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[IT뉴스]챗GPT 이용한 개인정보 악용 우려 ↑…“확장 가능한 보안 장치 필요”
온카뱅크관리자
조회:
45
2025-02-24 10:07:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST, LLM 사이버 공격 악용 규명<br>LLM 능력과 사이버 공격 횟수 비례</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="zoxwAOhL7F"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a6d347811b69c4546fe5fe5fba87178dff951d164e9c397ea9715432705586d7" dmcf-pid="qgMrcIlo3t" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="LLM 에이전트가 웹 기반 도구들을 사용하여 공격자(유저)의 요구에 따라 답변을 생성하는 과정이다. ⓒ한국과학기술원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202502/24/dailian/20250224100244408iwwk.png" data-org-width="554" dmcf-mid="7CMrcIlo33" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202502/24/dailian/20250224100244408iwwk.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> LLM 에이전트가 웹 기반 도구들을 사용하여 공격자(유저)의 요구에 따라 답변을 생성하는 과정이다. ⓒ한국과학기술원 </figcaption> </figure> <p contents-hash="071695433e60081f98e6222ba4e61aa4b73988c9f29c01e57e8033500b106263" dmcf-pid="B2UR6io931" dmcf-ptype="general">챗GPT 같은 대형언어모델(LLM) 에이전트는 목표 대상 개인정보를 최대 95.9% 정확도로 수집하는 것으로 파악됐다. 뿐만 아니라 이메일 주소만을 이용해 정교한 피싱 이메일을 생성할 수 있으며, 해당 링크를 클릭할 확률이 46.67%인 것으로 조사됐다.</p> <p contents-hash="efc438ccf88bb1db2d5f0fd90b90a058f4a437e26220f369196e3810ec222ebe" dmcf-pid="bVuePng2U5" dmcf-ptype="general">LLM 능력이 커질수록 사이버 공격 수행 능력도 같이 증가하는 만큼, LLM 에이전트 오남용을 방지하기 위한 새로운 정책과 보안 기술이 필요하다는 조언이 나온다.</p> <p contents-hash="00de379fd4593d28806f6b7da163808885da54c63317dd4f078b992df03d3621" dmcf-pid="Kf7dQLaV0Z" dmcf-ptype="general">한국과학기술원(KAIST)은 신승원 전기 및 전자공학부 교수, 김재철 인공지능(AI) 대학원 이기민 교수 공동연구팀이 실제 환경에서 LLM이 사이버 공격에 악용될 가능성을 실험으로 규명했다고 25일 밝혔다.</p> <p contents-hash="20cb1c22f02a32ff65435a9c201d912394bd44e940a55c21668b0cc6ba94a564" dmcf-pid="94zJxoNfUX" dmcf-ptype="general">현재 OpenAI, 구글 AI 등과 같은 상용 LLM 서비스는 LLM이 사이버 공격에 사용되는 것을 막기 위한 방어 기법을 자체적으로 탑재하고 있다.</p> <p contents-hash="5923aa402734bc5aeac548ea2f8411f12270175420c6b61059aa838af523c915" dmcf-pid="28qiMgj4UH" dmcf-ptype="general">하지만 연구팀 실험 결과 방어 기법이 존재함에도 불구하고, 쉽게 우회해 악의적인 사이버 공격을 수행할 수 있음이 확인됐다.</p> <p contents-hash="a7134ac517b8aa6fcfaad9d40e19c27a5e65af9077469258419f2e5110da6d89" dmcf-pid="V6BnRaA8FG" dmcf-ptype="general">기존의 공격자들이 시간과 노력이 많이 필요한 공격을 수행했던 것과는 달리, LLM 에이전트는 이를 평균 5~20초 내에 30~60원(2~4센트) 수준의 비용으로 개인정보 탈취 등이 자동으로 가능하다는 점에서 새로운 위협 요소로 부각되고 있다.</p> <p contents-hash="37088b684a4020f90147f7ddde00693a56beb8c5f077a2379248eaf07fcfb04e" dmcf-pid="fPbLeNc6pY" dmcf-ptype="general">LLM 에이전트는 목표 대상의 개인정보를 최대 95.9%의 정확도로 수집할 수 있었다.</p> <p contents-hash="56d7bbf611a6fceaa3867b72ed9dfa7b38a59d18f6e766e85fe37e307e76d0ca" dmcf-pid="4QKodjkPFW" dmcf-ptype="general">또 저명한 교수를 사칭한 허위 게시글 생성 실험에서는 최대 93.9%의 게시글이 진짜로 인식됐다.</p> <p contents-hash="07c529ce0c59f302291844fc30627ab8a37f39040d0f6ab87512e5961d882129" dmcf-pid="8754KQRu7y" dmcf-ptype="general">뿐만 아니라 피해자 이메일 주소만을 이용해 피해자에게 최적화된 정교한 피싱 이메일을 생성할 수 있었으며, 실험 참가자들이 이러한 피싱 이메일 내의 링크를 클릭할 확률이 46.67%까지 증가하는 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="56ee457656edd0323d3e6154b41533758b30a5006456580a4690e061651d7d42" dmcf-pid="6z189xe70T" dmcf-ptype="general">챗GPT등 LLM 관련 개인정보 악용, 유출 등 우려도 지속 높아지고 있다.</p> <p contents-hash="1e7b2c4b277078dbf5b9f35b99e3bb629c920c4216b6dac881118fee554d737f" dmcf-pid="Pqt62MdzUv" dmcf-ptype="general">우리나라는 개인정보 보호 취약성에 대한 우려로 지난 15일부터 팁시크 신규 앱 다운로드를 아예 차단했다.</p> <p contents-hash="7a31d8f7d10c7477515bf8b6d6f09d9646f709f64c22b1f394679103ea8ad0fd" dmcf-pid="QBFPVRJq7S" dmcf-ptype="general">정부 차원에서는 공개적으로 딥시크 경계령을 내리기도 했다. 행정안전부는 지난 4일 중앙부처와 17개 광역자치단체에 딥시크 등 생성형 AI 사용에 의유를 요청하는 공문을 보내기도 했다.</p> <p contents-hash="15d4511734dfc28910f53ebfd2bcdd8b2e7eded77c0913f3d97d9701305d467c" dmcf-pid="yraTCGZwph" dmcf-ptype="general">주요 기업과 공공기관 역시 딥시크 접속을 차단하고 개인용 단말기에서도 업무 목적 사용 자제를 권고했다.</p> <p contents-hash="8facc5d6d04aacd2d815d9ae88d381d70e4a0c2c64b92641d3afe388fe68c442" dmcf-pid="WmNyhH5rpC" dmcf-ptype="general">이에 LLM 에이전트 능력을 고려한 확장 가능한 보안 장치가 필요하다는 목소리가 나왔다.</p> <p contents-hash="92009010386a111a3f94a3b604579fe0c32d7c40f2523a2673dda9e6ab55ccd9" dmcf-pid="YsjWlX1m3I" dmcf-ptype="general">김한나 KAIST 연구원은 "LLM에게 주어지는 능력이 많아질수록 사이버 공격의 위협이 기하급수적으로 커진다는 것이 확인됐다”며 "LLM 에이전트의 능력을 고려한 확장 가능한 보안 장치가 필요하다”고 말했다.</p> <p contents-hash="4af7ef948e4fcbad5aad214bd686cd5333d40197aac3513fe0b6831e95d26091" dmcf-pid="GOAYSZts3O" dmcf-ptype="general">신승원 KAIST 교수는 “이번 연구는 정보 보안 및 AI 정책 개선에 중요한 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다”며 “연구팀은 LLM 서비스 제공업체 및 연구기관과 협력하여 보안 대책을 논의할 계획”이라고 밝혔다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 데일리안. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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