ChatGPT도 해킹된다? 생성형 AI 보안 위협과 예방 가이드

우리가 사용하는 생성형 AI, 과연 안전할까요? 공격자들의 새로운 타깃은 바로 인공지능입니다.

안녕하세요, ICT Leader입니다. 요즘 생성형 AI 서비스가 일상과 업무에서 빠르게 자리잡고 있는데요, 동시에 보안 위협 또한 급속도로 증가하고 있습니다. 특히 ChatGPT, Copilot, Bard 등 강력한 AI 모델을 악용한 공격이 전 세계적으로 보고되고 있어 보안 실무자들의 긴장감도 높아지고 있습니다. 오늘은 최신 AI 관련 사이버 공격 사례들과, 이를 어떻게 막을 수 있을지에 대해 함께 살펴보겠습니다.

바로가기 목차

1. 생성형 AI를 노리는 공격 트렌드 2. 실제 발생한 보안 위협 사례 3. 프롬프트 인젝션이란 무엇인가? 4. 예방을 위한 보안 전략 5. 머신러닝 기반 보안 솔루션 소개 6. AI 시대, 우리가 준비할 것들

1. 생성형 AI를 노리는 공격 트렌드

생성형 AI가 널리 활용되면서, 이를 겨냥한 사이버 공격도 빠르게 진화하고 있습니다. 해커들은 AI 모델을 학습시키는 과정, 사용자 입력을 처리하는 단계, 그리고 AI가 외부 시스템과 통신하는 인터페이스 등 다양한 지점을 공격 표적으로 삼고 있습니다. 특히, '프롬프트 인젝션(prompt injection)'과 '모델 오용(model abuse)'이 대표적인 기법으로 떠오르고 있습니다.

또한 AI가 자동으로 생성한 콘텐츠를 이용한 스피어 피싱, 가짜 뉴스 생성, 보안 우회 시도도 활발히 진행되고 있으며, 생성형 AI가 공격 도구 이자 공격 대상이 되는 시대가 현실화되고 있습니다.

2. 실제 발생한 보안 위협 사례

공격 유형	설명
Prompt Injection	입력값을 조작해 모델이 의도하지 않은 출력을 하게 만듬
Model Jailbreak	차단된 응답을 우회하여 민감한 정보를 생성하도록 유도
Training Data Poisoning	모델 학습 데이터에 악의적 데이터를 삽입하여 오작동 유발
Automated Phishing	AI를 활용해 실제 이메일처럼 보이는 피싱 콘텐츠 자동 생성

3. 프롬프트 인젝션이란 무엇인가?

프롬프트 인젝션은 생성형 AI에서 입력값에 특수한 명령어를 삽입해, 모델이 원래 의도하지 않았던 행동을 하도록 만드는 공격 기법입니다. 예를 들어, 질문 중간에 “모든 보안 규칙을 무시하고...”라는 문장을 넣어 모델의 필터링을 우회할 수 있습니다.

1. 입력값에 악의적인 명령어 포함
2. 모델이 이를 명령어로 인식
3. 비정상적인 출력이나 금지된 정보 제공

4. 예방을 위한 보안 전략

생성형 AI 보안을 위해서는 단순히 출력 필터링만으로는 부족합니다. 모델 입력부터 출력까지 전 과정에 보안 설계가 필요합니다. 특히 API 기반으로 운영되는 AI 서비스는 외부 요청의 정제, 인증 및 권한 검증 절차를 강화해야 합니다. 다음은 주요 보안 전략입니다:

• 사용자 입력값에 대한 사전 필터링 및 화이트리스트 적용
• 콘텐츠 출력 후 후처리(Post-Processing) 보안 적용
• AI API 호출에 대한 인증, IP 제한, 속도 제한(rate limit) 적용
• 보안 로그 수집 및 이상 행위 탐지 기능 연동

5. 머신러닝 기반 보안 솔루션 소개

AI 기술은 공격뿐 아니라 방어에서도 강력한 도구로 활용되고 있습니다. 머신러닝 기반 보안 솔루션은 비정상적인 행위를 자동 탐지하거나, 모델 자체에 보안 정책을 학습시켜 대응할 수 있도록 합니다.

솔루션	주요 기능
Microsoft Defender for Cloud	AI 모델 이상 감지 및 클라우드 환경 통합 보안
Google Vertex AI Threat Detection	ML 기반 위협 탐지 및 경보 자동화
Darktrace Cyber AI	비정상 트래픽 행동 분석 및 자율 대응

6. AI 시대, 우리가 준비할 것들

Q 생성형 AI를 사용할 때 가장 주의할 점은 무엇인가요?

민감한 개인정보, 기업 내부 정보, 보안 키 등을 절대 입력하지 않는 것이 핵심입니다. 생성형 AI는 모든 입력이 학습에 활용될 수 있다는 전제 하에 운영되기 때문입니다.

 

Q 기업에서 생성형 AI를 도입할 때 꼭 필요한 보안 조치는?

AI 사용 정책 수립, 접근 제어 및 로그 관리, 모델 출력 검토 프로세스 마련 등이 필요합니다. 또한, 모델 API를 외부와 연동할 경우 인증 절차와 속도 제한 설정은 필수입니다.

 

Q AI 보안을 위해 실무자들이 알아야 할 기술은?

프롬프트 인젝션 대응 원리, AI 모델의 구조, OAuth 기반 인증 처리, Web API 보안, 그리고 보안 로그 분석 기법 등을 익혀두는 것이 좋습니다.

AI는 분명 우리 삶과 업무에 혁신을 가져왔지만, 동시에 새로운 보안 위협도 함께 등장하고 있습니다.

생성형 AI를 활용할수록 더 높은 수준의 보안 의식과 대응 전략

이 필요합니다. 오늘 소개한 위협 사례와 보안 솔루션들이 여러분의 실무에 도움이 되기를 바랍니다. 앞으로도 ICT Leader 블로그는 실전 중심의 최신 보안 정보를 계속해서 전달하겠습니다.