들이 남아 있습니다.

• 표준화

LLM 보안의 표준을 마련하여 산업 전반에 걸쳐 일관된 보안 수준을 유지해야 합니다. 이는 각 산업 분야에서 공통으로 적용할 수 있는 보안 가이드라인과 규정을 마련함으로써 이루어질 수 있습니다.

• 법적 규제

LLM 보안과 관련된 법적 규제를 정비하여 불법 행위를 방지하고, 피해 발생 시 적절한 대응이 이루어지도록 해야 합니다. 이는 LLM 기술 사용에 대한 법적 책임을 명확히 하고, 보안 위반에 대한 처벌 규정을 강화하는 것입니다.

• 지속적인 연구

LLM 보안 분야의 지속적인 연구와 발전이 필요합니다. 새로운 위협에 대응하기 위해 최신 기술을 연구하고 개발해야 합니다.

• 교육 및 인식 제고

LLM 보안의 중요성을 널리 알리고, 관련 전문가를 양성하여 전반적인 보안 수준을 향상시켜야 합니다. 이는 LLM 보안 교육 프로그램을 강화하고, 일반 대중에게 보안의 중요성을 알리는 행위가 될 수 있습니다.

LLM 기술의 발전은 우리 사회에 많은 이점을 제공하지만, 그에 따른 보안 문제 역시 무시할 수 없는 중요한 과제입니다. 데이터 유출, 허위 정보 생성, 모델 조작, 적대적 공격, 프라이버시 침해 등 다양한 위협에 대응하기 위해 우리는 끊임없이 노력해야 합니다. 민감한 데이터 필터링, 출력 모니터링, 모델 보호, 적대적 공격 방어, 프라이버시 보호, 허위 정보 검출, 사용자 교육 등 다양한 방안을 통해 LLM 보안을 강화함으로써 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축해 나가야 합니다.

인공지능 보안은 단순한 기술적 문제를 넘어서, 우리 사회의 안전과 직결된 중요한 이슈입니다. 앞으로도 이 분야에 대한 지속적인 관심과 노력이 필요할 것입니다. 안전한 LLM 기반 AI 시스템을 통해 우리는 더 나은 미래를 만들어 나갈 수 있습니다.