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[IT뉴스]"LLM, 보안 취약점 탐지 아직 사람한테 안돼"

온카뱅크관리자

2026-04-17 06:57:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 국보연 선임연구원들 'NetSec-KR 2026'서 발표…"AI로 가짜뉴스 생성 13원밖에 안돼" 
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 (지디넷코리아=김기찬 기자)"AI로 가짜 뉴스를 생성하는데 평균 4초, 13원밖에 들지 않습니다. AI 에이전트가 우리 삶 가까이에 다가오면서 생성형 AI 기능 및 역량을 악용하는 전술이 활개를 치고 있습니다. 이같은 AI 악용은 여론 및 의견 조작에 가장 많은 것으로 나타났습니다."
 고우영 국가보안기술연구소(국보연) 선임연구원은 지난 16일 정보보호학회 주관으로 서울 코엑스에서 열린 '제32회 정보통신망 정보보호 컨퍼런스(NetSec-KR 2026)'에서 국가·공공사이버안보를 위한 AI 보안 기술 세션에서 'AI시대, 보안의 명암과 우리의 대응: AI 허위 정보 중심으로'를 주제로 발표했다.
 이날 고 연구원은 생성형 AI를 악용한 허위 정보들이 우리 사회에 범람하고 있으며, 가짜 여론을 형성하기 위한 악성 댓글 생성 등의 공격이 늘어나고 있다고 강조했다.
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 <img alt="고우영 국가보안기술연구소(국보연) 선임연구원이 AI가 생성한 가짜뉴스의 위험성에 대해 밝히고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/17/ZDNetKorea/20260417065411347mwfq.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="t98STcztkz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/17/ZDNetKorea/20260417065411347mwfq.jpg" width="658">
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 고우영 국가보안기술연구소(국보연) 선임연구원이 AI가 생성한 가짜뉴스의 위험성에 대해 밝히고 있다.
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 그는 "12개의 가짜 뉴스를 만드는 데 평균 155원, 46초가 소요됐다"며 "가짜 뉴즈나 가짜 댓글을 생성하는 비용이 너무나 낮고, 그 양이 점차 많아지다 보니 참과 거짓을 구분하기 힘든 수준까지 치달았다"고 진단했다.
 고 연구원은 이처럼 가짜 정보가 넘쳐나기 시작하면 우리 사회 구성원들은 가짜 정보에 지쳐 현실에 무관심해지기 시작하고, 진짜 정보까지도 하나하나 의심하기 시작한다고 강조했다.
 그는 "가짜뉴스에 대한 처벌은 금전적인 이익으로 이어진 경우가 아니라면 법적으로 처벌하기 어렵다"면서 "생성형 AI 기술이 너무나 빠르게 진화하고 있는데 제도 개선이 필요하다"고 강조했다.
 이날 국가·공공사이버안보를 위한 AI 보안 기술 세션에서는 고 연구원에 이어 최석우 국보연 실장, 지현석 국보연 책임연구원 등 연구진이 각각 한 가지씩 발제했다.
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 <img alt="최석우 국보연 실장이 AI 기반 악성코드 분석 기술의 필요성에 대해 발표하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/17/ZDNetKorea/20260417065412623opan.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="Fvrf80Aig7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/17/ZDNetKorea/20260417065412623opan.jpg" width="658">
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 최석우 국보연 실장이 AI 기반 악성코드 분석 기술의 필요성에 대해 발표하고 있다.
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 최 실장은 'AI 기반 악성코드 분석기술'에 대해 발표했다. 최 실장 발표에 따르면 AI가 악성코드를 생성하는 데 쓰이기 시작하면서 매일 약 45만 건 이상의 신규 악성코드가 생겨나는 것으로 조사됐다. 이로써 누적된 악성코드는 10억 건을 돌파했다.
 이에 최 실장은 ▲AI 기반 분석 보조 시스템 ▲거대 언어 모델(LLM) 기반 자율 분석 에이전트 ▲난동화 자동 해제 등 AI를 활용한 대안 마련이 필요하다고 역설했다.
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 <img alt="지현석 국보연 책임연구원이 LLM 기반 취약점 탐지 관련 발표를 시작하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/17/ZDNetKorea/20260417065413884xvkm.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="3LLpuyRfcu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/17/ZDNetKorea/20260417065413884xvkm.jpg" width="658">
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 지현석 국보연 책임연구원이 LLM 기반 취약점 탐지 관련 발표를 시작하고 있다.
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 이어 지 연구원은 'LLM 기반 소프트웨어 보안 취약점 탐지의 시대'를 주제로 발표했다. 그는 LLM이 어떻게 취약점을 탐지하는지에 대해 집중적으로 탐구한 결과를 소개했다.
 지 연구원은 "최근 사례를 보면 AI가 수많은 취약점을 찾아냈지만, 분석 결과를 보면 실상은 그렇지 않다"면서 "AI 모델이나 LLM에 취약점 탐지 도구를 쥐어 줬을 때에만 효과적인 취약점 탐지가 가능했다"고 진단했다.
 이에 지 연구원은 보안 취약점을 직접 찾을 수 있는 실력 있는 분석가가 LLM을 활용할 수 있을 때 시너지가 극대화될 것으로 전망했다. 아직은 LLM이 대규모 코드베이스 처리 한계, 데이터 의존, 불성실한 추론 등 한계를 갖고 있다고 봤다.
 그는 "LLM의 취약점 탐지는 현재까지는 아직 완벽하지 않다. 더 취약점을 잘 찾을 수 있는 방법을 탐색해야 한다"고 강조했다.
 김기찬 기자(71chan@zdnet.co.kr)
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