LLM은 안전할까요? AI 보안 위험 분석

인공지능은 얼굴 인식에서부터 은행 사기 감지, 보드게임에 이르기까지 수십 가지 종류의 머신러닝 소프트웨어를 아우릅니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 AI의 한가지 특정 유형으로, ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini 및 Proton 고유의 Lumo를 포함하여 귀하가 들어본 모든 주요 AI 비서의 원동력입니다.

LLM은 도서, 기사, 문서, 코드, 학술 논문 등 엄청난 양의 정보를 처리하고 언어의 작동 방식에서 패턴을 찾아 학습합니다. 시간이 지남에 따라 모델은 모든 글에서 다음에 이어질 내용을 더 잘 예측하게 되며, 이를 통해 전체 대화를 이어가거나, 문서를 요약하거나, 실제 사람이 작성한 것처럼 자연스러운 이메일 초안을 작성할 수 있게 됩니다.

LLM은 매우 많은 정보를 처리하며 사람들이 점점 더 민감한 개인 정보와 직업적 세부사항을 공유하기 때문에 기밀 데이터의 도난이나 유출을 방지하기 위한 LLM 보안이 특히 중요합니다.

과거의 LLM은 질문을 하면 AI가 답변하는 등 단순 응답에 국한되었습니다. 에이전트형 AI는 이보다 더 나아갑니다. AI 에이전트는 여전히 LLM을 사용하여 추론하고 소통하지만, 웹 브라우징, 코드 작성 및 실행, 메시지 보내기, 외부 앱 연결, 파일 관리 등 능동적인 작업도 수행할 수 있습니다. 단일 질문에 답하는 대신, 인간의 개입을 최소화하면서 다단계 작업을 스스로 수행할 수 있습니다.

이러한 추가적인 기능은 위험의 증가를 수반합니다. AI가 독립적으로 작동할 수 있을 때, 기만당하거나 오류가 발생하여 생기는 부정적인 여파는 훨씬 더 심각합니다. 에이전트형 AI 보안은 이 분야에서 가장 빠르게 증가하는 우려 사항 중 하나인데, 그 이유는 이러한 시스템이 실제로 필요한 것보다 더 많은 접근 권한을 가진 채로 업무용 도구에 점차 더 많이 포함되고 있기 때문입니다.