시사위크=박설민 기자 국내 연구진이 챗GPT와 같은 ‘대형언어모델(LLM)’의 정보보안 악용 가능성을 증명하는데 성공했다. LLM을 악용한 개인정보 수집, 피싱공격 대응 방안 마련의 초석이 될 전망이다.
한국과학기술원(KAIST)은 신승원 전기 및 전자공학부 교수, 이기민 김재철 AI대학원 교수 공동연구팀이 실제 환경에서 LLM이 사이버 공격에 악용될 가능성을 실험적으로 규명했다고 25일 밝혔다.
현재 오픈AI의 챗GPT, 구글 제미나이 등 상용 LLM모델은 사이버 공격에 사용되는 것을 막기 위한 방어 기법을 자체적으로 탑재하고 있다. 하지만 여전히 이용자들은 개인정보 유출, 피싱공격 악용 등에 사용될 수 있다는 우려를 보내고 있는 상황이다. 만약 LLM모델이 악용될 경우 수백만 명이 넘는 이용자들이 정보보안 공격에 노출될 수 있다.
이 같은 위험성을 사전에 찾아내고자 KAIST 연구진은 LLM모델의 사이버 공격 악용 가능성 실험을 진행했다. 그 결과, 오픈AI, 구글 등의 LLM엔 여러 방어 기법 존재했다. 그럼에도 불구하고 쉽게 우회해 악의적인 사이버 공격을 수행할 수 있음이 확인됐다.
기존의 해커 등 공격자들은 시간과 노력이 많이 필요한 공격을 수행했다. 하지만 LLM 에이전트는 이를 평균 5~20초 내에 30~60원(2~4센트) 수준의 비용으로 개인정보 탈취 등이 자동으로 가능했다.
연구진에 따르면 LLM 에이전트는 목표 대상의 개인정보를 최대 95.9%의 정확도로 수집할 수 있었다. 또한, 저명한 교수를 사칭한 허위 게시글 생성 실험에서는 최대 93.9%의 게시글이 진짜로 인식됐다.
뿐만 아니라 피해자의 이메일 주소만을 이용해 피해자에게 최적화된 정교한 피싱 이메일을 생성할 수 있었다. 실험 참가자들이 이러한 피싱 이메일 내의 링크를 클릭할 확률이 46.67%까지 증가하는 것으로 나타났다. 이는 AI기반 자동화 공격의 심각성을 시사한다.
연구 제1 저자인 김한나 연구원은 “LLM에게 주어지는 능력이 많아질수록 사이버 공격의 위협이 기하급수적으로 커진다는 것이 확인됐다”며 “LLM 에이전트의 능력을 고려한 확장 가능한 보안 장치가 필요하다”고 말했다.
신승원 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.
이번 연구는 국제 컴퓨터 보안 분야 최고 학회 중 하나인 ‘USENIX Security Symposium 2025에 게재될 예정이다.
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