생성적 AI(GenAI)는 기술 역량의 비약적인 발전을 의미하지만, 기업들이 독점 모델 개발에 자원을 쏟아붓는 과정에서 모델 도용이라는 새롭고 심각한 위협에 노출되고 있습니다. 이 새로운 공격 벡터는 일반적인 데이터 유출을 넘어 기업의 경쟁 우위를 확보하는 지적 재산(IP)을 표적으로 삼습니다. 공격자는 API 스크래핑이나 리버스 엔지니어링과 같은 정교한 방법을 통해 이러한 귀중한 AI 모델을 훔치거나 기반 학습 데이터를 추론하여 모델 구축에 필요한 막대한 투자를 무력화할 수 있습니다.
그 결과는 심각합니다. 도난당한 모델은 복제되거나, 암시장에서 판매되거나, 다른 보안 취약점을 찾는 데 악용될 수 있습니다. 고유한 AI 역량을 기반으로 미래를 구축하는 기업에게 이러한 위협을 이해하고 완화하는 것은 단순한 보안 우선순위가 아니라 비즈니스의 필수 과제입니다. CISO와 IT 리더에게 AI 모델 도난이 왜 그토록 시급한 문제가 되고 있을까요? 그 답은 모델 자체의 본질적인 가치와 이를 노리는 공격자들의 점점 더 정교해지는 수법에 있습니다.
AI 모델 도용이란?
AI 모델 탈취(모델 추출이라고도 함)는 머신러닝 모델을 무단으로 복제하는 행위입니다. 소프트웨어 일부를 훔치는 것과 달리, 이 공격은 항상 파일을 추출해야 하는 것은 아닙니다. 대신, 공격자는 반복적으로 모델과 상호작용하고 그 반응을 분석함으로써 모델의 기능을 효과적으로 "복제"할 수 있습니다. 공격자는 정교하게 제작된 수천 개의 쿼리를 전송하여 모델의 아키텍처, 매개변수, 동작을 추론하고, 개발 및 교육에 드는 높은 비용 없이도 자체적으로 사용할 수 있도록 모델을 재구축할 수 있습니다.
이 공격은 기업의 지적 재산권을 근본적으로 위협합니다. 금융 회사가 시장 동향을 예측하기 위해 독자적인 GenAI 모델을 개발한다고 가정해 보겠습니다. 경쟁사는 모델 도용 기법을 사용하여 이 모델을 복제하여 회사의 경쟁 우위를 하룻밤 사이에 없앨 수 있습니다. 이 위협은 단순히 이론적인 문제가 아닙니다. 연구원들은 이미 특수 하드웨어에서 실행되는 AI 모델을 해킹하지 않고도 훔칠 수 있는 능력을 입증했습니다. LayerX의 GenAI 보안 감사 사례에서 볼 수 있듯이, 많은 조직은 자사 모델이 도용되고 있다는 사실조차 인지하지 못하고 있어 심각한 보안 사각지대를 초래합니다.
공격자가 LLM 모델 도용에 사용하는 핵심 기술
사이버 범죄자들은 LLM 모델 탈취를 위해 인프라에 대한 직접적인 공격부터 보다 교묘한 쿼리 기반 공격까지 다양한 방법을 사용합니다. 이러한 벡터를 이해하는 것이 효과적인 방어 체계를 구축하는 첫걸음입니다.
API 스크래핑 및 쿼리 기반 공격
많은 기업이 API를 통해 GenAI 모델을 공개하여 다른 애플리케이션에 통합합니다. 기능상 필수적이지만, 이는 취약한 공격 영역을 생성하기도 합니다. API 스크래핑은 공격자가 모델의 API에 수천 또는 수백만 개의 쿼리를 자동화하는 기술입니다. 입력(프롬프트)과 출력(응답) 간의 관계를 분석함으로써 모델의 논리를 역공학할 수 있습니다.
악의적인 공격자가 봇넷을 사용하여 수천 개의 IP 주소에 이러한 쿼리를 배포하는 시나리오를 상상해 보세요. 이 방법은 이러한 악용을 방지하기 위해 설계된 기본적인 속도 제한 제어를 우회하는 데 도움이 됩니다. 각 쿼리는 작은 정보 조각을 추출하지만, 전체적으로는 모델의 내부 작동 방식을 드러냅니다. 이는 유사한 입력에 대해 일관된 출력을 제공하는 모델에 특히 효과적입니다. 웹 스크래핑 도구와 서비스는 이러한 작업을 그 어느 때보다 쉽게 만들어 공격자가 모든 공개 엔드포인트에서 대규모로 구조화된 데이터를 수집할 수 있도록 합니다.
리버스 엔지니어링 및 사이드 채널 공격
더 복잡하지만 매우 효과적인 방법은 리버스 엔지니어링입니다. 이는 모델의 설계, 아키텍처, 알고리즘을 이해하기 위해 모델을 심층적으로 분석하는 것을 포함합니다. 소프트웨어에서는 모델을 실행하는 애플리케이션을 디컴파일하여 코드에 접근하는 것을 의미할 수 있습니다. 이러한 수준의 접근 권한을 가진 공격자는 모델의 가중치와 아키텍처를 직접 훔칠 수 있습니다.
더욱 교활한 형태의 리버스 엔지니어링은 사이드 채널 공격입니다. 이 공격에서 공격자는 모델에 직접 접근할 필요가 전혀 없습니다. 대신, 모델이 실행되는 동안 기기의 전력 소비량, 전자기 방출, 처리 시간과 같은 간접적인 데이터 포인트를 모니터링합니다. 이러한 변동은 모델의 내부 작동에 대한 정보를 유출시킬 수 있으며, 숙련된 공격자는 기존의 보안 경고를 발동하지 않고도 모델의 구조를 재구성할 수 있습니다.
내부 위협 및 직접 침해
모든 위협이 외부에서 발생하는 것은 아닙니다. 모델 저장소에 접근할 수 있는 신뢰할 수 있는 직원이나 계약자가 의도적이든 의도치 않든 모델을 유출할 수 있습니다. 이는 모델 파일을 무단 기기에 복사하거나 자격 증명을 공유하는 것처럼 간단할 수 있습니다. 악의적인 내부자는 경쟁사에 모델을 판매할 수 있으며, 부주의한 직원은 잘못 구성된 권한을 통해 실수로 모델을 노출할 수도 있습니다.
직접적인 침해는 또 다른 일반적인 공격 경로입니다. 회사의 클라우드 스토리지, 서버 또는 코드 저장소에 무단으로 접근한 공격자는 자체 모델을 다운로드하기만 하면 됩니다. 잘못 구성된 보안 설정, 취약한 자격 증명, 그리고 패치되지 않은 취약점은 이러한 공격의 관문이 되는 경우가 많습니다.
도난당한 모델의 비즈니스 영향
모델 도용 LLM에 대해 논의할 때는 기술적 세부 사항을 넘어 비즈니스 영향까지 논의해야 합니다. 재정적, 전략적 피해는 치명적이고 장기적으로 지속될 수 있습니다.
- 지적 재산권 및 경쟁 우위 상실: 독점 AI 모델은 지적 재산권의 한 형태로, 수년간의 연구와 수백만 달러의 컴퓨팅 비용을 수반하는 경우가 많습니다. 모델이 도난당하면 해당 투자는 손실되고, 모델이 제공했던 경쟁 우위는 무산됩니다. 경쟁사는 도난당한 모델을 사용하여 경쟁 제품을 출시하여 시장 점유율과 매출을 잠식할 수 있습니다.
- 민감 데이터 노출: 많은 모델이 민감하거나 독점적인 데이터를 기반으로 학습됩니다. 모델을 탈취하는 과정에서 이러한 학습 데이터가 노출되어 심각한 데이터 유출로 이어질 수 있습니다. 이는 특히 데이터에 고객 개인 식별 정보(PII)나 기업 기밀 정보가 포함된 경우 매우 위험하며, 규제 당국의 벌금 및 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.
- 추가 공격 가능: 탈취된 모델은 공격자에게 완벽한 샌드박스입니다. 공격자는 오프라인에서 이를 분석하여 새로운 취약점을 발견하고, 신속한 침투 기법을 개발하거나, 보안 필터를 우회하는 방법을 찾을 수 있습니다. 탈취된 모델은 사실상 라이브 버전에 대한 더욱 정교한 공격을 계획하기 위한 훈련장이 됩니다.
- 경제적 및 평판 손상: 모델 도용의 직접적인 경제적 영향에는 R&D 투자 손실 및 잠재 수익 손실이 포함됩니다. 간접적으로, 공개적인 사고는 고객 신뢰와 브랜드 평판에 심각한 손상을 입혀 신규 사업 유치나 기존 고객 유지를 어렵게 만들 수 있습니다.
AI 모델 도난 방지에 대한 사전 예방적 접근 방식
이처럼 다면적인 위협으로부터 보호하려면 보안 사고방식의 전략적 전환이 필요합니다. 기존의 네트워크 기반 방어 체계는 이러한 공격을 정의하는 미묘한 상호작용에 대한 가시성이 부족하여 종종 충분하지 않습니다. 효과적인 AI 모델 도용 방지 전략은 상호 작용 지점인 브라우저에 초점을 맞춘 다층적이고 선제적인 접근 방식을 취해야 합니다.
1. 보안 API 및 액세스 제어
첫 번째 방어선은 모델을 노출하는 API를 강화하는 것입니다. 여기에는 권한이 있는 사용자와 애플리케이션만 쿼리를 보낼 수 있도록 강력한 인증 프로토콜을 구현하는 것이 포함됩니다. API 스크래핑에 필요한 대량의 쿼리를 방지하기 위해서는 속도 제한 또한 중요합니다. 그러나 고의적인 공격자는 IP 기반 속도 제한을 우회하는 경우가 많습니다. 따라서 사용자 행동과 쿼리 패턴을 분석하여 추출 시도를 나타내는 이상 징후를 탐지하는 등 더욱 심층적인 모니터링이 필요합니다.
2. 브라우저 기반 가시성 및 제어
대부분의 GenAI 도구와 플랫폼은 웹 브라우저를 통해 접근하기 때문에 보안은 브라우저 수준에서 작동해야 합니다. 바로 이 부분에서 LayerX의 엔터프라이즈 브라우저 확장 프로그램이 중요한 이점을 제공합니다. LayerX는 모든 SaaS 및 웹 활동에 대한 심층적인 가시성을 제공하며, 여기에는 승인된 SaaS 및 승인되지 않은 "섀도우 SaaS" AI 도구와의 상호작용도 포함됩니다.
공격자가 웹 기반 인터페이스에서 API 스크래핑을 통해 모델 탈취를 시도한다고 상상해 보세요. 네트워크 보안 도구는 합법적인 도메인으로 향하는 암호화된 트래픽만 감지할 수 있습니다. 그러나 LayerX는 브라우저 내에서 작동하며 사용자 활동을 맥락에 맞춰 모니터링할 수 있습니다. 단일 사용자 세션에서 발생하는 빈도가 높고 반복적인 쿼리를 식별하고 이를 의심스러운 행위로 표시할 수 있습니다. 또한 데이터 유출이나 모델 추출 시도와 유사한 활동을 차단하거나 경고하는 정책을 적용할 수도 있습니다.
3. 악성 데이터 유출 방지
공격자는 모델을 탈취하기 전에 정찰을 수행하는 경우가 많은데, 여기에는 시스템 이해를 위해 데이터를 유출하는 것도 포함될 수 있습니다. LayerX 플랫폼은 이를 차단하기 위해 강력한 데이터 유출 방지(DLP) 기능을 제공합니다. 사용자가 소스 코드나 내부 자격 증명과 같은 민감한 정보를 GenAI 프롬프트에 붙여넣으려는 시도를 감지하고 실시간으로 차단할 수 있습니다. 이를 통해 공격자가 탈취한 자격 증명을 사용하여 모델에 접근하는 것을 방지하고, 직원이 공격에 활용될 수 있는 데이터를 실수로 유출하는 것을 방지합니다.
4. 선진적인 기술적 대책
조직은 접근 제어 외에도 기술적 방어 수단을 구현하여 모델 도용을 더욱 어렵게 만들 수 있습니다.
- 모델 워터마킹: 이 기술은 모델 출력에 고유하고 눈에 보이지 않는 디지털 서명을 삽입합니다. 도난당한 모델이 다른 곳에서 사용될 경우, 워터마크를 통해 소유권을 증명하고 유출 출처를 추적할 수 있습니다.
- 차등 개인정보 보호: 이는 모델의 응답에 소량의 통계적 "노이즈"를 추가하는 것을 포함합니다. 이 노이즈는 공격자가 출력에서 정확한 매개변수를 역분석하는 것을 상당히 어렵게 만드는 동시에, 합법적 사용자의 유용성에 미치는 영향을 최소화합니다.
- 적대적 테스트: 실제 공격자가 취약점을 발견하기 전에 취약점을 파악하고 패치하기 위해 자사 시스템에 대한 모델 탈취 공격을 사전에 시뮬레이션합니다. AI를 위한 이러한 "레드팀 구성"은 성숙한 보안 프로그램의 필수적인 부분입니다.
그림: 1~5점 척도로 다양한 AI 모델 도용 기술을 탐지하는 데 있어서 상대적인 어려움을 보여주는 막대 그래프입니다.
브라우저 기반 방어가 필수적인 이유
GenAI 생태계는 대부분 브라우저 기반입니다. SaaS 플랫폼부터 웹 기반 개발자 도구까지, 브라우저는 이러한 강력한 모델로 향하는 관문입니다. 네트워크나 클라우드 경계에 초점을 맞춘 기존 보안 솔루션은 브라우저 세션 내 사용자 상호작용의 미묘한 차이를 제대로 파악하지 못합니다. 합법적인 개발자가 API를 쿼리하는 것과 악성 스크립트가 API 스크래핑을 수행하는 것을 효과적으로 구분하지 못합니다.
바로 이 부분에서 LayerX와 같은 브라우저 네이티브 솔루션이 필수적입니다. 브라우저 내에서 직접 작동함으로써 가시성 격차를 해소하고 AI 모델 도용과 같은 최신 위협을 차단하는 데 필요한 세부적인 제어 기능을 제공합니다. 모든 GenAI 사용을 모니터링하고, 섀도 IT에 대한 위험 기반 정책을 시행하며, 주요 공격에 앞서 흔히 발생하는 데이터 유출을 방지할 수 있습니다. LLM 모델 도용을 방지하려면 사용자와 애플리케이션의 상호 작용, 즉 마지막 단계까지 보호하는 보안 접근 방식이 필요합니다. 브라우저에 집중함으로써 기업은 가장 귀중한 디지털 자산을 증가하는 위협으로부터 보호하는 탄력적인 방어 체계를 구축할 수 있습니다.
